ML Engineer (Blockchain)

Мы команда Фабрики смарт-контрактов управления технологий блокчейн.

Разрабатываем инновационные решения в области блокчейн-технологий и смарт-контрактов. Нам предстоит создать эффективную систему кодогенерации для языка программирования смарт-контрактов (Contract Script).

Ключевой вызов проекта — обеспечить не только синтаксическую корректность генерируемого кода, но и его семантическую безопасность и соответствие бизнес-спецификациям.

• создание и настройка LLM-пайплайнов для генерации кода на новом языке смарт-контрактов
• реализация механик RAG для работы с документацией языка, примерами кода и паттернами проектирования 
• настройка агентных систем на базе фреймворков (LangChain, LangGraph) для декомпозиции требований в исполняемый код 
• обеспечение качества и безопасности генерируемого кода
• разработка системы валидации кода: компиляция, статический анализ, проверка на уязвимости
• реализация BDD тестирования для обнаружения edge cases 
• эсперименты с различными архитектурами моделей и техниками промптинга (CoT, ReAct, Few-shot)
• оптимизация качества генерации (целевой показатель смарт-контракт не требует доработок в > 90% случаев) 
• участие в исследовательских проектах и публикация результатов 
• инженерная интеграция
• разработка API-фабрик для взаимодействия с системой кодогенерации (FastAPI, gRPC) 
• интеграция с CI/CD пайплайнами и инструментами разработки (IDE-плагины, LSP) 
• развертывание и эксплуатация моделей в инфраструктуре (Docker, Kubernetes).

• опыт работы с ML/AI стеком — от 3 лет коммерческого опыта в разработке систем на базе машинного обучения
• Python на продвинутом уровне — глубокое владение языком, опыт работы с метаклассами, AST, библиотеками для статического анализа (antlr, ast-grep, tree-sitter) 
• опыт с LLM и агентными системами — практическая работа с коммерческими или открытыми LLM-моделями
• фреймворки для LLM — опыт работы с LangChain, LangGraph или аналогичными инструментами для построения RAG-пайплайнов и многоагентных систем 
• векторные базы данных — опыт работы с векторными БД для семантического поиска 
• инструменты и инфраструктура — Docker, Kubernetes, опыт развертывания моделей через vLLM или Ollama 
• инженерия кода — опыт разработки REST/GraphQL API, работа с базами данных (SQL/NoSQL), CI/CD практики.

Будет плюсом

• опыт в области компиляторов и транспайлеров — написание компиляторов, транспайлеров, работа с промежуточным представлением (IR) 
• знание блокчейн-экосистемы — понимание принципов работы смарт-контрактов, особенностей виртуальных машин (EVM, Move VM)
• опыт со статическими анализаторами — практика с инструментами типа Semgrep, Slither, Foundry, Ruff, mypy 
• опыт формальной верификации кода, работа с property-based тестированием (Hypothesis) 
• опыт работы с кодогенерацией — участие в проектах по генерации кода, код-ассистенту, автоматической генерации тестов 
• научная деятельность — наличие публикаций или выступлений на профильных конференциях по AI/ML.

• крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка
• дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
• возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
• комфортный современный офис: Москва, пр. Кутузовский 32к1
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.