Вступить в клуб →
← К вакансиям
Сбер. Кибербезопасность72/100

Middle ML-разработчик (AI-агенты)

Опубликовано: 13 октября 2026
middleonsiteML / Data SciencefulltimeМоскваrupythonllmlangchainlanggraphkafkagrpcrestмикросервисыhadoopci/cdmlai-агенты
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
Sminex IT. BIМоскваhybridfulltimemiddle62

Инженер прикладной аналитики

Инженер в группу развития BI: разработка и сопровождение сервисов на Python для проектов машинного обучения — интеграция моделей с источниками данных и хранилищем, автоматизация пайплайнов через Airflow, настройка журналирования и мониторинга. Требуется опыт от 1 года, уверенный Python/FastAPI, SQL, оркестраторы, понимание CI/CD и контейнеризации.

pythonfastapisqlapache airflowrestdocker+6
29 октября 2026
Сбер. Data ScienceМоскваhybridfulltimesenior78

Senior Data Scientist

Настройка клиентских стратегий в розничном бизнесе Сбера: построение uplift-моделей эластичности к ставке по вкладам и кредитам, прогнозирование досрочного погашения и оценка эффекта через A/B-тесты и causal inference. Работа с большими данными в Hadoop (PySpark, SQL), от прототипа до продвинутого пайплайна обучения и мониторинга.

a/b тестированиеcatboostcausal inferencedockerelasticsearchfine-tuning+17
28 октября 2026
Ozon TechМоскваhybridfulltimesenior84

Старший инженер по информационной безопасности (ML)

Команда группы Аналитики SOC в Ozon Tech ищет старшего ML-инженера для развития LLM-сервисов, агентной логики и ML-мониторинга информационной безопасности с интеграцией в SIEM/IRP-процессы. Задачи включают пайплайны данных на Python, ML-модели поиска аномалий и классификации, а также MLOps и вывод сервисов в промышленную эксплуатацию.

pythonllmragmachine learningmlopsci/cd+6
12 октября 2026
Сбер. ITМоскваonsitefulltimelead78

Tech Lead ML (Поток)

Сбер ищет технологического лидера («играющего тренера») в новый юнит «Аналитика встреч» продукта «Поток»: руководство командой и самостоятельная разработка критичного кода. Задачи — аналитика встреч, персональные рекомендации и сводки, вывод ML-продукта из прототипа в промышленную эксплуатацию на всех сотрудников банка. Требуется 6+ лет опыта с Python/Pandas/NumPy/LangChain/LangGraph, опыт с LLM, ИИ-агентами, RAG и графовыми БД.

pythonpandasnumpypytestlangchainlanggraph+6
7 октября 2026