Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается сложными AI-проектами и решает нетривиальные задачи банка и экосистемы Сбера.

Наша команда строит и дообучает линейку LLM под банковские сценарии и запускает модели в пром в "жёстких" контурах: локальные устройства / закрытые контуры / строгие SLA по задержкам.

Работа включает полный цикл: данные → дообучение → оценка качества → оптимизация инференса → нагрузочное тестирование → внедрение.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Обязанности

### Вы будете:

* обучать LLM на GPU-кластерах

* собирать, очищать и готовть датасеты для pre-training и fine-tuning

* анализировать результаты экспериментов и улучшать качество моделей на основе метрик

* оптимизировать инференс, проводить нагрузочное тестирование и внедрять обученные модели.

Требования

### Мы ожидаем, что вы:

* имеете подтвержденный практический опыт обучения LLM (pre-training, fine-tuning, aligment) в исследовательских или production-задачах

* глубоко понимаете теоретические и практические аспекты LLM: архитектура, токенизация, построение пайплайнов, batching, mixed precitions, распределенное обучение, дебаг неудачных итераций обучения

* имеете опыт разработки на Python от 3 лет, пишете чистый и поддерживаемый код в рамках современных ML-проектов

* внимательно относитесь к деталям и умеете в коммуникацию с людьми.

Будет плюсом, если вы:

* разрабатывали AI-агентов (tool-using, planning, multi-step workflows), знакомы с агентными фреймворками и архитектурами

* умеете пользоваться инструментами логирования экспериментов (Weights & Biases, MLflow, Langfuse и тд.)

* умеете в оптимизацию инференса и хостинг моделей в production

* дизайнили и поддерживали eval-пайплайны для LLM с метриками, дашбордами, экспериментами, и проверками на регрессию моделей.

Условия

### Мы предлагаем:

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

* возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 3х дней в неделю)

* 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

* 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 Сбера.