Вступить в клуб →
← К вакансиям
Сбер. Data Science74/100

DS/ML-инженер / исследователь (LLM-агенты, GigaChat)

Опубликовано: 14 октября 2026
middlehybridML / Data SciencefulltimeМоскваrupythonpytorchhugging facellmlangchainllamaindexraglorafine-tuningprompt engineeringsqlpandas
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Сбер. ITМоскваonsitefulltimemiddle72

Middle Data Scientist (SafeHub)

Новое подразделение Сбера, создающее инструменты внутренней безопасности на базе AI: LLM-агенты, RAG-системы, файнтюнинг и развертывание локальных LLM, а также DL-модели для скоринга и графовых нейросетей. Middle Data Scientist разрабатывает мультиагентские системы, RAG и адаптирует открытые LLM под задачи бизнеса.

pythonpytorchtensorflowllmraglangchain+6
19 октября 2026
SberTechМоскваonsitefulltimemiddle72

ML Engineer (AI-решения)

Разработка AI-решений на базе больших языковых моделей: AI-агенты и мультиагентные системы, RAG-системы, промпт-инжиниринг и дообучение LLM. Полный цикл от подготовки данных и разработки архитектуры до внедрения и сопровождения AI-сервисов в production.

pythonllmragfine-tuninglorapytorch+6
7 октября 2026
ПАО «Газпром нефть» ИТСанкт-Петербургhybridfulltimemiddle78

Data Scientist

Команда Центра компетенций ИИ «Газпром нефти» внедряет AI/ML-решения на всех этапах нефтегазового цикла: агентные LLM-системы и RAG по технической документации, оптимизацию бурения и логистики, классический ML и предиктивную аналитику. Требуется опыт доведения моделей до продакшена, фундаментальная математическая подготовка и владение Python-стеком ML/DL; гибридный формат в Санкт-Петербурге, зарплата по итогам интервью.

pythonpytorchtensorflowllmraglangchain+6
20 октября 2026
Тихевич Никита АлександровичМоскваonsitefulltimemiddle72

ML-инженер (NLP / LLM)

Разработка решений на основе языковых моделей: RAG-пайплайны, LLM-агенты с внешними инструментами, обработка текстов и документов на Python с использованием SQL. Оценка качества ответов, метрики, анализ ошибок и улучшение поведения моделей на реальных задачах. Офис в Москве, опыт 3–6 лет.

pythonllmragnlpsqlllm-агенты+6
18 октября 2026