#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)