Junior CV инженер
Зарплата не указана
EKSLi · Москва
Computer vision. Machine learning. Промышленную автоматизацию. Собственное программное и аппаратное обеспечение. Подготовка и анализ датасетов для задач компьютерного зрения.
СБЕР · Москва
Команда продукта «Smart Support» работает для 200 тысяч сотрудников Сбера и занимается разработкой удобных и комфортных инструментов ИТ-поддержки. -
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3438.
Команда продукта «Smart Support» работает для 200 тысяч сотрудников Сбера и занимается разработкой удобных и комфортных инструментов ИТ-поддержки.
Наши сервисы направлены на поддержку и решение проблем пользователей с оборудованием (ПК/ноутбук, мобильные устройства, принтера, ВАРМ и т.д),
а также решением проблем с программным обеспечением на этом оборудовании.
Сейчас мы активно внедряем AI-агентов в процессы онлайн и оффлайн поддержки, которые позволяют нативным и более быстрым образом решить проблему или вопрос клиента.
Обязанности- разрабатывать агентов и мультиагентные сценарии
- улучшать качество агентов на основе разметки и данных из production
- развивать RAG, Agentic RAG, работу с инструментами и базами знаний
- интегрировать агентов с внутренними системами и сопровождать их в production
- при необходимости разрабатывать ML-модели для поиска, ранжирования или классификации.
Требования- практический опыт разработки LLM-агентов от 1 года
- уверенный Python и опыт асинхронной разработки от 4 лет
- понимание принципов работы и ограничений LLM
- понимание принципов построения агентных систем: structured output, tool calling, ReAct/agentic loop, управление состоянием и контекстом, multi-agent и human-in-the-loop
- понимание RAG и Agentic RAG: подготовка знаний, embeddings, поиск, retrieval, reranking и формирование контекста для LLM
- умение писать качественный production-код
- понимание подходов к оценке агентных систем: формирование eval-выборок, выбор метрик, оценка итогового результата и действий агента
- умение разбираться в сложных бизнес-процессах и переводить их в логику агента
- опыт запуска агентов в production
- знание LangGraph, LangChain
- практический опыт с MCP, A2A и multi-agent-системами.
Будет плюсом:
- fine-tuning моделей
- опыт разработки и оценки ML-моделей
- базовое понимание Kubernetes и CI/CD.
УсловияВакансия опубликована 23 октября, проверена 26.10.2026. Открыть оригинал.
Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 183 000 ₽.
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Да, на 26.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.
Сбер — высокотехнологичная компания и крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе. Мы собираем лучшие технологии и управленческие методы из мировой практики, обучаем и переобучаем сотрудников, заботимся об их физическом и ментальном здоровье, помогаем достигать поставленных целей и развиваться в выбранном направлении. Мы делаем всё возможное, чтобы каждый сотрудник чувствовал заботу …
Открытых вакансий: 3438Соседи по направлению с близкими требованиями.
Зарплата не указана
EKSLi · Москва
Computer vision. Machine learning. Промышленную автоматизацию. Собственное программное и аппаратное обеспечение. Подготовка и анализ датасетов для задач компьютерного зрения.
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Архитектура и законы масштабирования. Рецепт обучения: оптимизаторы, расписание learning rate, нормализация, точность вычислений. Устойчивость больших прогонов и ускорение сходимости.
Зарплата не указана
ЦЕМРОС · Москва
Интегрировать LLM, RAG-компоненты и агентов в единую систему. Настраивать профили агентов и разрабатывать промпты под конкретные бизнес-сценарии.
Зарплата не указана
Сеть клиник Подружки · Москва
Получать задачи от внутренних заказчиков и погружаться в их бизнес-процессы. Выявлять, какие процессы можно и целесообразно автоматизировать с помощью...
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Развивать архитектуру моделей GigaChat. Определять, как должна развиваться архитектура pretrain-моделей: какие направления наиболее важны, как измерять прогресс и что...
Зарплата не указана
СБЕР · Москва
Cоздание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы). Cоздание RAG-систем. Разработка и поддержка ML/DL моделей...
от 300 000 ₽+118% к среднему
СБЕР · Москва
Управление командой рекрутеров: постановка целей, распределение нагрузки, развитие сотрудников и повышение эффективности команды. Ответственность за выполнение планов подбора и качество...
от 328 600 ₽+129% к среднему
СБЕР · Москва
Определение видения и стратегии развития продуктовой линейки потребительского кредитования. Повышение доходности продукта и развитие системы ценообразования. Анализ рынка, моделей и...
от 254 400 ₽+139% к среднему
СБЕР · Москва
Продюсирование амбассадоров: поиск проектов, интеграций и коллабораций с экосистемой Сбера; превращение бизнес-задач в органичный контент блогеров; полное сопровождение размещений...
Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.
Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.