Мы строим внутреннюю платформу на базе автономных ИИ-агентов для управления клиентским опытом (CX). Система в реальном времени анализирует экраны клиентских путей, жалобы и цифровые следы пользователей, самостоятельно находит аномалии и формирует гипотезы по улучшению продукта. Вам предстоит возглавить технологическое направление платформы: от проектирования архитектуры до внедрения готовых решений в бизнес-процессы компании.
Обязанности
•Стратегия и R&D: лидировать направление в части ИТ и Gen AI — выявлять, быстро тестировать и оценивать перспективные сценарии применения агентов для улучшения CX на основе мировых практик и внутренних бизнес-потребностей
•ML system design: спроектировать архитектуру мультиагентной системы (MAS), определить роли агентов (CJM-аналитик, исследователь UX/UI и тд), протоколы их взаимодействия и матрицу ответственности. Выбрать, обеспечить работу и непрерывно актуализировать инструменты машинного обучения и оркестрации
•Инженерия и MLOps: выстроить процессы регулярного переобучения моделей, версионирования, A/B-тестирования новых версий агентов и управления качеством разметки данных. Внедрить CI/CD для ML-компонентов
•Продуктовая разработка модулей: создать интерфейс внутреннего пользования, спроектировать пользовательские сценарии, ролевую модель и дашборды мониторинга здоровья самих агентов (точность предсказаний, ложные срабатывания)
•Управление изменениями: провести аудит текущих процессов работы с данными (CJM), прививать культуру data-driven decision making
Требования
•Опыт: 5+ лет в коммерческой разработке (NLP/Backend/Data Science/MLE), из них 1–2 года непосредственно с LLM и агентными системами в Production
•Архитектура: умение проектировать сложные распределенные микросервисные системы и микросервисы
•Стек разработки: уверенный Python 3.12+ (asyncio, httpx, FastAPI, Pydantic). Глубокое знание фреймворков LangChain/LangGraph
•ML: практический опыт разработки LLM-пайплайнов, проектирования и оценки RAG-систем. Знание современных методов fine-tuning (LoRA, SFT, RLHF). Практический опыт применения Computer Vision, NLP
•Инфраструктура: свободное владение Docker, Git, SQL, Bash. Понимание принципов построения CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD)
•Бизнес-компетенции: умение переводить язык метрик точности моделей на язык бизнеса (NPS, CLTV, churn rate). Опыт защиты технологических инициатив перед топ-менеджментом и привязки дорожной карты развития к P&L-подразделений
•Soft skills: максимальная самостоятельность, умение работать в условиях неопределенности. Навыки фасилитации кросс-функциональных команд (продукт, аналитика, ИТ, поддержка) и системное мышление
Будет плюсом:
•Опыт настройки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD)
•Опыт развёртывания и управления высоконагруженными приложениями в Kubernetes
•Углубленный опыт в MLOps и автоматизации жизненного цикла моделей
•Опыт масштабирования успешных сценариев на новые рынки или продукты
Условия
•Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
•Офисный формат работы
•Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха, более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Программа адаптации и помощь руководителя на старте
•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
