Builds and deploys machine-learning models for retail-loan products (early repayment, elasticity, refinancing, anomaly detection) using Python, Spark, and ML/DL frameworks in a Moscow office.
Команда AI Hub Блока Финансы развивает централизованную платформу для разработки, хранения и запуска AI-агентов и ML-моделей. Мы создаем и поддерживаем инфраструктуру, сервисы интеграции и инструменты, с помощью которых команды работают с GigaChat и AI-агентами с учетом требований архитектуры и кибербезопасности.
Ищем специалиста, который поможет развивать нагрузочное тестирование AI-сервисов и автоматизировать проверку их готовности к промышленной эксплуатации.* разрабатывать и развивать CI/CD-пайплайны для автоматизации нагрузочного и других видов тестирования
* создавать сценарии нагрузочного тестирования API AI-агентов и помогать командам анализировать производительность сервисов
* разрабатывать и поддерживать Helm-чарты, автоматизировать развертывание AI-агентов, ML-сервисов и тестовых стендов в Kubernetes
* автоматизировать функциональное, интеграционное и security-тестирование AI-сервисов
* развивать инструменты самообслуживания для запуска тестов и деплоя, включая CLI и Web UI
* разрабатывать вспомогательные сервисы и инструменты автоматизации на Python и расширять Jenkins-пайплайны на Groovy
* автоматизировать проверки качества AI-агентов перед выводом в промышленную эксплуатацию.* опыт построения CI/CD-пайплайнов и работы с Jenkins, ArgoCD и GitOps
* опыт автоматизации нагрузочного и интеграционного тестирования в микросервисной среде
* отличное знание Kubernetes, Helm и принципов контейнеризации с Docker
* знание принципов построения высоконадежных сервисов: балансировки нагрузки, Rate Limiting, Service Mesh, readiness- и liveness-проб
* опыт разработки сервисов на Python с использованием FastAPI, pytest, requests и asyncio
* опыт работы с PostgreSQL, OpenSearch, Redis, ClickHouse или векторными БД, знание SQL и NoSQL
* навыки написания автоматизированных тестов с использованием LLM.
Будет плюсом
* опыт работы с инструментами нагрузочного тестирования
* знание методик оценки качества генерации AI-моделей
* понимание принципов MLOps
* опыт работы с Prometheus и Grafana.* комфортный современный офис, г. Москва, ул. Вавилова 19 с корпоративным спортзалом и зонами отдыха
* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* 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.