Middle Python ML инженер (AI-агенты) в ПАО Сбербанк Санкт-Петербург

ML-инженер в AI-команду Корпоративно-инвестиционного блока Сбера. Разработка и внедрение AI-агентов на базе LLM, мультиагентных и RAG-систем в production.

Задачи:

• Разработка и внедрение AI-агентов в production
• Разработка end-to-end интеграций с внешними системами и сервисами по протоколам Kafka, REST API, gRPC, WS и др.
• Сопровождение релизов моделей и агентов: документация, демо, защита решений от регуляторов
• Взаимодействие с бизнес-заказчиками, архитекторами и продуктовыми командами для развития AI-решений

Требования:

• Опыт работы в роли ML-инженера, DS, MLOps или Python Backend в ML
• Опыт промышленной разработки на Python, знание ООП/паттернов проектирования и опыт работы с микросервисной архитектурой
• Опыт работы с большими объёмами данных и распределёнными хранилищами данных, например Hadoop
• Опыт работы с фреймворками для построения AI-агентов, такими как LangChain или LangGraph, базовые знания ML/DL
• Владение инструментами для LLM-мониторинга и MLOps/CI & CD

Условия:

• Гибридный формат работы в офисе на Уральской, 1 (г. Санкт-Петербург), корпоративная развозка от метро, зоны отдыха, столовая
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Бесплатная подписка СберПрайм+ с возможностью совместного использования на трёх близких
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Навыки:

• Python
• ООП
• микросервисная архитектура
• Hadoop
• LangChain
• LangGraph
• LLM
• ML
• DL
• MLOps
• CI/CD
• Kafka
• REST API
• gRPC
• WS
• A2A
• MCP
• Kubernetes
• Elastic
• RAG
• AutoML
• celery
• taskiq
• rabbitmq
• faststream
• OpenShift
• генеративные AI-модели
• инженерия данных