AI Platform Engineer (Privacy Automation)
Описание
Мы создаём платформу непрерывного контроля и мониторинга, которая заменит эпизодические ручные проверки автоматизированными AI-агентными процессами. Платформа анализирует данные компаний Группы, проверяет документы и выявляет отклонения с сохранением полного аудиторского следа. Обязанности спроектировать и развивать мультиагентную платформу контроля: оркестрация агентов, сценарии проверок, человек-в-контуре, журналирование решений и audit trail построить документный интеллект на LLM и RAG: автоматическая проверка НПА, договоров, политик и внутренних регламентов с извлечением структурированных фактов и обоснованием выводов разработать масштабируемый мониторинг внешних и внутренних источников: сбор данных из разрешённых публичных источников, выявление аномалий и формирование сигналов для экспертов цифровизировать контроли: автоматизировать сбор доказательств и digital trails по бизнес-процессам с учётом требований к персональным данным и информационной безопасности выстроить LLMOps: качество ответов, регрессионные наборы, контроль ложных срабатываний, дрейф моделей, стоимость и наблюдаемость LLM-пайплайнов интегрировать платформу с корпоративными системами: API, ETL, очереди сообщений, каталоги данных, системы хранения и доступа переводить требования бизнеса, аудиторов и регуляторов в техническую архитектуру и дорожную карту участвовать в развитии команды: ревью архитектурных решений, наставничество, формирование инженерных стандартов. Требования опыт промышленной разработки на Python от 5 лет; уверенное владение асинхронным программированием, типизацией, тестированием и проектированием надёжных сервисов практический опыт работы с LLM: RAG, извлечение структурированных данных, оценка качества, снижение ложных срабатываний опыт проектирования и запуска data/AI-платформ или сложных backend-систем в production опыт построения ETL/интеграционных пайплайнов: SQL, API, логи, очереди — Celery, RabbitMQ или Kafka владение Git, Docker и базовыми CI/CD-практиками; способность самостоятельно доводить сервис до деплоя понимание Data Governance, разграничения доступа, аудируемости и работы с чувствительными данными умение работать с бизнес-заказчиками и формулировать технические решения на основе регуляторных и аудиторских требований. Условия комфортный современный офис на Вавилова 19 офисный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, 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.