- Страна
- Россия
Senior DS/ML Engineer для AI Safety
Оценка ИИВысокий балл обусловлен сильным брендом работодателя (Сбер), работой над передовыми технологиями AI Safety и уникальным форматом быстрого найма.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция Senior уровня в области AI Safety требует не только глубоких знаний ML и LLM, но и серьезных инженерных навыков для работы с enterprise-системами, а формат One Day Offer подразумевает высокую интенсивность отбора.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Senior DS/ML Engineer в Москве рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей и выше, в зависимости от конкретных навыков в области безопасности ИИ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
One Day Offer: ищем инженера для решения задач по безопасности ИИ-агентов
Хочешь работать над крупными проектами и умеешь создавать надёжные системы управления рисками? Приходи 10 октября на экспресс-отбор на позицию Senior DS/ML Engineer для AI Safety в Сбер — все этапы отбора за 1 день.
Ты будешь работать на стыке машинного обучения, инженерии и безопасности:
*▪️* проектировать архитектуру безопасного ИИ
*▪️* выводить guardrails в production
*▪️* поддерживать надёжность LLM-систем в enterprise-контексте
Чувствуешь, что это твоё? Тогда регистрируйся Откликнуться и готовься к встрече с будущими коллегами! *💚*
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Machine Learning
- Data Science
- LLM
- AI Safety
- Guardrails
- System Architecture
- Python
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат обеспечивает безопасность ответов модели в реальном времени.
Какие подходы к реализации guardrails для LLM вы считаете наиболее эффективными в production-среде?
Проверка опыта работы с архитектурными паттернами для больших языковых моделей.
Как спроектировать архитектуру ИИ-агента, чтобы минимизировать риски несанкционированного выполнения действий (prompt injection)?
Оценка навыков работы с надежностью систем в крупном бизнесе.
С какими основными вызовами вы сталкивались при масштабировании LLM-систем в enterprise-контексте?
Проверка понимания специфики AI Safety.
Как вы оцениваете баланс между полезностью (helpfulness) и безопасностью (harmlessness) модели при дообучении?
Оценка инженерной зрелости.
Опишите ваш опыт мониторинга и логирования аномалий в поведении ИИ-агентов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
