Senior/middle MLOps / AI Platform Engineer (AI-агенты)

Мы — команда «Triple A» трайба «Корпоративное взыскание» Сбербанка. Мы создаём передовые решения для работы с корпоративными клиентами, столкнувшимися с проблемной задолженностью. Наш продукт — это комплекс современных сервисов, интеллектуальных моделей и инструментов, которые позволяют эффективно управлять процессами взыскания.

Ваша роль — быть ключевым экспертом по инфраструктуре и эксплуатации. Вы будете отвечать за то, чтобы наши _AI_-агенты и _ML_-модели не просто работали в лабораторных условиях, а стабильно и надёжно решали реальные бизнес-задачи в _production_-среде банка.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика тебе на почту придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Твой опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

• вывод AI/ML\-моделей и _AI_-агентов в _production_ (сборка, деплой)
• развитие инфраструктуры для _AI_-агентов и _ML_-сервисов:

интеграция с внутренними API и сервисами (REST, Kafka)

работа с данными и документами (включая OCR)

организация постоянного хранилища (persistent storage), внедрение подходов RAG

• автоматизация CI/_CD_-пайплайнов для моделей и _AI_-сервисов
• обеспечение надёжности _AI_-систем:

мониторинг, логирование, трассировка

контроль качества (model drift, производительность, бизнес-метрики)

обработка ошибок (retry, fallback, устойчивость к сбоям)

• эксплуатация и интеграция ML\-моделей в _production_:

поддержка пакетных процессов (в т. ч. на PySpark)

использование моделей в составе _AI_-агентов и сервисов.

• опыт работы от 2 лет в MLOps, DevOps или бэкенд-разработке с уклоном в ML/_AI_-системы
• понимание и практический опыт построения AI/LLM\-систем в _production_ (оркестрация, выполнение инструментов, ограничения LLM)
• уверенная работа с Kubernetes (Istio Service Mesh, сайдкары, HashiCorp Vault)
• самостоятельный вывод моделей/агентов в production (CI/CD, мониторинг, механизмы отказоустойчивости)
• опыт работы с фреймворками для написания LLM/AI\-агентов (_LangChain_, LangGraph, Openclaw и др.)
• опыт применения кодинг-агентов в работе, в том числе использование кастомных навыков (Cursor, Claude Code, OpenCode, Codex).

Будет плюсом: 

• опыт backend-разработки на Python (FastAPI, aiohttp)
• опыт инференса моделей через PySpark
• понимание работы систем очередей и принципов асинхронного взаимодействия (Kafka).

• формат работы: офис в Москве, гибрид - по договоренности, Бизнес-центр, Кутузовский проспект, д. 32, к.1
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.