Senior ML/AI разработчик (Агентные системы)

06 марта 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Другое

Основные задачи:

• разработка агентов: проектирование и реализация AI-агентов на базе LLM (как правило, линейка моделей SberDevice - GigaChat)
• разрабатывать end-2-end интеграции с внешними системами и другими сервисами по протоколам Kafka, REST API, gRPC, WS и др.
• управление жизненным циклом агента (agent lifecycle management): от постановки бизнес-задачи до релиза в продакшен и последующей поддержки
• системный дизайн: проектирование архитектуры приложения целиком: от источников данных и способов их поставки до отдачи результата потребителю, учет нефункциональных требований (нагрузка, отказоустойчивость)
• кросс-функциональное взаимодействие: работа с it-командами и заказчиками для согласования требований, интеграций и снятия блокеров, фактически, вы будете выступать техническим лидом своей задачи, согласуя решения со смежниками
• решение инфраструктурных задач: взаимодействие с командами лаборатории для организации и оптимизации стека технологий.

Ключевые требования:

• опыт: уверенный опыт python backend-разработки (от 3+лет, коммерческой разработки), наличие в портфолио реализованных проектов с агентами и/или агентными системами
• опыт работы в роли ML-инженера, DS, MLOps или Python Backend в ML
• технологии (стек: A2A, MCP, LangGraph, LangChain, Kubernetes, Hadoop, Elastic и многое другое.):
• глубокое знание фреймворков: langchain, langgraph
• понимание архитектуры rag-систем (retrieval-augmented generation) и опыт работы с rag-тулингом
• опыт работы с базами данных
• понимание контейнеризации (docker) и оркестрации (kubernetes) на базовом уровне
• владение инструментами для LLM-мониторинга и MLOps/ CI & CD
• системное мышление: умение спроектировать архитектуру приложения «от и до», предвидеть узкие места и принимать взвешенные технические решения, способность довести задачу от идеи до продакшена
• личные качества: проактивность, отличные коммуникативные навыки, вы не просто «пишете код», а умеете договариваться со смежными командами, решать проблемы и снимать блокеры, мы ценим открытость, готовность делиться опытом и восприимчивость к новым знаниям.

Будет преимуществом:

• опыт работы в крупных корпорациях
• опыт разработки высоконагруженных агентных систем.

Условия:

• стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников
• официальное оформление
• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
• корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера
• бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров
• корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный ⅓ ключевой ставки ЦБ.