Мы — команда «Triple A» трайба «Корпоративное взыскание» Сбербанка. Мы создаём передовые решения для работы с корпоративными клиентами, столкнувшимися с проблемной задолженностью. Наш продукт — это комплекс современных сервисов, интеллектуальных моделей и инструментов, которые позволяют эффективно управлять процессами взыскания.
Ваша роль — быть ключевым экспертом по инфраструктуре и эксплуатации. Вы будете отвечать за то, чтобы наши _AI_-агенты и _ML_-модели не просто работали в лабораторных условиях, а стабильно и надёжно решали реальные бизнес-задачи в _production_-среде банка.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика тебе на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.
ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Твой опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
Обязанности
- вывод AI/ML_-моделей и _AI_-агентов в _production (сборка, деплой)
- развитие инфраструктуры для _AI_-агентов и _ML_-сервисов:
интеграция с внутренними API и сервисами (REST, Kafka)
работа с данными и документами (включая OCR)
организация постоянного хранилища (persistent storage), внедрение подходов RAG
- автоматизация CI/_CD_-пайплайнов для моделей и _AI_-сервисов
- обеспечение надёжности _AI_-систем:
мониторинг, логирование, трассировка
контроль качества (model drift, производительность, бизнес-метрики)
обработка ошибок (retry, fallback, устойчивость к сбоям)
- эксплуатация и интеграция ML_-моделей в _production:
поддержка пакетных процессов (в т. ч. на PySpark)
использование моделей в составе _AI_-агентов и сервисов.
Требования
- опыт работы от 2 лет в MLOps, DevOps или бэкенд-разработке с уклоном в ML/_AI_-системы
- понимание и практический опыт построения AI/LLM_-систем в _production (оркестрация, выполнение инструментов, ограничения LLM)
- уверенная работа с Kubernetes (Istio Service Mesh, сайдкары, HashiCorp Vault)
- самостоятельный вывод моделей/агентов в production (CI/CD, мониторинг, механизмы отказоустойчивости)
- опыт работы с фреймворками для написания LLM/AI_-агентов (_LangChain, LangGraph, Openclaw и др.)
- опыт применения кодинг-агентов в работе, в том числе использование кастомных навыков (Cursor, Claude Code, OpenCode, Codex).
Будет плюсом:
- опыт backend-разработки на Python (FastAPI, aiohttp)
- опыт инференса моделей через PySpark
- понимание работы систем очередей и принципов асинхронного взаимодействия (Kafka).
Условия
- формат работы: офис в Москве, гибрид - по договоренности, Бизнес-центр, 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
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
