Forward Deployed Engineer (Python / AI) — KOZ AI

Система SberBPM — продукт, который позволяет сформировать комплексное понимание и управлять жизненным циклом клиентских путей и процессов. Система консолидирует всю информацию по клиентским путям и процессам в одном месте (реестры, владение, регламентация, метрики, применение ИИ в процессах) и предоставляет широкий набор инструментов и сервисов для управления, редизайна и мониторинга эффективности клиентских путей и процессов с целью их непрерывного совершенствования.

Обязанности

• разрабатывать AI-агентов от идеи до вывода в продакшн (сбор и поиск данных, предобработка, разработка архитектуры AI-агента, создание PoC, проведение демо, доработка MVP, создание микросервиса, деплой и вывод в ПРОМ).
• совершенствовать уже существующих и разрабатывать новых AI-агентов для анализа эффективности исполнения процессов в Банке, а также генерировать инсайты на базе мониторинга исполнения процессов и обратной связи из различных источников.
• участвовать в опромышливании создаваемых AI-агентов.
• решать классические NLP-задачи (занимаемся семантическим поиском, кластеризацией, классификацией, саммаризацией, перефразированием и т. д.).
• взаимодействовать с бизнес-заказчиком для определения требований и постановки задач.
• обучать и адаптировать LLM для решения задач внутри продукта (SFT, prompt-tuning, RAG).

Требования

• опыт работы на позиции Data Scientist от 3-х лет.
• профильное образование (прикладная математика, компьютерные науки, теоретическая и прикладная лингвистика).
• уверенное владение Python.
• глубокие знания в NLP (статистические методы (n-граммы, tf-idf), нейронные сети (сверхточные, рекуррентные), трансформеры).
• опыт в применении различных методов адаптации и дообучения языковых моделей (fine-tuning, p-tuning, prompt-tuning, SFT).
• владение Python-библиотеками для анализа данных (pandas, NumPy, matplotlib, seaborn).
• опыт работы с ML/NLP-фреймворками и библиотеками (Scikit-learn, PyTorch, transformers, LangChain, LangGraph, pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp).
• опыт работы с bash/git.
• оставаться up-to-date с новейшими разработками в области NLP и LLM.
• 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 создания и использования AI-агентов.
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Условия

• офисный формат работы (на время испытательного срока) и гибридный формат работы после испытательного срока.
• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская.
• корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы ищем опытного AI-инженера, который сможет превратить сложные бизнес-задачи в работающие, масштабируемые AI-решения. Фокус на решении реальных бизнес-проблем, а не на исследованиях. Нам важно стратегическое мышление: умение быстро собирать PoC, валидировать их на метриках и итеративно доводить MVP до продакшена

Основные задачи:

• Анализ и декомпозиция бизнес-задач

• Проектирование архитектуры AI-решений совместно с командой: выбор подходящих паттернов

• Внедрение метрик качества (точность, релевантность, время ответа), регулярный анализ результатов, формулирование гипотез, итеративное улучшение решения

• Разработка AI-агентов и copilot-систем (оркестрация агентов, управление памятью, планирование и декомпозиция задач, умная маршрутизация)

• Построение RAG-систем: выбор стратегий индексации, определение оптимального чанкинга, обогащение метаданными, реализация гибридного поиска и переранжирования

• Версионирование промтов, моделей, датасетов

• Внедрение наблюдаемости (observability) решений: трейсинг цепочек вызовов, мониторинг качества ответов, контроль затрат токенов и времени ответа

• Взаимодействие с командой разнонаправленных специалистов (backend/devops/ml/promt-engineer)

Мы ждем от вас:

• 3+ лет прикладной AI/ML-разработки с фокусом на NLP и LLM-системы

• Опыт с LLM API: промпт-инжиниринг, управление контекстом, streaming

• Практический опыт с LLM-агентами: ReAct-паттерн, function calling, chain-of-thought рассуждения, multi-agent системы

• Обязательное знание LangFlow, n8n или аналоги

• Глубокое понимание RAG: векторный и гибридный поиск, стратегии чанкинга, переранжирование

• Сильный Python: чистый, типизированный код, unit-тесты, асинхронное программирование, ооп, docker

• Знание фреймворков: LangChain, LangGraph, CrewAI или аналоги

• Векторные базы данных: Milvus, Chroma или аналоги

• LLM observability tools: LangFuse или подобные платформы

• Понимание микросервисной архитектуры

• Опыт с FastAPI или аналогами

• Способность объяснить сложные AI-концепции нетехническим стейкхолдерам

• Будет преимуществом опыт fine-tuning и дистилляции моделей, а также понимание современных архитектур сетей

• Практический опыт с семействами Qwen, GLM, DeepSeek и аналогами

• Понимание принципов развёртывания LLM: инференс-серверы (vLLM, sglang), масштабирование, квантизация, GPU trade-offs

Что мы предлагаем:

• Гибридный формат работы.
• Оклад + квартальные и годовые бонусы.
• Комфортный офис в 10 минутах пешком от метро Таганская.
• ДМС со стоматологией, страхование при поездках за рубеж, страхование жизни.
• Участие в конференциях и митапах, обучение за счет компании.
• Бесплатная мобильная связь.
• Специальные предложения от партнеров и друзей МТС.