Ведущий инженер AI-решений (ESG & GeoAI)

Вы будете работать на стыке технологий, данных и смыслов: выявлять реальные вызовы в сфере устойчивого развития и превращать их в работающие цифровые решения. От прогнозных моделей и мультиагентных систем до интерфейсов и AI-ассистентов — ваша задача не просто анализировать, а собирать прототипы, которые можно быстро проверить и масштабировать — внутри Сбера или у клиента. Вы станете частью новой команды, которая развивает новое направление практического применения ИИ для клиентов (AI4ESG, GeoAI), проверяет их жизнеспособность через MVP и быстрые пилоты, прокладывая путь от идеи к продукту. Роль сочетает стратегию с технической реализацией — независимая роль с ответственностью за результат, а не за процесс ради процесса.

Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Обязанности

• структурировать реальные потребности клиентов и на их основе формировать и обосновывать гипотезы новых ESG-продуктов, включая цифровые решения с AI-компонентами, адаптированные к отраслевому и региональному контексту.
• самостоятельно собирать PoC/MVP: аналитические и прогнозные модели, мультиагентные системы, RAG-цепочки на базе LLM, боты, веб-интерфейсы и AI-агенты — от идеи до рабочего прототипа. Использовать как low-code-платформы (n8n, LangChain, GigaChain), так и Python-разработку (pandas, scikit-learn, Streamlit, FastAPI и др.).
• применять малоресурсные архитектуры: small LLMs, on-device-модели, edge-инференс, офлайн-визуализация — решения, работающие в условиях слабой ИТ-инфраструктуры.
• интегрировать и интерпретировать данные из открытых и внутренних источников: глобальная и региональная статистика, геоданные и спутниковые снимки, социология, климатические события и пр.
• проектировать решения как переиспользуемые модули будущих ESG-продуктов: с архитектурной целостностью, прозрачной логикой и технической гибкостью. Обеспечивать практическую применимость: тестировать прототипы в условиях, приближённых к реальному использованию.
• видеть возможности там, где ещё нет запроса — и формировать предложения, которые можно быстро показать, проверить и масштабировать.

Требования

• высшее образование, желательно МФТИ.
• опыт самостоятельной сборки MVP/PoC: аналитические модели, AI-агенты, боты, веб-приложения — в роли продуктового инженера, solution-архитектора, ML/AI-интегратора.
• уверенное владение Python и DS/ML-стеком (pandas, scikit-learn, Streamlit, FastAPI) — на уровне прототипов под реальные задачи, а не учебных заданий.
• опыт разработки в условиях ограниченных ресурсов: без GPU / в офлайне / на слабой инфраструктуре (edge-инференс, small LLMs, API-first).
• гибкость в выборе стека: Telegram-бот, API, скрипт или визуальный интерфейс — в зависимости от задачи.
• способность мыслить концептуально и независимо: брать ответственность за архитектуру и результат.
• опыт в проектах GovTech, Greentech, ESG, HealthTech или EdTech в роли разработчика и/или AI-solution-архитектора как преимущество. Работа с геоданными и спутниковыми снимками (Sentinel, Landsat и др.) как преимущество.

Условия

• уникальный опыт в новом проекте.
• стабильная работа в самом крутом и большом банке страны.
• прозрачная система бонусов и премий, достойная зарплата.
• ДМС, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний.
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.
• широкие возможности по обучению за счет компании.
• мощное железо, дополнительные мониторы и всё, что нужно для продуктивной работы.
• формат работы: офис.