Стратегия и R&D: Лидировать направление в части ИТ и Gen AI — выявлять, быстро тестировать и оценивать перспективные сценарии применения...
Компания набирает: 3438 вакансийОпубликована сегодня
Коротко о вакансии
Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 3438.
Описание вакансии
Мы строим внутреннюю платформу на базе автономных ИИ-агентов для управления клиентским опытом (CX). Система в реальном времени анализирует экраны клиентских путей, жалобы и цифровые следы пользователей, самостоятельно находит аномалии и формирует гипотезы по улучшению продукта. Вам предстоит возглавить технологическое направление платформы: от проектирования архитектуры до внедрения готовых решений в бизнес-процессы компании.
Обязанности
стратегия и R&D: Лидировать направление в части ИТ и Gen AI — выявлять, быстро тестировать и оценивать перспективные сценарии применения агентов для улучшения CX на основе мировых практик и внутренних бизнес - потребностей
ML system design: Спроектировать архитектуру мультиагентной системы (MAS), определить роли агентов (CJM-аналитик, исследователь UX/UI и тд), протоколы их взаимодействия и матрицу ответственности. Выбрать, обеспечить работу и непрерывно актуализировать инструменты машинного обучения и оркестрации
инженерия и MLOps: Выстроить процессы регулярного переобучения моделей, версионирования, A/B-тестирования новых версий агентов и управления качеством разметки данных. Внедрить CI/CD для ML-компонентов
продуктовая разработка модулей: Создать интерфейс внутреннего пользования, спроектировать пользовательские сценарии, ролевую модель и дашборды мониторинга здоровья самих агентов (точность предсказаний, ложные срабатывания)
управление изменениями: Провести аудит текущих процессов работы с данными (CJM), прививать культуру data-driven decision making.
Требования
опыт: 5+ лет в коммерческой разработке (NLP/Backend/Data Science/MLE), из них 1–2 года непосредственно с LLM и агентными системами в Production
архитектура: Умение проектировать сложные распределенные микросервисные системы и микросервисы
ML: Практический опыт разработки LLM-пайплайнов, проектирования и оценки RAG-систем. Знание современных методов fine-tuning (LoRA, SFT, RLHF). Практический опыт применения Computer Vision, NLP
бизнес-компетенции: Умение переводить язык метрик точности моделей на язык бизнеса (NPS, CLTV, churn rate). Опыт защиты технологических инициатив перед топ-менеджментом и привязки дорожной карты развития к P&L-подразделений
soft skills: Максимальная самостоятельность, умение работать в условиях неопределенности. Навыки фасилитации кросс-функциональных команд (продукт, аналитика, ИТ, поддержка) и системное мышление.
будет плюсом:
опыт настройки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD)
опыт развёртывания и управления высоконагруженными приложениями в Kubernetes
углубленный опыт в MLOps и автоматизации жизненного цикла моделей
опыт масштабирования успешных сценариев на новые рынки или продукты.
Условия
комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
офисный формат работы
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 5 октября, проверена 06.10.2026. 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 «Gen AI Lead (СХ)»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 160 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: более 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 06.10.2026 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 …
Переводить выходные данные ML-моделей в торговые сигналы и признаки (features). Комбинировать признаки, полученные с помощью ML, с существующими стратегиями...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 5 октября
Исследовать новые проблемы машинного обучения. Разрабатывать ML-модели и влиять на их внедрение. Анализировать данные, в особенности в части временных...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября
Строить модели для совместной обработки финансовых данных разной природы. Уметь воспроизводить модели по публикациям / публичному коду. Разрабатывать методологии оценки, бенчмарки...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября
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...
Проектирование и разработка: проектирование архитектуры и разработка инструментов для генерации тестов с помощью AI систем приоритизации и анализа результатов.