сбербанк-сервис

ML Engineer / LLM Engineer (Python)

ООО "Сбербанк-Сервис" - дочернее общество ПАО Сбербанк. В настоящее время компания является одной из крупнейших IT- сервисных компаний России, с присутствием во всех федеральных округах РФ, в том числе и в отдаленных уголках страны.

сбербанк-сервис · На сервисе с: 27.08.26 17:17

Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

ООО "Сбербанк-Сервис" - дочернее общество ПАО Сбербанк. В настоящее время компания является одной из крупнейших IT- сервисных компаний России, с присутствием во всех федеральных округах РФ, в том числе и в отдаленных уголках страны.

Мы развиваем GigaARPA — платформу для перевода бизнес-процессов в автономный режим с использованием RPA, AI-агентов и LLM.

Один из ключевых векторов развития платформы — AI PDLC: создание подхода, при котором пользователь может на естественном языке описать задачу, а Ассистент платформы поможет спроектировать процесс, сформировать сценарий автоматизации, протестировать его и подготовить к запуску.

Ищем ML Engineer / LLM Engineer, который будет отвечать за разработку агентной логики и LLM-приложений внутри платформы.

Чем предстоит заниматься:

  • Разрабатывать AI-агентов и мультиагентные сценарии для автоматизации различных этапов PDLC.
  • Развивать Ассистента платформы на базе LLM.
  • Реализовывать генерацию сценариев автоматизации по запросу пользователя на естественном языке.
  • Проектировать agentic workflow: планирование, выбор инструментов, выполнение действий, проверка результата и обработка ошибок.
  • Реализовывать механизм вызова инструментов платформы через LLM: tool calling / function calling.
  • Разрабатывать и развивать RAG-механизмы и работу с корпоративными базами знаний.
  • Создавать LLM-приложения для анализа логов, метрик, БД, документации и других данных платформы.
  • Разрабатывать агентов для тестирования, сопровождения и диагностики автоматизированных процессов.
  • Проектировать механизмы памяти и управления контекстом AI-агентов.
  • Разрабатывать подходы к автоматизированной оценке качества ответов и действий LLM.
  • Проводить эксперименты с моделями, промптами, контекстом и агентными архитектурами.
  • Оптимизировать latency, качество и потребление токенов.
  • Совместно с backend- и frontend-командами интегрировать AI-функциональность в продукт.

Что для нас важно:

  • Уверенное владение Python.
  • Практический опыт разработки приложений на базе LLM.
  • Понимание принципов работы современных языковых моделей и ограничений LLM.
  • Практический опыт работы с AI Agents / Agentic AI, tool calling / function calling, RAG, embeddings и vector databases, prompt engineering, structured output, управлением контекстом и памятью агентов.
  • Опыт разработки production-ready сервисов и интеграции через REST API.
  • Умение самостоятельно декомпозировать исследовательскую задачу и доводить эксперимент до работающего продукта.
  • Понимание того, как измерять качество LLM-приложения, а не только оценивать результат «на глаз».
  • Git, Docker, базовое понимание CI/CD.

Будет плюсом

  • Опыт разработки мультиагентных систем.
  • Опыт работы с GigaChat, Qwen, DeepSeek, Llama или другими open-source / enterprise LLM.
  • Опыт использования LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственных agentic-фреймворков.
  • Опыт построения LLM evaluation / LLM-as-a-Judge.
  • Опыт работы с MCP и архитектурой инструментов для AI-агентов.
  • Опыт работы с PostgreSQL и векторными БД.
  • Опыт работы с Kubernetes / OpenShift.
  • Опыт inference и оптимизации локально развернутых LLM.
  • Опыт Fine-tuning / LoRA будет преимуществом, но не является обязательным.
  • Опыт разработки AI-функциональности для enterprise-продуктов.

Почему задача интересная

Здесь LLM — не отдельный чат-бот и не экспериментальный сервис, а часть ядра продуктовой платформы.

Мы строим систему, в которой AI должен уметь не только генерировать текст, но и: понимать задачу → проектировать решение → использовать инструменты → создавать сценарий → проверять результат → сопровождать его в промышленной эксплуатации.

Поэтому роль сочетает ML/LLM engineering, продуктовую разработку и исследование новых подходов к Agentic AI.

Мы предлагаем:

  • Масштаб и стабильность: Возможность реализовать свой потенциал в крупнейшей IT-сервисной компании России, решая амбициозные задачи федерального уровня.
  • Конкурентное вознаграждение: Стабильный ежемесячный оклад + годовая премия по результатам работы.
  • Заботу о вас и вашей семье:
    • Полное соблюдение трудового законодательства РФ.
    • Подключение к программе ДМС
    • Льготная ипотека от Сбера на специальных условиях;
    • Бесплатная подписка «СберПрайм+» со всеми привилегиями.
  • Корпоративную культуру: Интересные мероприятия и, самое главное, — коллектив профессионалов, где ценят экспертизу и вклад каждого сотрудника.

Похожие вакансии AI инженер

Сайты компаний
С

Python-разработчик Middle+(AI-Agents)

сбербанкНа сервисе с: 24.09.26 19:54
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Центр ИИ Блока «Строительство» разрабатывает автономных агентов для автоматизации ключевых бизнес-процессов — от обработки тендерной документации до контроля графиков производства работ и управления поставками.

В данный момент находимся в поиске разработчика ИИ-агентов под расширение команды

  • Разработка высокодоступных сервисов для управления диалогами, планирования (planning), вызова инструментов (function calling) и multi-agent взаимодействия;

  • Написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Python; ревью кода коллег и поддержание инженерных стандартов;

  • Интеграция с LLM и внешними системами: подключение моделей (OpenAI, Anthropic, локальные), корпоративных API, CRM/ERP, баз данных и документооборота с обеспечением безопасности и обработки ошибок;

  • RAG и память агентов: построение retrieval-пайплайнов, управление краткосрочной и долгосрочной памятью, работа с векторными БД и кэшем;

  • Проектирование REST/gRPC-эндпоинтов, документирование (OpenAPI), обеспечение контрактов для фронтенда и смежных сервисов;

  • Реализация очередей, воркеров и фоновых задач для длительных LLM-операций (генерация, парсинг, эмбеддинги);

  • Оптимизация производительности и стоимости: профилирование, кэширование, батчинг запросов, снижение latency и затрат на токены;

  • Настройка логирования, трейсинга LLM-вызовов, алертов и дашбордов, анализ инцидентов;

  • Написание тестов, внедрение guardrails, валидация ответов моделей, защита от prompt injection;

  • Ведение архитектурной документации, ADR, гайдов для команды;

  • Участие в продуктовом процессе: совместно с продуктами и ML-инженерами уточнение требований, оценка сроков, итеративная поставка фич.

  • Опыт разработки на Python: от 3 лет в коммерческой разработке, включая проектирование высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов;

  • Глубокое знание FastAPI, Django или Litestar; понимание внутреннего устройства ASGI/WSGI, middleware, DI, обработки ошибок и валидации;

  • Уверенное владение asyncio, httpx, aiohttp, anyio; понимание GIL, многопроцессности, пулов соединений и backpressure;

  • Опыт проектирования и оптимизации схем в PostgreSQL (индексы, EXPLAIN, партиционирование), опыт работы с Redis, MongoDB и другими NoSQL;

  • Практический опыт работы с OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, локальными моделями (vLLM, Ollama, TGI); понимание streaming, tool/function calling, structured output, retry-политик и rate limiting;

  • Опыт построения агентных систем – ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent orchestration, работа с фреймворками LangChain, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, CrewAI или собственные реализации;

  • Опыт работы с Qdrant, Milvus, Weaviate, Pinecone, pgvector; понимание чанкинга, эмбеддингов, гибридного поиска, reranking;

  • Уверенная работа с Kafka, RabbitMQ, NATS или Redis Streams для асинхронной обработки задач агентов;

  • Опыт с Docker, Kubernetes (деплой, HPA, secrets, probes), понимание принципов service mesh и работы с ingress;

  • Опыт настройки Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Langfuse или LangSmith для трейсинга LLM-вызовов;

  • Построение пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), понимание blue/green и canary-деплоя;

  • Опыт написания юнит-, интеграционных и e2e-тестов (pytest, testcontainers); понимание TDD/BDD;

  • Английский язык: (Upper-Intermediate+).

  • Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Кутузовская);

  • Льготные ипотечные условия кредитования;

  • Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ;

  • ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;

  • Корпоративная пенсионная программа;

  • Детский отдых и подарки за счет Компании;

  • Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса.

Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации.

Обязанности

В твои задачи будет входить:

  • end-to-end разработка компонентов
  • прототипирование агентов
  • интеграция ML-моделей в приложение
  • техническая поддержка
  • быстрые фиксы.

Требования

От кандидата мы ожидаем:

  • образование высшее
  • опыт коммерческой fullstack-разработки от 4 лет
  • уверенное владение Python, опыт работы с классическими фреймворками (FastAPI, Django или Flask).
  • глубокое понимание PostgreSQL (индексы, оптимизация запросов, транзакции)
  • сильные знания нативного JavaScript (обязательно) и современного TypeScript, опыт работы с одним из популярных фреймворков (React, Vue.js или Angular)
  • практический опыт интеграции с внешними сервисами по API (REST, gRPC) и навыки проектирования собственных эндпоинтов
  • понимание принципов UI/UX для создания удобных внутренних инструментов.

Будет большим плюсом:

  • опыт создания AI-агентов и использования их в работе
  • опыт работы с PyTorch, TensorFlow или другими библиотеками ML (как минимум - умение интегрировать модели в продакшен
  • опыт работы в банковской сфере, финтехе или крупных энтерпрайз-проектах
  • знание Docker, Kubernetes и основ инфраструктуры для деплоя fullstack-приложений.

Условия

Мы предлагаем:

  • офис по адресу ш Варшавское (Бизнес-центр Чайка Плаза)
  • гибридный формат работы
  • ежегодный пересмотр зарплаты
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
hh.ru
народный банк казахстана. it

Middle AI Engineer

народный банк казахстана. itНа сервисе с: 24.09.26 16:44
Зарплата не указанаКазахстанАлматыОфис

Halyk Банк – это мощная экосистема, где технологии сочетаются с ценностями.
Мы гордимся более чем 14 000 работниками, которые делают нас лучшим местом работы. Мы предоставляем услуги во всех сегментах финансового рынка: банковском, страховом, лизинговом и т.д.
Мы стремимся стать ведущим цифровым банком, внедряя инновации и предоставляя возможности для роста и развития.
Мы ищем талантливых специалистов, готовых развиваться вместе с нами!

Обязанности:

  • Разработка и внедрение LLM/VLM-решений для бизнес-задач компании;
  • Проектирование и построение RAG-пайплайнов для работы с корпоративными данными Разработка и оптимизация мульти-агентных систем на базе LangGraph и LangChain Настройка и обслуживание инференс-серверов (vLLM, TGI, TensorRT-LLM) Fine-tuning моделей (LoRA, QLoRA, RLHF, DPO) под специфические задачи;
  • Разработка REST API на FastAPI для интеграции ML-сервисов в продукт;
  • Контейнеризация и деплой ML-сервисов с помощью Docker и Kubernetes;
  • Оптимизация производительности моделей: квантизация, батчинг, управление GPU-памятью;
  • Проектирование и поддержка векторных баз данных для хранения эмбеддингов;
  • Написание и поддержка автоматических тестов для ML-пайплайнов;
  • Мониторинг качества моделей в продакшене (LangSmith, OpenTelemetry);
  • Проведение бенчмарков и A/B-тестов для сравнения моделей и подходов;
  • Работа с GPU-инфраструктурой: настройка multi-GPU, распределённое обучение
  • Подготовка и очистка данных для обучения и оценки моделей;
  • Исследование и внедрение новых моделей, техник и фреймворков;
  • Написание технической документации и ADR (Architecture Decision Records);
  • Участие в код-ревью и менторинг младших специалистов;
  • Взаимодействие с продуктовой командой для определения требований и приоритетов;
  • Оптимизация стоимости облачной GPU-инфраструктуры;
  • Обеспечение безопасности и надёжности ML-сервисов в продакшене.

