Разработка и деплой мультиагентных систем, осуществляющих обработку и генерацию коммуникаций в режиме реального времени. Проработка архитектуры хранилища данных, а также...
Компания набирает: 3438 вакансий
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3438.
Описание вакансии
Мы разрабатываем инновационную платформу на основе генеративного искусственного интеллекта (GenAI), предназначенную для автоматизации создания и управления маркетинговыми кампаний. Основной целью нашего продукта является генерация персонализированных коммуникаций в автономном режиме, где мультиагентные системы самостоятельно анализируют данные аудитории, разрабатывают стратегии, создают контент и оптимизируют результаты в реальном времени.
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, 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!
Обязанности
разработка и деплой мультиагентных систем, осуществляющих обработку и генерацию коммуникаций в режиме реального времени
проработка архитектуры хранилища данных, а также его интеграцию с внешними системами
проектирование и разработка аналитических витрин данных для целей аналитики и моделирования
загрузка, очистка и трансформация больших объемов данных из различных источников в рабочую область (платформы GreenPlum и Hadoop)
мониторинг и оптимизация процессов загрузки, преобразования данных и сборки витрин
контроль качества загружаемых данных, разработка автоматизированных инструментов для оценки качества данных
участие в анализе требований, оценке трудоёмкости задач и планировании релиза совместно с командой.
Требования
опыт работы в качестве Data Engineer / MLE от 3 лет
знание SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация запросов)
отличное знание Python/Scala и библиотеки pySpark
знание основных понятий и концепций Data Warehousing и Big Data
опыт разработки ETL-процессов
опыт работы с большими объемами данных, построения хранилищ и витрин данных
опыт работы со стеком технологий Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala, Kafka)
понимание принципов DevOps и опыт участия в процессах автоматизации сборки, тестирования и развёртывания.
ответственное отношение к выполнению задач, желание профессионально расти и развиваться.
Преимуществом будет:
навыки работы с генеративными AI-моделями
опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
офисный формат работы, адрес офиса Кутузовский проспект 32 к 1
ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная 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.
Вакансия опубликована 16 октября, проверена 28.10.2026. Открыть оригинал.
Как откликнуться
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.
Спросите нейросети о вакансии
Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель
Вопросы по этой вакансии
Сколько платят на позиции «Data engineer/ML engineer (GenAI)»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 175 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 28.10.2026 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 …
Разрабатывать прототипы и MVP агентных систем на базе OpenClaw, Hermes или аналогичных фреймворков. Проектировать агентные сценарии: планирование, использование инструментов, управление...
Оплачиваете покупки по QR-кодам в банковских приложениях. Открываете счет по паспорту онлайн. Проходите регистрацию через автогейты. Оформляете загранпаспорт.
Разрабатывать автоматизированные проверки качества данных (SQL, PySpark, SparkSQL). Проектировать и поддерживать правила Data Quality для новых источников данных.
Писать production код и выводить его в ПРОМ. Улучшать процесс построения моделей, разрабатывать собственные прикладные модули командного фреймворка разработки для...
Управление командой рекрутеров: постановка целей, распределение нагрузки, развитие сотрудников и повышение эффективности команды. Ответственность за выполнение планов подбора и качество...
Определение видения и стратегии развития продуктовой линейки потребительского кредитования. Повышение доходности продукта и развитие системы ценообразования. Анализ рынка, моделей и...
Продюсирование амбассадоров: поиск проектов, интеграций и коллабораций с экосистемой Сбера; превращение бизнес-задач в органичный контент блогеров; полное сопровождение размещений...