Сегодня практически во всех процессах Сбера используются AI-решения: модели искусственного интеллекта, применения LLM и AI-агенты, которые помогают принимать бизнес-решения и предоставлять клиентам уникальные сервисы. Чтобы управлять жизненным циклом всех этих AI-решений, был создан продукт "Библиотека AI-решений". Каждое AI-решение, используемое в Сбере, еще на этапе возникновения идеи регистрируется в "Библиотеке AI-решений" и далее обрастает всевозможной информацией, перемещаясь по стадиям жизненного цикла. На текущий момент "Библиотека AI-решений" содержит в себе знания о десятках тысяч сущностей, которые когда-либо использовались, используются сейчас или только планируются к внедрению. Мы знаем кто и когда их разработал, с применением каких методов машинного обучения, на каких данных, как они используются в бизнес-процессе, мониторим их качество посредством регулярного запуска валидационных тестов и многое-многое другое. Наши фокусные задачи: - управление модельным риском (риском принятия AI-решением неверного решения) - оркестрация MLOps процессом Сбера, в т.ч. за счет интеграции с задействованными системами - участие в процессе внедрения AI-агентов - формирование управленческой отчетности, в т.ч. для членов Правления - повышение степени переиспользования готовых решений и сокращение общего T2M моделей (направление "knowledge sharing") - повышение финансового эффекта от применения Моделей и Агентов. Обязанности участие в совместно с solution-архитектором разработка архитектуры системы подробные декомпозиция и оценка задач вместе с командой и лидом работа с junior-разработчиком в качестве наставника сode review с пристрастием - нам нужен действительно качественный, читаемый и поддерживаемый код разработка новой функциональности, написание новых микросервисов рефакторинг существующего Java кода путем выноса в новые микросервисы рефакторинг ранее написанного кода (рефакторинг как в процессе внедрения новых фич, так и отдельные задачи по рефакторингу) написание Unit и интеграционных (авто) тестов определение и поддержка технологических стандартов Java-разработки исправление ошибок, диагностика проблем на production участие во всех командных мероприятиях (daily, груминг, планирование, ретро). Требования высокий уровень знаний Java и базовых фреймворков (опыт разработки на языке 3+ года) хороший уровень знания SQL паттерны проектирования умение работать с Git (знание что такое rebase, merge, squash, ...) уметь работать с Linux (базове команды типа tail, less, vi, cd, ...) знание Docker и Kubernetes на уровне понимания операторов и как оно все работает опыт разработки микросервисов обязательное использование в своей работе LLM - на уровне написания кода, проектирования, рефакторинга и написания тестов. Условия возможность влиять на интерфейс / архитектуру приложения и используемые технологии возможность сразу увидеть результаты своей работы - каждые 2 недели выводим релиз и собираем обратную связь с пользователей регулярные митапы по коду, архитектуре и технологиям широкие возможности по внешнему обучению: Корпоративный университет Сбербанка, платформа «Виртуальная школа», дополнительное обучение по выбору, участие в конференциях отсутствие токсичности внутри команды возможность увеличения оклада по результатам работы (до 30% в год) смешанный режим работы - в офисе собираемся 1 раз в неделю, по вторникам, остальное время удаленно (по желанию можно и 100% в офисе) возможность до 3 месяцев работать удаленно из любой точки ДМС после испытательного срока.
Похожие вакансии