Lead Applied AI Engineer

О команде

Человекоцентричность — модель Сбера, в которой продукты и сервисы собираются вокруг человека и его жизненной ситуации, а не вокруг продуктовой полки банка.

Сегмент в этой модели держит сторону человека: задаёт клиентский путь и согласовывает изменения с продуктовыми, канальными и риск-функциями.

Сегмент «Дети, подростки и молодёжь» отвечает за клиентский опыт людей 6–24 лет. В зону ответственности входит детский банкинг.

Влияем через детский банкинг (Детская СберКарта, СберKids) и контур 14–24: молодёжная СберКарта, СберБанк Онлайн, накопления, инвестиции, образовательный кредит.

В команде — CJE (сегментный аналог продакт-менеджера), аналитики, маркетологи и менеджер по рискам. CJE ведёт клиентский путь; аналитик, маркетолог и риски — отдельные роли.

Ищем Lead Applied AI Engineer в этот состав. Лаборатория — ставка сегмента на новые продукты: собрать их, донести до человека 6–24 и отвечать за них от первой гипотезы до бизнес-эффекта. Состав лаборатории собираешь ты.

О роли

Lead Applied AI Engineer — руководитель лаборатории, которая строит новые продукты на генеративном искусственном интеллекте (GenAI). Мы верим, что модели уже готовы к новым продуктам. Вопрос не в том, «умеет ли модель», а в том, умеем ли мы собрать из неё продукт, донести его до аудитории и ответить за эффект.

Среда сборки — Generative UI (GenUI, генеративный интерфейс): экран, который модель собирает в момент обращения из утверждённого каталога компонентов. Каталог задаёт, что можно показать ребёнку 8 лет, подростку 16 лет и родителю. Пустой ответ, ошибка модели и отказ («я не могу перевести эти деньги») живут в каталоге рядом с кнопкой перевода. Это не исследование ради исследования: каталог — способ собрать радикально новый продукт, который можно выкатить.

Лаборатория доводит продукт до живого канала и дальше отвечает за него. Слайды появляются после того, как человек уже прошёл сценарий руками. Канал — это место, где человек встречает банк: приложение СберБанк Онлайн, SberKids, банкомат, отделение обслуживания, колл-центр, колонка или телевизор СберДевайсов. Часть продуктов живёт сразу в нескольких каналах: вопрос начинается голосом у колонки, решение дожимается на экране телефона, отказ всплывает у банкомата или в отделении.

KPI лаборатории — не только пользователи и качество. Смотрим число экспериментов и бизнесовые метрики этих экспериментов: какой эффект продукт дал банку и человеку. Красивый опыт без эффекта — мёртвая ставка.

CJE (Customer Journey Expert — сегментный аналог продакт-менеджера) ведёт путь по уже существующим продуктам банка и масштабирует то, что вошло в основной контур. Applied AI Engineer держит AI-слой в канале. Дизайнер сегмента делает путь осязаемым. Ты собираешь новые продукты, выкатываешь их к аудитории и несёшь их от начала до конца: гипотеза, сборка, канал, цифра эффекта. Ты ставишь продуктовую повестку лаборатории, нанимаешь и растишь людей, убиваешь демо, которое не двигает бизнес-метрику.

Это AI-first роль: ставка лаборатории проверяется рабочим продуктом в канале за дни.

Что предстоит строить

Весной 2026 Сбер собрал нефинансовые ИТ-сервисы для юридических лиц под брендом Сбер2В (Sber2B — система бизнес-сервисов для компаний, сайт sber2b.ru). В прессе банка (апрель 2026; также «Ведомости») это сказано так: «Переход отражает объединение отдельных ИТ-сервисов в единые сценарии цифровизации бизнеса».

Склеить разрозненные продукты и каналы в сценарий — это и есть сборка. Поле — человек 6–24 и его семья: карта, SberKids, родитель в СберБанк Онлайн, банкомат, отделение, колонка.

