- Страна
- Россия
- Зарплата
- 250 000 ₽ – 450 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Agent & Capability Owner (Agent Layer Lead — Autonomous AI Scenarios)
Отличная вакансия для топовых специалистов: работа с передовыми AI-технологиями в крупнейшем банке страны, прозрачная система бонусов и возможность влиять на продукт с огромным охватом.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в области агентных архитектур (Multi-agent systems) и проектирования высоконагруженных платформенных решений для экосистемы федерального масштаба.
Анализ зарплаты
Предложенная вилка 250-450к гросс соответствует рыночному уровню для позиций уровня Senior/Lead в области AI и системной архитектуры в Москве. С учетом годового бонуса совокупный доход может значительно превышать средние показатели по рынку.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Agent & Capability Owner position at Sber. With a solid background in designing platform architectures and working with LLM-based products, I am excited about the opportunity to lead the development of the Master Agent and the agent layer for your complex solutions constructor.
In my previous experience, I have focused on building scalable distributed systems and orchestrating complex service interactions. I have a deep understanding of multi-agent systems and workflow execution, which aligns perfectly with your goals of scaling the architecture for diverse domains. I am particularly drawn to this role because it offers the chance to build a system from the ground up within an ecosystem serving over 100 million users.
I am confident that my expertise in capability-based architecture and API integration will allow me to contribute significantly to Sber's B2C platform. I look forward to the possibility of discussing how my skills can help drive the evolution of your autonomous AI scenarios.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и создавайте будущее AI-агентов для миллионов пользователей!
Описание вакансии
Позиция: Agent & Capability Owner (Agent Layer Lead — Autonomous AI Scenarios)
Куда: Сбер, B2C, Конструктор комплексных решений
Формат работы: полная занятость; офис/гибрид в Москве
Вилка гросс:
250-450 + годовой бонус (mid 25%, max 50%) от годового оклада
Про нас:
Строим Конструктор комплексных решений — платформу, которая позволяет создавать и исполнять пользовательские сценарии с помощью AI-агентов. В основе — агентная архитектура с центральным агентом, skills, plugins и capabilities, которые оркестрируют действия сервисов банка, экосистемы и партнёров.
Сейчас находимся в фазе формирования платформы и масштабирования архитектуры под множество доменов и пользовательских сценариев.
Что предстоит делать?
• Развивать архитектуру центрального AI-агента (Master Agent): распознавание интентов, формирование сценариев, управление исполнением
• Формировать и развивать каталог skills, plugins и capabilities платформы
• Проектировать архитектуру агентных сценариев и взаимодействия агентов
• Развивать агента генерации пользовательского интерфейса (UI Agent)
• Обеспечивать интеграцию агентного слоя с оркестратором сценариев (workflow execution)
• Управлять развитием агентной архитектуры: масштабируемость, отсутствие дублирования, консистентность
От нас:
• Работа над новой AI-платформой уровня банка (100+ млн пользователей)
• Возможность влиять на архитектуру и ключевые продуктовые решения
• Построение системы с нуля: от концепции до масштабирования
• Сильная команда и доступ к экосистеме сервисов и партнёров
• ДМС
Требования:
• Опыт работы с AI / LLM-продуктами
• Опыт проектирования платформенных архитектур
• Опыт работы с API и сервисной архитектурой
• Опыт работы с распределёнными системами
• Понимание агентных архитектур и multi-agent систем
• Понимание orchestration и execution сценариев
• Системное мышление и способность структурировать сложные платформы
Что ещё может пригодиться:
• Опыт работы с workflow/оркестраторами (Temporal, BPMN и др.)
• Опыт построения capability-based архитектур
• Опыт интеграции с внешними сервисами и партнёрами
• Понимание UI-генерации и multi-surface взаимодействия
Ответы на 10 важных вопросов
- Данные: петабайты данных десятков миллионов розничных клиентов Банка.
- Железо, продакшн и ноутбук: Работаем в гибридной инфраструктуре: внутренний контур банка + облачные среды.
Продакшн — масштабируемая кластерная среда с поддержкой orchestration (event-driven, workflow engines).
Доступ к вычислительным ресурсам под AI/LLM (включая ускорители при необходимости).
Корпоративный ноутбук с настроенным доступом ко всем средам и инструментам разработки.
- Масштаб влияния на бизнес: платформа уровня экосистемы, влияет на пользовательские сценарии и кросс-сервисное взаимодействие
- Уровень зрелости AI: активное внедрение AI/LLM, формирование новой архитектуры агентных систем
- Роль: архитектура агентного слоя, управление capabilities, формирование основы для автономных AI-сценариев
- Бэкграунд вашего руководителя: дополнить
- Как часто вам будут мешать работать: дейлик и другие скрам мероприятия с командой, управленческие синки
- Карьерный рост: Каждый квартал – компания оценок и ревью. Централизованные компании по пересмотру ЗП и грейда раз в полгода.
- Prod/research: фокус на production-ready архитектуре и масштабировании
- Роль сервиса или лидера: лидер платформенного слоя (agent layer)
Резюме присылать с темой «Вакансия_Фамилия_AgentOwner» на почту Откликнуться или тг Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- LLM
- API
- System Architecture
- Distributed Systems
- AI
- Temporal
- BPMN
- Orchestration
- Multi-agent systems
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания фундаментальных принципов работы агентов.
Как вы спроектируете механизм выбора нужного навыка (skill) или плагина в Master Agent при обработке сложного пользовательского интента?
Важно для обеспечения надежности платформы.
Какие стратегии обработки ошибок и 'отката' состояний вы бы предложили для долгоживущих агентных сценариев в распределенной системе?
Оценка опыта работы с современными инструментами оркестрации.
В чем, по вашему мнению, основные преимущества и недостатки использования Temporal в сравнении с классическими BPMN-движками для AI-сценариев?
Проверка архитектурного мышления в контексте масштабируемости.
Как обеспечить консистентность и отсутствие дублирования функций при масштабировании каталога capabilities на десятки различных бизнес-доменов?
Оценка понимания специфики генеративного UI.
С какими основными вызовами вы сталкивались (или ожидаете столкнуться) при реализации UI Agent, генерирующего интерфейсы на лету?
Похожие вакансии
Lead AI Engineer
GenAI Team Lead
Python‑разработчик в инфраструктуру центра ИИ, lead
Tech Lead MLE
Lead AI Engineer
Lead Machine Learning Engineer
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Россия
- Зарплата
- 250 000 ₽ – 450 000 ₽