СберTeam Lead LLM engineer GenAI
Москва
Ведущая команда строит RAG-платформу, фреймворк исполнения агентов и системы обработки неструктурированного контента для банковских GenAI-приложений. Вы будете выводить мультимодальные модели и сервисы в продакшн, автоматизировать MLOps и улучшать качество агентов для бизнес-сценариев
ГрейдLead
Стек
PythonLangChainLlamaIndexLLMOCRVLMEmbeddingsRerankers
Задачи
- •Развитие и поддержка RAG-систем и Agentic RAG
- •Разработка и улучшение фреймворка исполнения агентов и Agent Observability
- •Обработка неструктурированного контента (документы, коммуникации)
- •Тренировка и дообучение мультимодальных моделей на русском языке
- •Организация и автоматизация процессов разметки данных и краудсорсинга
- •Релиз моделей и сервисов в продуктовые среды (MLOps)
Обязательно
- •Глубокое понимание LLM, Prompt Engineering и Fine-tuning LLM/VLM
- •Уверенное владение Python 3, ООП и принципами SOLID
- •Опыт работы с фреймворками для агентов (LangChain, LlamaIndex)
- •Опыт обучения мультимодальных моделей на русском языке (OCR, Embeddings, Rerankers, VLM)
- •Опыт организации и автоматизации процесса разметки данных и контроля качества краудсорсинга
- •Опыт релиза моделей и сервисов в продакшн и MLOps-практик
- •Хорошее знание алгоритмов и структур данных
Будет плюсом
- •Активный профиль на GitHub с качественным кодом
- •Достижения на Kaggle
- •Участие в Open-Source проектах, связанных с LLM/NLP
