Software Engineer
27 апреля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • IT: Разработка
Откликнуться на вакансию
О команде
Мы DS-команда внутри фин. платформы. Разрабатываем AI-фичи для финансовой аналитики. У нас сложный предметный домен (финансы, большие объёмы данных для аналитики), но при этом нет сверхвысоких нагрузок, мы делаем акцент на корректность, надежность и архитектурную чистоту решений.
Кого мы ищем
Нам нужен senior-разработчик, который уверенно чувствует себя в промышленной разработке на Python/Java, умеет проектировать и реализовывать фичи «от начала до конца».
Стек и задачи
- классический ML (тяжёлые пересчёты, инференс и обучение на больших данных);
- LLM-приложения и AI-агенты;
- построение переиспользуемых блоков (пайплайны, сервисы, абстракции).
Важно: мы не ищем исследователей без промышленного опыта и не ищем разработчиков, которые хотят «поиграть» с новыми фреймворками ради самих фреймворков. Мы ценим инженерную дисциплину, чистоту кода, тестируемость и умение доводить задачу до продакшена.
Чем предстоит заниматься
Реализация ML-компонентов
- Разрабатывать переиспользуемые AI building blocks.
- Проектировать и реализовывать отдельные продуктовые AI фичи, от проработки деталей домена с бизнесом до готового кода в продакшене.
- Следовать единым архитектурным стандартам, которые заданы на уровне платформы.
Надёжность и эксплуатация
- Обеспечивать отказоустойчивость, масштабируемость и производительность разрабатываемых ML-компонентов.
- Участвовать в построении CI/CD, тестировании моделей и пайплайнов.
- Настраивать мониторинг, алертинг, логирование, трейсинг для своих сервисов.
- Помогать DS-специалисты дорабатывать код до продакшен вида.
Инженерная культура и командное взаимодействие
- Участвовать в код-ревью, обсуждать архитектурные решения в команде.
- Документировать разработанные компоненты и подходы.
- Согласовывать технические детали с платформенными командами (инфраструктура, данные, безопасность) в рамках уже определённого архитектурного видения.
Работа со стандартами и унификацией
- Использовать и развивать принятые в команде паттерны разработки ML-функциональности.
- Работать с ML-инфраструктурой: Feature Store, Model Registry, трекинг экспериментов, пайплайны.
Мы ожидаем
- Уверенный опыт промышленной разработки на Python/Java (5+ лет). Вы знаете, как писать поддерживаемый, тестируемый код.
- Понимание архитектурных принципов построения сервисов (REST, асинхронность, работа с очередями, хранилищами).
- Опыт работы с большими объёмами данных (SQL/NoSQL, оптимизация запросов).
- Знание DevOps-подходов: контейнеризация (Docker), CI/CD, базовый мониторинг и логирование.
- Умение самостоятельно разобраться в нечёткой бизнес-задаче, предложить конкретное техническое решение и реализовать его.
- Аккуратность, внимание к деталям, ориентация на качество и надёжность.
Будет плюсом
- Опыт разработки ML/LLM-приложений: от экспериментов до продакшена (понимание жизненного цикла моделей, работы с данными, экспериментами).
- Знакомство с ML-инфраструктурой: Kubeflow, KServe, BentoML, Feast или аналогами.
- Опыт работы с AI-агентами (но без фанатизма от фреймворков, важнее инженерная реализация).
Мы предлагаем:
- конкурентная заработная плата: оклад + бонусы
- масштабные и интересные задачи в agile команде
- комфортный офис на м. Кутузовская, Сбербанк Agile Home
- ДМС для сотрудников и скидки на медицинскую страховку для родственников
- бесплатный тренажерный зал и спортивные групповые занятия
- дисконт-программы от компаний партнеров: фитнес, страхование, туризм
- обучение и тренинги
- профессиональный и позитивный коллектив.
