СберMiddle-Senior MLE
офис, удалёнка, гибрид, Москва
Команда разрабатывает RAG-системы и AI-ассистентов для B2C-продуктов банка. Вы будете создавать и выводить в продакшен NLP/agent-пайплайны, интегрировать их в высоконагруженные сервисы и обеспечивать стабильность и мониторинг решений
ГрейдMiddle/Senior
Стек
PythonDockerPostgreSQLKubernetesKafkaOpenShiftJenkinsPrometheusGrafana
Задачи
- •ML-разработка полного цикла: от формулировки бизнес-задачи до вывода в продакшен
- •Разработка и оптимизация NLP пайплайнов, RAG-систем и AI-ассистентов
- •Создание и развитие мультиагентных систем: workflow-оркестрация, планирование и memory-модули
- •Интеграция агентских пайплайнов в высоконагруженные сервисы банка с обеспечением производительности и мониторинга
- •Разработка сервисов вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты и CI/CD для ML
- •Поддержка инженерных практик: тестирование, логирование, мониторинг кода
Обязательно
- •Отличное знание Python и умение писать промышленный, тестируемый код
- •Знание основ классического ML и NLP/LLM: архитектуры, метрики и процесс обучения моделей
- •Опыт разработки и продакшен-внедрения RAG-систем и AI-ассистентов
- •Опыт интеграции ML/NLP решений в высоконагруженные сервисы с обеспечением производительности и мониторинга
- •Опыт работы с параллелизмом и асинхронностью в Python
- •Соблюдение инженерных практик: тестирование, логирование и мониторинг
Будет плюсом
- •Опыт работы с Hadoop, PySpark и Airflow
- •Знание Scala и опыт работы с SQL
- •Опыт с CI/CD и DevOps-инструментами (Jenkins, Bitbucket, Nexus)
- •Опыт работы с векторными хранилищами и retrieval-стеком
