AI инженер (Финансы)

Навыки

• AI-агенты
• Алгоритмы и структуры данных
• API (интеграции)
• Confluence
• Data Quality
• EdTech
• FastAPI

О компании и продукте

• 07 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• Наша команда занимается внедрением AI в процессы Банка в кооперации с коллегами из Казначейства. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл агента - от сбора требований до внедрения решения в бизнес-процессы.
• Мы ищем сильного Middle Python-разработчика/AI-Engineer для создания и развития AI-агентов и интеллектуальных сервисов на базе LLM.

Задачи

• разработка и вывод в продакшн AI-агентов на базе LLM с использованием LangChain, LangGraph
• Формирование и проверка гипотез
• интеграция решений с API, базами данных и внутренними сервисами
• разработка backend-логики и сервисов под агентские решения
• взаимодействие с заказчиками и смежными командами
• поддержка и развитие существующих решений, контроль качества данных и результатов работы агентские решений

Требования

• релевантный опыт работы от 2 лет (в ML/AI/back-end направлении)
• высшее образование по одному из направлений: «Математика», «Физика», «ПМИ», «ПИ», «Мат. методы в экономике»
• уверенный Python и опыт написания промышленного кода
• знание ООП, структур данных и архитектурных подходов
• опыт разработки backend-сервисов и использования API
• опыт работы с фреймворками FastAPI / Flask / аналогами
• опыт разработки AI-агентов или LLM-приложений, знание LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов
• опыт работы с RAG: пайплайны, векторные базы данных (FAISS/Chroma/Qdrant)
• опыт с open-source LLM (GigaChat, Llama, Mistral, Qwen и др.)
• понимание полного цикла AI-проекта: от гипотезы до продакшна и мониторинга

Будет плюсом

• опыт работы с высоконагруженными сервисами, умение оценивать риски и ограничения различных подходов к выполнению задач
• навыки работы с git, Jira, Confluence
• имеешь понимание основных алгоритмов классического ML (Лин/Лог регрессия, деревья решений, ансамбли), знаешь базу по DL (основные архитектуры для различных задач, тонкости обучения)

Условия

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
• 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

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.