Lead Applied AI Engineer / AI Systems Architect (Python)

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.

Задачи:

• Продумывать логику ИИ-ботов и AI-агентов под разные сценарии: консультации, обработка заявок, ответы на вопросы, сбор данных, маршрутизация обращений, генерация документов и другие процессы.

• Писать, тестировать и дорабатывать промпты для Gemini и других LLM-моделей.

  Настраивать работу с LLM через API: отправку запросов, обработку ответов, логирование, контроль ошибок, ограничения по токенам и обработку нестандартных ситуаций.

• Разрабатывать backend-логику для ботов: сценарии, состояния диалога, маршрутизацию, работу с пользовательскими данными, историю общения и подключение внешних сервисов.

• Делать простые админки и внутренние интерфейсы для управления ботами, базами знаний, настройками, пользователями и логами.

• Поднимать и настраивать серверы для работы решений.

  Создавать и поддерживать API для связи между ИИ-ботом, сайтом, CRM, мессенджерами, базами данных и другими сервисами.

• Дорабатывать уже существующие решения: исправлять ошибки, улучшать промпты, добавлять новые сценарии, оптимизировать скорость и стоимость работы.

Необходимые навыки:

• Понимать, как работают LLM-модели: промпты, контекст, ограничения моделей, галлюцинации, токены, системные инструкции.

• Иметь опыт работы с API LLM-моделей: Gemini, OpenAI, Claude или другими похожими сервисами.

• Уметь писать промпты под конкретные задачи: консультации, классификацию обращений, извлечение данных, генерацию текстов, работу с базой знаний.

  Понимать REST API: эндпоинты, обработку запросов, вебхуки и интеграции между сервисами.

• Уметь делать простые админки или внутренние интерфейсы для управления настройками и данными.

• Понимать базовую безопасность: хранение API-ключей, ограничение доступа, защита админок, работа с персональными данными.

• Уметь разбираться в чужом коде, быстро собирать прототипы и доводить их до рабочего состояния.

Условия:

• Оформление по ТК РФ.
• График работы 5/2 с 9 час до 18 час; суббота/воскресенье выходные.
• Корпоративное обучение.
• Совокупный доход составит от 70 000 руб. до 100 000 руб.