Сбер·Москва·5 дн назад
AI Agents Developer (Центр ИИ "Сервисы")
Ориентир по рынку≈ 76 000 – 105 000 ₽наша приблизительная оценка по 8 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисJuniorПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 8 похожих вакансиях Разработчик уровня Junior.
- Кроме оклада: премия. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Опубликована 5 дней назад. Свежие вакансии почти всегда живые.
Описание
Обязанности: 7, требования: 12. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС
Что требуют
ОбязательноAIPythonLangChainPyTorchHugging FaceSQLMLRAGNLP
ПлюсомLLMHadoopSpark
Надбавка к зарплате на этом уровне: SQL +28%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Чем предстоит заниматься
Разрабатывать и поддерживать AI-агентов на базе LangChain/LangGraph от прототипа до продакшена
Использовать RAG для построения пайплайнов семантического поиска и интеграции с источниками данных
Применять методы NLP для оптимизации стоимости и эффективности решений
Участвовать в разработке и доработке ML-моделей
Оценивать качество моделей и пайплайнов, выбирать и обосновывать метрики
Работать с данными и SQL для подготовки датасетов и анализа результатов
Поддерживать решения на этапе передачи в продакшен и дальнейшей эксплуатации
Наши требования
Знание Python на уверенном уровне
Знание LangChain/LangGraph для построения агентных систем
Знание PyTorch и Hugging Face Transformers
Знание SQL
Понимание полного цикла ML и основ математической статистики
Понимание RAG и принципов построения пайплайнов семантического поиска
Умение оценивать качество моделей и аргументировать выбор метрик
Опыт оптимизации LLM для инференса (PEFT, LoRA)
Опыт работы с кросс-энкодерами
Опыт построения многоагентных систем
Опыт работы с Hadoop/Spark
Навыки Python backend-разработки
Мы предлагаем
Комфортный офис в Москве
Офисный формат работы на Кутузовском пр.32
Конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)
ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний
Материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
Дисконт-программы от компаний-партнеров
Бесплатный фитнес на территории работодателя
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трех близких
Внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека
Дополнительно
Наша команда занимается разработкой и внедрением ИИ-агентов, а также созданием моделей классического машинного обучения. Мы решаем задачи от идеи и прототипа до продакшена, помогая бизнесу автоматизировать процессы и принимать более точные решения. В роли предстоит работать на стыке агентных AI-решений, RAG и классического ML, находя баланс между качеством, скоростью и стоимостью решений. Мы ищем специалиста, который хочет развиваться в сильной инженерной команде и участвовать в создании продуктов, приносящих измеримую пользу бизнесу
