Senior AI Engineer (LLM&AI Agents)
Описание
Мы – команда, которая трансформирует подход к анализу клиентского опыта (CX) и клиентских путей (CJM). Вместо статических дашбордов и недельной рутины аналитиков - автономная мультиагентная система, которая сама находит точки роста бизнеса. AI-агенты непрерывно исследуют поведение клиентов, анализируют конкурентов, выявляют отклонения, генерируют гипотезы и самостоятельно проверяют их влияние на ключевые метрики. Открываем вакансию опытного AI-инженера, который пройдет путь от архитектуры до работающего продакшн-решения. Обязанности проектировать, разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны и мультиагентные системы: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн выстраивать процессы оценки и тестирования качества работы агентов (evals) переводить бизнес-потребности на язык машинного обучения и предлагать оптимальные архитектурные решения оборачивать разработанные модели и сложную бизнес-логику в надежные микросервисы на Python дообучать LLM (на базе GigaChat) под специфичные бизнес-задачи и предметные области (Fine-tuning, LoRA). Требования опыт: от 5 лет в коммерческой разработке (Data Science / NLP / Backend) с уверенным практическим применением LLM LLM & Agents: глубокий опыт разработки LLM-пайплайнов, RAG-систем и мультиагентных архитектур. Знание и применение фреймворков: LangChain, LangGraph, DeepAgents (или аналогов) VLM & Multimodality: опыт работы с визуальной модальностью и мультимодальными моделями (обработка изображений, скриншотов, UI-элементов в контексте AI-агентов) NLP & ML: фундаментальное понимание NLP (от классики TF-IDF до современных трансформеров) и алгоритмов классического ML Python Backend: понимание принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST API); опыт написания асинхронных и многопоточных приложений (aiohttp, asyncio, multiprocessing) инженерная культура: умение писать чистый, поддерживаемый и покрытый тестами код опыт интеграции ML-моделей и AI-агентов в высоконагруженные системы инструменты: свободное владение Git, SQL, Bash, Docker. будет плюсом: опыт создания и успешного вывода в продакшн enterprise-решений на базе AI-агентов постоянный интерес к SOTA-подходам в агентной разработке и LLM опыт работы с Kubernetes и понимание принципов CI/CD. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный 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.