AI/ML Engineer (ИИ-агенты и сервисы)

Мы — команда, создающая ядро интеллектуальных сервисов для амбициозной международной аналитической платформы. Наш продукт помогает бизнесу принимать стратегические решения на глобальных рынках, предоставляя уникальные инструменты для поиска, анализа и прогнозирования на основе любых типов данных — от новостных лент до внутренних баз знаний.

Мы ищем сильного и самостоятельного инженера, который готов погрузиться в разработку сложных ИИ-решений с фокусом на автономных агентах и RAG-системах. Вам предстоит не просто реализовывать задачи, а влиять на архитектуру, выбирать технологии и отвечать за полный жизненный цикл ML-продукта в on-premise окружении.

Обязанности

• Проектировать и разрабатывать автономных ИИ-агентов для решения конкретных бизнес-задач: оценка рисков, анализ контрагентов, поиск альтернативных рынков, санкционный комплаенс
• развивать RAG (Retrieval-Augmented Generation) пайплайны для интеллектуального поиска по разнородным источникам данных (веб-сайты, документы, базы данных)
• создавать и оптимизировать высоконагруженные ML-сервисы, включая text-to-sql, системы суммаризации и прогнозной аналитики
• участвовать в полном цикле жизни ML-решений: от ресерча и прототипирования новых подходов до внедрения в production и последующего мониторинга
• интегрировать LLM-решения (как open-source, так и коммерческие) в микросервисную архитектуру платформы
• оптимизировать производительность моделей и пайплайнов для работы в on-premise окружениях с высокими требованиями к скорости и надежности
• сотрудничать с продуктовой командой и backend-разработчиками для бесшовной интеграции ИИ-функционала в платформу

Требования

Наш идеальный кандидат обладает:

1. Глубокой экспертизой в AI/ML

• Практическим опытом разработки и вывода в production LLM-решений (RAG, fine-tuning, ИИ-агенты).
• Уверенным владением фреймворками для создания LLM-приложений (например, LangGraph, LangChain, LlamaIndex).
• Опытом работы с большими языковыми моделями (GPT, Llama, Mistral и др.) и пониманием их сильных и слабых сторон.
• Отличным знанием Python и ключевых библиотек для ML (PyTorch/TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face).
• Опытом работы с векторными базами данных (Milvus, Pinecone, Weaviate и т.п.).

2. Сильными инженерными навыками (Backend & MLOps)

• Опытом разработки на Python с использованием фреймворков (FastAPI и др).
• Уверенным знанием SQL и опытом работы с реляционными СУБД (PostgreSQL).
• Пониманием принципов микросервисной архитектуры, REST API, WebSocket.
• Опытом контейнеризации приложений (Docker) и их оркестрации (Kubernetes).
• Практикой настройки CI/CD пайплайнов (GitLab CI, GitHub Actions).
• Опытом работы с инструментами мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, Loki).

Условия

• офисный или гибридный формат в Москве
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• выгодная ипотека для сотрудников
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компании-партнёров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа.