aipythonsqlkafkadata engineeringdockeretlllmragci cd
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указанаразвернуть
На похожих ролях по рынку
$2.2к$3.6кмедиана$4.2к
32 в выборке
На международном рынке: $163к/год ($124к - $204к)
84
Хорошая вакансия
развернуть
Роль хорошо описана и сочетает разработку AI-платформы для production с современными LLMOps-задачами и требованиями к аудиту, но работа только из офиса и несогласованность в требованиях к стажу могут снизить её привлекательность.
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
AI Platform Engineer (Privacy Automation) (AI/LLM/RAG): Разработка мультиагентной платформы непрерывного контроля и мониторинга документов, данных и бизнес-процессов с акцентом на LLM, RAG, audit trail и защиту персональных данных. Фокус на построении масштабируемых AI-пайплайнов, интеграции корпоративных систем, контроле качества моделей и автоматизации регуляторных и аудиторских требований.
Локация: Москва, офисный формат работы на месте работодателя; офис на Вавилова, 19.
Компания
СБЕР развивает платформу непрерывного контроля и мониторинга для автоматизации проверок данных, документов и бизнес-процессов компаний Группы с применением AI-агентов.
Что делать
Проектировать и развивать мультиагентную платформу: оркестрация агентов, сценарии проверок, человек-в-контуре, журналирование решений и audit trail.
Создавать документный интеллект на базе LLM и RAG для проверки НПА, договоров, политик и внутренних регламентов с извлечением структурированных фактов и обоснованием выводов.
Разрабатывать мониторинг внешних и внутренних источников, выявлять аномалии и формировать сигналы для экспертов.
Автоматизировать сбор доказательств и digital trails по бизнес-процессам с учётом требований к персональным данным и информационной безопасности.
Выстраивать LLMOps: оценка качества, регрессионные наборы, контроль ложных срабатываний, дрейф моделей, стоимости и наблюдаемости LLM-пайплайнов.
Интегрировать платформу с корпоративными системами и участвовать в архитектурных решениях, наставничестве и формировании инженерных стандартов.
Требования
От 3 до 6 лет опыта; из них не менее 5 лет промышленной разработки на Python.
Уверенное владение асинхронным программированием, типизацией, тестированием и проектированием надёжных сервисов.
Практический опыт работы с LLM, включая RAG, извлечение структурированных данных, оценку качества и снижение ложных срабатываний.
Опыт проектирования и запуска в production data/AI-платформ или сложных backend-систем.
Опыт построения ETL- и интеграционных пайплайнов; знание SQL, API, логов и очередей, включая Celery, RabbitMQ или Kafka.
Владение Git, Docker и базовыми CI/CD-практиками; способность самостоятельно доводить сервис до деплоя.
Понимание Data Governance, разграничения доступа, аудируемости и работы с чувствительными данными.
Умение работать с бизнес-заказчиками и переводить регуляторные и аудиторские требования в технические решения.
Культура и преимущества
Полная занятость и офисный формат работы.
Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
Корпоративный спортзал, зоны отдыха и более 400 образовательных программ СберУниверситета.
Программа адаптации, помощь руководителя на старте, расширенный ДМС, семейное страхование и корпоративная пенсионная программа.
Льготный дисконт по ипотечному кредиту, подписка Прайм с совместным использованием и вознаграждение за рекомендации.
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 →