Разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны и AI-агентов: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн.
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
AI-команда блока развития клиентского опыта B2C приглашает опытного AI-инженера для участия в создании AI-агентов и LLM-решений, которые улучшают взаимодействие с клиентами - как внешними, так и внутренними пользователями Сбера.
Мы строим передовые AI-инструменты на основе LLM, автоматизируем процессы и делаем сервисы персонализированными. Вы станете ключевым участником команды, которая внедряет AI-решения в реальные бизнес-процессы.
Наше управление состоит из 45+ специалистов: Data Scientists, AI и ML-инженеров, MLOps и Project-менеджеров. Мы активно развиваем решения на базе LLM, трансформируя клиентский опыт.
Обязанности
разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны и AI-агентов: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн
дообучать LLM (на базе GigaChat) под конкретные бизнес-задачи и предметные области (Fine-tuning, LoRA)
оборачивать разработанные модели и бизнес-логику в надежные микросервисы на Python
переводить бизнес-потребности на язык машинного обучения и предлагать оптимальные архитектурные решения.
Требования
опыт: от 3 лет в Data Science или NLP с уверенным практическим применением LLM
LLM & Agents: опыт разработки LLM-пайплайнов, RAG-систем или AI-агентов. Знание основных фреймворков: LangChain, LangGraph или аналогов
NLP & ML: глубокое понимание NLP - от классических подходов (TF-IDF) до современных трансформеров и LLM; знание основных принципов и алгоритмов классического ML
Python Backend: понимание принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST API); опыт написания асинхронных и многопоточных приложений (aiohttp, asyncio, multiprocessing)
Инженерная культура: умение писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код на Python
Владение Git, SQL, Bash, Docker.
будет плюсом:
опыт интеграции AI-агентов и ML-моделей в высоконагруженные сервисы
интерес к SOTA-подходам в агентной разработке
практическое применение фреймворка DeepAgents в PET проектах
опыт работы с Kubernetes.
Условия
комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
гибридный 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 21 сентября, проверена 22.09.2026. 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 «Middle/Senior AI Engineer (LLM&AI Agents)»?
Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 174 000 ₽.
Какой опыт нужен?
В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 22.09.2026 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 …
В качестве Data Engineer вы будете отвечать за разработку и поддержку систем хранения данных, оптимизацию производительности, анализ и оптимизацию запросов...
Осуществлять научное руководство и управлять методологией: определять подходы к решению задач машинного обучения внутри компании; устанавливать методологические стандарты — от постановки...
Можно удалённоБолее 6 летДата-сайентистОпубликована 21 сентября
Разработка и развитие фирменного визуального стиля аналитических материалов по AI, технологиям и рынкам. Создание единой дизайн-системы и библиотеки шаблонов...
Развивать бизнес клиентов из закрепленной базы, подбирая решения от Сбера. Выезжать на переговоры к клиентам. Предлагать клиентам продукты, рекомендованные AI...
Проводить презентации по зарплатным проектам для организаций с целью привлечения и удержания на зарплатный проект. Проводить переговоры с представителями юридических...