NLP/LLM инженер
Сигналы объявления: 1 из 3
Это счётчик доступных сигналов, а не рейтинг безопасности работодателя. Нет данных по 2 из 3 проверок.
- Источник «Работа России»: нет данных — Нет подтверждённых данных об этом объявлении на государственной площадке.
- Проверка hh.ru: нет данных — Подтверждённый флаг employer.trusted от hh.ru не получен.
- Свежесть публикации: есть сигнал — С даты публикации прошло 18 дн. Порог сигнала — 30 дней; обновление даты не доказывает наличие свободного места.
Сопоставьте ИНН, юридическое название и условия договора. Даже свежая вакансия проверенной площадки требует проверки перед откликом.
Как проверить работодателя →✍ Составить сопроводительное письмо
Письмо хранится только в вашем браузере. Проверьте название компании перед отправкой — чужое имя в письме читается как массовая рассылка.
Опыт и подпись возьмутся из вашего мини-резюме.
💰 Сколько зарабатывают на этой позиции
Пожаловаться на подозрительную вакансию
Опишите конкретные признаки обмана. Не указывайте паспортные данные, номера карт или чужие контакты. После трёх учтённых жалоб объявление скрывается до проверки; это не доказательство мошенничества.
Мы ищем middle NLP/LLM инженера в команду, которая занимается разработкой инновационных решений на основе искусственного интеллекта для поддержки корпоративных клиентов. Проект Сбера.
Твои задачи:
- Разработка и обучение ML-моделей для обработки естественного языка (NLP): извлечение сущностей (NER), классификация диалогов, анализ тональности, тематическое моделирование, суммаризация встреч и звонков;
- Анализ и обработка результатов генеративных моделей ИИ для формирования релевантных рекомендаций бизнесу на стеке Python;
- Оценка качества моделей, валидация, мониторинг и внедрение в пайплайны;
- Сбор и систематизация уникальных рекомендаций для последующей загрузки в каналы Банка (Сбербизнес, Email, SMS, CRM).
Мы ждём от тебя:
- Уверенное знание SQL, Python;
- Опыт работы в NLP, разработки LLM-приложений/агентов от 1,5 лет;
- Практический опыт построения ML-моделей: знание библиотек scikit-learn, pandas, numpy, PyTorch или TensorFlow.
Что мы обеспечим:
- Формат работы: офис. Адрес офиса: г. Москва, ул. Кутузовский проспект 32к1;
- Технику для работы;
- ДМС с первого месяца работы со стоматологией, скидки на фитнес до 50%, оплачиваемая мобильная связь, скидки на изучения английского языка и многое другое;
- Обучение и участие в конференциях за счет компании, повышение квалификации в корпоративном университете Лиги.