18 авг

ml инженер банковских продуктов

ориентир по рынку
вакансия зп не указана
в среднем 205 446 ₽
Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансией

подготовьтесь к отклику

ai-инструменты

Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме

описание

Сбер создаёт и развивает ML-решения и AI-агентов для банковских продуктов, которыми пользуются юридические лица. Роль связана с разработкой агентов, интеграцией моделей и данных и выводом решений в промышленную эксплуатацию.

задачи

  • 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.

требования

  • 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.

условия

  • Удобный офис в Питере на ул. Уральской, дом 1, шаттлы от метро;
  • Гибридный формат работы;
  • Регулярный пересмотр заработной платы и возможность получения годовой премии;
  • Доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета;
  • Программа адаптации и поддержка наставника на первых этапах работы;
  • Расширенная медицинская страховка и выгодные условия страхования для членов семьи;
  • Ипотечные программы для сотрудников;
  • Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
  • Вознаграждения за рекомендации кандидатов.

Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайтесь: это мошенничество.

Про зарплаты

Анонимные данные по зарплатам и грейдам.
Можно сверить вилку с рынком.

Посмотреть зарплаты

Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайтесь: это мошенничество.