- Страна
- Россия
- Зарплата
- 200 000 ₽ – 350 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior/Middle+ AI Engineer (NLP/LLM Agents)
Оценка ИИОтличная позиция в топовой компании с доступом к уникальным мощностям и данным, прозрачной системой роста и конкурентной зарплатой с бонусами.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к опыту работы с LLM-агентами и Big Data стеком Сбера, а также необходимостью совмещать Research и Production задачи.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка 200-350к gross соответствует рыночному уровню для Middle+/Senior специалистов в Москве, а годовой бонус 15%+ делает предложение еще более привлекательным.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и создавайте будущее маркетинга на базе передовых AI-агентов!
Описание вакансии
AI Engineer
Позиция: Senior/Middle+ AI Engineer (NLP/LLM Agents)
Куда: Сбер, Команда Автономного кампейнинга
Формат работы: офис + гибрид — Москва, современный офис
Вилка gross: ~200-350 тр + годовой бонус 15+%
Что нужно делать?
• Разрабатывать и внедрять AI-агентов, рекомендательные системы и NLP-решения на базе Transformer
• Кастомизировать LLM (RAG, векторизация, извлечение сущностей) и строить reasoning-цепочки
• Вести полный цикл: от экспериментов на Jupyter до масштабируемых MLOps-процессов в продакшене
• Работать с большими данными (Spark, Hadoop, Hive) и интегрировать модели в смежные сервисы
Требования:
• 3+ лет в машинном обучении с реализованными и внедрёнными решениями
• Опыт работы с агентами и LLM (LangGraph, PyTorch)
• Уверенный Python, прод-код, Big Data стек
• Знакомство с Kubernetes, Docker
• Самостоятельность, проактивность, умение доводить гипотезы до результата
Что предлагаем:
• Уникальный продукт на стыке GenAI и маркетинга без легаси и бюрократии
• Современный офис с фитнес-залом, ДМС, белая ЗП + годовой бонус 15+%
• Доступ к огромным данным и вычислительным мощностям Сбера
• Профильное обучение за счёт компании, сильная команда профессионалов
Ответы на 10 важных вопросов:
- Данные: Hadoop (весь объём данных Сбера), GreenPlum, внешние API
- Железо: кластеры Spark/Hadoop, Kubernetes до 64 ядер / 512 ГБ RAM
- Масштаб влияния на core-бизнес: прямое – платформа управляет маркетинговыми кампаниями и влияет на P&L
- Уровень развития AI-инженерии в компании: все бизнес-линии покрыты ML, глубоко внедрены DL и NLP, строятся автономные мультиагентные системы
- Роль AI-инженера: AI Engineer отвечает за создание и внедрение агентов и NLP-решений от замысла до прод-мониторинга, участвует в постановке задач и аналитике пилотов
- Бэкграунд у вашего руководителя: Linkedin
- Как часто вам будут мешать работать: ежедневные стендапы + 1–2 встречи с бизнесом в неделю
- Карьерный рост: формализованная матрица компетенций, регулярные ревью и защита грейдов
- Prod/Research: 50/50
- Функция сервиса или лидера: сервисная – разработка и поддержка AI-ядра
*📧 Отправить CV:* Откликнуться, тема «AI Engineer в Автономный кампейнинг», или TG Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- NLP
- LLM
- Transformer
- RAG
- LangGraph
- PyTorch
- Python
- Spark
- Hadoop
- Hive
- Kubernetes
- Docker
- MLOps
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с современными фреймворками для агентов.
Расскажите о вашем опыте использования LangGraph: с какими сложностями при построении циклических графов вы сталкивались?
Важно понять, как кандидат оптимизирует работу с контекстом в LLM.
Какие стратегии RAG вы применяли для улучшения качества ответов при работе с большими объемами неструктурированных данных?
Вакансия предполагает работу с огромными данными Сбера.
Опишите ваш опыт интеграции ML-моделей в Spark-пайплайны. Как вы решали проблемы производительности при инференсе?
Проверка навыков проектирования сложных систем.
Как вы проектируете reasoning-цепочки для агентов, чтобы минимизировать галлюцинации и зацикливание?
Оценка навыков работы в MLOps цикле.
Как вы организуете мониторинг качества работы NLP-моделей после их деплоя в Kubernetes?
Похожие вакансии
Senior/Lead AI Engineer
Senior Computer Vision Engineer
Senior NLP Engineer
GenAI разработчик
Архитектор мультиагентных систем на базе LLM
Senior ML разработчик (AI Engineering)
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!