SberTech

Middle AI Engineer / AI Product Engineer (AI)

Коротко

Middle AI/Product Engineer разрабатывает MVP и прототипы AI-продуктов, интегрируя LLM, AI-агентов, RAG, внешние API и внутренние сервисы. Команда Disrupt направления «СверхТех» (Сбер) занимается быстрой проверкой продуктовых гипотез и технической валидацией качества, стабильности, стоимости и latency решений. Требуется от 2 лет опыта с Python и AI/LLM-продуктами, практика с embeddings, tool/function calling, RAG-подходами (chunking, vector search, reranking) и опыт ML/DS.

Локация
Гибридный формат работы из офиса в Москве, Сочи или Санкт-Петербурге либо удаленный формат работы.
Компания
Команда Disrupt направления «СверхТех» разрабатывает AI-продукты и MVP, превращая продуктовые гипотезы в рабочие прототипы.
Что делать
•Разрабатывать MVP и прототипы новых AI-продуктов, интегрируя LLM, AI-агентов, RAG, внешние API и внутренние сервисы в продуктовые сценарии.
•Собирать backend- и frontend-прототипы, демо-интерфейсы, пайплайны обработки данных и proof-of-concept решения.
•Использовать Codex, Claude, Cursor, ChatGPT и другие agentic development tools для ускорения разработки.
•Работать с продуктовыми гипотезами и самостоятельно выбирать подходящий стек для быстрой реализации.
•Проводить техническую валидацию MVP: оценивать качество ответов модели, стабильность сценариев, стоимость запросов, latency, ошибки и ограничения.
•Участвовать в хакатонах, продуктовых спринтах и проектных интенсивах, а также документировать архитектуру прототипов, ограничения и технический долг.
Требования
•От 2 лет опыта разработки AI-продуктов, LLM-приложений, RAG-систем, AI-агентов или близких прототипов.
•От 2 лет опыта работы с Python.
•Практический опыт работы с LLM API, embeddings, structured output, tool calling, function calling или agentic workflows.
•Опыт работы в ML/DS: данные, признаки, метрики качества, baseline, error analysis и оценка результата.
•Понимание retrieval/RAG-подходов: chunking, embeddings, vector search, reranking, citations, groundedness и основных failure modes.
•Опыт быстрой сборки рабочих прототипов без тяжелой архитектуры, но с понятной логикой и возможностью развития.
•Опыт использования Codex, Claude, Cursor, ChatGPT или других AI-инструментов в разработке.
Хорошо, если есть
•Опыт работы с TypeScript/JavaScript и простыми frontend/backend-приложениями.
Культура и преимущества
•Гибридный формат работы из офиса в Москве, Сочи или Санкт-Петербурге либо удаленный формат.
•Годовой бонус и ежегодный пересмотр.
•ДМС с первого дня, стоматология и льготное страхование для семьи.
•Корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа и участие в IT-конференциях.
•Льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

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