Инженер по оценке качества ГенИИ-моделей (GenAI Evaluation Engineer)

Наша команда отвечает за независимую оценку и контроль качества генеративных моделей Банка.

Наша основная задача оценить флагманские генеративные модели Сбера – GigaChat, Kandinsky, GigaCode и PhysicalAI решений. Мы первыми видим, на что способна новая модель и проводим оценку новых возможностей прежде чем она выйдет к пользователям.

Мы не просто «проверяем метрики», а:

• глубоко разбираемся в подходах команд-разработчиков и в бизнес-процессах, где работают модели
• критически рассматриваем архитектурные и методологические решения и предлагаем улучшения
• разрабатываем собственные проверки, метрики и бенчмарки и фреймворки для их запуска
• проводим оценку логов пользователей для построения наиболее релевантного тестирования

Отдельный фокус – R&D деятельность:

• создание новых методологий оценки качества
• участие в разработке и развитии передовых банковских и российских бенчмарков (MERA, POLLUX и др.)
• адаптация передовых мировых бенчмарков под специфику банковских кейсов
• и многое другое

Эта роль про независимое измерение фундаментального качества модели: не про их обучение – этим занимается отдельная команда.

Что предстоит делать

• придумывать, как вообще измерить модель

ИИ стремительно развивается в мире и выходят новые модели и их виды, однако не всегда любая новая модель стала лучше предыдущей. Вам будет необходимо создать план по её проверке: что именно измерять, на какой выборке, с чем сравнивать, какая разница вообще будет считаться разницей в реальном качестве.

• отвечать за достоверность измерений

Полученные метрики не всегда отражают только лишь качество модели. Нужно уметь отделять реальный прирост качества от прочих факторов: ловить утечки данных в обучение, отличать дефект модели от дефекта замера, промпта или обвязки и проявлять тот же скепсис к собственной методологии: измеряем ли мы то, что заявили.

• разбираться в причинах ошибок

«Модель ошиблась» – это не вывод, а начало работы. Найденная вами причина той или иной проблемы модели превращается в рекомендацию команде разработки, а рекомендация – в следующую версию модели, которая этой ошибки уже не делает.

• строить автоматическую оценку

Разрабатывать LLM- и VLM-судей под конкретные задачи, разрабатывать с нуля собственные или дорабатывать существующие библиотеки валидации полного цикла и следим за фронтиром AI-исследований в области оценки моделей

• строить то, чем пользуются другие

Фреймворки оценки, который вы развиваете – общие для команд по всему Банку. Бенчмарки, которые вы делаете, являются достоверной базой реального качества для разработчиков Банка и вне.

• умение проводить технический и научный ресерч: находить и критически разбирать актуальные статьи, бенчмарки, модели и реализации; переводить ресерч в конкретные идеи для тестирования и развития внутренних подходов
• статистика и дизайн эксперимента: доверительные интервалы, размер выборки, проверка гипотез, поправки на множественные сравнения
• понимание современных AI-агентов и агентных систем: понимать, чем агент отличается от обычного вызова LLM; знать основные компоненты агентной системы: роли, инструменты, контекст, память и оркестрация
• понимаете, как устроены генеративным модели изнутри: трансформер и механизм внимания, диффузии, токенизация, параметры генерации, этапы обучения
• опыт с генеративными моделями и понимание, как их оценивают: метрики, бенчмарки, human evaluation, Model-as-a-judge и его ограничения
• продуктовое мышление: связывать тестирование с реальными пользовательскими сценариями и понимать, какие ошибки критичны для продукта, понимать влияние результатов на релиз и дальнейшее развитие модели
• Python на продакшн-уровне: чистый код по PEP 8, ООП и типовые паттерны проектирования, аннотации типов, привычка к линтерам и статическому анализу (ruff, mypy). Создаете и поддерживаете production-код eval-пайплайнов, читаете и ревьюите чужой
• будет плюсом: R&D-опыт или участие в создании бенчмарков; мультимодальные модели (изображения, видео, аудио); evaluation-фреймворки и harness; RAG; работа с асессорами; coding-агенты (Claude Code, Codex, Cursor); опыт работы с оркестрацией: LangGraph, OpenClaw, навыки вайбкодинга и AI-assisted coding.

• годовая премия до 6 окладов и регулярный пересмотр зарплат
• гибкий формат удаленной работы на территории г. Новосибирска
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
• более 400 образовательных программ СберУниверситета
• DS&AI community (600+ специалистов, митапы, мастер-классы)
• корпоративный спортзал
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.
• реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение
• современный офис и гибридный формат, спортзал, снэки и кофе.