Опубликовано 2 дня назад

Системный аналитик AEF.Lite (GenAI, AI-агенты) в ПАО Сбербанк Москва

в офис

не указана

Сопроводительное письмо под эту вакансию

Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.

Системный аналитик в команду платформы AEF (Agent Execution Framework) Сбера, с потенциалом роста в solution-архитектора. Задача — проектировать дистрибутив AEF.Lite, интеграции и наблюдаемость AI-агентов для компаний экосистемы.

Задачи:

Исследовать архитектуру и инфраструктуру агентов в компаниях экосистемы и проектировать схему подключения к AEF
Проектировать дистрибутив AEF.Lite: состав компонентов, их взаимодействие, установка и обновление, замена банковских сервисов open-source аналогами (OIDC/Keycloak, Kubernetes, Istio)
Проектировать сбор и передачу трейсов и метрик агентов: OpenTelemetry, access-логи окружения, Kafka-контракты, модель данных, обезличивание
Проектировать API и контракты интеграций, описывать нефункциональные требования: надёжность, поведение при недоступности каналов, безопасность, объёмы
Декомпозировать бизнес-сценарии в требования и архитектуру AI-решений, задавать критерии качества и безопасности агентов (guardrails, evals)
Быстро проверять архитектурные гипотезы на стенде вместе с разработкой и DevOps
Вести документацию как код (Markdown, PlantUML): требования, архитектурные решения, открытые вопросы, словарь
Сравнивать AEF с рыночными решениями и приносить лучшие практики в продукт

Требования:

Опыт системного анализа от 3 лет (при сильной практике в GenAI рассмотрят меньший стаж)
Опыт проектирования интеграций: REST/gRPC, асинхронный обмен (Kafka или аналоги), форматы и контракты данных
Понимание работы LLM и агентов: agent loop, tool calling, контекст и память, RAG, мультиагентные паттерны
Практика хотя бы с одним фреймворком или API для агентов: LangChain/LangGraph, CrewAI, OpenAI или Anthropic API, MCP
Базовое понимание облачной инфраструктуры: контейнеры, Kubernetes, service mesh, умение читать манифесты и схемы развёртывания
Понимание рисков GenAI: утечки данных и ПДн, prompt injection, контроль доступа, аудит
Навык моделирования: sequence-диаграммы, диаграммы компонентов и развёртывания (UML, C4)
Ежедневная работа с AI-инструментами: Claude Code, Cursor или GitHub Copilot

Условия:

Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Возможность выбрать удобный график — офис/гибрид
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета
Программа адаптации и помощь руководителя на старте
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
Отсутствие строгого дресс-кода