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

Системный аналитик в команду платформы AEF.Lite — открытой версии платформы Сбера для запуска и контроля AI-агентов. Нужно исследовать инфраструктуру агентов в компаниях экосистемы, проектировать дистрибутив, интеграции и наблюдаемость, с перспективой роста в solution-архитектора.

Задачи:

• Исследовать архитектуру и инфраструктуру агентов в компаниях экосистемы: устройство агентов, места запуска, ограничения по безопасности и сети; по итогам 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: прототип, замер, решение
• Вести документацию как код (Markdown, PlantUML): требования, архитектурные решения, открытые вопросы, словарь
• Сравнивать AEF с рыночными решениями (фреймворки агентов, observability, evals) и приносить лучшие практики в продукт

Требования:

• Опыт от 3 лет в системном анализе или проектировании IT-систем; для кандидатов с глубокой экспертизой в разработке GenAI-продуктов готовы рассматривать меньший стаж
• Интеграции и архитектура данных: проектирование REST/gRPC API, асинхронный обмен сообщениями (Kafka/PubSub), разработка форматов данных (JSON/XML) и контрактов (OpenAPI/AsyncAPI)
• Архитектура LLM-приложений: понимание принципов работы генеративных моделей, умение описывать обвязку вокруг модели (промпты, парсеры, оркестратор)
• Практический опыт разработки агентов хотя бы с одним из стеков: LangChain/LangGraph, CrewAI, прямые вызовы OpenAI/Anthropic API, Model Context Protocol (MCP)
• Инфраструктура: базовое понимание контейнеризации (Docker), Kubernetes (умение читать манифесты Deployment, Service), концепции service mesh
• Моделирование и документация: владение нотациями UML/C4 для создания sequence-диаграмм, диаграмм компонентов и развертывания
• Инструменты: уверенное использование AI-ассистентов (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot) для анализа кода, генерации прототипов и подготовки технической документации

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 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
• Отсутствие строгого дресс-кода

Навыки:

• REST
• gRPC
• Kafka
• PubSub
• JSON
• XML
• OpenAPI
• AsyncAPI
• LLM
• LangChain
• LangGraph
• CrewAI
• OpenAI API
• Anthropic API
• Model Context Protocol
• Docker
• Kubernetes
• Istio
• service mesh
• OpenTelemetry
• UML
• C4
• PlantUML
• Markdown
• Claude Code
• Cursor
• GitHub Copilot
• OIDC
• Keycloak