Middle · Гибрид · Москва, Россия · Английский не нужен
Навыки
AI-агенты
AI-инструменты в работе
API (интеграции)
Проектирование архитектуры
Самостоятельность
B2B-продажи
Креативы
Ещё 8
Продуктовое мышление
EdTech
LLM
Инференс LLM
Machine Learning
Прототипирование
Python
RAG
О компании и продукте
19 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
Мы создаем AI-продукты, которые трансформируют работу маркетинга: от анализа исследований и клиентских инсайтов до интеллектуального копайлота, помогающего маркетологам работать с данными, документами, контентом и креативами.
Если вам интересно не просто подключать LLM по API, а понимать, как устроены современные AI-системы, проектировать их архитектуру и превращать возможности моделей в работающие продукты, — присоединяйтесь к нашей команде.
Задачи
разрабатывать AI-сервисы: от прототипа и выбора подхода до интеграции в существующий технологический ландшафт
проектировать взаимодействие LLM с инструментами, данными, API и другими сервисами
развивать AI-копайлота для маркетинга: работу с документами и презентациями, генерацию контента, поиск и анализ информации
исследовать новые LLM, существующие фреймворки и инструменты и определять, где они могут дать практический эффект в продукте
проектировать подходы к оценке качества AI-систем, проводить эксперименты и улучшать решения на основе результатов
участвовать в проектировании архитектуры AI-продуктов и агентных систем на базе современных LLM
Требования
высшее образование
опыт разработки на Python и опыт промышленной разработки AI/ML-систем от 3х лет
глубокое понимание того, как устроены современные LLM-системы: inference, context management, tool/function calling, structured output, caching, embeddings, RAG и agentic workflows
хорошее понимание system design: архитектуры современных приложений и сервисов, интеграционных паттернов, API, очередей, хранилищ, кэширования и подходов к построению систем
практический опыт создания продуктов и сервисов на базе LLM
опыт интеграции LLM в существующие системы и работы с внешними и внутренними API
опыт работы с векторным поиском и базами данных (Elastic, Chroma, Weaviate или аналоги)
навыки работы с LLM serving engines (vLLM, ollama, sglang)
понимание подходов к evaluation LLM-систем и способность превращать субъективное «работает хорошо» в измеримые критерии качества
особенно важно продуктовое мышление: способность работать с разного уровня проработки требованиями, самостоятельно прорабатывать детали решения, предлагать варианты реализации, быстро проверять гипотезы и вместе с владельцем продукта находить объективные критерии качества AI-продукта
Будет плюсом
опыт создания AI-ассистентов, копайлотов или агентных систем для B2B/enterprise-сценариев
опыт работы с LangGraph, LangChain, LlamaFactory, Unsloth или аналогичными инструментами
понимание маркетинговых процессов и задач маркетинга
публикации, open-source или собственные AI-проекты
Условия
гибридный формат работу, офис на Кутузовском д.32
ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
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
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
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии26 дней
Перепубликации1 разпубликаций всего: 2
Проверяли на источникеВидели 16 дней назад
Среди похожихНет данных105 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдMiddleвыведено из другого признака
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплатане указана
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки нет вовсе
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
Тип источника
Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций
2
Посмотреть публикации и даты
careerОсновная публикация · дата неизвестна
careerПовторная публикация · дата неизвестна
С
Работодатель
Сбер
50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 37%