- Страна
- Россия
Senior ML / AI Engineer (LLM, RAG, агентные системы)
Оценка ИИОтличная вакансия от лидера рынка с фокусом на самые актуальные технологии (LLM, RAG). Работа в Сбере гарантирует стабильность, масштабные задачи и сильное профессиональное комьюнити.
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 ИИРоль требует глубокой экспертизы в современных LLM-стеках (RAG, агенты) и Senior-уровня владения ML-инструментарием. Работа в такой крупной структуре, как Сбер, подразумевает высокие стандарты качества кода и понимание сложных архитектур данных.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Senior ML ролей в российском финтехе сейчас находится на пике. Предложение Сбера обычно соответствует или слегка превышает среднерыночные показатели для опытных инженеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Мы развиваем AI-агента для аналитических продуктов. Он помогает пользователям работать с корпоративными данн...
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- LLM
- RAG
- Machine Learning
- Python
- AI Agents
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных решений для работы с контекстом.
Какие стратегии оптимизации RAG-систем вы использовали для повышения точности ответов на сложных корпоративных данных?
Оценка опыта в проектировании автономных систем.
С какими основными трудностями вы сталкивались при разработке AI-агентов и как решали проблему зацикливания или галлюцинаций?
Проверка навыков работы с производительностью моделей.
Как вы подходите к вопросу квантования и дистилляции LLM для их эффективного деплоя в продакшн?
Оценка умения работать с данными.
Опишите ваш подход к подготовке и очистке неструктурированных данных для обучения или дообучения специализированных моделей.
Проверка soft skills и лидерских качеств.
Как вы аргументируете выбор конкретной архитектуры или модели перед бизнесом, учитывая затраты на инфраструктуру?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
