Лидер направления по исследованиям AI (Инвестиционный бизнес)

Мы разрабатываем систему, которая автоматизирует весь жизненный цикл инвестиционной сделки.

Наши команды работают над следующими направлениями:

• алгоритмизированный поиск потенциальных сделок и клиентов
• управление процессом заключения инвестиционных сделок
• финансовые расчеты и оценка портфеля
• построение финансовой и управленческой отчетности по портфелю инвестиций Сбера
• инвестиционные сервисы для компаний - наших клиентов.

Наша инвестиционная платформа ЮЛ в Сбер - это уникальная разработка на российском рынке для выдачи и сопровождения инвестиционного финансирования юридическим лицам. Такие сделки имеют большое значение для российской экономики, и о них пишут в новостях.

Мы используем самые современные технологии и открыты к предложениям участников команды по изменению стека. Вы будете работать с микросервисной архитектурой (Kubernetes, Docker, Istio, Kafka).

• знать бизнес-смысл, ИТ-архитектуру и статус по задачам трайба
• отслеживать инновации в технологиях (особенно GenAI, FinTech)
• предлагать кейсы применения новых технологий в задачах трайба
• делать обзоры лучших практик применения новой технологии в отраслевых бизнес-кейсах
• проводить исследования, определять конкретный способ применения новой технологии к задаче трайба
• проводить анализ возможности реализации новой технологии в ИТ-ландшафте Сбербанка
• определять скоуп, проектировать и реализовывать прототипы применения новых технологий в задачах трайба
• реализовывать решения для оценки качества и успешности прототипа.
• передавать прототипы в продуктовые команды для последующей их промышленной реализации
• консультирование продуктовых команд по внедрению новой технологии в промышленном контуре
• управление небольшой командой RnD инженеров.

• знание микросервисной архитектуры и понимание способов ее реализации
• опыт разработки на Python от 3 лет, в том числе микросервисной архитектуре
• опыт разработки AI агентов, включая использование rules, workflows, skills, tools, MCP, agent.md
• опыт работы с LLM API и prompt engineering — понимание контекстных окон, function calling, structured outputs
• практический опыт с MCP (Model Context Protocol): реализация серверов, интеграция с IDE или внешними системами
• опыт развёртывания моделей: vLLM, Ollama, TGI или аналоги; понимание квантизации (GGUF, AWQ, GPTQ)
• опыт построения многоуровневого RAG: векторный, семантический, fusion, raptor, графовый (в т.ч. гибридный), триплеты, RDP, AST, json-ld.
• опыт работы с fastapi, pydantic, aiohttp, alembic, SQLAlchemy, langchain, langgraph
• опыт разработки интеграций по REST/gRPC API
• понимание процессов разработки ПО и DevOps-практик
• опыт работы с базами данных (SQL или NoSQL)
• умение формализовывать процессы - описывать алгоритмы действий, рразбирать «словесные» требования на чёткие шаги и условия
• аккуратность в коде и документации, умение поддерживать и развивать существующие решения.

• комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект, ул. Вавилова 19, формат работы - гибрид.
• 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
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.