СБЕР

Senior python-разработчик (Вывод в пром ИИ-агентов)

Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается созданием AI-решений и агентных систем, а также их внедрением в бизнес-процессы банка.

СБЕР

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияМосква

Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается созданием AI-решений и агентных систем, а также их внедрением в бизнес-процессы банка.

Сейчас мы ищем в команду Senior python-разработчика на проекты по внедрению AI-агентов в hr процессы Сбера (подбор, оценка и развитие компетенций сотрудников и т.д.).

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Вы будете:

  • анализировать прототипы AI-агентов от Data Scientist’ов
  • оптимизировать инференс моделей, LLM и RAG-пайплайнов
  • доводить решения до production-ready кода (тесты, типизация, логирование)
  • деплоить, настраивать CI/CD и мониторинг
  • интегрировать агентов с корпоративными API и базами данных (PostgreSQL, OpenSearch), Kafka.

Мы ожидаем, что вы имеете:

  • опыт работы разработки на Python от 3 лет, умение писать чистый, тестируемый код
  • практический опыт доведения прототипов моделей и AI-агентов до продакшена, знакомы с агентными фреймворками и архитектурами (LangGraph, LlamaIndex и др)
  • опыт разработки RAG-систем, работы с реляционными и векторными базами данных (понимание какую БД когда выбирать)
  • опыт оптимизации инференса LLM/NLP-моделей
  • опыт работы с параллелизмом и асинхронностью
  • готовность иметь дело с широким набором инструментов и технологий: Python, Elastic/OpenSearch, Kafka, FastAPI, Docker, OpenShift, SQL, GPU, BitBucket/GitLab).

Мы предлагаем:

  • комфортный современный офис г.Москва, рядом с метро Кутузовская
  • возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю)
  • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
Эта вакансия также есть на:hh.ru

Похожие вакансии AI инженер

Сайты компаний
x5 tech

Lead/Senior AI-Augmented (Python) developer

x5 techАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

*Взаимодействие с бизнесом*

* Погружаться в бизнес-контекст, взаимодействовать с ключевыми стейкхолдерами и пользователями
* Генерировать образ результата совместно с Владельцами продуктов для нахождения оптимального способа его достижения
* Переводить нечёткие бизнес-запросы в архитектурные решения и реализуемые планы

*Инженерная работа*

* Проектировать и разрабатывать клиент-серверные приложения на Python (FastAPI, Django) 
* Строить автоматизации бизнес-процессов: интеграции между системами, ETL-пайплайны, боты, внутренние инструменты
* Планировать архитектуру решений совместно с внутренними экспертами, принимать обоснованные технические решения
* Писать автоматизированные тесты (Playwright, Pytest), обеспечивать качество и надёжность решений
* Выстраивать CI/CD-пайплайны, настраивать агентские системы для code review и автоматизированного контроля качества
* Деплоить и поддерживать свои решения в продакшене

*AI-augmented разработка*

* Использовать AI-кодинг ассистенты (Claude Code, Cursor, Codex) как основные инструменты ежедневной работы
* Работать с MCP-серверами, CLI-агентами и другими инструментами AI-augmented workflow
* Оценивать и внедрять новые инструменты автоматизации разработки и тестирования
* Формировать инженерные практики работы с AI для всей команды

*Инженерный фундамент*

* 5+ года опыта разработки на Python, знание современных фреймворков и технологий
* Опыт проектирования и разработки REST API и клиент-серверных приложений
* Работа с реляционными БД (PostgreSQL), брокерами сообщений и очередями (Redis, RabbitMQ, Kafka)
* Понимание принципов проектирования: когда монолит, когда сервисы, когда скрипт
* Опыт работы с Docker, понимание CI/CD
* Привычка писать юнит-тесты, автоматизация процесса тестирования через агентов

*AI-инструментарий*

* Практический опыт работы с AI-кодинг ассистентами: Claude Code, Cursor, Codex — не просто «пробовал», а ежедневно используете в работе
* Понимание, как эффективно формулировать задачи для AI-агентов, валидировать результат, итерировать
* Опыт или готовность работать с MCP-серверами (Playwright MCP, DB MCP)
* Понимание, что такое промпт-инжиниринг в контексте разработки, а не генерации текстов LLM-кой (Если гоняли GitHub Spec-Kit, GSD, Ralph Loop или Superpowers - будет плюсом)
* Опыт автоматизированного тестирования с Playwright или аналогами
* Экспериментировать с MCP-серверами, CLI-инструментами, skills.md и другими подходами к AI-augmented разработке

