Senior Machine Learning Engineer AI

Мы ищем AI/ML Engineer уровня Middle для разработки и внедрения решений на основе Generative AI в fintech-среде. Вы будете создавать RAG-системы, интегрировать LLM, разрабатывать AI-агентов и выводить модели в промышленную эксплуатацию. Основная цель — разработка масштабируемых AI-сервисов, которые решают реальные бизнес-задачи: персонализация ответов клиентам, обработка документов, автоматизация сценариев поддержки и др. Роль предполагает тесное взаимодействие с AI специалистами и смежными командами из ИТ. Это шанс работать с передовыми GenAI-технологиями, где AI-агенты, RAG и multi-agent системы дают конкурентное преимущество в финтех-индустрии.

Разработка RAG-систем: Проектирование и сборка пайплайнов для обработки документов (парсинг, чанкинг, векторизация), реализация гибридного поиска и механизмов реранжирования для повышения точности ответов. \* Интеграция LLM и создание агентов: Разработка AI-ассистентов и чат-ботов с использованием LangChain / LangGraph, реализация сложных multi-agent сценариев с распределением задач между агентами. \* Дообучение и адаптация моделей: Проведение экспериментов по дообучению открытых LLM (Qwen, Llama, Mistral) с использованием PEFT (LoRA/QLoRA) для улучшения качества инференса на специфических fintech-данных. \* Инженерия промптов и оптимизация: Разработка эффективных шаблонов промптов, внедрение техник (Few-shot, Chain-of-Thought) и оптимизация контекстного окна для работы с большими объемами данных. \* Разработка API: Создание микросервисов на FastAPI для инференса моделей, обеспечение асинхронной обработки запросов и интеграция с системой очередей (RabbitMQ/Kafka) для отказоустойчивости. \* DevOps и MLOps: Контейнеризация сервисов (Docker), развертывание моделей на GPU-инфраструктуре (Ollama, vLLM), настройка мониторинга дрейфа данных и качества ответов в продакшене. \* Исследования и R&D: Анализ научных статей и реализации SOTA-подходов в области RAG и Agentic AI, проведение тестов для сравнения различных архитектурных гипотез. \* Документирование и архитектурное согласование: Ведение технической документации по архитектуре AI-сервисов, описание API-контрактов и результатов экспериментов для кросс-командного взаимодействия. Подготовка пакетов документов по ИИ продукту для Архитектурного комитета и отрисовка схем взаимодействия сервисов для ИБ. \* Определение и расчет необходимой инфраструктуры (GPU, CPU, RAM, хранилища) для разрабатываемых AI-решений с учетом планируемой нагрузки и требований к отказоустойчивости

• **Ключевые технические требования:**

• **Python**: уверенное владение, понимание ООП и Git**.**

• **Работа с данным**и: опыт использования Pandas и NumPy для подготовки, очистки и анализа данных.

• **Машинное обучение:** хорошее знание основ ML (классификация, регрессия, кластеризация), метрик качества и библиотеки Scikit-learn.

• **Глубокое обучение и LLM:** опыт работы с PyTorch. Понимание архитектуры Transformer и принципов работы современных языковых моделей (LLM).

• **RAG и векторный поиск:** практический опыт разработки RAG-систем, работы с embeddings и векторным поиском (ChromaDB, FAISS). Опыт использования фреймворков LangChain или LangGraph.

• **Backend:** разработка API на FastAPI, понимание REST API и основ асинхронного программирования.

• **Инфраструктура:** Docker / Docker Compose.

• **Будет преимуществом:**

• Практический опыт дообучения LLM (LoRA, QLoRA) и их развёртывания через Ollama или vLLM.

• Базовое понимание CI/CD-процессов и опыт работы с облачной инфраструктурой (Cloud.ru, Yandex Cloud, AWS, Azure).

• Навыки создания AI-ассистентов и агентов.

• **Личные качества:**

• Самостоятельность в ведении задач от гипотезы до прототипа.

• Умение объяснять сложные AI-концепты команде.

• Способность быстро адаптироваться к новым технологиям.

• Английский язык на уровне чтения технической документации (B1+).

• Гибридный формат работы;

• Выгодные ипотечные льготные условия кредитования;

• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Сбер Еаптека и другие;

• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;

• Корпоративная пенсионная программа;

• Детский отдых и подарки за счет Компании;

• Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;

• Скидки на отдых в лучшем в мире курортном комплексе «Mriya Resort & SPA» в Ялте