Senior AI / Prompt Engineer (ядро команды Agentic Platform)

Сбер·Москва·22 сент.

Senior AI / Prompt Engineer (ядро команды Agentic Platform)

Ориентир по рынку≈ 135 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 182 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 135 000 – 300 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.

3 из 4 в норме

Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться

Деньги

Сумму в объявлении не указали. Грубый ориентир: столько платят в 182 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.

платят меньше135 000 – 300 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Кроме оклада: пересмотр зарплаты.

Вилки нет

Живость

Открыта 26 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.

Живая

Описание

Обязанности: 5, требования: 6. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: ДМС и компенсация спорта
Известно: продукт делают с нуля

Подробно

Что требуют

ОбязательноAIMLPythonPyTorchTensorFlowRAGMLOpsFastAPILLMA/B Testing

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.

Ясно

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

Проектировать архитектуру автономных LLM-агентов под бизнес-задачи

Дообучать (_fine-tune_) фундаментальные модели (LLM/Vision) под специфику строительства и внутренних сервисов

Строить enterprise-grade RAG-системы для извлечения знаний из тонн неструктурированных документов

Внедрять MLOps: мониторинг качества, A/B-тесты новых версий моделей, глубокая оптимизация _latency/cost_ при инференсе

Писать сложные цепочки промптинга (_prompt chains_) и управлять контекстом в мультиагентных сценариях

Наши требования

3+ года продакшн-опыта в ML/AI

Python — ваш родной язык. Глубокое знание PyTorch или TensorFlow

Руки работали с актуальными моделями: GPT-family, LLaMA/Mistral, Kandinsky (или аналоги)

Экспертиза в построении пайплайнов: классический RAG, fine-tuning, продвинутый prompt engineering

Опыт внедрения MLOps-практик: MLflow, Kubeflow, оркестрация контейнеров

Огромный плюс: понимание работы баз данных и умение спроектировать API (FastAPI), чтобы связать агента с реальным миром

Мы предлагаем

Офис класса А у метро Кутузовская

Гибрид или полная удаленка (по договоренности)

Ежегодный пересмотр зарплаты

Корпоративный спортзал, зоны отдыха и сна прямо в офисе

СберУниверситет: доступ к 400+ образовательным программам для роста

Расширенный ДМС с первого дня, льготное страхование семьи и корпоративная пенсия

Льготная ипотека: гибкий дисконт по кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

Подписка СберПрайм на трех близких бесплатно

Бонус за рекомендацию друзей в команду Сбера

Дополнительно

Мы строим с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации процессов Блока строительства. Формируем ядро новой команды

Нам нужен универсальный инженер, который умеет не только писать промпты, но и проектировать архитектуру: от базы данных до сложного интерактивного интерфейса. Вы будете пилить готовые решения «под ключ» на стыке бэкенда, ML и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников оптимизируют свою работу