- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML-инженер в команду разработки AI-оператора поддержки
Оценка ИИТ-Банк — один из лидеров в области AI в России. Работа с собственными моделями (T-Lite/T-Pro) и передовыми технологиями (VLM, RL) делает эту позицию крайне привлекательной для профессионального роста.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью владения продвинутыми техниками (RLHF, VLM, Reasoning) и опытом работы с высоконагруженными продакшен-системами.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в Т-Банке для ML-инженеров такого уровня обычно соответствует верхней границе рынка или даже превышает её, учитывая сложность задач и масштаб компании.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Т-Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Т-Банка и создавайте передовые AI-решения для миллионов пользователей!
Описание вакансии
*👨💻*
ML-инженер в команду разработки AI-оператора поддержки в Т-Банк
Развиваем AI-оператора поддержки в CRM
.
Ищем ML-инженера, который будет улучшать модели, разрабатывать пайплайны и VLM-сценарии
Обязанности
- Улучшать качество и стабильность поведения агента в бизнес-сценариях
- Разрабатывать и внедрять методы обучения LLM под продуктовые задачи — SFT, RL, RLHF
- Работать с задачами reasoning и повышать обобщающую способность моделей
- Развивать агентные подходы: planning и decomposition задач, tool use и orchestration, работа с памятью и состоянием
- Работать с VLM: улучшать связку vision + reasoning + action, обрабатывать и интерпретировать UI — скриншоты, элементы интерфейса
- Оптимизировать инференс и latency для продакшен-нагрузки
- Строить пайплайны обучения, оценки и мониторинга моделей
- Участвовать в развитии внутренних моделей T-Lite и T-Pro вместе с исследовательской командой
- Проводить эксперименты, формулировать и проверять гипотезы
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- LLM
- SFT
- Reinforcement Learning
- RLHF
- VLM
- Computer Vision
- Python
- PyTorch
- Machine Learning
- Reasoning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики обучения больших языковых моделей под конкретные задачи.
Расскажите о вашем опыте внедрения RLHF: с какими основными трудностями вы сталкивались при сборе фидбека и обучении reward-модели?
Вакансия предполагает работу с VLM для интерпретации UI.
Какие подходы вы бы использовали для улучшения связки vision + reasoning при анализе скриншотов интерфейса с мелкими элементами?
Важно для обеспечения стабильности агента в CRM.
Как вы подходите к задаче декомпозиции сложных пользовательских запросов в агентских сценариях (Planning & Decomposition)?
Критично для работы в крупном банке с миллионами запросов.
Какие методы оптимизации latency для LLM в продакшене вы считаете наиболее эффективными (квантование, спекулятивный инференс и т.д.)?
Проверка навыков оценки качества моделей.
Как вы строите пайплайн оценки (evaluation) для моделей, работающих в открытых диалоговых сценариях, чтобы избежать регрессии качества?
Похожие вакансии
Архитектор мультиагентных систем на базе LLM
Fullstack разработчик-подмастерье (AI Engineer)
Fullstack / AI разработчик (подмастерье)
Applied AI / LLM Engineer (Python)
Lead Research Engineer
Аналитик AI-агентов Senior
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!