Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Платформа AEF предназначена для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Она помогает командам запускать агентные сценарии в промышленную среду, оценивать качество решений и расширять набор инструментов для разработки и эксплуатации агентов. Внутренний продукт LLM as a Judge автоматически оценивает качество ответов агента с помощью LLM-моделей.
задачи
Собирать, анализировать и валидировать бизнес-требования к новым инициативам совместно с заказчиками и продуктовой командой;
Выстраивать коммуникацию со смежными командами, участвовать в консультациях, демонстрациях продукта и приемо-сдаточных испытаниях;
Декомпозировать бизнес-сценарии в функциональные требования и архитектурные решения для AI-моделей и ML-сервисов;
Разрабатывать технические задания на интеграцию систем, проектировать API, описывать контракты взаимодействия и нефункциональные требования;
Формализовать требования в виде детальных спецификаций на разработку;
Анализировать инциденты в продуктивной среде, классифицировать обращения как дефекты или доработки функционала, готовить задачи на устранение;
Вести базу знаний проекта по принципам Documentation as Code, писать документацию в Markdown, визуализировать процессы и архитектуры через PlantUML, поддерживать глоссарий предметной области.
требования
Навыки разработки документации: БТ, ТЗ, СТ;
Опыт проектирования REST API и написания схем по спецификации Swagger/OpenAPI;
Понимание форматов обмена данными JSON/XML;
Знание диаграмм последовательности и состояний;
Понимание моделей данных и базовые знания работы очередей Kafka, MQ;
Уверенное использование AI-ассистентов Claude Code, Codex;
Будет плюсом опыт написания схем JSON/XML.
условия
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
Программа адаптации и помощь руководителя на старте для Junior-позиций;
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
Льготная ипотека для каждого сотрудника;
Бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера;
Комфортный современный офис рядом с метро «Кутузовская»;