AI Engineer для маркетингового копайлотаСбер

317K ₽–395K ₽/мес
Опубликовано 24.10.2026
оценка на руки

Что за роль

Команда Сбера разрабатывает AI-продукты для маркетинга, включая копайлота для работы с данными, документами, контентом и креативами. В этой роли предстоит создавать AI-сервисы и развивать архитектуру продуктов на базе современных LLM.

Чем вы будете заниматься

  • Разрабатывать AI-сервисы — от прототипа и выбора подхода до интеграции в существующие системы.
  • Проектировать взаимодействие LLM с инструментами, данными, API и другими сервисами.
  • Развивать копайлота для работы с документами и презентациями, генерации контента, поиска и анализа информации.
  • Исследовать LLM, фреймворки и инструменты, проводить эксперименты и улучшать качество решений.
  • Участвовать в проектировании AI-продуктов и агентных систем.

Требования

  • Высшее образование.
  • От трёх лет промышленной разработки AI/ML-систем и опыт разработки на Python.
  • Понимание LLM-систем, включая inference, управление контекстом, вызов инструментов, structured output, embeddings, RAG и agentic workflows.
  • Знание system design, API, очередей, хранилищ и кэширования.
  • Опыт создания продуктов на базе LLM, интеграции моделей и работы с векторным поиском и базами данных.
  • Опыт работы с LLM serving engines и оценки качества AI-систем.
  • Продуктовое мышление и умение самостоятельно прорабатывать решения и проверять гипотезы.

Будет плюсом

  • Опыт создания AI-ассистентов, копайлотов или агентных систем для B2B и enterprise-сценариев.
  • Знакомство с LangGraph, LangChain, LlamaFactory, Unsloth или аналогами.
  • Понимание маркетинговых процессов.
  • Публикации, open-source-проекты или собственные AI-проекты.

Что мы предлагаем

  • Гибридный формат работы, офис в Москве на Кутузовском проспекте, 32.
  • Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
  • Расширенный ДМС, льготное страхование семьи и корпоративная пенсионная программа.
  • Корпоративный спортзал, зоны отдыха и доступ к образовательным программам СберУниверситета.
  • Льготные условия по ипотеке и подписка Прайм с совместным использованием.

Кто здесь добьётся успеха

→

Глубокие знания Python и опыт работы с LLM, такими как vLLM и Ollama, для разработки сложных AI-сервисов.

→

Способность эффективно работать в гибридном режиме, проявляя инициативу и автономность в решении задач при разработке маркетингового копайлота.

→

Опыт в проектировании архитектуры AI-продуктов с использованием технологий, таких как Elastic, Chroma, Weaviate и RAG, для интеграции и оптимизации приложений.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Младший AI Engineer (Сейчас)→AI Engineer (1–2 года)→Старший AI Engineer (3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка 2026
$8.5B
Годовой рост
12.7%
Внедрение AI
75%
Инвестиции
+150%

Навыки и требования

Обязательные
PythonLLMRAG
Растущий спрос
Machine LearningDeep LearningData Engineering
Снижающийся спрос
RPA (Robotic Process Automation)Traditional BI Tools

Тренды отрасли

Интеграция AI в маркетинг
68% компаний в России активно используют AI для оптимизации своих маркетинговых стратегий, что увеличивает эффективность рекламных кампаний.
Развитие технологий вложений и поиска
70% разработчиков предпочитают использовать векторные поисковые системы, такие как Weaviate и Chroma, что значительно ускоряет обработку и нахождение данных.

Новости AI/Big Data

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев