сбер. it

Senior ML-инженер (AI-агенты)

сбер. it · На сервисе с: 17.08.26 23:05

Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Мы — команда в Департаменте маркетинга Сбера. Мы строим ИИ-агентов на базе LLM, совмещая скорость стартапа с масштабом большой компании: у нас есть доступ к огромным массивам данных, серьёзная инфраструктура и свобода выбирать лучшие инструменты под задачу.

Наши агентные направления Вы будете развивать ключевое направление департамента — создавать агентные системы двух типов:

  1. Внутренние продукты для сотрудников. Автоматизация рабочих процессов внутри банка. Например, агенты, которые по текстовому брифу генерируют готовую структуру веб-страниц с контентом и изображениями, экономя время маркетинговых команд.
  2. Внешние интерфейсы для клиентов. Диалоговые ассистенты на публичных ресурсах. Ваш код будет напрямую взаимодействовать с миллионами пользователей сайта Сбербанка, помогая им получать ответы через GigaChat, поиск по базам знаний (RAG) и систему скиллов.

Наш главный продукт сегодня — backend AI-ассистента на сайте банка. Это сложная система оркестрации диалогов на LangGraph.

Сейчас мы собираем современный агентный стек с нуля (LangGraph, RAG, function calling).

Чем предстоит заниматься:

  • развивать и рефакторить оркестрацию агентов на LangGraph
  • разрабатывать скиллы и инструменты (tools) для агента
  • интегрировать LLM (писать и оптимизировать system/user-промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, настраивать параметры моделей)
  • подключать внешние системы (HTTP API, Kafka, поисковые движки)
  • строить RAG-пайплайн
  • покрывать код unit-тестами
  • участвовать в проектировании архитектуры агентских систем.

Мы ожидаем:

  • опыт разработки AI агентов от 1 года
  • опыт разработки python от 3 лет
  • опыт с веб-фреймворками (FastAPI и/или aiohttp) и проектировали REST API; опыт работы с WebSocket/SSE для real-time коммуникаций.
  • опыт интеграции LLM через API (GigaChat, аналоги)
  • опыт с LangGraph/LangChain или похожими оркестраторами агентов
  • опыт с PostgreSQL (проектирование схем, миграции, транзакции) и асинхронным доступом к БД
  • умеете доводить LLM-фичи до стабильной работы в проде.

Будет плюсом:

  • опыт работы с AEF
  • опыт с RAG
  • опыт с Kafka и событийными интеграциями
  • опыт работы с Docker / Kubernetes, Helm, CI/CD пайплайнами.

Мы предлагаем:

  • гибридный формат работы (2-3 дня в офисе)
  • годовой бонус и ежегодный пересмотр
  • расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
  • корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
  • офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
  • льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Похожие вакансии AI инженер

Сайты компаний
сбер. it

Senior Embodied AI Engineer (VLA, управление роботом)

сбер. itНа сервисе с: 20.08.26 10:43
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы — команда, которая занимается обучением LLM, VLM и CV моделей. Создаем нативные омнимодальные архитектуры, новые способы кодирования и совместного обучения в доменах изображений, аудио, видео и т.д.

Наши основные направления: обучение LLM и VLM с нуля, разработка новых архитектур, Computer Vision research, создание opensource инструментов, сбор и подготовка данных, деплой моделей для MVP. Работаем на кластере с GPU уровня H100.

Ищем сильного инженера в направление Embodied AI, который будет связывать омнимодальные наблюдения с VLA-моделями и превращать их выходы в осмысленное поведение реального робота.

  • разработка и проведение экспериментов в области интеграции омнимодальных наблюдений с VLA-моделями и управления роботом в рамках проектов Embodied AI, воспроизводящих целенаправленное поведение на основе сенсорных данных и команд;

  • сбор, синхронизация и подготовка данных с сенсоров для обучения и инференса моделей;

  • запуск и отладка VLA-моделей на реальном железе, замер и снижение задержек в контуре «наблюдение → модель → действие».

  • уверенный Python и хороший C++, опыт работы с реальным железом: манипуляторы, мобильные или гуманоидные роботы;

  • ROS / ROS2 и middleware: разработка нод, взаимодействие с контроллером робота, работа с форматами данных;

  • работа с сенсорикой: IMU, гироскопы, лидары, специализированные камеры — калибровка, временная синхронизация, реалтайм-ограничения;

  • Embodied AI и VLA: опыт с Vision-Language-Action моделями или смежными подходами (VLM, imitation learning, RL), уверенный PyTorch;

  • опыт самостоятельного ведения экспериментов: от постановки гипотезы до запуска на роботе и оценки результата.

