Summary
Develops and deploys AI agents and RAG systems to personalize banking services, working with NLP pipelines, vector stores, and high-load production environments in Python.
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.
Ждем именно тебя!
**Про нас:**
Мы разрабатываем агентские RAG-системы, которые помогают компании улучшать клиентский опыт за счёт персонализированных решений.
У нас уже есть рабочий продукт, работающий в проде и приносящий пользу. Сейчас команда активно работает над новыми применениями технологии и улучшает качество уже в рабочих направлениях.* 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).* 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* комфортный современный офис
* 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.