Проектировать, разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны и мультиагентные системы: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн.
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 – команда, которая трансформирует подход к анализу клиентского опыта (CX) и клиентских путей (CJM).
Вместо статических дашбордов и недельной рутины аналитиков - автономная мультиагентная система, которая сама находит точки роста бизнеса. AI-агенты непрерывно исследуют поведение клиентов, анализируют конкурентов, выявляют отклонения, генерируют гипотезы и самостоятельно проверяют их влияние на ключевые метрики.
Открываем вакансию опытного AI-инженера, который пройдет путь от архитектуры до работающего продакшн-решения.
Обязанности
проектировать, разрабатывать и внедрять LLM-пайплайны и мультиагентные системы: от генерации идеи и сборки MVP до успешного запуска в продакшн
выстраивать процессы оценки и тестирования качества работы агентов (evals)
переводить бизнес-потребности на язык машинного обучения и предлагать оптимальные архитектурные решения
оборачивать разработанные модели и сложную бизнес-логику в надежные микросервисы на Python
дообучать LLM (на базе GigaChat) под специфичные бизнес-задачи и предметные области (Fine-tuning, LoRA).
Требования
опыт: от 5 лет в коммерческой разработке (Data Science / NLP / Backend) с уверенным практическим применением LLM
LLM & Agents: глубокий опыт разработки LLM-пайплайнов, RAG-систем и мультиагентных архитектур. Знание и применение фреймворков: LangChain, LangGraph, DeepAgents (или аналогов)
VLM & Multimodality: опыт работы с визуальной модальностью и мультимодальными моделями (обработка изображений, скриншотов, UI-элементов в контексте AI-агентов)
NLP & ML: фундаментальное понимание NLP (от классики TF-IDF до современных трансформеров) 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 покрытый тестами код
опыт интеграции ML-моделей и AI-агентов в высоконагруженные системы
инструменты: свободное владение Git, SQL, Bash, Docker.
будет плюсом:
опыт создания и успешного вывода в продакшн enterprise-решений на базе AI-агентов
постоянный интерес к SOTA-подходам в агентной разработке и LLM
опыт работы с Kubernetes и понимание принципов CI/CD.
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 22 сентября, проверена 30.09.2026. 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 «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: более 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.
Вакансия ещё открыта?
Да, на 30.09.2026 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 …
Дизайн экспериментов, формулировка гипотез для улучшения NLP/PLP моделей и алгоритмов, планирование исследовательских экспериментов с выводами. Проведение экспериментов, написание кода...
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
Направление работы: Развивать платформу данных. Разрабатывать и оптимизировать ETL/ELT-процессы. Работать с batch- и streaming-пайплайнами. Развивать модели данных...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 22 сентября
Оплачиваете покупки по QR-кодам в банковских приложениях. Открываете счет по паспорту онлайн. Проходите регистрацию через автогейты. Оформляете загранпаспорт.
Uplift-моделирование: разработка моделей для оценки инкрементального эффекта коммуникаций и персональных офферов на поведение клиентов. Скоринг предложений: построение моделей склонности...
Можно удалённоОт 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 28 сентября
Определение видения и стратегии развития продуктовой линейки потребительского кредитования. Повышение доходности продукта и развитие системы ценообразования. Анализ рынка, моделей и...
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...