Просмотр вакансии

Мы ищем ML Engineer в RnD подразделение для работы над специализированной моделью для агентного поиска. Наша цель — переход от статических RAG-пайплайнов к адаптивным агентным системам, управляющим процессом извлечения знаний. Вам предстоит работать на стыке инженерии и исследований: создавать датасеты, обучать модели (SFT/RL) и сравнивать эффективность кастомных решений с существующими фреймворками.

Обязанности

- Разработка тестовых корзин для оценки многошагового поиска (multi-step retrieval) и сложных запросов;

- Дообучение языковых моделей (SFT, LoRA) и применение методов Reinforcement Learning (GRPO) для оптимизации стратегий поиска;

- Сравнительный анализ производительности: кастомные модели управления поиском vs агентные подходы на базе фреймворков (ReAct);

- Проектирование и поддержка пайплайнов оценки качества поиска для агентных систем.

Требования

- Опыт от 2 лет коммерческой разработки в NLP с фокусом на LLM и RAG-архитектуры;

- Понимание работы и стратегий поиска (векторные модели, реранкеры, ReAct);

- Умение оценивать качество поиска (Recall, MRR, NDCG) и проектировать эксперименты для сравнения гипотез;

- Владение экосистемой: PyTorch, HuggingFace, vLLM, LangChain/LangGraph;

Будет плюсом:

- Опыт дообучения эмбеддеров или LLM;

- Опыт реализации многошаговых агентных сценариев;

- Публикации, соревнования или пет-проекты, связанные с задачей поиска.

Условия

• Кластер с GPU A100 для экспериментов;
• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• система обучения для профессионального и карьерного развития
• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
• программа ипотеки для сотрудников
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.