Вакансия из Telegram канала - Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
TL;DR
ML Engineer (AI Agents / Python) (AI/ML): Разработка AI-агентов, Python-сервисов, ML-пайплайнов и витрин данных для промышленных решений с акцентом на оркестрацию, tool calling и обработку больших объёмов данных. Фокус на интеграции моделей и агентов с внутренними сервисами, оптимизации SQL/Hadoop/Spark-задач и обеспечении мониторинга, качества и надёжности.
#офис #гибрид
Сбер
ML Engineer (AI Agents / Python)
Формат работы: офис или гибрид (Москва)
☑️ Чем предстоит заниматься
-Проектировать и разрабатывать AI-агентов: реализовывать сценарии, оркестрацию, tool calling и интеграции с внутренними сервисами
-Превращать прототипы и модели Data Science в надёжные промышленные решения: упаковывать, встраивать в сервисы и пайплайны, версионировать и сопровождать
-Разрабатывать на Python сервисы, библиотеки и пайплайны, писать автотесты и участвовать в код-ревью
-Проектировать, строить и сопровождать витрины данных для ML-моделей и агентов
-Обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи
-Обеспечивать качество и наблюдаемость решений: логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Опыт промышленной разработки на Python от 2 лет
-Умение писать поддерживаемый код: типизация, тестирование, обработка ошибок, логирование и работа с зависимостями
-Уверенное владение SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с большими наборами данных
-Опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных
-Опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию
-Понимание принципов работы AI-агентов: оркестрация, tool calling, управление состоянием и интеграция с API
-Понимание жизненного цикла ML-модели — от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления
-Опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора (будет плюсом)
-Опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами (будет плюсом)
-Опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах (будет плюсом)
-Опыт работы с Kafka и событийными архитектурами (будет плюсом)
-Знание Docker, CI/CD и Kubernetes (будет плюсом)
-Практический опыт работы с Hadoop и Spark (будет плюсом)
-Опыт внедрения ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре (будет плюсом)
-Опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте (будет плюсом)
🔥 /
Сбер
ML Engineer (AI Agents / Python)
Формат работы: офис или гибрид (Москва)
☑️ Чем предстоит заниматься
-Проектировать и разрабатывать AI-агентов: реализовывать сценарии, оркестрацию, tool calling и интеграции с внутренними сервисами
-Превращать прототипы и модели Data Science в надёжные промышленные решения: упаковывать, встраивать в сервисы и пайплайны, версионировать и сопровождать
-Разрабатывать на Python сервисы, библиотеки и пайплайны, писать автотесты и участвовать в код-ревью
-Проектировать, строить и сопровождать витрины данных для ML-моделей и агентов
-Обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи
-Обеспечивать качество и наблюдаемость решений: логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Опыт промышленной разработки на Python от 2 лет
-Умение писать поддерживаемый код: типизация, тестирование, обработка ошибок, логирование и работа с зависимостями
-Уверенное владение SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с большими наборами данных
-Опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных
-Опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию
-Понимание принципов работы AI-агентов: оркестрация, tool calling, управление состоянием и интеграция с API
-Понимание жизненного цикла ML-модели — от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления
-Опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора (будет плюсом)
-Опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами (будет плюсом)
-Опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах (будет плюсом)
-Опыт работы с Kafka и событийными архитектурами (будет плюсом)
-Знание Docker, CI/CD и Kubernetes (будет плюсом)
-Практический опыт работы с Hadoop и Spark (будет плюсом)
-Опыт внедрения ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре (будет плюсом)
-Опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте (будет плюсом)
🔥 /
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник -