Вакансия - AI Agent Engineer (Fullstack LLM Developer),

Специальность: AI Agent Engineer (Fullstack LLM Developer)

Режим работы:

Регион: Москва МО

Дополнительная информация: г Москва

Специальность: AI Agent Engineer (Fullstack LLM Developer)

Тип занятости:

График работы: Полный рабочий день

Профобласть: Информационные технологии, телекоммуникации, связь

SberData отвечает за развитие платформы для работы с данными в Сбере. У нас свыше 230 Петабайт данных, около сотни продуктов и сервисов для клиентов. Мы создаем собственные сборки платформ в рамках вендорозамещения и активно сотрудничаем со всеми блоками Сбера для решения их бизнес-задач: наши пользователи сделали уже свыше 6500 витрин. Мы — команда, создающая передовой инструмент для администрирования и мониторинга различных СУБД. Сейчас мы запускаем амбициозный проект: разработку интеллектуального AI-агента, который будет помогать бизнес-аналитикам и инженерам анализировать нагрузку, предлагать оптимизации и управлять базами данных на естественном языке. Мы ищем инженера, готового вести AI-агент от идеи до продакшена. Обязанности проектировать и реализовывать AI-агента на основе LLM (Python, LangChain/LangGraph), включая поддержку RAG, цепочек рассуждений и взаимодействия с внешними системами разрабатывать REST/gRPC API (FastAPI/Flask) для интеграции агента с внутренними сервисами и СУБД проводить промпт-инжиниринг и создавать сценарии валидации, оценивая качество и безопасность ответов агента. интегрировать агент в корпоративную инфраструктуру: Jenkins, OpenShift/Kubernetes, CI/CD-конвейеры настраивать безопасные механизмы аутентификации и авторизации: mTLS, ACL, OTT-токены писать SQL-скрипты для PostgreSQL/Greenplum — как часть логики агента и для подготовки тестовых данных участвовать в написании технической документации, спецификаций и руководств по эксплуатации. Требования уверенное владение Python и опытом разработки backend-сервисов - от 2-х лет понимание принципов работы LLM, эмбеддингов, RAG и современных подходов к агентной архитектуре опыт с LangChain, LangGraph, FastAPI/Flask, а также знакомство с PyTorch или Hugging Face практический опыт создания AI-агентов с доступом к внешним данным — особенно плюсом будет работа с мультиагентными системами знание принципов REST/gRPC, умение проектировать надежные и масштабируемые API опыт настройки аутентификации по сертификатам и токенам в распределённых системах базовые навыки работы с PostgreSQL и понимание SQL опыт использования Git, Jenkins, Docker, Kubernetes/OpenShift . готовность работать на стыке backend и DevOps — от кода до деплоя. Условия комфортный современный офис: БЦ Даниловский форт, рядом с М.Тульская, Верхние котлы возможность выбрать удобный график – офис/гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Размещение: 2026-02-24

Источник: Вакансия интернет ресурса