ml инженер LLM-агентов

Центр практического ИИ — подразделение Сбера, занимающееся сложными AI-проектами на стыке прикладных исследований, инженерии и бизнес-внедрения. Фокус команды — прикладные LLM-агенты, копилоты и агентные системы для автоматизации бизнес-процессов.

• Вести технический стрим по разработке LLM-агентов, копилотов и агентных систем: определять приоритеты, распределять зоны ответственности, управлять зависимостями и отвечать за совокупный технический результат команды;
• Переводить бизнес-задачи в техническую стратегию: определять целевую архитектуру, критерии успеха, этапы реализации и основные риски, принимать ключевые решения с учетом качества, скорости, стоимости и сложности эксплуатации;
• Проектировать архитектуру агентных систем: работу с инструментами и базами знаний, интеграции с внутренними системами, управление состоянием, обработку ошибок и контроль качества результата;
• Выстраивать процесс разработки и оценки качества LLM-решений: определять необходимые данные и тестовые сценарии, стандарты evals и критерии готовности, совместно со смежными командами доводить решения до промышленной эксплуатации;
• Участвовать в разработке критичных компонентов, проводить design/code review, разбирать сложные технические проблемы, снимать блокеры и задавать инженерную планку команды;
• Находить повторяющиеся паттерны и превращать их в переиспользуемые компоненты, внутренние фреймворки, стандарты и инженерные практики;
• Развивать команду: давать содержательную обратную связь, помогать инженерам расти, участвовать в постановке целей, найме и онбординге.

• От 6 лет коммерческого опыта разработки и внедрения ML/NLP-решений;
• От 3 лет опыта руководства командой ML/LLM-инженеров или техническим стримом с ответственностью за совокупный результат, организацию работы и развитие инженеров;
• Глубокий практический опыт разработки и внедрения LLM-агентов, RAG-систем или других решений на базе LLM;
• Умение спроектировать LLM-систему целиком: от пользовательского сценария, данных и агентной логики до системы оценки качества, бэкенд-архитектуры, интеграций, мониторинга и эксплуатации;
• Опыт самостоятельного принятия архитектурных решений и умение объяснять компромиссы между качеством, скоростью, стоимостью, надежностью и сложностью поддержки;
• Уверенное владение Python, сильный опыт разработки бэкенда и создания production-grade ML/LLM-сервисов;
• Опыт организации инженерной работы: определения приоритетов, декомпозиции задач, планирования, проведения design/code review, управления техническими зависимостями, рисками и качеством реализации;
• Опыт развития инженеров: проведения регулярной обратной связи, менторинга, постановки целей, повышения технической самостоятельности, найма и онбординга;
• Умение работать с заказчиками и продуктовыми командами: формализовывать неопределенные бизнес-задачи, согласовывать требования, приоритеты и критерии результата, управлять ожиданиями и аргументировать техническую позицию;
• Опыт внедрения и эксплуатации ML/LLM-решений в корпоративном контуре с учетом требований безопасности, доступов, мониторинга, SLA и ограничений production-среды;
• Будет плюсом опыт построения или масштабирования команды либо технического стрима, выстраивания процессов найма и онбординга инженеров, создания переиспользуемых компонентов, внутренних инструментов и фреймворков для разработки LLM-решений, разработки голосовых агентов и real-time-систем.

• Комфортный современный офис в Москве рядом с метро Кутузовская;
• Возможность выбрать офисный или гибридный график с посещением офиса не менее 3 дней в неделю;
• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
• 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.