Эта вакансия в архивеЭту вакансию выложили заново, открыть новую публикацию
Сбер·Москва·11 сент.
Senior ML Engineer (Agentic AI)
Ориентир по рынку≈ 325 000 – 375 000 ₽наша приблизительная оценка по 13 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 13 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Висит 38 дней, признаков фиктивного найма нет. Повторных публикаций не было.
- Опубликована 10 сентября 2026 г., 39 дней назад
- Эту вакансию уже публиковали 1 раз, первая публикация была 18 июля 2026 г.
- Текст сверяли с источником, с публикации он не менялся
- Закрыта 4 октября 2026 г., провисела 23 дняЭто была копия вакансии с другого сайта
- Эту вакансию выложили заново: Открыть новую публикацию
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. За вакансиями с hh.ru следим каждую ночь: выдача, архив и текст карточки. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 6, требований 12. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС
- Известно
- в работе ИИ-инструменты для кода
Что требуют
ОбязательноMLAIPythonPandasNumPyPytestLangChainNLPLLMCI/CD
ПлюсомA/B TestingDockerKubernetesHelm
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.
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
Наша компания
Мы – команда, отвечающая в Сбере за направление алгоритмической торговли на финансовых рынках. Наши основные продукты – платформа автоматизированного трейдинга и работающие на ней высокочастотные торговые стратегии. В нашей системе используются принципы мягкого реального времени и паттерны реактивного программирования. Частью нашей платформы является инструментарий для гибкой разработки и настройки торговых стратегий. В этом инструментарии мы активно используем метапрограммирование для построения динамических форм и элементов управления, стриминговые библиотеки для доставки данных с минимальны
О роли
На каждом этапе разработки мы уделяем много времени оптимизации производительности, что позволяет проявить свои самые хардкорные навыки. Наша команда предлагает уникальные возможности для профессионального роста и развития. Вы сможете проявить себя в работе с современными технологиями и инструментами, а также получите возможность работать над проектами мирового уровня. Мы обеспечиваем комфортные у
Чем предстоит заниматься
Проектировать и внедрять конвейеры валидации качества кода: mutation testing, статический анализ, код-ревью, генерация тесто, обнаружение регрессий
Разрабатывать технических агентов (SL2/SL3) для автоматизации поддержки PROD
Строить агентов-ассистентов на базе LLM (Claude Code, Gemini CLI, Qwen Code CLI) с интеграцией в пайплайны CI/CD
Внедрять мультиагентные системы на LangGraph, AutoGen, DSPy: оркестрация, коммуникация, трассировка
Выстраивать систему оценки качества агентов: DeepEval, RAGAS, кастомные метрики (tool accuracy, task success rate)
Проектировать RAG-пайплайны: Qdrant/Weaviate, embedding-модели, hybrid search, AutoRAG для автооптимизации retrieval
Наши требования
Экспертный уровень Python: asyncio, типизация (MyPy strict), pandas/numpy, pytest
Опыт работы с мультиагентными фреймворками: LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen
Практический опыт с Claude Code, Gemini CLI или Qwen Code CLI: написание агентов, интеграция в workflow
Понимание NLP и архитектуры LLM: transformers, attention, fine-tuning (LoRA/QLoRA), prompt engineering; или DSPy (минимум 2 из перечисленных)
Системы трассировки и observability: LangSmith, LangFuse или Arize Phoenix — отладка и мониторинг агентных цепочек
Метрики и оценка ML-систем: от классических (precision/recall/ROC-AUC) до агентских (pass@k, tool accuracy, hallucination rate)
Опыт с AutoML-фреймворками: AutoGluon, H2O AutoML, FLAML: автоматический подбор моделей и гиперпараметров
AutoRAG и оценка RAG: RAGAS, AutoRAG (Marker), A/B-тестирование retrieval-стратегий
Опыт контейнеризации ML-сервисов: Docker, Kubernetes, Helm
Участие в open-source проектах по теме NLP/мультиагентов
Инструменты валидации кода: mutation testing (Cosmic Ray/mutmut), линтеры (Ruff), анализаторы безопасности (Bandit)
Vector DB: Qdrant, Weaviate или Chroma: проектирование схемы, фильтрация, performance-тюнинг
Мы предлагаем
Гибридный график
Современный офис на Вавилова, 19 с собственным паркингом, столовой, кафетериями, зонами отдыха и спортзалом
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Программа адаптации
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Льготная ипотека и кредитование от Сбера
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).