AI Engineer (AI Marketing) в ПАО Сбербанк Москва

Инженер AI в команду, создающую AI-продукты для маркетинга: от анализа инсайтов до интеллектуального копайлота. Нужно проектировать архитектуру LLM-систем, интегрировать их в существующий ландшафт и превращать возможности моделей в работающие продукты.

Задачи:

• Разрабатывать AI-сервисы: от прототипа и выбора подхода до интеграции в существующий технологический ландшафт
• Проектировать взаимодействие LLM с инструментами, данными, API и другими сервисами
• Развивать AI-копайлота для маркетинга: работу с документами и презентациями, генерацию контента, поиск и анализ информации
• Исследовать новые LLM, существующие фреймворки и инструменты и определять, где они могут дать практический эффект в продукте
• Проектировать подходы к оценке качества AI-систем, проводить эксперименты и улучшать решения на основе результатов
• Участвовать в проектировании архитектуры AI-продуктов и агентных систем на базе современных LLM

Требования:

• Высшее образование
• Опыт разработки на Python и опыт промышленной разработки AI/ML-систем от 3 лет
• Глубокое понимание устройства современных LLM-систем: inference, context management, tool/function calling, structured output, caching, embeddings, RAG и agentic workflows
• Хорошее понимание system design: архитектуры современных приложений и сервисов, интеграционных паттернов, API, очередей, хранилищ, кэширования и подходов к построению систем
• Практический опыт создания продуктов и сервисов на базе LLM
• Опыт интеграции LLM в существующие системы и работы с внешними и внутренними API
• Опыт работы с векторным поиском и базами данных (Elastic, Chroma, Weaviate или аналоги)
• Навыки работы с LLM serving engines (vLLM, ollama, sglang)
• Понимание подходов к evaluation LLM-систем и способность превращать субъективное «работает хорошо» в измеримые критерии качества
• Продуктовое мышление: способность работать с требованиями разного уровня проработки, самостоятельно прорабатывать детали решения, предлагать варианты реализации, быстро проверять гипотезы и находить объективные критерии качества AI-продукта

Условия:

• Гибридный формат работы, офис на Кутузовском д.32
• Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Навыки:

• Python
• LLM
• RAG
• agentic workflows
• Elastic
• Chroma
• Weaviate
• vLLM
• ollama
• sglang
• LangGraph
• LangChain
• LlamaFactory
• Unsloth