Senior Gen AI Engineer (СХ)

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.

• 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.

будет плюсом:

• 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

• стек разработки: Уверенный Python 3.12+ (asyncio, httpx, FastAPI, Pydantic). Глубокое знание фреймворков LangChain/LangGraph

• 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

• инфраструктура: Свободное владение Docker, Git, SQL, Bash. Понимание принципов построения CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD)

• 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.

• 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.

• 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.