Мы — команда в Департаменте маркетинга Сбера. Мы строим ИИ-агентов на базе LLM, совмещая скорость стартапа с масштабом большой компании: у нас есть доступ к огромным массивам данных, серьёзная инфраструктура и свобода выбирать лучшие инструменты под задачу.
Наши агентные направления Вы будете развивать ключевое направление департамента — создавать агентные системы двух типов:
- Внутренние продукты для сотрудников. Автоматизация рабочих процессов внутри банка. Например, агенты, которые по текстовому брифу генерируют готовую структуру веб-страниц с контентом и изображениями, экономя время маркетинговых команд.
- Внешние интерфейсы для клиентов. Диалоговые ассистенты на публичных ресурсах. Ваш код будет напрямую взаимодействовать с миллионами пользователей сайта Сбербанка, помогая им получать ответы через GigaChat, поиск по базам знаний (RAG) и систему скиллов.
Наш главный продукт сегодня — backend AI-ассистента на сайте банка. Это сложная система оркестрации диалогов на LangGraph.
Сейчас мы собираем современный агентный стек с нуля (LangGraph, RAG, function calling).
Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!
Обязанности
- развивать и рефакторить оркестрацию агентов на LangGraph
- разрабатывать скиллы и инструменты (tools) для агента
- интегрировать LLM (писать и оптимизировать system/user-промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, настраивать параметры моделей)
- подключать внешние системы (HTTP API, Kafka, поисковые движки)
- покрывать код unit-тестами
- участвовать в проектировании архитектуры агентских систем.
Требования
- опыт разработки AI агентов от 1 года
- опыт разработки python от 3 лет
- опыт с веб-фреймворками (FastAPI и/или aiohttp) и проектировали REST API; опыт работы с WebSocket/SSE для real-time коммуникаций.
- опыт интеграции LLM через API (GigaChat, аналоги)
- опыт с LangGraph/LangChain или похожими оркестраторами агентов
- опыт с PostgreSQL (проектирование схем, миграции, транзакции) и асинхронным доступом к БД
- умеете доводить LLM-фичи до стабильной работы в проде.
Будет плюсом:
- опыт с Kafka и событийными интеграциями
- опыт работы с Docker / Kubernetes, Helm, CI/CD пайплайнами
- навыки работы с генеративными AI-моделями
- опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
- инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
- гибридный формат работы (2-3 дня в офисе). Офис по адресу: г.Москва офис Кутузовский проспект 32
- ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте
- 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.
