О проекте и команде: Мы строим высоконагруженные интеграционные шины, которые позволяют внутренним командам банка использовать ИИ для автоматизации процессов, анализа данных и создания новых клиентских продуктов. Сейчас мы находимся в фазе масштабирования: переходим на Spec-Driven Development (SDD), где спецификация является единственным источником истины, и внедряем практики Docs-as-Code. Обязанности проектирование архитектуры интеграции LLM: Разработка сквозных схем взаимодействия с внешними и он-прем моделями (RAG-конвейеры, векторные базы знаний, оркестрация вызовов через LangChain/LangGraph или аналоги) создание исполняемых спецификаций (SDD): Написание точных структурированных спецификаций (OpenAPI, AsyncAPI, JSON Schema), которые служат входными данными для генерации кода и автотестов. Вы будете проектировать контракты так, чтобы разработчики получали готовую реализацию логики вызова модели аналитика качества ответов моделей: Проектирование метрик оценки (L-Eval), разработка пайплайнов A/B тестирования промптов и версий моделей, анализ смещений (bias) и галлюцинаций на уровне бизнес-процессов data-driven проектирование: Глубокий анализ сырых данных, написание сложных SQL-запросов к Greenplum/ClickHouse/Hadoop для подготовки датасетов дообучения (fine-tuning) и формирования контекста для RAG прототипирование мостов между бизнесом и ML: Создание MVP-сервисов-оберток вокруг моделей, описание требований к предиктивным сервисам и перевод математических ограничений data scientist-ов на язык банковских бизнес-правил менторство и развитие практик: Обучение младших аналитиков работе со стеком GenAI, внедрение инструментов AI-assisted аналитики внутри команды и проведение ревью архитектурных решений смежных команд Требования опыт работы системным аналитиком от 5 лет экспертное знание протоколов REST/gRPC/Kafka и форматов JSON/XML/XSD. понимание микросервисной архитектуры уверенное владение SQL практический опыт описания API через OpenAPI/AsyncAPI и ведения документации как кода (Markdown, Git, CI/CD для проверки актуальности артефактов) владение BPMN, UML желателен опыт использования AI-ассистентов в аналитике (например, автоматическая генерация маппингов, проверка консистентности ТЗ) Условия комфортный, современный офис м. Кутузовская возможность выбрать удобный график – офис/гибрид 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 Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. корпоративная пенсионная программа отсутствие строгого дресс-кода
Похожие вакансии