Senior · Гибрид · Москва, Россия · Английский не нужен
Навыки
AI-агенты
AI-инструменты в работе
API (интеграции)
ArgoCD / Flux
Bash / shell
CI/CD
Docker
Ещё 17
FastAPI
Flask
Git
GitHub Actions
GitLab CI
Kubernetes
Инференс LLM
Мессенджеры
Микросервисы
Machine Learning
NLP
Мониторинг и observability
OpenShift
Prometheus
Python
RAG
Статистика
О компании и продукте
Вакансия Senior ML Engineer (ИИ-агенты для бизнеса) в г Москва | Сбер. Senior ML Engineer (ИИ-агенты для бизнеса). 06 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Дата-сайентист. Центр практического искусственного интеллекта занимается разработкой и внедрением высокотехнологичных AI-инструментов. Задачи берутся из повседневной практики бизнеса. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в мессенджере, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры
Задачи
разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP/мультимодальные 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)
участвовать в формировании и проверке гипотез для улучшения качества моделей и пайплайнов
интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг
адаптировать и внедрять результаты исследований в прикладные решения
разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML
обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками (тестирование, логирование, мониторинг)
участвовать в выборе и настройке инфраструктуры для инференса и обучения
Требования
опыт разработки и продакшен-внедрения ML-сервисов от 3х лет
уверенные технические навыки
глубокие знания NLP и уверенная база в классическом ML
опыт разработки RAG-систем, ML-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком
отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью
опыт работы с мультиагентными фреймворками (LangGraph, LlamaIndex или другие)
уверенное владение инструментами разработки и инфраструктуры: bash, Docker/Openshift/Kubernetes, Git
опыт упаковки моделей в сервисы и интерфейсы (FastAPI, Flask, Tornado
AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием
Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Вы будете
Будет плюсом
UI-фреймворки типа StreamLit/ChainLit)
понимание технологий инференса и обучения больших моделей (vLLM, DeepSpeed, Accelerate)
опыт интеграции генеративных моделей в реальные бизнес-процессы
знание CI/CD для ML/infra (GitLab CI/GitHub Actions/ArgoCD)
навыки профилирования, оптимизации и мониторинга систем в проде (Prometheus/Grafana/OpenTelemetry)
понимание MLOps-паттернов: feature store, model registry, rollout/rollback стратегий
опыт работы с мультимодальными моделями (Vision/Audio LLMs)
опыт распределённого обучения и оптимизации больших моделей
Условия
комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
офисный формат работы (возможно обсудить гибрид после исп.срока)
ежегодный пересмотр зарплаты 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
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели сегодня
Среди похожихНет данных166 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
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%