Владелец продукта: Мультиагентные системы для риск-менеджмента

Мы создаём автономную мультиагентную систему для управления операционными рисками в дочерних компаниях группы. Современные инструменты вроде Claude Code и Codex CLI меняют парадигму работы ИИ: агенты с полным контекстом, итеративное планирование и способность к самокоррекции становятся новым стандартом. Мы адаптируем эти принципы для корпоративного риск-менеджмента и ищем инженера-архитектора, который поможет выстроить систему на уровне production-ready архитектуры. Наша стратегическая цель — развить решение в открытую агентную платформу, способную конкурировать с ведущими мировыми проектами.

Наша вакансия подойдет вам если:

• Data-driven: предпочитаете измерять и проверять гипотезы, а не полагаться на интуицию или тренды.
• Здоровый скептицизм: не поддаётесь хайпу вокруг ИИ-агентов, но видите реальный потенциал и готовы работать на технологическом острие.
• Системное мышление: воспринимаете LLM как компонент архитектуры, а не «волшебную таблетку». Проектируете с контрактами, проверками, наблюдаемостью и fallback-механизмами.
• Адаптивность: понимаете, что ландшафт инструментов меняется быстрее, чем стабильные релизы. Готовы пересматривать решения и эволюционировать вместе с технологией.
• Ориентация на сообщество: хотите создавать продукты, которые будут использовать не только внутренние команды, а также внешние разработчики и эксперты.

Обязанности

Что мы строим и как

• архитектура мультиагентной системы: проектирование ролей агентов, протоколов взаимодействия и многоуровневой памяти с фокусом на масштабируемость и модульность
• оркестрация нового поколения: итеративное планирование, самокоррекция и работа с контекстом в стиле современных агентных фреймворков (Claude Code, Codex CLI и аналоги)
• гибридный поиск знаний: граф знаний как центральное хранилище корпоративной информации, интегрированное с LLM-агентами
• human-in-the-loop: встроенные механизмы ревью, сбора обратной связи и дообучения на реальных корректировках экспертов из дочерних компаний
• open-ready архитектура: чистые абстракции, независимость от внутренней инфраструктуры, продуманный Developer Experience (DX) и документация, готовые к публичному релизу.

Требования

• 5+ лет коммерческой разработки, из них 2+ — в production-системах на базе LLM (не PoC на синтетических данных)
• глубокое понимание агентных архитектур: планирование, рассуждение-действие (ReAct и аналоги), координация нескольких агентов, работа с инструментами (tools). Умение осознанно выбирать между монолитным и мультиагентным подходом
• опыт оценки качества LLM-систем: понимание метрик, ограничений LLM-as-judge, работа с репрезентативными датасетаи и инструментами вроде LangSmith, Langfuse, Braintrust или аналогами
• понимание экономики LLM: оптимизация задержек, управление токенами, кэширование, выбор моделей под задачу и бюджет.

Будет плюсом

• опыт в риск-менеджменте, комплаенсе или банковском/корпоративном секторе
• бэкграунд в классическом машинном обучении или статистике
• опыт мейнтейнства open-source проектов: релизные циклы, работа с контрибьюторами, RFC-процессы, поддержка публичной документации
• публикации, технические выступления или значимые контрибуции в open-source экосистему агентных систем.

Условия

• работу в команде сильных технических специалистов, которые строили систему с нуля и знают ее до мельчайших деталей
• возможность проектировать систему с агентами нового поколения
• работу с передовым стеком
• уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного роста
• ипотеку для сотрудников с выгодной ставкой (до 1/3 ставки ЦБ)
• современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибкий график (1 день в офисе/4 дня удалённо)
• достойную заработную плату (оклад + годовой бонус)
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• бесплатную подписку СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.