Требования:

  • Python;
  • Python 3.10+ (async/await, type hints, dataclasses). SOLID, Clean Architecture, DI. pytest + mocks, Ruff/Black/MyPy, Poetry/uv, Git & CI/CD;
  • LLM / VLM
  • Transformer (attention, KV-cache).
    Модели: GPT-4, LLaMA 3, Mistral, Qwen, LLaVA, GPT-4o.
    Fine-tuning: LoRA/QLoRA, PEFT, RLHF, DPO.
    Prompting: CoT, ReAct, Few-shot. Evaluation: LLM-as-judge, perplexity. Tokenization (tiktoken);
  • LangChain & LangGraph
    LangChain (LCEL, Agents, Tools, Memory), LangGraph (multi-agent graphs), RAG-пайплайны, Vector DB (Chroma, Pinecone, Qdrant, pgvector), LangSmith;
  • Инференс
    vLLM (PagedAttention, continuous batching), Quantization (GPTQ, AWQ, GGUF), Serving (vLLM, TGI, TensorRT-LLM), OpenAI-compatible API.
    PyTorch & DL
    PyTorch, Hugging Face (Transformers, PEFT, TRL), Distributed (DDP, FSDP, DeepSpeed), BF16/FP16.
    GPU & Инфраструктура
    NVIDIA (H100, A100, RTX 4090), multi-GPU parallelism, Cloud (AWS/GCP/RunPod), мониторинг nvidia-smi;
  • Backend
    FastAPI, Pydantic v2, async (asyncio, httpx), WebSockets/SSE, JWT.
    DevOps
    Docker (GPU), Docker Compose, Kubernetes basics, GitHub Actions, Prometheus/Grafana;
  • Хранилища
    PostgreSQL + pgvector, Redis, S3, Vector DBs, Kafka/RabbitMQ.
    Nice to Have
    CrewAI, AutoGen, MLflow/W&B, Airflow, Streamlit/Gradio.
  • Уровни опыта:
    Junior: Python, PyTorch, LangChain, Docker
    Middle: Fine-tuning, RAG, vLLM, FastAPI, LangGraph
    Senior: Архитектура, distributed training, MLOps
    Lead: Стратегия, оптимизация затрат, лидерство
    Soft Skills: Аналитическое мышление, техническая коммуникация, быстрое обучение, English B2+, Agile.

Условия:

  • Заработная плата и бонусы: конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования, премии ко Дню Независимости и годовой бонус.
  • Социальный пакет: ДМС и страхование жизни, мобильная связь и скидки от партнеров.
  • Отпуск и отдых: 26 дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий.
  • Бонусы за рекомендации.
  • Рабочие условия: льготные условия на паркинг, свободный стиль одежды (smart casual).
  • Обучение и развитие: тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке, четкая система карьерного роста.
  • Корпоративная культура: открытая и дружеская рабочая атмосфера, спортивные турниры и активная корпоративная жизнь.
  • Инициативы и проекты: возможность участия в социальных проектах, реализация идей в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных digital-инструментов.
  • Команда: творческая и поддерживающая команда для реализации ваших идей.
  • Присоединяйтесь к нам и становитесь частью команды «Halyk»!

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