Строим общий поисковый слой, который будет использоваться в самых разных продуктах на основе языковых моделей.

Данные бывают очень разными: где-то это готовые структурированные записи, где-то — документы и обычный текст, а где-то информацию ещё нужно извлечь, очистить и подготовить к индексации.

Наша задача — сделать так, чтобы AI-системы могли быстро находить действительно нужную информацию. По качеству хотим быть на уровне лучших поисковых решений, а по скорости разработки — заметно быстрее больших платформенных команд.

Обязанности

* Отвечает за архитектуру и качество агентного поиска: от решения модели вызвать поиск до получения достаточного набора фактов для формирования ответа.

* Руководит разработкой многошаговых поисковых сценариев, вызовом инструментов, переформулировкой запросов, проверкой результатов и восстановлением после ошибок.

* Формирует систему метрик и экспериментов, позволяющую измерять успешность вызова инструментов, полноту найденных фактов, стоимость, задержку и качество всего агентного цикла.

Требования

* Глубокое понимание устройства современных языковых моделей, особенности обучения с подкреплением, обучения на предпочтениях и настройки моделей для работы с инструментами.

* Необходим практический опыт разработки агентных систем, включая планирование, управление состоянием, многошаговые рассуждения и ограничение числа действий модели.

* Требуется сильная подготовка в машинном обучении и умение самостоятельно проводить эксперименты: формировать выборки, обучать модели, анализировать ошибки и проверять статистическую значимость изменений.

* Знание и опыт работы с поисковыми технологиями: извлечение кандидатов, разреженный и векторный поиск, переранжирование, многошаговый поиск и методы оценки релевантности.

* Требуется опыт построения распределённых высоконагруженных систем и понимание ограничений по задержке, стоимости вычислений и отказоустойчивости.

* Опыт перевода исследовательских идей в промышленную архитектуру

* Декомпозиция задач команды, эффективное планирование работ и реакция на обстоятельства

Условия

* комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская

* гибридный формат работы

* ежегодный пересмотр зарплаты и 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

* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.