СберJunior ML Engineer (Agentic AI)
офис, гибрид, Москва
Работа в Центре практического ИИ над исследовательским направлением автономных агентов: реализация прототипов по новым публикациям, A/B‑тестирование архитектур планирования, создание пайплайнов RLAIF/RLHF и улучшение памяти агентов для повышения качества решений в продуктах Сбера.
ГрейдJunior
Стек
PythonLangChainvector storesAWSLoRA/QLoRALlama 3QwenLangGraphAutoGenTransformersGitDockervLLMTGIграфовые БД
Задачи
- •разработка прототипов агентов по свежим научным статьям и перевод в продакшн
- •A/B‑тестирование архитектур планирования на синтетических бенчмарках и реальных сценариях
- •проектирование пайплайнов сбора предпочтений экспертов для RLAIF/RLHF
- •эксперименты по улучшению памяти агентов (vector stores, графовые БД, внешние заметки)
- •анализ причин провалов агентов и выдвижение гипотез по их устранению
- •подготовка технической документации и поддержка репозитория исследований
Обязательно
- •уверенный Python и наличие пет‑проектов или вкладов в OSS
- •глубокое понимание трансформеров (attention, позиционные кодировки)
- •опыт тонкой настройки моделей (Llama 3, Qwen) через LoRA/QLoRA
- •практика с LangChain/LangGraph/AutoGen и умение писать кастомные рантаймы для агентов
- •владение Git и Docker
- •опыт работы с GPU‑кластерами/клаудами (Yandex Cloud, AWS, Lambda Labs)
Будет плюсом
- •публикации или препринты на arXiv, активность на Kaggle/Hugging Face
- •опыт академических исследований, магистратура/аспирантура или участие в научных кружках
- •навыки формальной оценки агентов и работа с бенчмарками (AgentBench, WebArena, SWE‑bench)
- •знание методов оптимизации инференса (Quantization, Distillation, vLLM/TGI)
