ML Engineer (AI Agents / Python)

Мы создаём и развиваем ML-решения и AI-агентов для продуктов банка, которыми пользуются юридические лица.

Ищем ML Engineer, который возьмёт на себя инженерную часть этих решений: разработку агентов, интеграцию моделей и данных, а также их вывод в промышленную эксплуатацию. Это роль для Python-разработчика, которому интересно работать на стыке ML, LLM и больших данных.

*  проектировать и разрабатывать AI-агентов: реализовывать сценарии, оркестрацию, tool calling и интеграции с внутренними сервисами
* превращать прототипы и модели Data Science в надёжные промышленные решения: упаковывать, встраивать в сервисы и пайплайны, версионировать и сопровождать
* разрабатывать на Python сервисы, библиотеки и пайплайны, писать автотесты и участвовать в код-ревью
* проектировать, строить и сопровождать витрины данных для ML-моделей и агентов
* обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи
* обеспечивать качество и наблюдаемость решений: логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных.

* опыт промышленной разработки на Python от 2 лет
* умение писать поддерживаемый код: типизация, тестирование, обработка ошибок, логирование и работа с зависимостями
* уверенное владение SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с большими наборами данных
* опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных
* опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию
* понимание принципов работы AI-агентов: оркестрация, tool calling, управление состоянием и интеграция с API
* понимание жизненного цикла ML-модели — от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления.

**Будет преимуществом:**

* опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора
* опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами
* опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах
* опыт работы с Kafka и событийными архитектурами
* знание Docker, CI/CD и Kubernetes
* практический опыт работы с Hadoop и Spark
* опыт внедрения ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре
* опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте.

• удобный офис в СПб на ул. Уральской, дом 1 (шаттлы от метро)

• гибридный формат работы

• регулярный пересмотр заработной платы и возможность получения годовой премии

• доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета

• программу адаптации и поддержку наставника на первых этапах работы

• расширенную медицинскую страховку (ДМС) и выгодные условия страхования для членов семьи

• ипотечные программы для сотрудников

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждения за рекомендации кандидатов.