Senior ML-инженер (AI-агенты)

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

Зарплата не указана

Есть о чём спросить

Навык востребован (Python), за такой навык на рынке платят больше. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Наша компания

Мы — команда в Департаменте маркетинга Сбера. Мы строим ИИ-агентов на базе LLM, совмещая скорость стартапа с масштабом большой компании: у нас есть доступ к огромным массивам данных, серьёзная инфраструктура и свобода выбирать лучшие инструменты под задачу. Наши агентные направления Вы будете развивать ключевое направление департамента — создавать агентные системы двух типов:

О роли

Внутренние продукты для сотрудников. Автоматизация рабочих процессов внутри банка. Например, агенты, которые по текстовому брифу генерируют готовую структуру веб-страниц с контентом и изображениями, экономя время маркетинговых команд. Внешние интерфейсы для клиентов. Диалоговые ассистенты на публичных ресурсах. Ваш код будет напрямую взаимодействовать с миллионами пользователей сайта Сбербанка, по

Чем предстоит заниматься

Развивать и рефакторить оркестрацию агентов на LangGraph

Разрабатывать скиллы и инструменты (tools) для агента

Интегрировать LLM (писать и оптимизировать system/user-промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, настраивать параметры моделей)

Подключать внешние системы (HTTP API, Kafka, поисковые движки)

Строить RAG-пайплайн

Покрывать код unit-тестами

Участвовать в проектировании архитектуры агентских систем

Наши требования

Опыт разработки AI агентов от 1 года

Опыт разработки python от 3 лет

Опыт с веб-фреймворками (FastAPI и/или aiohttp) и проектировали REST API; опыт работы с WebSocket/SSE для real-time коммуникаций

Опыт интеграции LLM через API (GigaChat, аналоги)

Опыт с LangGraph/LangChain или похожими оркестраторами агентов

Опыт с PostgreSQL (проектирование схем, миграции, транзакции) и асинхронным доступом к БД

Умеете доводить LLM-фичи до стабильной работы в проде

Опыт работы с AEF

Опыт с RAG

Опыт с Kafka и событийными интеграциями

Опыт работы с Docker / Kubernetes, Helm, CI/CD пайплайнами

Мы предлагаем

Гибридный формат работы (2-3 дня в офисе)

Годовой бонус и ежегодный пересмотр

Расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи

Корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях

Офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом

Льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний