#vacancy #TechLead #NLP #LLM #DataScience #Python #FinTech #РСХБ

Tech Lead NLP / LLM в Россельхозбанк (РСХБ) 🌾🤖

Ставка: до 420 000 руб. на руки. Гражданство/Локация: РФ. Формат: Удаленно. В NLP-команду Россельхозбанка ищем сильного Технического лида с глубокой экспертизой в области обработки естественного языка и больших языковых моделей. Вам предстоит возглавить команду инженеров и исследователей, определять архитектурный вектор и стек для ИИ-решений банка, а также рулить ключевыми проектами: от создания умных LLM-ассистентов до продвинутых диалоговых агентов и систем интеллектуального поиска.

🚀 Что предстоит делать: • Руководство командой: управление NLP-инженерами и ресерчерами (планирование, приоритизация задач, код-ревью, контроль качества архитектурных решений). • Архитектура и стек: определение технологического стека для LLM/NLP-направления (Fine-tuning, LoRA, RAG, Prompt Engineering, LangChain/LangGraph, векторные базы данных). • Ведение ключевых проектов: развитие LLM-ассистентов, систем интеллектуального поиска по базе знаний, генерации и семантического анализа документов. • Синхронизация с бизнесом: взаимодействие с заказчиками и смежными ИТ-командами, перевод бизнес-требований на технический язык, декомпозиция задач. • Развитие экспертизы: менторство, внедрение Best Practices и обмен знаниями внутри команды.

🎯 Наши ожидания: • Коммерческий опыт в сфере NLP/LLM от 5-ти лет, из которых не менее 3-х лет в роли Technical Lead. • Глубокое понимание ML-алгоритмов, архитектуры LLM и retrieval-based систем (Transformers, Attention, RAG, SFT, LoRA/Adapters). • Уверенное владение Python и профильным стеком: PyTorch, HuggingFace, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex, FastAPI. • Практический опыт оптимизации инференса и интеграции современных моделей (Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral). • Понимание принципов масштабирования ИИ-сервисов, кэширования и распределённого инференса. • Отличные навыки взаимодействия с бизнесом и опыт ведения продуктовой команды.

🌟 Будет плюсом: • Опыт построения production-ready RAG-систем на базе PostgreSQL / ClickHouse / OpenSearch + vector engines. • Опыт бесшовной интеграции LLM с корпоративными банковскими системами и BI-платформами. • Знание инструментов мониторинга работы LLM (метрики latency, quality, cost).

📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (Обязательно указывайте ID: TLN_NDA)