Lead направления разработки Агентов

Центр практического ИИ - особое подразделение Сбера, нацеленное на сложные AI проекты и создание новых технологий. В Команде AI HardCore Team мы занимаемся разработкой средств автоматизации настройки и поддержки ИИ-инфраструктуры, выводом результатов R&D команд в промышленный контур. В наши задачи входит предоставление сервисов централизованной разработки, DevOps, MLOps, MLE командам разработки агентов и моделей, автоматизация пайплайнов вывода в пром, разработка селф-сервисов для команд по использованию выделенной инфраструктуры, а также формированием и реализацией целевого видения зрелости разработки Центра. Примеры задач подразделения ИИ-инфраструктуры в части разработки: проработка архитектурных решений по выделенной инстраструктуре для задач команд центра; разработка и проведение интеграций со смежными сервисами по согласованной архитектурной схеме; выработка правил централизованной разработки в командах, валидация программных реализаций на готовность к выводу в промышленный контур, предоставление шаблонов под разработку; проведение согласований нестандартных технических процессов, специфичных в силу реализации RnD разработок. Данная вакансия подразумевает техническое лидерство и формирование единых процессов разработки в Центре практического ИИ, валидацию и оценку уровня готовности PoC для внедрения, проектирование и помощь командам в разработку интеграционного слоя для ИИ агентов в части общих банковских сервисов, помощь командам в разработке и выводе их решений в промышленный контур. Среди выводимых решений – прикладные ИИ-агенты, новые технологические продукты с использованием доступных больших языковых моделей. Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Место работы: г Москва Требуемый опыт: Более 6 лет Что предстоит делать: * развивать единый инструментарий разработки и внедрения агентов на основе RnD прототипов команд * вести собственные проекты с ответственностью за результат и сроки внедрения в рамках общего трека разработки * руководить временными проектными командами разработки в зоне ответственности, состоящей из внутренних сотрудников и подрядчиков, декомпозиция задач, код-ревью * повышать зрелость смежных команд в разработке внутренних сервисов с соблюдением актуальных банковских стандартов (выработка правил, фреймворки, митапы, распространение компетенций разработки) * принимать участие в выстраивании процессов тестирования * коммуницировать со смежными технологическими и регуляторными подразделениями с целью реализации задач разработки в срок и с учетом требований организации. Мы ожидаем: * высшее техническое образование * навыки управления командой, проектами, декомпозиции и оценки задач в части технической экспертизы * понимание принципов и опыт проектирования solution архитектуры ПО с применением ИИ-агентов, понимание работы MCP протокола и MCP серверов * владение Python на уровне Senior, опыт разработки и внедрения промышленных ИИ-агентов: от гипотезы до высоконагруженного сервиса * опыт разработки в условиях микросервисной/микромонолитной/гексагональной архитектуры * наличие экспертиы в задачах виртуализации/контейнеризации ПО * опыт работы с агентными системами кодогенерации – GigaChat/Claude/Cursor/ChatGPT/Perplexity и проч. * опыт работы с кластерами OpenShift, k8s, managed k8s – не менее 5 лет * понимание и эффективное применение DevOps/MLOps методологии * технический стек:Python, Linux, Docker, Kubernetes, PostgreSQL, MongoDB, OpenSearch, Redis, Apache Kafka, Nginx, Qdrant, FastAPI, Django, Flask, pip, uv, poetry, dynaconf, alembic, LangChain, LangGraph, Smolagents, PydanticAI и др. Будет плюсом: * владение/опыт работы с высокоуровневыми языками Java, Go, Scala, Rust и пр. * опыт/понимание принципов работы Service Mesh (напр.Istio), Cilium,Знание helm charts, ArgoCD, экспертные знания в области компьютерных сетей * для понимания специфики работы RnD подразделений – опыт проведения исследований в области машинного обучения, написания статей и выступлений на конференциях, опыт работы с R&D командами * понимание архитектур LLM, опыт построения RAG систем. Мы предлагаем: * комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 3х-4х дней в неделю) * ежегодный пересмотр зарплаты 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.