Мы - направление Сбербанк Онлайн и AI-помощник в дивизионе Премиальный сегмент. Наша общая цель – развивать интеллектуальные сервисы для повышения качества обслуживания премиальных клиентов и эффективности работы сотрудников.
Одно из ключевых направлений – комплексный AI-анализ коммуникаций менеджеров с клиентами: анализ транскрибированных диалогов и аудиосигнала, контроль стандартов обслуживания, выявление эскалаций и пропущенных элементов, анализ тональности и речевых характеристик, а также формирование рекомендаций для сотрудников и руководителей.
Почему мы:
· Развиваем прикладные AI-решения, которые быстро проверяются на реальных бизнес-сценариях;
· Есть возможность работать не только с LLM и prompt-based подходами, но и с классическим ML, NLP, Speech и собственными моделями;
· Доступна внутренняя инфраструктура для обучения моделей и использования GPU-ресурсов;
· Можно участвовать в развитии решений на базе GigaChat, RAG, LoRA и агентных подходов;
· Небольшая AI-команда: заметное влияние на архитектуру, эксперименты и итоговый продукт;
· Сильное бизнес- и IT-окружение, высокие темпы вывода решений в эксплуатацию.
· разрабатывать и поддерживать высоконагруженные Python-сервисы (FastAPI), обеспечивающие работу AI-компонентов
· проектировать и разрабатывать REST/gRPC API для интеграции AI-моделей с бизнес-системами;
· строить надежные data-pipeline: от приема сырых данных (Kafka) до выдачи результатов в PostgreSQL и внешние системы;
· работать с асинхронным кодом (asyncio) для обработки потоков данных в реальном времени
· интегрировать LLM и RAG-сервисы в продуктовый контур через API
· готовить данные для экспериментов, формировать обучающие и валидационные выборки
· участвовать в Code Review, технических обсуждениях, документировании решений и выводе сервисов в промышленную эксплуатацию.
· уверенное владение Python (3.9+) для разработки высоконагруженных бэкендов, понимаете GIL, асинхронность и многопоточность
· практический опыт с FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy/asyncpg, asyncio и разработкой REST/gRPC API
· умение проектировать и оптимизировать схемы PostgreSQL, писать сложные SQL-запросы, использовать индексы и понимать принципы работы MVCC
· опыт работы с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ), понимание моделей доставки, партиционирования и идемпотентности
· понимание принципов контейнеризации (Docker) и базовых практик CI/CD
· умение писать надежный, покрытый тестами код (pytest, coverage) и проводить code review
· понимание принципов работы LLM, prompt engineering, RAG и подходов к оценке качества генеративных моделей
· умение проводить воспроизводимые эксперименты и аргументированно сравнивать несколько подходов к одной задаче
· самостоятельность, готовность разбираться во внутренней инфраструктуре и ограничениях корпоративного контура
· умение объяснять результаты экспериментов разработчикам, аналитикам и бизнес-заказчикам.
Будет плюсом:
· опыт Speech/Audio ML: acoustic features или анализ эмоций по аудио
· опыт в NLP: классификация текстов, embeddings, transformers, извлечение признаков или близкие задачи
· опыт fine-tuning LLM, LoRA, работы с embeddings и векторным поиском
· опыт с CatBoost/LightGBM и predictive ML-задачами
· опыт разработки или эксплуатации ML-сервисов, контейнеризации и оркестрации
· опыт работы в крупных корпоративных контурах с повышенными требованиями к безопасности.
· гибкий график начала рабочего дня
· уровень заработной платы определяем по итогам собеседования, отталкиваемся от ваших ожиданий
· команда профессионалов своего дела
· возможность развития по направлениям
· ДМС с 1-го дня работы
· обучение и сертификация за счет компании (в том числе обучение английскому языку компенсируется)
· скидки от партнеров и корпоративные программы
· рыночная заработная плата и годовая премия по итогам
· выстроенные процессы по адаптации, оценке и понятную систему роста в компании;
· наставник на период адаптации и корпоративную жизнь, в которой можно участвовать по желанию
· сплоченная команда, agile-практики и помощь в профессиональном развитии.