Системный аналитик AEF.Lite (GenAI / AI-агенты)

Ориентир по рынку≈ 250 000 – 330 000 ₽наша приблизительная оценка по 11 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 250 000 – 330 000 ₽наша приблизительная оценка

Хорошие условия

Навык редкий и дорогой (Kafka), работа расписана подробно. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Чем предстоит заниматься

Исследовать архитектуру и инфраструктуру агентов в компаниях экосистемы: как агенты устроены, где запущены, какие ограничения по безопасности и сети. По итогам проектировать схему подключения к AEF

Проектировать дистрибутив AEF.Lite: из каких компонентов он состоит, как они взаимодействуют, как ставится и обновляется, как банковские сервисы заменяются open-source аналогами (OIDC/Keycloak, Kubernetes, Istio)

Проектировать сбор и передачу трейсов и метрик агентов: OpenTelemetry, access-логи окружения, Kafka-контракты, модель данных, обезличивание

Проектировать API и контракты интеграций и описывать нефункциональные требования: надёжность, поведение при недоступности каналов, безопасность, объёмы

Декомпозировать бизнес-сценарии в требования и архитектуру AI-решений, задавать критерии качества и безопасности агентов (guardrails, evals)

Быстро проверять архитектурные гипотезы на стенде вместе с разработкой и DevOps: прототип, замер, решение

Вести документацию как код (Markdown, PlantUML): требования, архитектурные решения, открытые вопросы, словарь

Сравнивать AEF с рыночными решениями (фреймворки агентов, observability, evals) и приносить лучшие практики в продукт

Наши требования

Опыт системного анализа от 3 лет. При сильной практике в GenAI рассмотрим и меньший стаж

Рпыт проектирования интеграций: REST/gRPC, асинхронный обмен (Kafka или аналоги), форматы и контракты данных

Понимание, как работают LLM и агенты: agent loop, tool calling, контекст и память, RAG, мультиагентные паттерны, что такое обвязка агента вокруг модели

Практика хотя бы с одним фреймворком или API для агентов: LangChain/LangGraph, CrewAI, OpenAI или Anthropic API, MCP и подобные

Базовое понимание облачной инфраструктуры: контейнеры, Kubernetes, service mesh, умение читать манифесты и схемы развёртывания

Понимание рисков GenAI: утечки данных и ПДн, prompt injection, контроль доступа, аудит

Навык моделирования: sequence-диаграммы, диаграммы компонентов и развёртывания (UML, C4)

Ежедневная работа с AI-инструментами, например Claude Code, Cursor или GitHub Copilot: для анализа кода, прототипов и документации

Мы предлагаем

Комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская

Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид

Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

Корпоративный спортзал и зоны отдыха

Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

Программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)

Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

Льготная ипотека для каждого сотрудника

Бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Корпоративная пенсионная программа

Отсутствие строгого дресс-кода

Дополнительно

AEF (Agent Execution Framework) — платформа Сбера для запуска и контроля AI-агентов и мультиагентных систем. Она делает работу агентов надёжной, наблюдаемой и безопасной. Сейчас мы выпускаем AEF.Lite — открытую версию платформы. Компании экосистемы должны разворачивать её у себя «одной командой» и сразу получать трейсинг, контроль и связь с Банком

Ищем системного аналитика, который хочет вырасти в solution-архитектора. Вы разберётесь, как устроены агенты и инфраструктура у разных компаний, спроектируете для них лучшее решение и доведёте его до продакшна