Lead AI Engineer (AI-агенты)
Summary
Build AI agents for Sber's corporate sales division, from architecture and coding through production deployment and ongoing improvement. Work with Python, LangChain/LangGraph, Kafka, and microservices to embed AI into sales workflows, lead a team, and demonstrate measurable business impact.
Наш департамент отвечает за развитие корпоративных продаж в сегменте крупного, крупнейшего и среднего бизнеса. Внутри департамента работает AI-команда — мы строим AI-агентов и LLM-приложения, которые встраиваются прямо в рабочие процессы продаж и делают их эффективнее.
Коротко о том, кто мы:
№1 по AI-эффекту среди команд крупного инвестиционного бизнеса
№1 по эффекту от Gen-AI
Первыми внедрили промышленный AutoML и сбор продуктовых метрик по AI в КИБе
Наши агенты живут в проме и приносят измеримый эффект.
Обязанности
Чем предстоит заниматься:
- end-to-end-разработка AI-агентов — от архитектуры и первой строчки кода до вывода в production и поддержки.
- развитие уже работающих агентов: делать их умнее, быстрее и надёжнее.
- решать сложные инженерные задачи — параллельные и асинхронные процессы, оркестрация множества агентов, работа под нагрузкой.
- интеграция с внешними системами через Kafka, REST API, gRPC, WS и другие протоколы.
- подготовка релизов: документация, демо, вывод решений в промышленную эксплуатацию.
- работа в связке с бизнесом, архитекторами и продуктовыми командами — и видимый эффект от своей работы.
- формировать команду.
Требования
Что мы ждём:
- опыт как ML-инженера, DS, MLOps или Python-Backend-разработчика в AI.
- успешный опыт создания промышленных AI-агентов.
- уверенную промышленную разработку на Python: ООП, паттерны проектирования, микросервисы.
- работу с фреймворками для AI-агентов (LangChain / LangGraph) и базовое понимание ML/DL.
- опыт управления и формирования команды.
Будет плюсом:
- опыт с большими данными и распределёнными хранилищами (Hadoop).
- распределённые очереди и потоковая обработка (Celery, TaskIQ, RabbitMQ, Kafka).
- высоконагруженные геораспределённые системы, OpenShift / Kubernetes.
- навыки в инженерии данных.
Условия
Что мы предлагаем:
- современный комфортный офис возле метро Кутузовская.
- гибридный формат работы.
- ежегодный пересмотр заработной платы и возможность получения годовой премии.
- доступ к корпоративному спортзалу и зонам отдыха.
- более 400 образовательных курсов СберУниверситета для профессионального и карьерного роста.
- расширенная медицинская страховка, льготное страхование членов семьи и участие в корпоративной пенсионной программе.
- специальные условия по ипотеке, скидка составляет треть от текущей ключевой ставки Центробанка.
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.
- возможность получить вознаграждение за рекомендации друзей в нашу команду.