Сбер

Инженер сопровождения ИИ-продуктов

Коротко

Инженер поддержки/эксплуатации для продуктовых команд Сбера, занимающихся инструментами работы со знаниями и ИИ-агентами — порталом знаний и хранилищем контекста на базе MCP. Нужно разбирать инциденты по логам и трассам, вести обращения по SLA, работать с интеграциями (API, MCP-серверы, очереди событий) и понимать, как устроены RAG и ИИ-агенты. Требуется опыт поддержки/эксплуатации от года, знание ITIL, умение работать с REST API, Grafana/Kibana, git и практический опыт с LLM-приложениями. Формат — гибрид в Москве.

Описание
Мы — группа продуктовых команд, которые делают инструменты для работы со знаниями и ИИ-разработки в банке. Корпоративный портал знаний — ключевая база знаний для разработки, тестирования и аналитики, десятки тысяч пользователей ежедневно. Хранилище контекста для ИИ-агентов собирает знания из источников банка (трекер, вики, репозитории, портал) и отдает их агентам и разработчикам через MCP.
Задачи
•Принимать обращения, классифицировать и вести до решения.
•Разбирать инциденты по логам и трассам запросов и сессий агентов: находить, где сломалось — на источнике, при индексации, в поиске, в конфигурации фреймворка или у потребителя.
•Разбираться с интеграциями (коннекторы, MCP-серверы, API, очереди событий), когда данные не доехали или доехали не те.
•Помогать командам подключаться к хранилищу и внедрять фреймворк: отвечать в чате поддержки, помогать с установкой и настройкой, вести базу типовых вопросов.
•Разбирать жалобы на поиск, собирать примеры проблемных запросов для ML-команды.
•Оформлять баги, предлагать воркэраунды, помогать формулировать доработки.
•Работать по SLA и процессам: инцидент, проблема, запрос, изменение.
•Собирать обратную связь, заводить задачи, ориентироваться в бэклоге.
•Писать инструкции и проводить обучения.
Требования
•Опыт в поддержке или эксплуатации от года.
•Знание процессов управления инцидентами и запросами (ITIL или аналог).
•Умение отправить запрос к REST API или MCP-серверу и разобрать ответ.
•Умение читать логи и трассы в Grafana, Kibana или аналогах.
•Уверенная работа в командной строке и с git.
•Понимание, как устроены приложения на больших языковых моделях — RAG, эмбеддинги, векторный и графовый поиск, почему модель отвечает неточно.
•Практический опыт с ИИ-агентами — подключали, настраивали, разбирались, почему агент не получил нужных данных.
•Уверенное использование языковых моделей и ИИ-ассистентов для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
•Комфортный современный офис рядом с м. Тульская.
•Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид.
•Ежегодный пересмотр зарплаты и 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