AI Engineer

Центр разработки и Data Science проводит R&D в области ML/AI. Мы специализируемся на NLP, CV, быстром прототипировании и внедрении собственных решений в бизнес-процессы заказчиков. Команда MLE занимается разработкой бизнес-логики и инженерных решений B2B и B2G продуктов с применением технологий ML/AI. Также мы занимаемся обеспечением работы ИТ-инфраструктуры Центра. Мы находимся в поисках инженера по программному обеспечению с компетенциями в области ML и AI. Место работы: г Москва Требуемый опыт: От 1 года до 3 лет Обязанности: * разработка production-сервисов, бизнес-логики и мультимодальных ETL/ELT-пайплайнов * продуктовая разработка DS-решений: перевод прототипов в сервисы с многопоточностью, batching и кэшированием * интеграция CV/NLP/ML-моделей (каскады) через vLLM, SGLang, PyTorch, ONNX; оптимизация инференса на GPU * построение RAG-систем (включая мультимодальные): chunking, эмбеддинги, индексация, retrieval * написание промптов для агентов, настройка Guardrails, проведение бенчмарков и нагрузочных тестов * технический ресерч ML/AI-инструментов, внедрение CI/CD, мониторинга и безопасности. Требования: * опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет с проектированием production-сервисов под высокой нагрузкой * требуется уверенное владение современным Python (type hints, Pydantic), а также навыки профилирования и оптимизации кода * необходим практический опыт разработки асинхронных и многопоточных приложений (asyncio) * умение строить отказоустойчивые системы с применением rate limiting, circuit breaker и обеспечением идемпотентности * обязателен опыт тестирования ML-систем и оценки качества LLM/RAG на основе golden datasets * необходимо знание Docker и Kubernetes на уровне разработчика, а также выстраивание observability через метрики, логи и трейсы. Желательные требования: * наличие опыта разработки агентных систем с tool calling (например, на LangGraph или LangChain) * практический опыт построения RAG-пайплайнов, включая chunking, retrieval и reranking * знакомство с inference-фреймворками (vLLM, SGLang) и векторными базами данных (Qdrant, Milvus). Условия: * гибридный формат работы * работа в одной из наиболее перспективных и быстро развивающихся областей - искусственный интеллект * комфортный современный офис (Кутузовский пр-т, 32) * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * доступны образовательные программы от СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.