Сбер

Сбер

Senior ML Engineer (GenAI Data Governanace)

Senior
Гибрид
Москва
Data Science и ML
Machine Learning

О роли

Наша NLP команда занимается задачами, связанными с извлечением информации из документов, диалогов, текстов различной природы. Главной задачей для нас является создание готовых продуктов с LLM под капотом, а также создание self-service для бизнеса, где каждый может создать нужный ему сценарий (скилл) в режиме No-code.

Чем ты будешь заниматься

  • проектировать и калибровать judge-пайплайны: рубрики, эталонная разметка, согласованность с людьми, борьба с позиционным bias и bias по длине

  • строить RAG-поиск для дублей и противоречий: чанкинг, гибридный поиск, реранкинг, проверка противоречий на уровне утверждений

  • делать регресс-тесты знаний: golden set, пороги, прогон на каждое изменение промпта или модели

  • ловить галлюцинации: извлечение утверждений, привязка к источнику, верификация

  • дообучать и дистиллировать judge-модели, чтобы снизить цену и задержку без потери качества

  • собирать мультиагентные пайплайны с guardrails и контролем стоимости прогона.

Мы ожидаем, что ты имеешь

  • высшее образование: математика, физика, информатика или профильный data science

  • 5+ лет в ML, из них не меньше полутора лет с LLM в проде

  • RAG в продакшене, а не демо: с метриками качества, нагрузкой и историей улучшений

  • Fine-tuning: SFT, LoRA/QLoRA, желательно DPO. И понимание, когда дообучение не нужно

  • опыт построения и калибровки LLM-as-judge. Знаете, как judge врёт и как это ловить

  • Guardrails и детекция галлюцинаций

  • мультиагентные пайплайны: оркестрация, обработка отказов, ограничение стоимости

  • Python: пишете код, который уходит в прод. Тесты, ревью, код-стайл

  • английский для чтения статей и документации

  • специфика банка: много контрагетов, с ними нужно иногда коммуницировать.

  • **Будет плюсом**

  • опыт python-бэкендера: FastAPI, асинхронность, очереди, PostgreSQL, векторные хранилища

  • графы знаний и онтологии

  • NLI, извлечение фактов, работа с разметчиками

  • публикации, доклады, open source.

Работа в Сбере — это

  • гибридный формат работы

  • годовая премия

  • корпоративный спортзал и зоны отдыха

  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

  • регулярные митапы и развитое DS-community

  • 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 Сбер.

Запрос рекомендации

Загрузите резюме под эту вакансию, заполните контакты и отправьте запрос сотруднику компании.

Компания

Сбер

Формат

Гибрид

Локация

Москва

Грейд

Senior

Направление

Machine Learning

Открыть источник вакансии