Team Lead LLM engineer GenAI

Location: Москва Наша команда строит Единую агентскую платформу. Enterprise harness – это окружение: среда и набор инструментов, который обеспечивает безопасную и контролируемую работу агента, использование инструментов и навыков, контролирует права, память, контекст, лимиты, аудит и безопасность. В рамках агентской платформы вам предстоит разрабатывать и внедрять инструменты для окружения агентов. Мы адаптируем лучшие мировые практики, а также сотрудничаем с RnD-командами для пилотирования новых разработок на агентах Банка. Примеры направлений, которыми мы занимаемся: * SkillOpt: автоматическая эволюция навыков агентов на основе трейсов и оценки LLM-as-a-Judge; * Memory-as-a-Service: централизованный сервис памяти для агентов; * AutoJudge: инструмент для подбора судей и метрик для оценки качества работы агентов. Обязанности * Развитие GenAI сервисов: Создание и улучшение RAG-систем (в т.ч. Agentic RAG), инструментов Agent Observability, сервисов обработки документов * обучение моделей: тренировка и дообучение мультимодальных моделей на русском языке (OCR, Embeddings, Rerankers, VLM) * MLOps и Data Management: Организация и автоматизация процесса разметки данных (от сбора до контроля качества краудсорсинга) * развитие автономных пайплайнов улучшения качества моделей с использованием LLM-as-a-Judge * Engineering: релиз новых моделей и сервисов в продуктовые среды. Требования * Глубокое понимание LLM: опыт работы с большими языковыми моделями, Prompt Engineering, Fine-tuning LLM/VLM * инженерная культура: уверенное владение Python 3, знание ООП, принципов SOLID. Хорошее знание алгоритмов и структур данных. * LLM Stack: опыт работы с LangChain, LlamaIndex или другими фреймворками для разработки агентов и мультиагентных систем (MAS) * Vibe Coding: умение автоматизировать собственные рутинные процессы с помощью AI-инструментов * Mindset: желание постоянно изучать новые SOTA-подходы, модели и технологии. **Будет плюсом** * Активный профиль на GitHub с качественным кодом * достижения (медали) на Kaggle * участие в Open-Source проектах, связанных с LLM/NLP. Условия * комфортный современный офис - м. Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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 Сбера * корпоративная пенсионная программа.