Senior ML/AI разработчик (Агентные системы)

Мы - команда ML и AI, входящая в кластер разработки Сбера. Мы занимаемся созданием и внедрением передовых агентных и мультигентных систем, решением сложных инфраструктурных задач в области GenAI для корпоративного бизнеса. Наш кластер состоит из двух команд, сфокусированных на ML & AI задачах.

Наша кластре разрабатывает AI-Агентов, ML-модели и LLM-приложения для корпоративного бизнеса в Корпоративно-инвестиционном блоке, полностью выполняет весь цикл работ: от сбора и анализа данных до разработки/внедрения моделей в ПРОМ, мониторинга и защиты решений от Банковских регуляторов.

Мы работаем над проектами высокого уровня сложности, которые требуют нестандартных архитектурных решений. Мы ищем Senior-разработчика, который возьмет на себя полный цикл создания агентных систем.

Основные задачи:

• разработка агентов: проектирование и реализация AI-агентов на базе LLM (как правило, линейка моделей SberDevice - GigaChat)

• разрабатывать end-2-end интеграции с внешними системами и другими сервисами по протоколам Kafka, REST API, gRPC, WS и др.

• управление жизненным циклом агента (agent lifecycle management): от постановки бизнес-задачи до релиза в продакшен и последующей поддержки

• системный дизайн: проектирование архитектуры приложения целиком: от источников данных и способов их поставки до отдачи результата потребителю, учет нефункциональных требований (нагрузка, отказоустойчивость)

• кросс-функциональное взаимодействие: работа с it-командами и заказчиками для согласования требований, интеграций и снятия блокеров, фактически, вы будете выступать техническим лидом своей задачи, согласуя решения со смежниками

• решение инфраструктурных задач: взаимодействие с командами лаборатории для организации и оптимизации стека технологий.

Ключевые требования:

• опыт: уверенный опыт python backend-разработки (от 3+лет, коммерческой разработки), наличие в портфолио реализованных проектов с агентами и/или агентными системами

• опыт работы в роли ML-инженера, DS, MLOps или Python Backend в ML

• технологии (стек: A2A, MCP, LangGraph, LangChain, Kubernetes, Hadoop, Elastic и многое другое.):

o глубокое знание фреймворков: langchain, langgraph

o понимание архитектуры rag-систем (retrieval-augmented generation) и опыт работы с rag-тулингом

o опыт работы с базами данных

o понимание контейнеризации (docker) и оркестрации (kubernetes) на базовом уровне

• владение инструментами для LLM-мониторинга и MLOps/ CI & CD

• системное мышление: умение спроектировать архитектуру приложения «от и до», предвидеть узкие места и принимать взвешенные технические решения, способность довести задачу от идеи до продакшена

• личные качества: проактивность, отличные коммуникативные навыки, вы не просто «пишете код», а умеете договариваться со смежными командами, решать проблемы и снимать блокеры, мы ценим открытость, готовность делиться опытом и восприимчивость к новым знаниям.

Будет преимуществом:

• опыт работы в крупных корпорациях

• опыт разработки высоконагруженных агентных систем.

Условия:

• график работы: гибрид

• стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников

• официальное оформление

• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких

• корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера

• бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров

• корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный ⅓ ключевой ставки ЦБ.