Senior Agentic Engineer (Python, Django)

Мы ищем руководителя, с сильным техническим бэкграундом, который возглавит команду, определит архитектуру и обеспечит техническую реализацию проекта по направлению «Генеративный ИИ». Проект охватывает все этапы от исследования до промышленного внедрения.

Обязанности:

• Формирование и развитие команды: активный найм, онбординг, менторство, создание культуры инженерного совершенства;

• Техническое лидерство: проектирование архитектуры проекта (от инфраструктуры до кода), выбор технологического стека, ревью ключевых решений, контроль качества;

• Управление жизненным циклом моделей: координация процессов pre-training, SFT, RLHF/DPO, оценка качества (eval), мониторинг экспериментов;

• Оптимизация MLOps-пайплайнов: проектирование и автоматизация конвейеров данных, обучения, валидации и развертывания; обеспечение воспроизводимости экспериментов;

• Ресурсное планирование: распределение GPU-ресурсов, управление очередями заданий, оптимизация утилизации оборудования (включая I/O и память);

• Информационная безопасность: разработка и внедрение политик безопасной работы с данными и моделями в закрытом контуре, контроль соответствия требованиям ИБ;

• Взаимодействие со стейкхолдерами: координация с смежными командами и бизнес-подразделениями, регулярная отчетность о статусе и рисках.

Требования:

• Опыт работы в области ML / NLP от 5 лет, из них не менее 2 лет — на руководящих позициях (Team Lead, Tech Lead, Engineering Manager);

• Глубокое понимание архитектуры трансформеров, принципов обучения и инференса LLM;

• Практический опыт распределенного обучения (Distributed Training) с использованием DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP, Ray;

• Уверенное владение Python, PyTorch, экосистемой Hugging Face;
• Опыт построения MLOps-пайплайнов на Kubernetes, Airflow и CI/CD;
• Понимание принципов работы с высоконагруженной GPU-инфраструктурой (оптимизация I/O, мониторинг, работа с очередями);

• Знание основ информационной безопасности при обработке больших данных в закрытых контурах;
• Опыт управления командой от 5 человек: найм, адаптация, постановка целей, развитие сотрудников.

Будет плюсом:

• Опыт запуска LLM-систем в production с нуля;

• Работа с узкоспециализированными (доменными) данными;

• Опыт оптимизации моделей: квантизация, дистилляция, pruning.

Условия:

• Работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.);
• Оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные);
• ДМС со стоматологией с первых недель работы.

Мы создаем AI-продукты, которые трансформируют работу маркетинга: от анализа исследований и клиентских инсайтов до интеллектуального копайлота, помогающего маркетологам работать с данными, документами, контентом и креативами.

Если вам интересно не просто подключать LLM по API, а понимать, как устроены современные AI-системы, проектировать их архитектуру и превращать возможности моделей в работающие продукты, — присоединяйтесь к нашей команде.

Обязанности

• разрабатывать AI-сервисы: от прототипа и выбора подхода до интеграции в существующий технологический ландшафт
• проектировать взаимодействие LLM с инструментами, данными, API и другими сервисами
• развивать AI-копайлота для маркетинга: работу с документами и презентациями, генерацию контента, поиск и анализ информации
• исследовать новые LLM, существующие фреймворки и инструменты и определять, где они могут дать практический эффект в продукте
• проектировать подходы к оценке качества AI-систем, проводить эксперименты и улучшать решения на основе результатов
• участвовать в проектировании архитектуры AI-продуктов и агентных систем на базе современных LLM.

Требования

• высшее образование
• опыт разработки на Python и опыт промышленной разработки AI/ML-систем от 3х лет
• глубокое понимание того, как устроены современные LLM-системы: inference, context management, tool/function calling, structured output, caching, embeddings, RAG и agentic workflows
• хорошее понимание system design: архитектуры современных приложений и сервисов, интеграционных паттернов, API, очередей, хранилищ, кэширования и подходов к построению систем
• практический опыт создания продуктов и сервисов на базе LLM
• опыт интеграции LLM в существующие системы и работы с внешними и внутренними API
• опыт работы с векторным поиском и базами данных (Elastic, Chroma, Weaviate или аналоги)
• навыки работы с LLM serving engines (vLLM, ollama, sglang)
• понимание подходов к evaluation LLM-систем и способность превращать субъективное «работает хорошо» в измеримые критерии качества
• особенно важно продуктовое мышление: способность работать с разного уровня проработки требованиями, самостоятельно прорабатывать детали решения, предлагать варианты реализации, быстро проверять гипотезы и вместе с владельцем продукта находить объективные критерии качества AI-продукта

Будет плюсом:

• опыт создания AI-ассистентов, копайлотов или агентных систем для B2B/enterprise-сценариев
• опыт работы с LangGraph, LangChain, LlamaFactory, Unsloth или аналогичными инструментами
• понимание маркетинговых процессов и задач маркетинга
• публикации, open-source или собственные AI-проекты.

Условия

• гибридный формат работу, офис на Кутузовском д.32
• ежегодный пересмотр зарплаты, 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
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

AI-команда блока развития клиентского опыта B2C приглашает опытного AI-инженера для участия в создании AI-агентов и LLM-решений, которые улучшают взаимодействие с клиентами - как внешними, так и внутренними пользователями Сбера.

Мы строим передовые AI-инструменты на основе LLM, автоматизируем процессы и делаем сервисы персонализированными. Вы станете ключевым участником команды, которая внедряет AI-решения в реальные бизнес-процессы.

Наше управление состоит из 45+ специалистов: Data Scientists, AI и ML-инженеров, MLOps и Project-менеджеров. Мы активно развиваем решения на базе LLM, трансформируя клиентский опыт.

Обязанности

• разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны и AI-агентов: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн
• дообучать LLM (на базе GigaChat) под конкретные бизнес-задачи и предметные области (Fine-tuning, LoRA)
• оборачивать разработанные модели и бизнес-логику в надежные микросервисы на Python
• переводить бизнес-потребности на язык машинного обучения и предлагать оптимальные архитектурные решения.

Требования

• опыт: от 3 лет в Data Science или NLP с уверенным практическим применением LLM
• LLM & Agents: опыт разработки LLM-пайплайнов, RAG-систем или AI-агентов. Знание основных фреймворков: LangChain, LangGraph или аналогов
• NLP & ML: глубокое понимание NLP - от классических подходов (TF-IDF) до современных трансформеров и LLM; знание основных принципов 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 тестируемый код на Python
• Владение Git, SQL, Bash, Docker.

будет плюсом:

• опыт интеграции AI-агентов и ML-моделей в высоконагруженные сервисы
• интерес к SOTA-подходам в агентной разработке
• практическое применение фреймворка DeepAgents в PET проектах
• опыт работы с Kubernetes.

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная 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.