ml engineer банковских продуктов

Сбер создаёт и развивает ML-решения и AI-агентов для банковских продуктов, которыми пользуются юридические лица. Команда разрабатывает агентов, интегрирует модели и данные и выводит решения в промышленную эксплуатацию.

• Проектировать и разрабатывать AI-агентов: реализовывать сценарии, оркестрацию, tool calling и интеграции с внутренними сервисами;
• Превращать прототипы и модели Data Science в надёжные промышленные решения: упаковывать, встраивать в сервисы и пайплайны, версионировать и сопровождать;
• Разрабатывать на Python сервисы, библиотеки и пайплайны, писать автотесты и участвовать в код-ревью;
• Проектировать, строить и сопровождать витрины данных для ML-моделей и агентов;
• Обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи;
• Обеспечивать качество и наблюдаемость решений: логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных.

• Опыт промышленной разработки на Python от 2 лет;
• Умение писать поддерживаемый код: типизация, тестирование, обработка ошибок, логирование и работа с зависимостями;
• Уверенное владение SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с большими наборами данных;
• Опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных;
• Опыт вывода сервисов, моделей или продуктов на основе данных в промышленную эксплуатацию;
• Понимание принципов работы AI-агентов: оркестрация, tool calling, управление состоянием и интеграция с API;
• Понимание жизненного цикла ML-модели — от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления;
• Будет плюсом опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора, опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами, опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах, опыт работы с Kafka и событийными архитектурами, знание Docker, CI/CD и Kubernetes, практический опыт работы с Hadoop и Spark, опыт внедрения ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре, опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте.

• Офис рядом с метро «Кутузовская»;
• Формат работы — офис/гибрид;
• Ежегодный пересмотр зарплаты 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 троих близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.