*Архитектурное мышление*

* Способность принимать технические решения, учитывая бизнес-контекст, сроки и ограничения
* Опыт проектирования решений, которые пойдут в продакшен, а не останутся прототипами
* Способность трансформировать legacy-архитектуру в сторону более современных решений, используя AI инструменты

* гибридный формат работы в Москве (приезжать в офис нужно по потребности, это может быть раз в неделю или раз в месяц, на встречи с руководителем и командой)
* официальное оформление с белой ЗП, оклад fix + полугодовой бонус (по результатам работы)
* возможность профессионального и карьерного роста (обратная связь регулярная, индивидуальные планы развития, 2 раза в год оценка персонала)
* яркую корпоративную жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: X5 Tech Bar, регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, обмен опытом через внутренние комьюнити, день IT-специалиста, программы корпоративного волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge
* широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья, забота о благополучии сотрудников
* программа привилегий Prime-zone (скидки на товары и услуги и специальные предложения от компаний-партнёров)
* материальную помощь сотрудникам, попавшим в сложную жизненную ситуацию

Откликнуться: https://x5.tech/vacancy/9a218a72-c924-4f6a-9a7c-1d7f06160453
Эта вакансия также есть на:Getmatch
hh.ru
вим инвестиции

Senior ML engineer (invest tech)

вим инвестицииАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

АО «ВИМ Инвестиции» — признанный лидер на российском рынке управления инвестиционными фондами. Мы создаем передовые финансовые продукты, помогая крупным частным клиентам и корпорациям эффективно управлять капиталом и уверенно смотреть в будущее. Управляем крупнейшим биржевым фондом в России — БПИФ «ВИМ - Ликвидность» (LQDT).

Мы активно развиваем Invest Tech в организации и находимся в поиске инженера в направление разработки AI/ML-моделей и агентских систем, направленных на поддержку инвестиционных решений и повышение доходности продуктов (биржевые фонды и стратегии доверительного управления) – ML Engineering.

  • Green field (0→1): предстоит разработать и внедрить AI/ML-модели и агентские системы для прогнозирования финансовых показателей, анализа временных рядов, оценки стоимости / доходности финансовых инструментов, динамики процентных ставок, для портфельной оптимизации для аллокации активов, управления рисками, сценарного анализа и транзакционных издержек.
  • Видеть результат: прямое влияние на доходность продуктов и эффективность бизнес-процессов в организации, а не только на низкоуровневые метрики.
  • Kaggle-like: уникальный проект на рынке, интересные прикладные задачи, внедряем cutting-edge технологии, вовлекаем соревновательный элемент.

Обязанности:

  • Разработка AI/ML-моделей и агентских систем LLM / RL-based.
  • Проектирование и техническая реализация AI/ML-сервисов на локальной (кластер GPU NVidia H200) и облачной (Yandex Cloud) инфраструктуре для асинхронных и real-time задач c учетом различных профилей нагрузки.
  • Проектирование и реализация пайплайнов сбора, парсинга, агрегации и предобработки фундаментальных, рыночных и альтернативных данных (Crawl4AI, Playwright, Kafka, Airflow, Qdrant, ClickHouse, PostgreSQL).
  • Разработка специализированных модулей для агентских систем – управление краткосрочной и долгосрочной памятью агента (Memory manager), фильтрация запросов и ответов агента (Guardrails), мультимодальность входных данных, предоставление агенту инструментов для решения задач (Tools) и пр.
  • Отладка и мониторинг агентских систем, трейсинг цепочек решений.
  • Поддержка Dev / MLOps-инженеров при развертывании AI/ML-сервисов.
  • Повышение производительности сервисов end-to-end: профилирование узких мест по данным, интеграциям, инференсу и приложениям.
Требования:
  • Не менее 5-и лет опыта в роли MLE / DS.
  • Не менее 3-х лет опыта работы с LLM / ML в prod-среде (обязательно).
  • Продвинутый уровень владения Python и SQL, знание C++.
  • Продвинутый уровень по ML/DL, теории вероятности и статистике.
  • Опыт построения агентских систем, экспертное владение LangGraph.
  • Знание и практика применения паттернов микро-сервисной архитектуры.
  • Знание Git, Scikit-learn, CatBoost, PyTorch, Crawl4AI, Kafka, RabbitMQ, ClickHouse, PostgreSQL, Qdrant / Milvus, Airflow, MLflow.
Условия:
  • Комфортный офис в Москва Сити (гибридный формат работы);

  • ДМС с первого дня работы, включающая стоматологию, страхование жизни и возможность подключения родственников;

  • Сервис корпоративных скидок Best Benefit;

  • Конкурентный уровень заработной платы.

