Инженер данных (AI Automation Engineer / Python & Data Developer)

Мы – команда экспертов, объединенных общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам (RecSys).

Нашей главной задачей является создание современной, масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей, предлагая персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения.

Развитие нашей платформы строится вокруг внедрения новых SOTA-моделей. Мы следим за мировыми трендами, экспериментируем с новыми подходами, внедряем их как часть платформы и доводим до конкретного применения в бизнесе. Ищем Machine Learning Engineer в команду для вывода в ПРОМ рекомендательных моделей Банка. Мы работаем с огромным количеством данных, и высоконагруженными сервисами, что делает нашу работу не только важной, но и технически интересной. Также от нас напрямую зависит развитие самого продукта рекомендательной платформы в Банке, так как именно мы определяем ключевые точки ее роста. Если вам близка идея быть первопроходцем, и вы хотите стоять у истоков новой технологии, присоединяйтесь к нам!

Обязанности

• разработка и совершенствование End-to-End ML-пайплайнов
• разработка продакшен-пайплайнов обработки данных
• работа с огромными объёмами данных Сбера (петабайты) на PySpark, исследование подходов применения их в моделях
• писать эффективный и масштабируемый код для тренировки и инференса моделей на PyTorch, проводить эксперименты на GPU-кластере
• performance оптимизации кода по обработке больших массивов данных или онлайн сервисов рекомендаций с высокой нагрузкой
• менторинг младших членов команды, обмен знаниями и экспертизой.

Требования

• математический бэкграунд
• хорошее знание Python и ключевых фреймворков для работы с данными (PySpark, PyArrow, Pandas)
• опыт написания качественного production кода
• опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику
• опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.)
• хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки.

Будет плюсом:

• опыт работы с Kubernetes
• опыт работы с MLFlow (или другими аналогичными инструментами)
• опыт распределенного обучение больших моделей на GPU-кластере
• опыт или образование в области финансов, банкинга
• опыт реализации online inference в условиях высокой нагрузки
• опыт оптимизации пайплайнов препроцессинга данных под highload.

Стек технологий:

Python, PySpark, Airflow, Kubernetes, FastAPI, S3, PyTorch, MLFlow, Jira, Confluence, Git.

Условия

• 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
• 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.

Мы ищем опытного и неравнодушного коллегу, который погрузится в процессы построения управленческой отчетности Банка на Платформе Digital Reporting с применением искусственного интеллекта. Наша команда специализируется на решении сложных интеграционных задач и внедрении инноваций.

Наш основной бизнес-продукт — E2E-тракты с расчетными витринами для управленческой отчетности Банка, обогащенные возможностями ИИ.

Техстек: Greenplum, MS SQL, Python, Git, BitBucket, Jira, Confluence, LLM GigaChat, Giga IDE, Gigacode CLI, OpenSpec.

В твои задачи будет входить:

• разработка AI-агентов для автоматизации существующего DWH-процесса команды (от анализа данных/проработки требований и проектирования архитектуры решения до реализации готовых витрин на Greenplum, включая проработку ККД)
• разработка AI-агентов для задач миграции (от миграций на новые объекты/источники сопровождаемых продуктов команды до миграций в рамках вендорозамещений)
• разработка AI-агентов: от архитектуры и MVP до промышленной эксплуатации
• сопровождение реализованных AI-решений, тиражирование на другие команды
• создание инструментов оценки, мониторинга и настройки AI-агентов
• участие в развитии общей инфраструктуры для AI-решений.

Наши ожидания:

• высшее техническое образование
• владеешь SQL и уверенно программируешь на Python (библиотеки для анализа данных и ML/AI)
• имеешь опыт работы с СУБД (Greenplum/Teradata/Oracle/MS SQL)
• обладаешь опытом создания прикладных AI-решений или промышленных AI-агентов
• понимаешь архитектуру DWH, принципы ETL и возможности современных языковых моделей (LLM)
• умеешь обрабатывать большие объемы структурированных и неструктурированных данных
• разделяешь ответственность за оценку сроков по своим задачам и их соблюдение.

Условия

• комфортный современный офис: Санкт-Петербург, ул. Уральская 1 (метро Василеостровская)
• 100% офисный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• 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
• бесплатная подписка СберПрайм с возможностью поделиться с тремя близкими, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

We are looking for an experienced Senior Agentic Engineer who works agent-first and owns features from problem to production, with no handoffs. You will be among the first engineers on our team working this way. We measure you on working software shipped and its quality, not on lines of code, PR count or tokens used.

Important: Candidate must be available to overlap with the US Eastern Time (ET) time zone for at least 4 hours per working day.

Responsibilities

• Features end to end: clarify the problem with product, write the spec and acceptance criteria, build, test, ship and support in production.
• Both new and old code: one bounded new product surface, plus changes inside our large existing platform. Not greenfield only.
• The agent harness for your area: context files, tests, hooks and conventions that let agents work safely in a legacy codebase.
• Verification: automated tests and eval loops that catch regressions before human review. Reviewers are not your safety net.
• Scope calls: cutting, sequencing and pushing back when the outcome can be reached more simply.
• Your playbook: a written workflow other engineers can adopt.

Requirements Core:

• 8+ years building and operating production software, including time as a senior or lead who owned outcomes, not tickets.
• Agent-first daily workflow for 6+ months (Claude Code, Codex, Cursor agent mode or similar), including running several agents in parallel. You default to agents and write code by hand only as an exception.
• You can show where agents fail and how you catch it: tests, evals, small batches, diff review. Evidence over enthusiasm.
• Deep work in a large, long-lived codebase: refactors, migrations, legacy constraints.
• Testing discipline. You write the tests that make agent output trustworthy.
• Product judgment: you have talked to users, written specs and cut scope to ship.
• Security fundamentals and experience handling sensitive data (health, financial or personal).
• Our core stack: Python, Django, .NET, Angular, Kotlin, Swift, AWS, SQL. Adjacent stacks are acceptable if everything else is strong.
• English proficiency at Upper-Intermediate (B2) level or higher.

Nice to Have:

• Healthcare or other HIPAA-regulated SaaS.
• Multi-tenant B2B SaaS.
• Built agent tooling yourself: MCP servers, custom hooks, eval harnesses.
• Led an incremental (strangler-fig) migration off a legacy platform.
• Side projects you built and still use.

We offer:

• Hybrid/remote work
• Flexible working hours
• Official employment
• Corporate football team
• Paid professional development courses
• English classes with our in-house teacher
• Opportunity to propose and implement your own ideas and see them come to life.

If you enjoy experimenting with AI coding agents, solving complex engineering challenges, and building reliable products that make a real impact, we’d love to hear from you!

https://gsz.gov.by/registration/vacancy/1edd85bb-7cff-4ee8-8ea2-52679b2a4119/