LLM инженер-методолог (Лаборатория нейронаук и поведения человека)

Мы исследовательское подразделение, которое отвечает в Сбере за «человека»: поведение, психология, тренды, изменения, особенности восприятия и мышления. Наша ключевая задача: исследовать и рассказывать, что происходит и будет происходить с человеком, как эти изменения переложить в продукт, коммуникации, HR-процессы, чтобы они стали лучше. Работа в Лаборатории – это возможность прикоснуться практически к любому бизнес-подразделению экосистемы Сбера, к большим данным Сбера, к клиентской базе более 100 млн человек. Мы ищем «AI-генералиста». Человека, который будет быстро (1-2 недели) вабкодить прототипы разных проектов на основе гипотез Лаборатории и запросов бизнеса. Наш технологический стек: ML/DL: HuggingFace Transformers, SentenceTransformers, CatBoost, XGBoost LLM Vector Search: Local модели (Llama 3, Mistral), API (OpenAI), FAISS Data Infra: ClickHouse, Docker, FastAPI, Postgres, RabbitMQ MLOps Orchestration: MLflow, W B, Prefect, Dagster, Ray, Prometheus, OpenTelemetry Инструменты: Hydra, Poetry. Обязанности разработка решений о том, как применять LLM для анализа данных, ускорения исследований, формирования новых инструментов (например: распарсить данные, сгенерить гипотезы, суммаризировать различные исследования и обработать под целевые задачи) вабкодинг прототипов разных проектов на основе гипотез Лаборатории и запросов бизнеса разработка простых ИИ-агентов, RAG баз знаний, графовых БД фактически вы будете евангелистом ИИ и вайбкодинга, который собирает различные решения и консультирует коллег Требования AI-native разработка и инструменты: практический опыт работы с AI-ориентированными IDE и агентами: Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Replit Agent проектирование архитектуры до генерации кода опыт работы с large-context проектами опыт быстрой локализации и исправления ошибок LLM-логики опыт внедрение guardrails и fail-safe механизмов умение заставлять LLM стабильно возвращать валидный JSON продвинутая работа с промптами (few-shot, CoT, ReAct и др.) опыт работы с N8N и make LLM и Retrieval-архитектуры: опыт построения production-решений с использованием LLM API (OpenAI, Anthropic и др.) работа с embedding-моделями и векторными базами данных понимание различий между векторным поиском и BM25 опыт применения различных стратегий chunking опыт работы с LangChain / LangGraph понимание влияния гиперпараметров (Temperature, Top-P, Top-K, Frequency/Presence Penalty) на детерминированность и галлюцинации Будет плюсом: контроль стоимости и latency AI-вызовов умение быстро приводить «vibe-code» к production-качеству умение проектировать и строить REST и GraphQL API production-деплой и эксплуатация приложений в современных облачных средах понимание CI/CD, мониторинга, логирования и observability глубокий интерес к теме ИИ, агентов, вайбкодинга техническое образование (программирование / инженерия) умение и главное желание быстро поставлять прототипы, не растягивая срок разработки готовность к погружению в смыслы задач, продуктов и исследований – на входе часто будет абстрактное ТЗ, которое необходимо будет докрутить до рабочего решения развитые софты в коммуникациях (потребуется переводить с технического языка на язык бизнеса) отслеживание и анализ передовых достижений в области ИИ и LLM, оперативная адаптация инноваций под задачи бизнеса. Условия комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская возможность выбрать удобный график – офис/гибрид ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.