Мы развиваем AI-агента для автоматизации офлайн-обращений корпоративных клиентов в контактном центре банка.
Офлайн-линия обрабатывает сложные и отложенные вопросы, которые невозможно решить в чате или звонке с первой линии. Ежедневно сотни наших операторов сталкиваются с большим потоком нетиповых задач. Чтобы сделать их работу быстрее, качественнее и удобнее, мы внедряем генеративный ИИ. Наш агент помогает разбирать обращения, понимать суть проблемы, предлагать дальнейшие действия и постепенно брать на себя часть операций в автономном режиме.
Вы будете работать на стыке клиентского сервиса, банковских процессов, LLM, классического машинного обучения и production-разработки.
Обязанности
- проектировать end-to-end сценарии работы AI-агента, декомпозируя бизнес-процессы на шаги LLM, программную логику и внешние интеграции
- описывать технические контракты: API (OpenAPI), структуры данных (JSON Schema) и sequence diagrams для взаимодействия со смежными системами
- определять границы ответственности между вероятностной моделью и детерминированной бизнес-логикой, проектировать fallback-сценарии при ошибках или таймаутах
- анализировать production-логи обращений для поиска корневых причин ошибок (prompts, данные, инструменты, маршрутизация)
- формулировать гипотезы по улучшению качества агента и совместно с ML-командой дорабатывать инструкции (prompts) и описания инструментов (tools)
- готовить детализированные постановки для backend/frontend-разработки и участвовать в технических грумингах интеграционных решений
- оценивать эффект от изменений после релиза, формируя метрики качества и регрессионные наборы кейсов для проверки стабильности решения.
Требования
- опыт системным аналитиком уровня Middle+/Senior и практическое участие в создании AI/LLM-агентов именно в роли аналитика
- понимание архитектуры генеративных моделей: контекст, system prompt, ограничения (галлюцинации, недетерминированность) и принципы вызова внешних инструментов
- уверенная работа с REST API, SQL и инструментами визуализации процессов (BPMN, UML, Draw.io/Miro)
- навык самостоятельного прохода пути от неопределенной бизнес-задачи до технического решения, готового к реализации
- опыт проектирования высоконагруженных интеграций в enterprise-среде и умение работать с неполными требованиями
- владение нотациями моделирования и способность аргументированно выбирать оптимальный вариант технической реализации из нескольких альтернатив
- навык чтения распределенных логов для диагностики сбоев и опыт формирования требований к качеству тестовых данных.
Будет плюсом:
- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.
Условия
- комфортный современный офис в Москве, офисный или гибридный формат, Кутузовский проспект, д. 32, к.1
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.