Описание
Сбер создаёт и развивает ML-решения и AI-агентов для банковских продуктов, которыми пользуются юридические лица. Команда разрабатывает агентов, интегрирует модели и данные и выводит решения в промышленную эксплуатацию.
Задачи
•Проектировать и разрабатывать AI-агентов: реализовывать сценарии, оркестрацию, tool calling и интеграции с внутренними сервисами
•Превращать прототипы и модели Data Science в надёжные промышленные решения: упаковывать, встраивать в сервисы и пайплайны, версионировать и сопровождать
•Разрабатывать на Python сервисы, библиотеки и пайплайны, писать автотесты и участвовать в код-ревью
•Проектировать, строить и сопровождать витрины данных для ML-моделей и агентов
•Обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи
•Обеспечивать качество и наблюдаемость решений: логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных
Требования
•Опыт промышленной разработки на Python от 2 лет
•Умение писать поддерживаемый код: типизация, тестирование, обработка ошибок, логирование и работа с зависимостями
•Уверенное владение SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с большими наборами данных
•Опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных
•Опыт вывода сервисов, моделей или продуктов на основе данных в промышленную эксплуатацию
•Понимание принципов работы AI-агентов: оркестрация, tool calling, управление состоянием и интеграция с API
•Понимание жизненного цикла ML-модели — от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления
Будет плюсом: опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора; опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами; опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах; опыт работы с Kafka и событийными архитектурами; знание Docker, CI/CD и Kubernetes; практический опыт работы с Hadoop и Spark; опыт внедрения ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре; опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте.
Условия
•Офис рядом с метро «Кутузовская»
•Формат работы — офис/гибрид
•Ежегодный пересмотр зарплаты 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 троих близких
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
