Обязанности:
Мы — команда в Департаменте маркетинга Сбера. Мы строим ИИ-агентов на базе LLM, совмещая скорость стартапа с масштабом большой компании: у нас есть доступ к огромным массивам данных, серьёзная инфраструктура и свобода выбирать лучшие инструменты под задачу. Наши агентные направления Вы будете развивать ключевое направление департамента — создавать агентные системы двух типов: Внутренние продукты для сотрудников. Автоматизация рабочих процессов внутри банка. Например, агенты, которые по текстовому брифу генерируют готовую структуру веб-страниц с контентом и изображениями, экономя время маркетинговых команд. Внешние интерфейсы для клиентов. Диалоговые ассистенты на публичных ресурсах. Ваш код будет напрямую взаимодействовать с миллионами пользователей сайта Сбербанка, помогая им получать ответы через GigaChat, поиск по базам знаний (RAG) и систему скиллов. Наш главный продукт сегодня — backend AI-ассистента на сайте банка. Это сложная система оркестрации диалогов на LangGraph. Сейчас мы собираем современный агентный стек с нуля (LangGraph, RAG, function calling). Чем предстоит заниматься: развивать и рефакторить оркестрацию агентов на LangGraph разрабатывать скиллы и инструменты (tools) для агента интегрировать LLM (писать и оптимизировать system/user-промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, настраивать параметры моделей) подключать внешние системы (HTTP API, Kafka, поисковые движки) строить RAG-пайплайн покрывать код unit-тестами участвовать в проектировании архитектуры агентских систем. Мы ожидаем: опыт разработки AI агентов от 1 года опыт разработки python от 3 лет опыт с веб-фреймворками (FastAPI и/или aiohttp) и проектировали REST API; опыт работы с WebSocket/SSE для real-time коммуникаций. опыт интеграции LLM через API (GigaChat, аналоги) опыт с LangGraph/LangChain или похожими оркестраторами агентов опыт с PostgreSQL (проектирование схем, миграции, транзакции) и асинхронным доступом к БД умеете доводить LLM-фичи до стабильной работы в проде. Будет плюсом: опыт работы с AEF опыт с RAG опыт с Kafka и событийными интеграциями опыт работы с Docker / Kubernetes, Helm, CI/CD пайплайнами. Мы предлагаем: гибридный формат работы (2-3 дня в офисе) годовой бонус и ежегодный пересмотр расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.Похожие вакансии
Senior ML-инженер (LLM / AI-агенты)
Договорная
Москва. Станции метро: Кутузовская, Деловой центр
СБЕР
ML-инженер (AI-агенты и компьютерное зрение)
Договорная
Москва. Станции метро: Кутузовская, Деловой центр
СБЕР
Руководитель команды ML разработки (AI-агенты)
Договорная
Москва. Станции метро: Кутузовская, Деловой центр
СБЕР