Сбер
Лидер направления по исследованиям AI (Инвестиционный бизнес)
О роли
Мы разрабатываем систему, которая автоматизирует весь жизненный цикл инвестиционной сделки. Наши команды работают над следующими направлениями: Наша инвестиционная платформа ЮЛ в Сбер - это уникальная разработка на российском рынке для выдачи и сопровождения инвестиционного финансирования юридическим лицам. Такие сделки имеют большое значение для российской экономики, и о них пишут в новостях. Мы используем самые современные технологии и открыты к предложениям участников команды по изменению стека. Вы будете работать с микросервисной архитектурой (Kubernetes, Docker, Istio, Kafka).
алгоритмизированный поиск потенциальных сделок и клиентов
управление процессом заключения инвестиционных сделок
финансовые расчеты и оценка портфеля
построение финансовой и управленческой отчетности по портфелю инвестиций Сбера
инвестиционные сервисы для компаний - наших клиентов.
Чем ты будешь заниматься
знать бизнес-смысл, ИТ-архитектуру и статус по задачам трайба
отслеживать инновации в технологиях (особенно GenAI, FinTech)
предлагать кейсы применения новых технологий в задачах трайба
делать обзоры лучших практик применения новой технологии в отраслевых бизнес-кейсах
проводить исследования, определять конкретный способ применения новой технологии к задаче трайба
проводить анализ возможности реализации новой технологии в ИТ-ландшафте Сбербанка
определять скоуп, проектировать и реализовывать прототипы применения новых технологий в задачах трайба
реализовывать решения для оценки качества и успешности прототипа.
передавать прототипы в продуктовые команды для последующей их промышленной реализации
консультирование продуктовых команд по внедрению новой технологии в промышленном контуре
управление небольшой командой RnD инженеров.
Мы ожидаем, что ты имеешь
знание микросервисной архитектуры и понимание способов ее реализации
опыт разработки на Python от 3 лет, в том числе микросервисной архитектуре
опыт разработки AI агентов, включая использование rules, workflows, skills, tools, MCP, agent.md
опыт работы с LLM API и prompt engineering — понимание контекстных окон, function calling, structured outputs
практический опыт с MCP (Model Context Protocol): реализация серверов, интеграция с IDE или внешними системами
опыт развёртывания моделей: vLLM, Ollama, TGI или аналоги; понимание квантизации (GGUF, AWQ, GPTQ)
опыт построения многоуровневого RAG: векторный, семантический, fusion, raptor, графовый (в т.ч. гибридный), триплеты, RDP, AST, json-ld.
опыт работы с fastapi, pydantic, aiohttp, alembic, SQLAlchemy, langchain, langgraph
опыт разработки интеграций по REST/gRPC API
понимание процессов разработки ПО и DevOps-практик
опыт работы с базами данных (SQL или NoSQL)
умение формализовывать процессы - описывать алгоритмы действий, рразбирать «словесные» требования на чёткие шаги и условия
аккуратность в коде и документации, умение поддерживать и развивать существующие решения.
Работа в Сбере — это
комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект, ул. Вавилова 19, формат работы - гибрид.
корпоративный спортзал и зоны отдыха
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
