Сбер

Сбер

ML Ops

Middle–Senior
Удаленно
Москва
Data Science и ML
Machine Learning

О роли

Команда, активно внедряющая AI PDLC/SDLC. У нас уже есть централизованный AI Hub (инференс LLM) и набор AI агентов. Мы создаем экосистему AI-агентов, которые помогают командам разработки стать эффективнее. Наша цель на ближайшие полгода – покрыть ИИ-инструментами все сценарии PDLC, внедрить SDD и обеспечить рост производительности команд и внедрить сквозной учет ИИ-артефактов в релизах.

Чем ты будешь заниматься

  • Внедрить специализированные Агенты в PDLC

  • Поддерживать и развивать инфраструктуру для SDD подхода

  • Участие в разработке корпоративного инструмента автоматической регистрации и маркировки ИИ-артефактов (код, документация, тесты) на пути к релизу

  • Настроить сбор и передачу "цифровых следов" использования ИИ-инструментов в системы аналитики (для последующей визуализации на дэшборде)

  • Поддерживать и развивать инфраструктуру каталога скиллов и MCP-серверов

  • Обеспечить надежную эксплуатацию и мониторинг внедряемых AI PDLC агентов.

Мы ожидаем, что ты имеешь

  • Опыт работы DevOps / MLOps инженером от 2–3 лет (уровень Middle)

  • Уверенное владение Python для написания скриптов автоматизации и интеграций

  • Опыт работы с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes)

  • Понимание принципов работы REST API, умение интегрировать сторонние сервисы с внутренними системами компании

  • Базовое понимание того, как работает инференс LLM (vLLM, Ollama или аналоги), работа с токенами, контекстом, API-шлюзами

  • Опыт настройки CI/CD пайплайнов (Git, CI/CD, Jenkins/ GitLab, Ansible, знание linux).

  • **Будет преимуществом:**

  • Опыт работы с Model Context Protocol (MCP) или аналогичными протоколами взаимодействия агентов с окружением.

  • Знакомство с инструментами MLOps (MLflow, DVC, Weights & Biases) или опыт их адаптации под LLM-воркфлоу.

  • Понимание принципов работы BI-систем (Qlik, Superset) на уровне подготовки данных для дэшбордов.

Работа в Сбере — это

  • Гибридный формат работы

  • Годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты

  • Статус аккредитованной ИТ-компании

  • Расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи

  • Корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях

  • 90 дней удаленной работы из любого региона РФ

  • Льготная ипотека в Сбере, подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Запрос рекомендации

Загрузите резюме под эту вакансию, заполните контакты и отправьте запрос сотруднику компании.

Компания

Сбер

Формат

Удаленно

Локация

Москва

Грейд

Middle–Senior

Направление

Machine Learning

Открыть источник вакансии