Лидер направления по исследованиям AI (Инвестиционный бизнес)
Описание
Мы разрабатываем систему, которая автоматизирует весь жизненный цикл инвестиционной сделки. Наши команды работают над следующими направлениями: алгоритмизированный поиск потенциальных сделок и клиентов управление процессом заключения инвестиционных сделок финансовые расчеты и оценка портфеля построение финансовой и управленческой отчетности по портфелю инвестиций Сбера инвестиционные сервисы для компаний - наших клиентов. Наша инвестиционная платформа ЮЛ в Сбер - это уникальная разработка на российском рынке для выдачи и сопровождения инвестиционного финансирования юридическим лицам. Такие сделки имеют большое значение для российской экономики, и о них пишут в новостях. Мы используем самые современные технологии и открыты к предложениям участников команды по изменению стека. Вы будете работать с микросервисной архитектурой (Kubernetes, Docker, Istio, Kafka). Обязанности знать бизнес-смысл, ИТ-архитектуру и статус по задачам трайба отслеживать инновации в технологиях (особенно GenAI, FinTech) предлагать кейсы применения новых технологий в задачах трайба делать обзоры лучших практик применения новой технологии в отраслевых бизнес-кейсах проводить исследования, определять конкретный способ применения новой технологии к задаче трайба проводить анализ возможности реализации новой технологии в ИТ-ландшафте Сбербанка определять скоуп, проектировать и реализовывать прототипы применения новых технологий в задачах трайба реализовывать решения для оценки качества и успешности прототипа. передавать прототипы в продуктовые команды для последующей их промышленной реализации консультирование продуктовых команд по внедрению новой технологии в промышленном контуре управление небольшой командой RnD инженеров. Требования знание микросервисной архитектуры и понимание способов ее реализации опыт разработки на Python от 3 лет, в том числе микросервисной архитектуре опыт разработки AI агентов, включая использование rules, workflows, skills, tools, MCP, agent.md опыт работы с LLM API и prompt engineering — понимание контекстных окон, function calling, structured outputs практический опыт с MCP (Model Context Protocol): реализация серверов, интеграция с IDE или внешними системами опыт развёртывания моделей: vLLM, Ollama, TGI или аналоги; понимание квантизации (GGUF, AWQ, GPTQ) опыт построения многоуровневого RAG: векторный, семантический, fusion, raptor, графовый (в т.ч. гибридный), триплеты, RDP, AST, json-ld. опыт работы с fastapi, pydantic, aiohttp, alembic, SQLAlchemy, langchain, langgraph опыт разработки интеграций по REST/gRPC API понимание процессов разработки ПО и DevOps-практик опыт работы с базами данных (SQL или NoSQL) умение формализовывать процессы - описывать алгоритмы действий, рразбирать «словесные» требования на чёткие шаги и условия аккуратность в коде и документации, умение поддерживать и развивать существующие решения. Условия комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект, ул. Вавилова 19, формат работы - гибрид. корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.