ML Engineer (AI Agents / Python)

Мы создаём и развиваем ML-решения и AI-агентов для продуктов банка, которыми пользуются юридические лица. Ищем ML Engineer, который возьмёт на себя инженерную часть этих решений: разработку агентов, интеграцию моделей и данных, а также их вывод в промышленную эксплуатацию. Это роль для Python-разработчика, которому интересно работать на стыке ML, LLM и больших данных. Место работы: г Москва Требуемый опыт: От 1 года до 3 лет Обязанности: * проектировать и разрабатывать AI-агентов: реализовывать сценарии, оркестрацию, tool calling и интеграции с внутренними сервисами * превращать прототипы и модели Data Science в надёжные промышленные решения: упаковывать, встраивать в сервисы и пайплайны, версионировать и сопровождать * разрабатывать на Python сервисы, библиотеки и пайплайны, писать автотесты и участвовать в код-ревью * проектировать, строить и сопровождать витрины данных для ML-моделей и агентов * обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи * обеспечивать качество и наблюдаемость решений: логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных Требования: * опыт промышленной разработки на Python от 2 лет * умение писать поддерживаемый код: типизация, тестирование, обработка ошибок, логирование и работа с зависимостями * ·уверенное владение SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с большими наборами данных * опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных * опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию * понимание принципов работы AI-агентов: оркестрация, tool calling, управление состоянием и интеграция с API * понимание жизненного цикла ML-модели — от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления Будет плюсом: * опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора * опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами * опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах * ·опыт работы с Kafka и событийными архитектурами * ·знание Docker, CI/CD и Kubernetes * практический опыт работы с Hadoop и Spark * опыт внедрения ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре * опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте Условия: * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * формат работы – офис/гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте * 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.