Senior ML-инженер (AI-агенты)

Мы — команда в Департаменте маркетинга Сбера. Мы строим ИИ-агентов на базе LLM, совмещая скорость стартапа с масштабом большой компании: у нас есть доступ к огромным массивам данных, серьёзная инфраструктура и свобода выбирать лучшие инструменты под задачу.

Наши агентные направления Вы будете развивать ключевое направление департамента — создавать агентные системы двух типов:

1. Внутренние продукты для сотрудников. Автоматизация рабочих процессов внутри банка. Например, агенты, которые по текстовому брифу генерируют готовую структуру веб-страниц с контентом и изображениями, экономя время маркетинговых команд.
2. Внешние интерфейсы для клиентов. Диалоговые ассистенты на публичных ресурсах. Ваш код будет напрямую взаимодействовать с миллионами пользователей сайта Сбербанка, помогая им получать ответы через GigaChat, поиск по базам знаний (RAG) и систему скиллов.

Наш главный продукт сегодня — backend AI-ассистента на сайте банка. Это сложная система оркестрации диалогов на LangGraph.

Сейчас мы собираем современный агентный стек с нуля (LangGraph, RAG, function calling).

Чем предстоит заниматься:

• развивать и рефакторить оркестрацию агентов на LangGraph
• разрабатывать скиллы и инструменты (tools) для агента
• интегрировать LLM (писать и оптимизировать system/user-промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, настраивать параметры моделей)
• подключать внешние системы (HTTP API, Kafka, поисковые движки)
• строить RAG-пайплайн
• покрывать код unit-тестами
• участвовать в проектировании архитектуры агентских систем.

Мы ожидаем:

• опыт разработки AI агентов от 1 года
• опыт разработки python от 3 лет
• опыт с веб-фреймворками (FastAPI и/или aiohttp) и проектировали REST API; опыт работы с WebSocket/SSE для real-time коммуникаций.
• опыт интеграции LLM через API (GigaChat, аналоги)
• опыт с LangGraph/LangChain или похожими оркестраторами агентов
• опыт с PostgreSQL (проектирование схем, миграции, транзакции) и асинхронным доступом к БД
• умеете доводить LLM-фичи до стабильной работы в проде.

Будет плюсом:

• опыт работы с AEF
• опыт с RAG
• опыт с Kafka и событийными интеграциями
• опыт работы с Docker / Kubernetes, Helm, CI/CD пайплайнами.

Мы предлагаем:

• гибридный формат работы (2-3 дня в офисе)
• годовой бонус и ежегодный пересмотр
• расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
• офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
• льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.