Applied AI Engineer

О роли

Applied AI Engineer — отдельная роль, не CJE, не аналитик и не Lead Applied AI Engineer. CJE ведёт клиентский путь. Аналитик предлагает проекты и считает эффект. Lead Applied AI Engineer собирает новые продукты и отвечает за них от начала до конца.

Ты владеешь AI-слоем, который доезжает до человека 6–24: ассистенты, обработка естественного языка (NLP, natural language processing), автоматизация. От замысла до запуска и дальше — ты тот, к кому приходят по этому продукту. Дорожная карта, ежедневный ход работ и то, что может сломаться при выкладке, — твои.

Это не модель «на коленке» и не слайд про агентов. Это решение, которое живёт в канале. Канал — это место, где человек встречает банк: приложение SberKids, СберБанк Онлайн, колонка, банкомат, отделение обслуживания, колл-центр. Часть сценариев идёт через несколько каналов от проблемы до решения.

Сегмент картой и приложением не владеет. Ты собираешь решение с дата-сайентистами и инженерами соседних команд и проводишь его в путь. В банке языковая модель (LLM, large language model) — GigaChat (семейство моделей Сбера; флагман на сентябрь 2026 — GigaChat 3.5 Ultra). В детском контуре на GigaChat уже говорит СберКот.

Это AI-first роль: ставка проверяется рабочей выкладкой, не презентацией.* Держать видение, стратегию и дорожную карту AI-решений сегмента на больших языковых моделях и классическом машинном обучении: какие сценарии берём, какие сознательно не трогаем, в какой канал они доедут живыми.

• Собирать и запускать NLP и AI в пути 6–24: ассистент, разбор обращения, автоматизация ответа, повтор, отказ модели. Возраст и роль «ребёнок / родитель» входят в постановку, не в конец.
• Вести кросс-функциональную поставку с дата-сайентистами и инженерами соседних команд: модель, рантайм, выкладка. Чужой репозиторий и чужой релизный поезд — часть работы.
• Ставить цели команды и метрики успеха вместе с CJE и аналитиком, в одну линию со ставкой сегмента. Красивое демо без цифры не считается запуском.
• Доводить сложный продукт в неоднозначной постановке и в быстром темпе: владелец канала другой, возрастная норма жёсткая, модель ошибается. Результат — сдвиг в пути, не отчёт.
• Собирать с лабораторией то, что уже можно катить в канал, и не тащить в прод ставку, которую ещё рано отдавать людям.* Запускал AI-продукты или фичи с нуля: от постановки до людей.
• Сильная аналитика и техника плюс деловое чутьё: понимаешь, зачем это человеку 6–24, а не только как устроена модель.
• Опыт в data science или machine learning и привычка вести ML-проект от дизайна до выкладки и следующей итерации.
• Python и SQL как рабочие языки. Руки в глубоком обучении: PyTorch, TensorFlow или Keras.
• Знаешь, как устроены контроль версий, выкладка модели и среда разработки.
• Математика и статистика, которые видны в решениях, не только в дипломе.
• Предпринимательский характер: не ждёшь идеального ТЗ и не останавливаешься на «почти готово».
• Готовность вести поле 6–24 и семьи. Опыт «для детей» не обязателен.

Будет плюсом:

• Живой ассистент или автоматизация, которые доехали до пользователей и сдвинули метрику.
• GigaChat, добор из своей базы (RAG, retrieval-augmented generation), агентные сценарии, оценка качества генерации.
• Банк, финтех или другой контур с жёсткими правилами «что можно сказать в этом возрасте».
• Поле SberKids, колонки или колл-центра — кейс, который можно разобрать.
• AI-native инструменты: Cursor, собственные скрипты, привычка собрать стенд за день.* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• 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
• корпоративная пенсионная программа