Описание
Наша команда занимается одним из приоритетных направлений в Блоке «Риски», а именно выстраиванием Системы управления рисками собственных строительных проектов Банка и его дочерних обществ с помощью ИИ агентов. Мы создаем, развиваем и поддерживаем систему управления рисками – от идеи о строительстве, через реализацию, до передачи готового объекта заказчику. Приглашаем вас стать частью системы управления рисками самых интересных и амбициозных строительных проектов в России.
Задачи
•Проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability)
•Выстраивать и развивать архитектуру агентских систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества)
•Внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентских систем
•Работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API
•Проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод
•Развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы
•Влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство
Требования
•От 6 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность
•Опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов
•Уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками
•Практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества
•Навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата
•Готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код
Будет плюсом
•Опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многошаговые цепочки, инструментализация, безопасность)
•Опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernel для инференса
•Вклад в open-source или публикации/доклады
•Знание домена рисков
Условия
•Рабочее место в современном офисе по адресу г. Москва, проспект Кутузовский, 32
•Режим работы: гибрид, удаленного формата нет
•Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
•Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
