FuriaHubО вакансии
Ищем ML Engineer (NLP/LLM) в команду AI Сбербанк Факторинг
Привет! Мы растём, задач становится всё больше, и ищем классного ML-инженера (Junior/Middle) в команду AI & Data Science.
Коротко о том, что делаем
Автоматизируем сложные факторинговые и юридические процессы с помощью LLM-агентов. Не «чат-боты для галочки», а реальные продукты: AI-агенты, сервисы автораскрытия аккредитивов, анализ 500-страничных сканов контрактов, структурирование сделок, лидогенерация.
С чем работаем
- LLM & Agentic: Minimax, DeepSeek, GigaChat, мультиагентные системы
- RAG: LangChain + самопис, FAISS / PGVector, ClickHouse
- Сложные данные: OCR + LLM для длинных PDF-сканов и таблиц
- Инженерия: Python, Flask, Docker, k8s, Cloud.ru для файн-тюнинга
- 80% engineering / 20% R&D (каждую неделю выводим в прод новые решения, а не только в Jupyter экспериментируем)
Команда: 5 сильных ML-инженеров full-stack (DS, backend, архитектура, MLOps — всё сами). Никакой «узкой специализации» и легаси-болота. Сильная культура код-ревью и обмена знаниями.
Вилки (net, на руки, ориентировочные)
- Junior: 130 000 – 160 000 ₽
- Middle: 180 000 – 250 000 ₽
Формат: гибрид (1 день в офисе у м. Динамо) или полная удалёнка. ДМС, премии, плюшки Сбера.
💼 Собеседования проводим хоть с завтрашнего дня.
Процесс быстрый и прозрачный — 3 этапа без домашних заданий на неделю:
- Тех. скрининг + лайв-кодинг (до 1 часа, онлайн)
- Углублённое интервью по NLP / Classic ML / System Design (45-60 мин)
- Финал с Лидом направления (15-20 мин)
Во многих вопросах идём навстречу — обсуждаем условия, график и формат индивидуально.
Откликайтесь в ЛС: @xEnotWhyNotx — скину подробности, отвечу на вопросы и сразу поставлю встречу на удобное время.
Буду рад пообщаться! 🙌