AI Engineer (AI Marketing)
Оценка ИИОтличная вакансия в топовой технологической компании с сильным соцпакетом (льготная ипотека, ДМС, обучение) и работой над передовыми AI-технологиями.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубокому пониманию архитектуры LLM-систем (RAG, агенты) и навыкам System Design, а также необходимостью иметь опыт промышленной разработки от 3 лет.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в Сбере для Senior AI ролей обычно находится в верхнем сегменте рынка, дополняясь значительными годовыми бонусами и уникальными льготами вроде ипотеки.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
AI Engineer (AI Marketing) в Cбер. Удаленка.
О НАС:
Мы создаем AI-продукты, которые трансформируют работу маркетинга: от анализа исследований и клиентских инсайтов до интеллектуального копайлота, помогающего маркетологам работать с данными, документами, контентом и креативами.
Если вам интересно не просто подключать LLM по API, а понимать, как устроены современные AI-системы, проектировать их архитектуру и превращать возможности моделей в работающие продукты, — присоединяйтесь к нашей команде.
Задачи:
• Разрабатывать AI-сервисы: от прототипа и выбора подхода до интеграции в существующий технологический ландшафт
• Проектировать взаимодействие LLM с инструментами, данными, API и другими сервисами
• Развивать AI-копайлота для маркетинга: работу с документами и презентациями, генерацию контента, поиск и анализ информации
• Исследовать новые LLM, существующие фреймворки и инструменты и определять, где они могут дать практический эффект в продукте
• Проектировать подходы к оценке качества AI-систем, проводить эксперименты и улучшать решения на основе результатов
• Участвовать в проектировании архитектуры AI-продуктов и агентных систем на базе современных LLM.
Требования:
• Высшее образование.
• Опыт разработки на Python и опыт промышленной разработки AI/ML-систем от 3х лет
• Глубокое понимание того, как устроены современные LLM-системы: inference, context management, tool/function calling, structured output, caching, embeddings, RAG и agentic workflows
• Хорошее понимание system design: архитектуры современных приложений и сервисов, интеграционных паттернов, API, очередей, хранилищ, кэширования и подходов к построению систем
• Практический опыт создания продуктов и сервисов на базе LLM
• Опыт интеграции LLM в существующие системы и работы с внешними и внутренними API
• Опыт работы с векторным поиском и базами данных (Elastic, Chroma, Weaviate или аналоги)
• Навыки работы с LLM serving engines (vLLM, ollama, sglang)
• Понимание подходов к evaluation LLM-систем и способность превращать субъективное «работает хорошо» в измеримые критерии качества
• Особенно важно продуктовое мышление: способность работать с разного уровня проработки требованиями, самостоятельно прорабатывать детали решения, предлагать варианты реализации, быстро проверять гипотезы и вместе с владельцем продукта находить объективные критерии качества AI-продукта
Будет плюсом:
• Опыт создания AI-ассистентов, копайлотов или агентных систем для B2B/enterprise-сценариев.
• Опыт работы с LangGraph, LangChain, LlamaFactory, Unsloth или аналогичными инструментами.
• Понимание маркетинговых процессов и задач маркетинга.
• Публикации, open-source или собственные AI-проекты.
Условия:
• Гибридный формат работу, офис в Москве на Кутузовском д. 32.
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
• 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.
КОНТАКТЫ:
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- vLLM
- Ollama
- ElasticSearch
- Chroma
- Weaviate
- LangChain
- LangGraph
- System Design
- API
- Machine Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры RAG и способов борьбы с галлюцинациями.
Как бы вы спроектировали систему оценки качества (evaluation) для RAG-пайплайна, чтобы минимизировать галлюцинации в ответах копайлота?
Оценка навыков работы с современными фреймворками для создания агентов.
В каких случаях вы бы предпочли использовать LangGraph вместо стандартного LangChain для реализации агентного поведения?
Проверка знаний в области оптимизации производительности AI-сервисов.
Какие стратегии кэширования и оптимизации инференса (например, через vLLM) вы бы применили для высоконагруженного AI-сервиса?
Оценка навыков системного проектирования.
Опишите процесс интеграции LLM-агента в существующий корпоративный ландшафт с учетом безопасности данных и ограничений API.
Проверка продуктового мышления и работы с неопределенностью.
Как вы будете действовать, если требования к AI-продукту размыты, а заказчик хочет 'умного помощника для всего'? Как выделите MVP?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
