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.
