Наша команда занимается разработкой ML решений для корпоративного бизнеса, реализуя полный цикл проектов: от аналитики данных до внедрения моделей в продакшн и A/B-тестирования. Мы активно используем современные технологии и архитектуры, включая большие генеративные языковые модели и AutoML-фреймворки. Наша цель — создавать уникальные продукты, повышающие эффективность бизнеса.
Обязанности
- разработка и внедрение AI-агентов на базе больших языковых моделей (LLM) в производство, включая создание функций агентов (function-calling), маршрутизацию и мониторинг LLM
- интеграция AI-агентов и моделей в корпоративные IT-системы и бизнес-платформы по различным протоколам (Kafka, REST API, gRPC, WebSocket)
- подготовка тестовых и синтетических данных для проверки работоспособности AI-агентов, проведение нагрузочного и регрессионного тестирования
- обеспечение качества данных и поддержка автоматического мониторинга производительности ML-моделей
- документирование релизов моделей и агентов, подготовка технических спецификаций и документации
- сотрудничество с заказчиками, архитекторами и продуктовыми командами для улучшения и расширения функционала AI-продуктов.
Требования
- опыт работы от 3 лет в качестве ML-инженера или Data Science инженера
- практический опыт работы с большими объемами данных и распределёнными хранилищами (HDFS/Hadoop)
- отличные навыки программирования на Python, понимание принципов объектно-ориентированного программирования и паттернов проектирования
- знание фреймворков для построения AI-агентов (LangChain, LangGraph) и базовых концепций машинного обучения и глубокого обучения
- умение применять инструменты мониторинга и управления жизненным циклом ML-моделей (MLOps, CI/CD).
Будет плюсом:
- опыт работы с инструментами обработки очередей задач и сообщений (RabbitMQ, Apache Kafka)
- навыки DevOps: openShift/Kubernetes
- инженерия данных: Airflow, ETL-процессы, PLSQL и аналогичные технологии.
Условия
- комфортный современный офис: Санкт-Петербург, ул. Уральская д.1 (есть шаттл-развозка от метро)
- формат работы– офис, по согласованию гибрид
- 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 (медицинское страхование), льготное страхование для семьи
- ипотека для сотрудников
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.