Опубликовано 2 дня назад
Backend разработчик AI моделей (LangChain, LangGraph, Python) в Сбер2B Москва
Сопроводительное письмо под эту вакансию
Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.
Сбер2В — система бизнес-сервисов под единым управлением. Вместе мы решаем комплексные задачи государства, бизнеса и регионов с помощью аналитики больших данных, искуственного интеллекта, автоматизации и ЭДО.
Мы в цифрах:
• 50+ собственных решений
• 1,2 млн клиентов малого бизнеса
• 40+ отраслей используют наши продукты
• 2,5 тыс. клиентов крупного бизнеса и госсектора
Наши технологии (аналитика больших данных, машинное обучения, визуализация) помогают бизнесу расти, а регионам — развиваться.
Чем предстоит заниматься:
- Работать по ML-задачам в рамках заданной архитектуры: реализация
экспериментальных прототипов, подготовка датасетов, запуск и анализ
экспериментов. - Заниматься исследованием данных: проведение EDA, поиск инсайтов в продуктовых и медицинских данных, подготовка отчётов для команды.
- Заниматься проверкой гипотез: реализация и тестирование гипотез по улучшению мультиагентного ML-ядра и отдельных моделей.
- Внедрять альтернативные LLM/DL-решения под руководством
Senior-инженера, участвовать в сравнительных экспериментах.
Что для этого нужно:
- Уверенное владение Python для ML/NLP, опыт построения производственных ML-сервисов (API, microservices, контейнеризация)
- Глубокие знания NLP: классические модели (embeddings, seq2seq), современные DL-подходы, Transformer-архитектур. практический опыт использования
- Опыт работы с LLM: интеграция внешних и внутренних LLM, настройка prompt-инженеринга, использование tool-calling и мультиагентных паттернов
- Опыт проектирования мультиагентных решений (Orchestrator + sub-agents, fan-out/fan-in, human-in-the-loop) на основе современных фреймворков
- Продакшн-цикл ML: постановка задач через метрики, подготовка датасетов, разработка и валидация моделей, мониторинг и A/B-тесты
- Знание архитектуры Transformer и умение применять её в задачах (классификация, генерация, QA, извлечение сущностей)
- Понимание требований к safety и дрейфу моделей в healthcare-домене, умение закладывать соответствующие метрики и guardrails
- Умение работы с AI-инструментами разработки (Claude, Codex, Cursor, Antigravity) c применением SDD
Что мы предлагаем:
- Работу в аккредитованной IT-компании;
- Удобный офис;
- Подключение к ДМС, телемедицина, чек-ап – после прохождения испытательного срока;
- Ведение беременности и родов, лазерная коррекция зрения и стоматология после двух лет непрерывного стажа в группе Сбер;
- Специальные условия для страхования семьи;
- Возможность участия в корпоративной пенсионной программе;
- Корпоративное обучение;
- Бесплатную подписку на СберПрайм и скидки у партнёров;
- Новогодние подарки для детей, корпоративные мероприятия и поддержку в особых жизненных ситуациях;
- Скидки в спортклубы X-Fit, WorldClass.
Почему у нас классно работать:
- Видимый результат: твой вклад напрямую влияет на продукт и развитие компании;
- Минимизируем бюрократию, даем возможность проявлять инициативу;
- Есть возможность карьерного роста внутри команды или других подразделений;
- Вклад в развитие общества: наши исследования способствуют улучшению экономики регионов и качества жизни людей.
Мы верим в силу данных как инструмента позитивных изменений.

Сбер2B
Москва
Зарплата vs рынок
Зарплата не указана. Обычно на такой позиции платят 100 000 – 208 750 ₽, медиана 155 000 ₽.
обычно платят (p25–p75): 100 000 – 208 750 ₽
Когорта Data, Junior · 92 вакансии за 90 дней
Зарплаты Data →Похожие вакансии
Не то, что искал?