ai engineer

Команда занимается развитием искусственного интеллекта в направлении автокредитования и сопутствующих сервисов для автомобилистов. Продукт представляет собой интеллектуальную платформу, которая встраивается в клиентский путь при покупке автомобиля в кредит, оформлении сервисов, записи на техническое обслуживание и подборе транспортного средства.

• Участвовать во всех этапах жизненного цикла: от формулирования гипотез и прототипирования до промышленной эксплуатации и мониторинга.
• Переводить продуктовые идеи по интеграции сервисов искусственного интеллекта в существующую инфраструктуру в инженерные решения с оценкой сроков и стоимости.
• Принимать ключевые архитектурные и технологические решения.
• Проектировать бэкенд-архитектуру, API, потоки данных, механизмы масштабирования и пайплайны внедрения.
• Контролировать техническое качество, долговечность решений и расходы на искусственный интеллект.
• Разрабатывать и внедрять методики оценки систем поиска с дополнением и агентов искусственного интеллекта.
• Организовывать сквозные пайплайны данных: сбор, нормализацию, индексацию, поиск и мониторинг.
• Проводить код-ревью, развивать инженерную культуру, стандарты и экспертизу внутри команды.

• Опыт разработки агентов на LangChain, LangGraph, MS AutoGen и сервисов на asyncio, FastAPI, Flask.
• Понимание и применение методов: вызов функций, структурированный вывод, инженерия контекста.
• Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, ChromaDB, FAISS) при проектировании систем поиска с дополнением и с реляционными базами данных (MySQL, PostgreSQL).
• Опыт работы с платформами LangFuse, MLflow, Phoenix.
• Понимание подходов к оценке систем больших языковых моделей (оффлайн-метрики, оценка людьми, использование моделей для оценки, А/Б тестирование).
• Базовое понимание Docker и Kubernetes.
• Опыт внедрения и адаптации функций больших языковых моделей в продуктовую среду, навыки интеграции сервисов, сбора и анализа данных, мониторинга качества решений.
• Опыт управления техническими командами и формирования технологической стратегии.
• Умение объяснять сложное простыми словами и выстраивать взаимодействие в команде.
• Будет плюсом опыт работы ML-инженером, Data Scientist или бэкенд-разработчиком, интеграция сервисов через gRPC, опыт работы с OCR, Prometheus, Grafana, опыт локального запуска больших языковых моделей и open-source моделей, знание современных моделей (ASR, TTS, мультимодальные модели), опыт построения систем поиска с дополнением с продвинутыми стратегиями поиска.

• Белая заработная плата (оклад и премии).
• Профессиональный и карьерный рост.
• Возможность профильного обучения.
• ДМС и страхование от несчастных случаев.
• Корпоративные мероприятия.
• Программа льготного кредитования в Сбербанке.
• Льготная ипотека.
• Корпоративная пенсионная программа.
• Бесплатная подписка «Сберпрайм+».