  • комфортный современный офис - м. Кутузовская

  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус

  • 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

  • корпоративная пенсионная программа.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
Другие площадки
selecty

Инженер агентного программирования

selectyНа сервисе с: 20.08.26 10:27
350k–400k ₽РоссияУдалёнка

Selecty — аккредитованная IT-компания, оказывающая услуги в сфере IT-аутсорсинга.

Работаем на рынке более 10 лет, с 2013 года успешно решая задачи любой сложности в рамках цифровой трансформации для крупного бизнеса. Среди заказчиков Selecty более 300 компаний из списка РБК Топ-500.

Мы ищем ИИ-инженеров нового поколения, которые сочетают в себе навыки архитектора, разработчика и продуктового визионера. Опыт разработки от Middle+

Технологии и инструменты

  • Асинхронность.
  • FastAPI.
  • Docker, понимание, что такое мультистейдж.
  • K8s, Helm.
  • Prometheus, Grafana.
  • Redis.
  • Kafka, RabbitMQ — абстракции Kafka (топик, партиция, ZooKeeper, offset, acks, содержимое файла).
  • ML-метрики (Accuracy, Precision, Recall) — важно.
  • AUC-ROC, AUC-PR — важно.
  • Классификация в ML (лог. регрессия, k-NN, SVM, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, …).
  • Log loss.
  • TF-IDF, BM25 — важно.
  • Трансформеры — важно.
  • BERT, GPT.
  • RAG (пайплайн с нуля).
  • Qdrant (метрики близости, HNSW, квантирование, …).
  • Бенчмарки моделей.
  • LangChain, LangGraph.

Чем ты будешь заниматься

  • End-to-end-разработка: от логики базы данных до интерфейса.
  • Поэтапный запуск: создание работающих микрочастей (каждый коммит — рабочий результат).
  • AI-driven development: использование нейросетей для генерации кода, отладки и быстрой сборки архитектуры.
  • DevOps-задачи: работа с репозиториями и автодеплоем (Railway) сразу после коммитов.
  • Продуктовая работа: понимание болей пользователя и того, как технические решения их закрывают.

Требования

  • Qdrant — глубокое понимание внутренностей, методов оптимизации под нагрузку (возможно, знание альтернативной БД).
  • Работа с синтетическими чанками.
  • Работа с графами.
  • Опыт построения пайплайнов RAG.
  • Оптимизация эмбеддингов (подбор моделей, снижение стоимости хранения/запросов).
  • Интеграция с LLM.
  • Понимание метрик качества поиска (Recall@k, MRR и др.).
  • Знает, что такое брокер, желательно опыт с Kafka.
  • Мультитрединг, мультипроцессинг.
hh.ru
innovative people
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Innovative People - группа компаний, которая 20 лет предоставляет комплексные услуги в сфере информационных технологий. Так же мы являемся аккредитированной IT- компанией.

Сейчас мы в поиске Senior GenAI / Agentic AI Инженера на проект внутренней корпоративной AI-платформы для автоматизации процессов, поддержки сотрудников и повышения эффективности работы с данными.

Обязанности:

  • Разработка сервисов ИИ-платформы для создания функциональных агентов и ИИ-ассистентов.
  • Разработка backend-части для функциональных агентов.
  • Развитие среды разработки агентов: тестирование фреймворков и open-source агентов.
  • Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов.
  • Создание единого сервиса для работы с базами знаний.
  • Интеграция крупных корпоративных источников данных, например Яндекс Вики.
Требования:
  • Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей.
  • Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling.
  • Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop.
  • Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы.
  • Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
  • Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков.
  • Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
  • Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах.
  • Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
  • Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
  • Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
  • Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
  • Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
Условия:
  • Работу в аккредитованной IT-компании.
  • ДМС со стоматологией.
  • Возможность посещения профильных конференций, семинаров, оплату курсов, необходимых для повышения квалификации.
  • Бессрочный трудовой договор, полное соблюдение ТК, гибкий старт и окончание рабочего дня.
  • Удаленный формат работы.
  • Удобную и мощную технику для работы.
  • Speaking club по английскому с преподавателем.
  • Корпоративный мерч.

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