Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Сбер развивает AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в банковском контуре. Платформа помогает командам запускать агентные сценарии в промышленную среду, обеспечивать качество решений и расширять инструменты для разработки, оценки и эксплуатации агентов.
задачи
Формировать и приоритизировать бэклог платформенных инструментов для оценки качества агентов и удобства их разработки;
Развивать продуктовые направления вокруг LLM-as-a-Judge, универсальных агентов, памяти, скиллов и безопасной среды исполнения;
Развивать продуктовые возможности для команд разработки агентов: evals, наблюдаемость, эксперименты, удобство интеграции и эксплуатации;
Собирать обратную связь от внутренних команд-пользователей и переводить её в понятные требования, сценарии и критерии готовности;
Определять метрики продукта и критерии качества, полезности и зрелости платформенных функций;
Координировать delivery между разработкой, аналитикой, data-командой, инфраструктурой и пользователями платформы;
Прорабатывать гипотезы по новым инструментам и функциям, которые ускоряют создание агентов и повышают их качество в промышленном контуре;
Готовить и проводить презентации для внутренних стейкхолдеров: демонстрацию прогресса, обоснование приоритетов и защиту продуктовых решений.
требования
Опыт развития платформ или агентных сред от 3 лет;
Опыт приоритизации бэклога в условиях конкурирующих запросов от нескольких команд и балансировки discovery и delivery;
Понимание agent/LLM-ландшафта, основных паттернов построения AI-агентов и подходов к оценке их качества;
Опыт формулирования продуктовых требований, критериев приёмки и метрик для сложных технических продуктов;
Умение работать с техническими командами и превращать боли разработчиков в понятные продуктовые решения;
Опыт проведения интервью, сбора обратной связи и валидации гипотез с внутренними пользователями продукта;
Понимание жизненного цикла разработки платформенных решений и зависимости между продуктом, архитектурой и эксплуатацией;
Опыт работы в среде с высокими требованиями к надёжности, безопасности и согласованию изменений;
Знание принципов работы OpenClaw и Harness;
Опыт использования AI-инструментов в продуктовой работе: GitHub Copilot, Claude Code или подобных.
условия
Комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская;
Возможность выбрать удобный график — офис/гибрид и также работать на удалёнке три месяца в год;
Ежегодный пересмотр зарплаты;
Годовая премия;
Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
Программа адаптации и помощь руководителя на старте для Junior-позиций;
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
Льготная ипотека для каждого сотрудника;
Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров;
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера;