Senior ML Engineer (GenAI Data Governanace)

04 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист

Наша NLP команда занимается задачами, связанными с извлечением информации из документов, диалогов, текстов различной природы.

Главной задачей для нас является создание готовых продуктов с LLM под капотом, а также создание self-service для бизнеса, где каждый может создать нужный ему сценарий (скилл) в режиме No-code.

Обязанности
  • проектировать и калибровать judge-пайплайны: рубрики, эталонная разметка, согласованность с людьми, борьба с позиционным bias и bias по длине
  • строить RAG-поиск для дублей и противоречий: чанкинг, гибридный поиск, реранкинг, проверка противоречий на уровне утверждений
  • делать регресс-тесты знаний: golden set, пороги, прогон на каждое изменение промпта или модели
  • ловить галлюцинации: извлечение утверждений, привязка к источнику, верификация
  • дообучать и дистиллировать judge-модели, чтобы снизить цену и задержку без потери качества
  • собирать мультиагентные пайплайны с guardrails и контролем стоимости прогона.
Требования
  • высшее образование: математика, физика, информатика или профильный data science
  • 5+ лет в ML, из них не меньше полутора лет с LLM в проде
  • RAG в продакшене, а не демо: с метриками качества, нагрузкой и историей улучшений
  • Fine-tuning: SFT, LoRA/QLoRA, желательно DPO. И понимание, когда дообучение не нужно
  • опыт построения и калибровки LLM-as-judge. Знаете, как judge врёт и как это ловить
  • Guardrails и детекция галлюцинаций
  • мультиагентные пайплайны: оркестрация, обработка отказов, ограничение стоимости
  • Python: пишете код, который уходит в прод. Тесты, ревью, код-стайл
  • английский для чтения статей и документации
  • специфика банка: много контрагетов, с ними нужно иногда коммуницировать.


Будет плюсом


  • опыт python-бэкендера: FastAPI, асинхронность, очереди, PostgreSQL, векторные хранилища
  • графы знаний и онтологии
  • NLI, извлечение фактов, работа с разметчиками
  • публикации, доклады, open source.
Условия
  • гибридный формат работы
  • годовая премия
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • регулярные митапы и развитое DS-community
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.