LLM Engineer (Центр Практического ИИ)

Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается сложными AI-проектами и решает нетривиальные задачи банка и экосистемы Сбера. Наша команда строит и дообучает линейку LLM под банковские сценарии и запускает модели в пром в "жёстких" контурах: локальные устройства / закрытые контуры / строгие SLA по задержкам. Работа включает полный цикл: данные → дообучение → оценка качества → оптимизация инференса → нагрузочное тестирование → внедрение. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

• обучать LLM на GPU-кластерах

• собирать, очищать и готовть датасеты для pre-training и fine-tuning

• анализировать результаты экспериментов и улучшать качество моделей на основе метрик

• оптимизировать инференс, проводить нагрузочное тестирование и внедрять обученные модели.

Будет плюсом, если вы:

• имеете подтвержденный практический опыт обучения LLM (pre-training, fine-tuning, aligment) в исследовательских или production-задачах

• глубоко понимаете теоретические и практические аспекты LLM: архитектура, токенизация, построение пайплайнов, batching, mixed precitions, распределенное обучение, дебаг неудачных итераций обучения

• имеете опыт разработки на Python от 3 лет, пишете чистый и поддерживаемый код в рамках современных ML-проектов

• внимательно относитесь к деталям и умеете в коммуникацию с людьми.

• разрабатывали AI-агентов (tool-using, planning, multi-step workflows), знакомы с агентными фреймворками и архитектурами

• умеете пользоваться инструментами логирования экспериментов (Weights & Biases, MLflow, Langfuse и тд.)

• умеете в оптимизацию инференса и хостинг моделей в production

• дизайнили и поддерживали eval-пайплайны для LLM с метриками, дашбордами, экспериментами, и проверками на регрессию моделей.

• комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская

• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю)

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.