Мы создаём и развиваем ML-решения и AI-агентов для продуктов банка, которыми пользуются юридические лица.
Ищем ML Engineer, который возьмёт на себя инженерную часть этих решений: разработку агентов, интеграцию моделей и данных, а также их вывод в промышленную эксплуатацию. Это роль для Python-разработчика, которому интересно работать на стыке ML, LLM и больших данных.* проектировать и разрабатывать AI-агентов: реализовывать сценарии, оркестрацию, tool calling и интеграции с внутренними сервисами
* превращать прототипы и модели Data Science в надёжные промышленные решения: упаковывать, встраивать в сервисы и пайплайны, версионировать и сопровождать
* разрабатывать на Python сервисы, библиотеки и пайплайны, писать автотесты и участвовать в код-ревью
* проектировать, строить и сопровождать витрины данных для ML-моделей и агентов
* обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи
* обеспечивать качество и наблюдаемость решений: логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных* опыт промышленной разработки на Python от 2 лет
* умение писать поддерживаемый код: типизация, тестирование, обработка ошибок, логирование и работа с зависимостями
* ·уверенное владение SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с большими наборами данных
* опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных
* опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию
* понимание принципов работы AI-агентов: оркестрация, tool calling, управление состоянием и интеграция с API
* понимание жизненного цикла ML-модели — от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления
Будет плюсом:
* опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора
* опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами
* опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах
* ·опыт работы с Kafka и событийными архитектурами
* ·знание Docker, CI/CD и Kubernetes
* практический опыт работы с Hadoop и Spark
* опыт внедрения ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре
* опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* формат работы – офис/гибрид
* ежегодный пересмотр зарплаты и 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.