Сбер

AI Agent Engineer

Коротко

Разработка MCP-инструментов на Python/FastMCP и развитие RAG-контура базы знаний (гибридный поиск, индексация, reranker) в команде SberData — платформа для работы с данными Сбера. Требуется опыт Python от 1,5 лет, уверенный SQL, базовое понимание data engineering, Git/CI/CD, Linux/bash. Плюсом будет опыт построения RAG-систем, работы с генеративными AI-моделями и AI-агентами (MCP, LangChain). Формат работы — офис или гибрид в Санкт-Петербурге.

О команде
SberData отвечает за развитие платформы для работы с данными в Сбере. У нас свыше 230 Петабайт данных, около сотни продуктов и сервисов для клиентов. Мы создаем собственные сборки платформ в рамках вендорозамещения и активно сотрудничаем со всеми блоками Сбера для решения их бизнес-задач: наши пользователи сделали уже свыше 6500 витрин. SberData внедряет лучшие практики работы с данными, снижает стоимость хранения данных, повышает скорость получения данных, внедряет AI-технологии. Нашими решениями пользуются свыше 30 тыс человек.
Технологический стек: Python, pydantic, FastMCP; RAG/поиск: ChromaDB, эмбеддинги, rank-bm25; наблюдаемость: OpenSearch (DSL), Grafana API (PromQL); платформа как объект управления: Kafka, Flink, Spark, HDFS, OpenAPI-спеки; инфраструктура: Git (Bitbucket), Jenkins, Nexus, Vault, k8s.
Задачи
•разработка MCP-инструментов: Python/FastMCP
•развитие RAG-контура базы знаний: индексация, гибридный поиск (dense-эмбеддинги + BM25), оценка качества, reranker
•аналитика данных платформы
•код-ревью, документирование решений, развитие тестов (pytest)
Требования
•высшее образование: техническое/математическое
•опыт разработки на Python не менее 1,5 лет
•базовое понимание области data engineering: как устроены ETL/репликация данных, потоковые пайплайны
•SQL — уверенный уровень
•Git, CI/CD (Jenkins или аналог)
•Linux/bash
•английский — чтение технической документации
Будет плюсом
•опыт построения RAG: векторные БД, эмбеддинги, чанкинг, оценка качества поиска (hit rate/recall/MRR)
•навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов (MCP, LangChain)
•знакомство с Kafka, Flink/Spark, Hadoop/HDFS
•опыт интеграций по REST/OpenAPI
•опыт Java/Scala
Мы предлагаем
•комфортный современный офис в г. Санкт-Петербург ул Уральская, 1литерВ
•возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
•ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
•корпоративный спортзал и зоны отдыха
•более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте