Мы команда Центра компетенции по Gen AI в юните Занять и Сберегать. В юните несколько команд создают AI агентов на платформе Цифровой ассистент, помогающих клиенту разобраться с Core продуктами банка такими как Кредиты, Вклады, Автокредиты, Комиссионные продукты.

Сейчас перед нашей команда стоит амбициозная задача помочь командам обеспечить высокое качество внедряемых агентов на этапах разработки, внедрения и эксплуатации.

Для решения задачи в нашем распоряжении цифровая платформа и широкий набор инструментов, включая различные LLM, а также возможность разрабатывать классические ML модели

Мы предлагаем:

·      Возможность с нуля создавать и развивать систему оценки качества Ai агентов, использующую передовые технологии и в перспективе стать стандартом в банке.

·      Работу в кросс-функциональной команде сильных специалистов.

·      Широкое пространство для развития и реализации ваших идей и экспертизы.

·      Современный технологический стек и развитая IT-инфраструктура.

Обязанности

  • изучение, использование, создание инструментов для автоматизации оценки качества агентов.
  • проведение глубокого анализа данных и пользовательских сценариев мультиагентных систем, постановка требований к агентам, для постепенного улучшения их качества.
  • анализ платформенных механизмов, таких как система роутинга, оркестрации, планирования, управления контекстом и памятью, извлечения инсайтов. Реализация своих собственных механизмов или улучшение платформенных
  • разработка комплексной системы метрик качества как отдельных компонентов мультиагентной системы, так и оценка системы в общем.
  • создание пайплайнов автоматизации мониторинга и визуализации метрик, в том числе с применением подхода LLM-as-a-Judge.

Требования

  • высшее техническое или математическое образование
  • опыт в сфере машинного обучения и анализа данных от трех лет.
  • глубокое понимание принципов работы и архитектур LLM, NLP и классических ML-алгоритмов, знание математической статистики и теории вероятностей
  • владение на высоком уровне основными инструментами и фреймворками для ML разработки, аналитики и обработки больших данных, работы с LLM агентами (pandas, numpy, sklearn, pytorch, langchain, langgraph, pyspark)
  • уверенные практические навыки работы с LLM и промпт-инжениринга
  • понимание принципов построения промышленных микросервисных архитектур, мультиагентных систем и LLM-приложений.

Условия

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • формат работы - фул-офис 5\\2
  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
  • 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
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.