Middle/Senior AI Engineer (LLM&AI Agents)

Дата размещения вакансии: 21.09.2026
Работодатель: СБЕР
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

AI-команда блока развития клиентского опыта B2C приглашает опытного AI-инженера для участия в создании AI-агентов и LLM-решений, которые улучшают взаимодействие с клиентами - как внешними, так и внутренними пользователями Сбера.

Мы строим передовые AI-инструменты на основе LLM, автоматизируем процессы и делаем сервисы персонализированными. Вы станете ключевым участником команды, которая внедряет AI-решения в реальные бизнес-процессы.

Наше управление состоит из 45+ специалистов: Data Scientists, AI и ML-инженеров, MLOps и Project-менеджеров. Мы активно развиваем решения на базе LLM, трансформируя клиентский опыт.

Обязанности

  • разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны и AI-агентов: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн
  • дообучать LLM (на базе GigaChat) под конкретные бизнес-задачи и предметные области (Fine-tuning, LoRA)
  • оборачивать разработанные модели и бизнес-логику в надежные микросервисы на Python
  • переводить бизнес-потребности на язык машинного обучения и предлагать оптимальные архитектурные решения.

Требования

  • опыт: от 3 лет в Data Science или NLP с уверенным практическим применением LLM
  • LLM & Agents: опыт разработки LLM-пайплайнов, RAG-систем или AI-агентов. Знание основных фреймворков: LangChain, LangGraph или аналогов
  • NLP & ML: глубокое понимание NLP - от классических подходов (TF-IDF) до современных трансформеров и LLM; знание основных принципов и алгоритмов классического ML
  • Python Backend: понимание принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST API); опыт написания асинхронных и многопоточных приложений (aiohttp, asyncio, multiprocessing)
  • Инженерная культура: умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код на Python
  • Владение Git, SQL, Bash, Docker.

будет плюсом:

  • опыт интеграции AI-агентов и ML-моделей в высоконагруженные сервисы
  • интерес к SOTA-подходам в агентной разработке
  • практическое применение фреймворка DeepAgents в PET проектах
  • опыт работы с Kubernetes.

Условия

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
  • гибридный формат работы
  • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.