yandex
С
Сбер
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
УдалённоПолная занятость

ML / GenAI инженер

Оценка ИИ

Сбер — лидер в области AI в России, работа над GenAI-продуктами такого масштаба дает уникальный опыт. Вакансия предлагает работу с передовым стеком (LangGraph, SOTA) и реальное влияние на бизнес-процессы крупнейшего банка.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
Оценка ИИ

Высокая сложность обусловлена требованиями к глубоким знаниям в области LLM, мультиагентных систем и опыта работы с SOTA-моделями. Также требуется солидный стаж разработки на Python и владение специфическими фреймворками вроде LangGraph.

Анализ зарплаты

Медиана450 000 ₽
Рынок350 000 ₽ – 600 000 ₽
Оценка ИИ

Зарплата в объявлении не указана, но для позиции ML-инженера с опытом 3+ года в Москве рыночные предложения обычно начинаются от 350 000 рублей. Сбер традиционно предлагает конкурентные условия, соответствующие или превышающие средние показатели по рынку для GenAI специалистов.

Сопроводительное письмо

I am writing to express my strong interest in the ML / GenAI Engineer position at Sber. With over 3 years of experience in machine learning and Python development, I have a proven track record of building robust AI solutions. My expertise in working with LLMs and agentic frameworks like LangGraph aligns perfectly with your team's mission to automate marketing content and manage communication campaigns.

In my previous roles, I have focused on deploying SOTA models into production environments, ensuring they meet real-time processing requirements. I am particularly excited about the opportunity to develop multi-agent systems for multimodal communications within Sber's ecosystem. I am confident that my technical background and passion for generative AI will allow me to contribute effectively to your platform's growth.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Сбер уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Сбера и создавайте будущее GenAI-продуктов — откликайтесь прямо сейчас!

Описание вакансии

Всем привет!

Мы в Сбере развиваем GenAI-продукты для коммуникации с пользователями (текст / изображения / другие форматы).

🚀 Ищем ML / GenAI инженера в команду, которая делает платформу на базе генеративного ИИ для автоматизации маркетингового контента и управления коммуникационными кампаниями.

Наш продукт помогает бизнесу быстро и качественно взаимодействовать с клиентами через разные каналы.

Что предстоит делать:

• Разрабатывать и поддерживать мультиагентные системы для генерации и обработки контента в реальном времени

• Интегрировать GenAI-решения с банковскими продуктами и внешними сервисами

• Развивать платформу генерации мультимодальных коммуникаций (текст, изображения и др.)

• Участвовать в анализе требований, оценке задач и планировании релизов вместе с командой

• Работать с SOTA-моделями и доводить решения до продакшена в живых продуктах

Что важно:

• Высшее техническое образование

• 3+ года опыта в ML (опыт в NLP будет плюсом)

• 3+ года разработки на Python

• Практический опыт работы с LLM и агентными подходами

• Уверенное владение PyTorch, LangGraph

Как откликнуться:

1️⃣ Написать Откликнуться

2️⃣ Пройти технические интервью

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • PyTorch
  • Machine Learning
  • LLM
  • NLP
  • Generative AI
  • LangGraph
  • Multi-agent systems

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта работы с фреймворком, указанным в вакансии.

Расскажите о вашем опыте использования LangGraph: какие типы графов вы строили и как решали проблему циклов или состояний?

Вакансия предполагает работу с мультиагентными системами.

Как вы подходите к проектированию взаимодействия между несколькими агентами для минимизации галлюцинаций и зацикливания?

Важно понимать, как кандидат оптимизирует тяжелые модели для работы в реальном времени.

Какие методы оптимизации инференса LLM вы применяли для обеспечения работы в real-time режиме?

Проверка фундаментальных знаний в ML и NLP.

В чем основные отличия в архитектуре и обучении моделей для генерации текста и изображений, с которыми вы работали?

Оценка навыков интеграции AI в сложные корпоративные системы.

С какими основными сложностями вы сталкивались при интеграции GenAI-решений в существующую банковскую или высоконагруженную инфраструктуру?

Похожие вакансии

более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!

С
Сбер
Страна
Россия