Сайты компаний
0

Ai Engineer (Java)

01.tech
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаГибрид

Задачи

  • Проектировать и разрабатывать LLM-сервис на Java с единым API для нескольких продуктов, включая чат игроков платформы и центр помощи
  • Разрабатывать пайплайны обработки базы знаний: парсинг источников, чанкинг, генерация эмбеддингов, инкрементальная переиндексация и версионирование данных
  • Развивать RAG и семантический поиск: гибридный поиск (векторный + BM25), реранкинг, генерацию ответов со ссылками на источники и поддержку мультиязычных запросов
  • Внедрять guardrails: защиту от prompt injection, маскирование персональных данных, ограничения ответов рамками базы знаний и соблюдение требований iGaming, включая ответственную игру, верификацию и выплаты
  • Реализовывать передачу диалогов операторам и интеграцию AI-ассистента с внутренними сервисами через tool calling и structured output
  • Разрабатывать систему оценки качества LLM: golden datasets, автоматические evals (LLM-as-judge, faithfulness, answer relevance) и регрессионное тестирование при изменениях моделей, промптов и поисковых индексов
  • Оптимизировать производительность и стоимость LLM-сервисов: семантическое кеширование, выбор моделей под тип запроса, контроль latency и расхода токенов
  • Настраивать мониторинг и наблюдаемость LLM-систем в production: трейсинг вызовов, дашборды качества и бизнес-метрики, включая долю обращений, решенных без оператора, частоту эскалаций и CSAT

Требования

  • От 4 лет опыта backend-разработки на Java, уверенное владение Java 17+, Spring Boot, REST/gRPC, Kafka или RabbitMQ, PostgreSQL, Redis, Docker и Kubernetes
  • Опыт вывода как минимум одного LLM-продукта в production с реальными пользователями и готовность рассказать о его архитектуре, нагрузке и метриках качества
  • Практический опыт построения RAG-систем: стратегии чанкинга, подбор embedding-моделей, гибридный поиск и реранкинг
  • Умение диагностировать проблемы качества LLM-ответов и определять их источник: retrieval, промпт или модель
  • Опыт работы с векторными хранилищами: pgvector, Qdrant, OpenSearch/Elasticsearch kNN или аналогичными решениями
  • Опыт интеграции с API LLM-провайдеров (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI и др.): tool/function calling, structured output, streaming, retries, fallback и rate limiting
  • Навыки количественной оценки качества LLM-систем с использованием собственных eval-наборов, Ragas, promptfoo, DeepEval или аналогичных инструментов
  • Сильные инженерные практики: автоматизированное тестирование, CI/CD, код-ревью, логирование, мониторинг и ответственность за стабильность сервисов в production
  • Будет преимуществом опыт работы со Spring AI или LangChain4j, понимание Python-экосистемы LLM (LangChain, LlamaIndex) и умение адаптировать решения под Java; опыт работы с инструментами LLM-observability: Langfuse, Arize Phoenix, OpenTelemetry; практический опыт семантического кеширования и оптимизации стоимости LLM inference; опыт разработки мультиязычных AI-ассистентов и поиска по базам знаний на нескольких языках

Бенефиты

  • Highload-продукты, обрабатывающие десятки тысяч запросов в секунду и работающие на аудиторию 100M+ пользователей по всему миру
  • Медицинская страховка в странах присутствия компании
  • Годовой бюджет $2 000 после испытательного срока на медицинское страхование, изучение языков и занятия спортом
  • Частичная компенсация профессионального обучения, курсов и участия в профильных конференциях
  • Доступ к корпоративной электронной библиотеке
  • Еженедельные онлайн-консультации с психологом за счет компании
  • Возможность релокации в страны присутствия офисов компании с релокационной поддержкой после ИС

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.