Senior ML Engineer (Agentic AI)

Навыки

• AI-агенты
• aiohttp / asyncio
• CI/CD
• Отладка и поиск ошибок
• Docker
• EdTech
• Дообучение моделей

О компании и продукте

• Senior ML Engineer (Agentic AI)
• 29 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист
• Мы – команда, отвечающая в Сбере за направление алгоритмической торговли на финансовых рынках. Наши основные продукты – платформа автоматизированного трейдинга и работающие на ней высокочастотные торговые стратегии. В нашей системе используются принципы мягкого реального времени и паттерны реактивного программирования.

Задачи

• проектировать и внедрять конвейеры валидации качества кода: mutation testing, статический анализ, код-ревью, генерация тесто, обнаружение регрессий
• разрабатывать технических агентов (SL2/SL3) для автоматизации поддержки PROD
• строить агентов-ассистентов на базе LLM (Claude Code, Gemini CLI, Qwen Code CLI) с интеграцией в пайплайны CI/CD
• внедрять мультиагентные системы на LangGraph, AutoGen, DSPy: оркестрация, коммуникация, трассировка
• выстраивать систему оценки качества агентов: DeepEval, RAGAS, кастомные метрики (tool accuracy, task success rate)
• проектировать RAG-пайплайны: Qdrant/Weaviate, embedding-модели, hybrid search, AutoRAG для автооптимизации retrieval
• Мы ожидаем, что ты имеешь
• экспертный уровень Python: asyncio, типизация (MyPy strict), pandas/numpy, pytest
• опыт работы с мультиагентными фреймворками: LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen
• практический опыт с Claude Code, Gemini CLI или Qwen Code CLI: написание агентов, интеграция в workflow
• понимание NLP и архитектуры LLM: transformers, attention, fine-tuning (LoRA/QLoRA), prompt engineering
• или DSPy (минимум 2 из перечисленных)
• системы трассировки и observability: LangSmith, LangFuse или Arize Phoenix — отладка и мониторинг агентных цепочек
• метрики и оценка ML-систем: от классических (precision/recall/ROC-AUC) до агентских (pass@k, tool accuracy, hallucination rate)

Будет плюсом

• опыт с AutoML-фреймворками: AutoGluon, H2O AutoML, FLAML: автоматический подбор моделей и гиперпараметров
• AutoRAG и оценка RAG: RAGAS, AutoRAG (Marker), A/B-тестирование retrieval-стратегий
• опыт контейнеризации ML-сервисов: Docker, Kubernetes, Helm
• участие в open-source проектах по теме NLP/мультиагентов
• инструменты валидации кода: mutation testing (Cosmic Ray/mutmut), линтеры (Ruff), анализаторы безопасности (Bandit)
• Vector DB: Qdrant, Weaviate или Chroma: проектирование схемы, фильтрация, performance-тюнинг
• Работа в Сбере – это
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации

Условия

• гибридный график
• современный офис на Вавилова, 19 с собственным паркингом, столовой, кафетериями, зонами отдыха и спортзалом
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• льготная ипотека и кредитование от Сбера
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

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.