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.