ai engineer клиентского опыта

Сбер строит внутреннюю платформу на базе автономных ИИ-агентов для управления клиентским опытом. Система в реальном времени анализирует экраны клиентских путей, жалобы и цифровые следы пользователей, находит аномалии и формирует гипотезы по улучшению продукта.

• Лидировать направление в части ИТ и Gen AI, выявлять, тестировать и оценивать сценарии применения агентов для улучшения клиентского опыта;
• Проектировать архитектуру мультиагентной системы, определять роли агентов, протоколы их взаимодействия и матрицу ответственности;
• Выбирать, обеспечивать работу и актуализировать инструменты машинного обучения и оркестрации;
• Выстраивать процессы переобучения моделей, версионирования, A/B-тестирования версий агентов и управления качеством разметки данных;
• Внедрять CI/CD для ML-компонентов;
• Создавать интерфейс для внутреннего использования;
• Проектировать пользовательские сценарии, ролевую модель и дашборды мониторинга состояния агентов;
• Проводить аудит текущих процессов работы с данными;
• Прививать культуру принятия решений на основе данных.

• 5+ Лет коммерческой разработки в NLP, бэкенде, Data Science или MLE;
• 1–2 Года непосредственной работы с LLM и агентными системами в Production;
• Умение проектировать сложные распределённые микросервисные системы;
• Уверенное владение Python 3.12+, asyncio, httpx, FastAPI и Pydantic;
• Глубокое знание LangChain и LangGraph;
• Практический опыт разработки LLM-пайплайнов, проектирования и оценки RAG-систем;
• Знание методов дообучения моделей LoRA, SFT и RLHF;
• Практический опыт применения Computer Vision и NLP;
• Свободное владение Docker, Git, SQL и Bash;
• Понимание принципов построения CI/CD-пайплайнов;
• Умение переводить метрики точности моделей на язык бизнеса;
• Опыт защиты технологических инициатив перед топ-менеджментом;
• Опыт привязки дорожной карты развития к P&L подразделений;
• Максимальная самостоятельность и умение работать в условиях неопределённости;
• Навыки фасилитации кросс-функциональных команд и системное мышление;
• Будет плюсом опыт настройки CI/CD-пайплайнов, опыт развёртывания и управления высоконагруженными приложениями в Kubernetes, углублённый опыт в MLOps и автоматизации жизненного цикла моделей, опыт масштабирования успешных сценариев на новые рынки или продукты.

• Офис рядом с метро «Кутузовская»;
• Ежегодный пересмотр зарплаты;
• Квартальная и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте;
• Расширенный ДМС;
• Льготное страхование для семьи;
• Корпоративная пенсионная программа;
• Льготный 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.