Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
AI-команда разрабатывает AI-агентов, ML-модели и LLM-приложения для корпоративного бизнеса в Корпоративно-инвестиционном блоке. Команда выполняет полный цикл работ: от сбора и анализа данных до разработки, внедрения, мониторинга и защиты решений от банковских регуляторов. Продуктовая команда создаёт AI-решения для цифровой трансформации бизнеса клиентов Сбера и оптимизации работы внутренних специалистов.
задачи
Разрабатывать и внедрять AI-агентов в production;
Разрабатывать end-to-end интеграции с внешними системами и другими сервисами по протоколам Kafka, REST API, gRPC, WS и другим;
Сопровождать релизы моделей и агентов, включая документацию, демонстрации и защиту решений от регуляторов;
Взаимодействовать с бизнес-заказчиками, архитекторами и продуктовыми командами для развития AI-решений в бизнесе.
требования
Иметь опыт работы в роли ML-инженера, DS, MLOps или Python Backend в ML;
Иметь опыт промышленной разработки на Python;
Знать ООП и паттерны проектирования;
Иметь опыт работы с микросервисной архитектурой;
Иметь опыт работы с большими объёмами данных и распределёнными хранилищами данных, например Hadoop;
Иметь опыт работы с фреймворками для построения AI-агентов, такими как LangChain или LangGraph;
Обладать базовыми знаниями ML/DL;
Владеть инструментами для LLM-мониторинга и MLOps/CI & CD;
Будет плюсом опыт работы с распределёнными очередями задач и сообщений, потоковой обработкой данных, Celery, Taskiq, RabbitMQ, Kafka, FastStream, опыт разработки высоконагруженных и геораспределённых систем, OpenShift/Kubernetes, навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использования их в работе, опыт в инженерии данных.
условия
Гибридный формат работы в офисе на Уральской, 1 в Санкт-Петербурге;
Корпоративная развозка от метро;
Зоны отдыха и столовая;
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
Расширенный ДМС;
Льготное страхование для семьи;
Корпоративная пенсионная программа;
Бесплатная подписка СберПрайм+ с возможностью совместного использования на трёх близких;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
.svg)
