Posted Updated
Мы строим внутреннюю платформу на базе автономных ИИ-агентов для управления клиентским опытом (CX). Система в реальном времени анализирует экраны клиентских путей, жалобы и цифровые следы пользователей, самостоятельно находит аномалии и формирует гипотезы по улучшению продукта. Вам предстоит возглавить технологическое направление платформы: от проектирования архитектуры до внедрения готовых решений в бизнес-процессы компании.* стратегия и R&D: Лидировать направление в части ИТ и Gen AI — выявлять, быстро тестировать и оценивать перспективные сценарии применения агентов для улучшения CX на основе мировых практик и внутренних бизнес - потребностей
* ML system design: Спроектировать архитектуру мультиагентной системы (MAS), определить роли агентов (CJM-аналитик, исследователь UX/UI и тд), протоколы их взаимодействия и матрицу ответственности. Выбрать, обеспечить работу и непрерывно актуализировать инструменты машинного обучения и оркестрации
* инженерия и MLOps: Выстроить процессы регулярного переобучения моделей, версионирования, A/B-тестирования новых версий агентов и управления качеством разметки данных. Внедрить CI/CD для ML-компонентов
* продуктовая разработка модулей: Создать интерфейс внутреннего пользования, спроектировать пользовательские сценарии, ролевую модель и дашборды мониторинга здоровья самих агентов (точность предсказаний, ложные срабатывания)
* управление изменениями: Провести аудит текущих процессов работы с данными (CJM), прививать культуру data-driven decision making.* опыт: 5+ лет в коммерческой разработке (NLP/Backend/Data Science/MLE), из них 1–2 года непосредственно с LLM и агентными системами в Production
* архитектура: Умение проектировать сложные распределенные микросервисные системы и микросервисы
* стек разработки: Уверенный Python 3.12+ (asyncio, httpx, FastAPI, Pydantic). Глубокое знание фреймворков LangChain/LangGraph
* ML: Практический опыт разработки LLM-пайплайнов, проектирования и оценки RAG-систем. Знание современных методов fine-tuning (LoRA, SFT, RLHF). Практический опыт применения Computer Vision, NLP
* инфраструктура: Свободное владение Docker, Git, SQL, Bash. Понимание принципов построения CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD)
* бизнес-компетенции: Умение переводить язык метрик точности моделей на язык бизнеса (NPS, CLTV, churn rate). Опыт защиты технологических инициатив перед топ-менеджментом и привязки дорожной карты развития к P&L-подразделений
* soft skills: Максимальная самостоятельность, умение работать в условиях неопределенности. Навыки фасилитации кросс-функциональных команд (продукт, аналитика, ИТ, поддержка) и системное мышление.
будет плюсом:
* опыт настройки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD)
* опыт развёртывания и управления высоконагруженными приложениями в Kubernetes
* углубленный опыт в MLOps и автоматизации жизненного цикла моделей
* опыт масштабирования успешных сценариев на новые рынки или продукты.* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* офисный формат работы
* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* программа адаптации и помощь руководителя на старте
* 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.
See also
AI Engineering jobs by country — openings, pay and top skills →