СБ
СБЕР
AI Platform Engineer (Privacy Automation)
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ
Что JobRadar наблюдает сейчас
Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.
Последнее подтверждение30 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
Мы создаём платформу непрерывного контроля и мониторинга, которая заменит эпизодические ручные проверки автоматизированными AI-агентными процессами. Платформа анализирует данные компаний Группы, проверяет документы и выявляет отклонения с сохранением полного аудиторского следа.
Обязанности
- спроектировать и развивать мультиагентную платформу контроля: оркестрация агентов, сценарии проверок, человек-в-контуре, журналирование решений и audit trail
- построить документный интеллект на LLM и RAG: автоматическая проверка НПА, договоров, политик и внутренних регламентов с извлечением структурированных фактов и обоснованием выводов
- разработать масштабируемый мониторинг внешних и внутренних источников: сбор данных из разрешённых публичных источников, выявление аномалий и формирование сигналов для экспертов
- цифровизировать контроли: автоматизировать сбор доказательств и digital trails по бизнес-процессам с учётом требований к персональным данным и информационной безопасности
- выстроить LLMOps: качество ответов, регрессионные наборы, контроль ложных срабатываний, дрейф моделей, стоимость и наблюдаемость LLM-пайплайнов
- интегрировать платформу с корпоративными системами: API, ETL, очереди сообщений, каталоги данных, системы хранения и доступа
- переводить требования бизнеса, аудиторов и регуляторов в техническую архитектуру и дорожную карту
- участвовать в развитии команды: ревью архитектурных решений, наставничество, формирование инженерных стандартов.
Требования
- опыт промышленной разработки на Python от 5 лет; уверенное владение асинхронным программированием, типизацией, тестированием и проектированием надёжных сервисов
- практический опыт работы с LLM: RAG, извлечение структурированных данных, оценка качества, снижение ложных срабатываний
- опыт проектирования и запуска data/AI-платформ или сложных backend-систем в production
- опыт построения ETL/интеграционных пайплайнов: SQL, API, логи, очереди — Celery, RabbitMQ или Kafka
- владение Git, Docker…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / Developers / RU / between3And6