Senior · Гибрид · Москва, Россия · Английский не нужен
Навыки
AI-агенты
AI-инструменты в работе
Airflow
API (интеграции)
Nexus / Artifactory
B2C-продажи
CI/CD
Ещё 17
Docker
Hadoop
Jenkins
Kafka
Kubernetes
LLM
Микросервисы
Machine Learning
NLP
OpenShift
PostgreSQL
Prometheus
Python
RAG
Scala
Spark
SQL
О компании и продукте
13 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.
Мы разрабатываем агентские RAG-системы, которые помогают компании улучшать клиентский опыт за счёт персонализированных решений.
Задачи
ML-разработка полного цикла – помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ML, проводить эксперименты, готовить решение к выводу в продакшн
разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач
создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы (workflow-оркестрация, планирование, инструменты, memory-модули, интеграции с сервисами банка)
интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг
разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML
обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками (тестирование, логирование, мониторинг)
Требования
знание основ классического ML и NLP/LLM: классические задачи и архитектуры/подходы для их решения, метрики, процесс обучения моделей
опыт разработки и продакшен-внедрения RAG-систем, AI-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком
отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью
плюсом будет знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры: Docker/Openshift/Kubernetes/Jenkins/Prometheus/Graphana/Kafka, PostgreSQL
Что ещё может пригодиться
Hadoop, PySpark, Airflow
Scala, SQL
CI/CD (у нас Jenkins+Bitbucket+Nexus), DevOps
Условия
комфортный современный офис г.Москва, Кутузовский пр., д.32, к.1
возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка (опционально)
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
Появилась в Вакандии25 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 25 дней назад
Среди похожихНет данныху карточки не хватает полей, чтобы найти похожие
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдSeniorвычитано из текста вакансии
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
1
Посмотреть публикации и даты
careerОсновная публикация · дата неизвестна
С
Работодатель
Сбер
50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 37%