Сбер

AI инженер

Middle · Офис · Москва, Россия · Английский не нужен

Навыки

  • AI-агенты
  • AI-инструменты в работе
  • Самостоятельность
  • Big Data
  • Решения на данных
  • EdTech
  • Hadoop
Ещё 12
  • HBase / Hive
  • LLM
  • Machine Learning
  • MLOps
  • NLP
  • NumPy
  • Pandas
  • Проактивность
  • Python
  • PyTorch
  • scikit-learn
  • Spark

О компании и продукте

  • 28 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
  • Мы разрабатываем инновационную платформу на основе генеративного искусственного интеллекта (GenAI), предназначенную для автоматизации создания и управления маркетинговыми кампаний. Основной целью нашего продукта является генерация персонализированных коммуникаций в автономном режиме, где мультиагентные системы самостоятельно анализируют данные аудитории, разрабатывают стратегии, создают контент и оптимизируют результаты в реальном времени.
  • Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Задачи

  • разработка и внедрение современных моделей машинного обучения для рекомендательных систем, AI-агентов и связанных AI-сервисов, включая задачи NLP, предиктивной аналитики и генеративного ИИ
  • исследование и реализация решений на базе архитектур Transformer/Attention для обработки и анализа текстовых данных, извлечения сущностей, векторизации и reasoning
  • проектирование масштабируемых MLOps-процессов для обеспечения стабильной работы моделей в продакшене
  • интеграция создаваемых решений со смежными банковскими продуктами и внешними сервисами
  • анализ больших массивов данных, выявление инсайтов и формирование data-driven рекомендаций для развития сервисов
  • ведение экспериментов по оптимизации агентов и рекомендательных моделей, мониторинг и улучшение их качества

Требования

  • не менее 3 лет в области машинного обучения, реализованные и внедренные решения
  • опыт решения задач с использование агентов и LLM, включая интеграцию и настройку AI-агентов, кастомизацию под бизнес-задачи
  • отличное владение Python, знание основных data science-библиотек (NumPy, Pandas, Scikit-learn, LangGraph), уверенное знание PyTorch, опыт написания продакшен кода
  • опыт работы с Big Data-стеком (Spark, Hadoop, Hive), умение строить и оптимизировать пайплайны обработки больших данных
  • базовые знания и опыт в области MLOps (развёртывание и управление моделями машинного обучения в продакшене)
  • сосредоточенность на результатах и развитии профессионального роста, проактивность и самостоятельность в решении задач

Будет плюсом

  • навыки работы с генеративными AI-моделями
  • опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
  • опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
  • инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

Условия

  • современный IT-офис на Кутузовском проспекте 32
  • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и 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

Паспорт вакансии

История публикации

Появилась в Вакандии27 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 25 дней назад
Среди похожихНет данных78 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 работыОфисвычитано 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
1
Посмотреть публикации и даты
  • careerОсновная публикация · дата неизвестна

Работодатель

Сбер

50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 37%

Открыть профиль компании

Безопасность

Отклик уходит на сайт источника

Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайтеrabota.sber.ru.

Признаки мошенничества
  • Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
  • Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
  • Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
  • Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.

Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.

Продолжить поиск

Похожие вакансии

Причина сходства указана на каждой карточке

  1. Почему похожа: похожая специализация · тот же грейд

    Mish

    Дата-аналитик (Middle)

    • Middle
    • Удалённо из России
    • Россия
    Подробнее