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.