AI-инженер

Мы – команда, которая трансформирует подход к анализу клиентского опыта (CX) и клиентских путей (CJM).

Вместо статических дашбордов и недельной рутины аналитиков - автономная мультиагентная система, которая сама находит точки роста бизнеса. AI-агенты непрерывно исследуют поведение клиентов, анализируют конкурентов, выявляют отклонения, генерируют гипотезы и самостоятельно проверяют их влияние на ключевые метрики.

• проектировать, разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны и мультиагентные системы: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн
• выстраивать процессы оценки и тестирования качества работы агентов (evals)
• переводить бизнес-потребности на язык машинного обучения и предлагать оптимальные архитектурные решения
• оборачивать разработанные модели и сложную бизнес-логику в надежные микросервисы на Python
• дообучать LLM (на базе GigaChat) под специфичные бизнес-задачи и предметные области (Fine-tuning, LoRA).

• опыт: от 5 лет в коммерческой разработке (Data Science / NLP / Backend) с уверенным практическим применением LLM
• LLM & Agents: глубокий опыт разработки LLM-пайплайнов, RAG-систем и мультиагентных архитектур. Знание и применение фреймворков: LangChain, LangGraph, DeepAgents (или аналогов)
• VLM & Multimodality: опыт работы с визуальной модальностью и мультимодальными моделями (обработка изображений, скриншотов, UI-элементов в контексте AI-агентов)
• NLP & ML: фундаментальное понимание NLP (от классики TF-IDF до современных трансформеров) и алгоритмов классического ML
• Python Backend: понимание принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST API); опыт написания асинхронных и многопоточных приложений (aiohttp, asyncio, multiprocessing)
• инженерная культура: умение писать чистый, поддерживаемый и покрытый тестами код
• опыт интеграции ML-моделей и AI-агентов в высоконагруженные системы
• инструменты: свободное владение Git, SQL, Bash, Docker.

будет плюсом:

• опыт создания и успешного вывода в продакшн enterprise-решений на базе AI-агентов
• постоянный интерес к SOTA-подходам в агентной разработке и LLM
• опыт работы с Kubernetes и понимание принципов CI/CD.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• 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
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.