Senior ML Engineer (команда GenBI and Agentization) - вакансии и работа
Срочно приглашается на работу Senior ML Engineer (команда GenBI and Agentization) Москва МО с зарплатой от 0, Полный рабочий день
Для удобства добавьте данную страницу к себе в закладки.
Основная информация |
|
|---|---|
Организация |
СБЕР |
Адрес организации |
г Москва |
Вакансия |
Senior ML Engineer (команда GenBI and Agentization) |
Зарплата |
от 0 |
Адрес работы |
|
|---|---|
Регион, область: |
Москва МО |
Уточнения по адресу: |
г Москва |
Уточнения |
|
|---|---|
Специальность: |
Senior ML Engineer (команда GenBI and Agentization) |
Направление деятельности: |
Информационные технологии, телекоммуникации, связь |
Режим работы: |
|
Характер работы: |
Полный рабочий день |
Должностные обязанности: |
Мы — команда GenBI and Agentization, разрабатывающая AI-ассистента для платформы Navigator BI — ключевой бизнес-аналитической системы банка. Наш проект уже решает задачи, значимые для всей экосистемы Сбера. Наша цель — создать интеллектуального помощника, который помогает пользователям: находить нужные дашборды и отчёты; получать статистику и динамику показателей естественным языком; генерировать новые визуализации (графики, виджеты, таблицы) на основе сырых данных; отвечать на вопросы, касающихся бизнес-показателей. Обязанности Повышать метрики качества AI-сервиса: дообучать и адаптировать модели, улучшать пайплайны обработки запросов. Лидировать выделенное направление в команде: проводить code review, предлагать архитектурные решения. Тестировать гипотезы по улучшению пользовательского опыта — от качества поиска до точности генерации визуализаций. Интегрировать LLM в существующие процессы, развивать RAG-компоненты и агентную логику. Взаимодействовать с командой разработки и бизнес-заказчиками для уточнения требований и постановки задач. Требования Опыт разработки LLM-приложений и/или агентных систем. Глубокое понимание современных NLP-архитектур (трансформеры, механизмы внимания). Уверенное владение PyTorch и LangChain. Будет плюсом: Опыт работы с поисковыми системами (OpenSearch, Elasticsearch) и векторными базами данных. Опыт дообучения LLM (fine‑tuning) и построения RAG-пайплайнов. Знание MLOps-практик (CI/CD для ML, мониторинг моделей). Понимание архитектуры агентных систем. Умение самостоятельно вести задачи от гипотезы до внедрения. Условия Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская Гибридный формат работы Ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия Корпоративный спортзал и зоны отдыха Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития Программа адаптации и помощь руководителя на старте Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. |
Источник информации: |
Вакансия интернет ресурса |
Требования к соискателю |
|
|---|---|
Образование: |
Не указано |
Контакты, адрес работодателя |
|
|---|---|
Регион: |
Москва МО |
Адрес: |
г Москва |
ОГРН: |
1067761906805 |
ИНН: |
7718620740 |
Дополнительная информация о работе |
|
|---|---|
Дата: |
2026-04-10 |
Возможность трудоустройства с зарплатой от 0, с режимом работы Полный рабочий день,
по адресу г Москва.
Оформить бесплатную рассылку новых рабочих мест от СБЕР можно через специальную форму.
Новые вакантные должности предоставлены отделом кадров работодателя СБЕР 12 апреля 2026 г.