AI Engineer (AI Marketing)

Задачи: — Разрабатывать AI-сервисы: от прототипа и выбора подхода до интеграции в существующий технологический ландшафт — Проектировать взаимодействие LLM с инструментами, данными, API и другими сервисами — Развивать AI-копайлота для маркетинга: работу с документами и презентациями, генерацию контента, поиск и анализ информации — Исследовать новые LLM, существующие фреймворки и инструменты и определять, где они могут дать практический эффект в продукте — Проектировать подходы к оценке качества AI-систем, проводить эксперименты и улучшать решения на основе результатов — Участвовать в проектировании архитектуры AI-продуктов и агентных систем на базе современных LLM. Требования: — Высшее образование. — Опыт разработки на Python и опыт промышленной разработки AI/ML-систем от 3х лет — Глубокое понимание того, как устроены современные LLM-системы: inference, context management, tool/function calling, structured output, caching, embeddings, RAG и agentic workflows — Хорошее понимание system design: архитектуры современных приложений и сервисов, интеграционных паттернов, API, очередей, хранилищ, кэширования и подходов к построению систем — Практический опыт создания продуктов и сервисов на базе LLM — Опыт интеграции LLM в существующие системы и работы с внешними и внутренними API — Опыт работы с векторным поиском и базами данных (Elastic, Chroma, Weaviate или аналоги) — Навыки работы с LLM serving engines (vLLM, ollama, sglang) — Понимание подходов к evaluation LLM-систем и способность превращать субъективное «работает хорошо» в измеримые критерии качества — Особенно важно продуктовое мышление: способность работать с разного уровня проработки требованиями, самостоятельно прорабатывать детали решения, предлагать варианты реализации, быстро проверять гипотезы и вместе с владельцем продукта находить объективные критерии качества AI-продукта Будет плюсом: — Опыт создания AI-ассистентов, копайлотов или агентных систем для B2B/enterprise-сценариев. — Опыт работы с LangGraph, LangChain, LlamaFactory, Unsloth или аналогичными инструментами. — Понимание маркетинговых процессов и задач маркетинга. — Публикации, open-source или собственные AI-проекты. Условия: — Гибридный формат работу, офис в Москве на Кутузовском д. 32. — 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. — Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких. — Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.