Команда AI Hub Блока Финансы разрабатывает и поддерживает централизованную среду разработки, хранения и исполнения AI-агентов и ML-моделей. В нашу зону ответственности входит эксплуатация ИТ-инфраструктуры, разработка сервисов интеграций, поддержка инструментов разработки AI-агентов. Благодаря нашей работе команды Блока Финансы имеют централизованные сервисы работы с GigatChat и API по работе с AI-агентами при выполнении современных требований архитектуры и кибербезопасности. Мы ищем опытных разработчиков для создания платформенных инструментов и инструментов интеграции, которых помогут нашим командам легко разрабатывать, внедрять и сопровождать AI-агентов.
Обязанности
- разработка, тестирование и внедрение AI-агентов для автоматизации внутренних бизнес-процессов
- использование платформенных инструментов и фреймворков для ускорения разработки AI-агентов
- автоматизация CI/CD pipeline для AI-агентов с использованием Jenkins, ArgoCD
- разработка self-service интерфейсов для запуска и управления AI-агентами
- интеграция AI-агентов с корпоративными системами (GigatChat, базы данных, Kafka, поисковые системы)
- обеспечение качества, надежности и безопасности AI-агентов
- изучение опыта других Блоков в части AI инициатив
- участие в рабочих группах по согласованию стандартов
Требования
- опыт разработки AI-агентов с использованием фреймворков LangChain, GigaChain, LangGraph, AEF SDK
- знание и опыт работы с LLM (GigatChat, аналогичные модели)
- опыт разработки на Python (FastAPI, Streamlit и др.)
- понимание принципов RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- опыт работы с векторными базами данных (Chroma, Elasticsearch, OpenSearch)
- опыт работы с системами очередей и стриминга (Kafka, RabbitMQ)
- практический опыт с Docker, Kubernetes, Helm
- опыт работы с CI/CD системами (Jenkins, ArgoCD)
- понимание принципов DevOps и best practices для AI-разработки
- опыт разработки REST API сервисов
Будет плюсом
- опыт разработки AI-агентов для внутренней автоматизации (IT-поддержка, аналитика, отчетность)
- знание бизнес-процессов Сбера и корпоративной культуры
- опыт работы с Big Data инфраструктурой (Hadoop, PySpark)
- опыт разработки microservices architecture
- понимание принципов MLOps и LLM Ops
- написание и поддержка технической документации
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект
- гибридный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты. 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
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
