ML Engineer (Blockchain)

Мы команда Фабрики смарт-контрактов управления технологий блокчейн. Разрабатываем инновационные решения в области блокчейн-технологий и смарт-контрактов. Нам предстоит создать эффективную систему кодогенерации для языка программирования смарт-контрактов (Contract Script). Ключевой вызов проекта — обеспечить не только синтаксическую корректность генерируемого кода, но и его семантическую безопасность и соответствие бизнес-спецификациям.

• создание и настройка LLM-пайплайнов для генерации кода на новом языке смарт-контрактов

• реализация механик RAG для работы с документацией языка, примерами кода и паттернами проектирования

• настройка агентных систем на базе фреймворков (LangChain, LangGraph) для декомпозиции требований в исполняемый код

• обеспечение качества и безопасности генерируемого кода

• разработка системы валидации кода: компиляция, статический анализ, проверка на уязвимости

• реализация BDD тестирования для обнаружения edge cases

• эсперименты с различными архитектурами моделей и техниками промптинга (CoT, ReAct, Few-shot)

• оптимизация качества генерации (целевой показатель смарт-контракт не требует доработок в > 90% случаев)

• участие в исследовательских проектах и публикация результатов

• инженерная интеграция

• разработка API-фабрик для взаимодействия с системой кодогенерации (FastAPI, gRPC)

• интеграция с CI/CD пайплайнами и инструментами разработки (IDE-плагины, LSP)

• развертывание и эксплуатация моделей в инфраструктуре (Docker, Kubernetes).

• опыт работы с ML/AI стеком — от 3 лет коммерческого опыта в разработке систем на базе машинного обучения

• Python на продвинутом уровне — глубокое владение языком, опыт работы с метаклассами, AST, библиотеками для статического анализа (antlr, ast-grep, tree-sitter)

• опыт с LLM и агентными системами — практическая работа с коммерческими или открытыми LLM-моделями

• фреймворки для LLM — опыт работы с LangChain, LangGraph или аналогичными инструментами для построения RAG-пайплайнов и многоагентных систем

• векторные базы данных — опыт работы с векторными БД для семантического поиска

• инструменты и инфраструктура — Docker, Kubernetes, опыт развертывания моделей через vLLM или Ollama

• инженерия кода — опыт разработки REST/GraphQL API, работа с базами данных (SQL/NoSQL), CI/CD практики.

• опыт в области компиляторов и транспайлеров — написание компиляторов, транспайлеров, работа с промежуточным представлением (IR)

• знание блокчейн-экосистемы — понимание принципов работы смарт-контрактов, особенностей виртуальных машин (EVM, Move VM)

• опыт со статическими анализаторами — практика с инструментами типа Semgrep, Slither, Foundry, Ruff, mypy

• опыт формальной верификации кода, работа с property-based тестированием (Hypothesis)

• опыт работы с кодогенерацией — участие в проектах по генерации кода, код-ассистенту, автоматической генерации тестов

• научная деятельность — наличие публикаций или выступлений на профильных конференциях по AI/ML.

• крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка

• дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира

• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис

• комфортный современный офис: Москва, пр. Кутузовский 32к1

• ежегодный пересмотр зарплаты, 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

• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.