Сбер

Middle AI Engineer / AI Product Engineer

Коротко

Инженер в команде Disrupt (СверхТех/Сбер) для быстрой сборки MVP и прототипов AI-продуктов: интеграция LLM, AI-агентов, RAG, внешних API в продуктовые сценарии. Требуется опыт разработки LLM-приложений/RAG-систем от 2 лет, Python от 2 лет, практика работы с LLM API, embeddings, tool/function calling, пониманием retrieval/RAG-подходов и ML/DS-метрик. Работа гибридная из Москвы, Сочи или Санкт-Петербурга, либо удалённо из этих локаций.

Middle AI Engineer / AI Product Engineer (СверхТех)
Мы команда направления Disrupt внутри СверхТеха.
Занимаемся разработкой AI-продуктов и MVP. Наша вакансия для инженера, которому интересно быстро превращать продуктовые гипотезы в рабочие прототипы: собрать backend, подключить LLM/agentic tools, сделать простую механику, проверить качество и подготовить MVP к первым пользовательским тестам.
Обязанности
•Разработка MVP и прототипов новых AI-продуктов внутри СверхТех / Disrupt. Интеграция LLM, AI-агентов, RAG, внешних API и внутренних сервисов в продуктовые сценарии
•Сборка backend/frontend-прототипов, демо-интерфейсов, пайплайнов обработки данных и proof-of-concept решений
•Использование agentic development tools: Codex, Claude, Cursor, ChatGPT для ускорения разработки
•Работа с продуктовыми гипотезами
•Проведение технической валидации MVP: качество ответа модели, стабильность сценария, стоимость запросов, latency, ошибки и ограничения
•Участие в хакатонах, продуктовых спринтах и проектных интенсивах в роли технического исполнителя
•Документирование архитектуры прототипов, ограничений, технического долга
Требования
•Опыт разработки AI-продуктов, LLM-приложений, RAG-систем, AI-агентов или близких прототипов от 2 лет
•Опыт работы с Python от 2 лет
•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, оценка результата
•Понимание retrieval/RAG-подходов: chunking, embeddings, vector search, reranking, citations, groundedness и основные failure modes
•Опыт быстрой сборки рабочих прототипов без тяжёлой архитектуры, но с понятной логикой и возможностью развития
•Опыт использования Codex, Claude, Cursor, ChatGPT или других AI-инструментов в разработке
Будет плюсом
•Опыт работы с TypeScript/JavaScript и простыми frontend/backend-приложениями
Условия
•Гибридный формат работы из офиса в г. Москва, Сочи или Санкт-Петербург или удалённый формат работы из данных локаций
•Годовой бонус и ежегодный пересмотр
•ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи
•Корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
•Льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, 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