Сбербанк Факторинг
ML Engineer (NLP/LLM)
1w ago
130000 –250000 RUB / monthRussiaJuniorHybridpythonflaskdockerkubernetesocrlangchainfaisspgvector+1
Ищем ML-инженера (Junior/Middle) для команды AI & Data Science в Сбербанк Факторинг. Работа над реальными AI-продуктами с использованием LLM и мультиагентных систем, в гибридном или полностью удалённом формате.
About the company
- Сбербанк Факторинг — команда AI & Data Science, занимающаяся автоматизацией сложных факторинговых и юридических процессов.
About the product
- Автоматизация факторинговых и юридических процессов с помощью LLM-агентов.
- Реальные продукты: AI-агенты, сервисы автораскрытия аккредитивов, анализ 500-страничных сканов контрактов, структурирование сделок, лидогенерация.
Responsibilities
- Работа с LLM и Agentic: Minimax, DeepSeek, GigaChat, мультиагентные системы.
- Использование RAG: LangChain + собственные разработки, FAISS / PGVector, ClickHouse.
- Обработка сложных данных: OCR + LLM для длинных PDF-сканов и таблиц.
- Инженерия на Python, Flask, Docker, Kubernetes, Cloud.ru для файн-тюнинга.
- 80% инженерной работы / 20% R&D с быстрым выводом решений в продакшен каждую неделю.
Requirements
- Уровень Junior/Middle ML-инженера.
- Знания и опыт с NLP, LLM, Agentic системами.
- Опыт работы с Python, Docker, Kubernetes.
- Понимание RAG-технологий и работы с векторными базами данных (FAISS, PGVector).
- Опыт обработки и анализа больших документов, OCR не обязателен, но будет плюсом.
Conditions
- Зарплата Junior: 130 000 – 160 000 ₽.
- Зарплата Middle: 180 000 – 250 000 ₽.
- Формат работы гибрид: 1 день в офисе у м. Динамо или полностью удалённо.
- ДМС, премии, плюшки Сбера.
- Быстрый процесс собеседования из 3 этапов без домашних заданий за неделю.
How to apply
- Обсуждение условий, графика и формата индивидуально.
Found in@datascienceml_jobs