Что нам любопытно

Лаборатория смотрит, как искусственный интеллект уже меняет соседние поля — и какие жесты оттуда можно принести в продукт для человека 6–24. Опыт во всех сразу не обязателен. Смотрим, где ты уже трогал живой продукт и его цифру.

• AI в образовании — модель ведёт урок, проверяет задачу, держит темп ребёнка или студента.
• AI в контенте — модель пишет, монтирует, подбирает тон; человек правит уже лежащий черновик.
• AI в личной продуктивности — ассистент держит дела, календарь и фокус; знает, что отложить.
• AI в играх — персонаж, мир или правило собираются в момент игры.
• AI в здоровье — дневник, симптом, привычка; модель подсказывает и вовремя замолкает.
• AI в науке — модель помогает читать статьи, ставить гипотезу, вести лабораторный журнал.

Обязанности

• Ставить продуктовую повестку лаборатории на квартал: сколько экспериментов запускаем, какие две-три ставки, критерий «убить», канал высадки, какая бизнес-метрика должна сдвинуться.
• Собирать радикально новые продукты на GenUI: модель собирает поверхность из каталога под намерение человека 6–24 и контекст семьи. Тот же жест, что Сбер2В для юрлица: разрозненные сервисы склеить в один сценарий и довезти его до людей.
• Держать каталог компонентов живым. Возрастные нормы, роли «ребёнок / родитель», тон СберКота (голосовой персонаж SberKids на модели GigaChat), состояния отказа и пустого ответа входят в каталог.
• Доводить эксперименты до живого канала — приложение, колонка, банкомат, отделение — и отвечать за продукт дальше. Стенд — промежуточный шаг, не финиш. Не «отдали и забыли».
• Считать эффект. Пользователи и качество — часть картины. Решающая цифра — бизнесовый эффект эксперимента: что продукт дал банку и человеку.
• Нанимать и растить людей лаборатории. Планка вкуса, темпа и ответственности за цифру — твоя.
• Работать с CJE, аналитиком и Applied AI Engineer: кто держит путь, кто считает, кто катит слой модели. Продукт и его цифра остаются твоими.
• Разговаривать с командами каналов и продуктовыми командами на их языке. Сегмент не владеет картой и приложением: влияет, чтобы новый продукт сошёлся в один путь от проблемы до решения.
• Собирать память лаборатории: внутренние разборы убитых ставок, внешние доклады, открытые куски каталога, когда это можно показать.

Требования

• От пяти лет в продукте: собирал новое, доводил до людей и смотрел бизнес-цифру. Хотя бы один цикл, где ты собирал команду.
• Портфолио продуктов и экспериментов, которые доехали до аудитории: ассистент, голосовой сценарий, адаптивный интерфейс, запуск в канале. У каждой ставки — какая бизнес-метрика сдвинулась или почему ставка умерла.
• Умение собирать продукт на GenUI: каталог, сборка экрана в момент обращения, состояния модели. Модель выбирает из того, что вы с командой заранее разрешили.
• Опыт найма и развития людей. Лаборатория начинается с тебя и тех, кого ты приведёшь.
• Привычка заранее назвать критерий «убить» и через две недели посмотреть бизнес-цифру, не только пользователей и качество. Красивое демо само по себе ставку не держит.
• Готовность вести поле человека 6–24 и его семьи. Опыт продуктов «для детей» не обязателен.
• Работа из офиса в Москве.

Какие качества важны

Общее для всех ролей сегмента:

• эмпатия;
• ownership mindset — привычка вести задачу до результата, даже когда часть работы у соседней команды;
• любопытство к искусственному интеллекту;
• привычка учиться самостоятельно;
• открытый взгляд на мир.

Будет плюсом

• Опубликованные доклады, статьи, открытые инструменты или каталог для генеративных поверхностей.
• Эксперимент, который доехал до пользователей и сдвинул бизнес-метрику — не только NPS или время на задаче.
• Поле СберДевайсов, банкомата или отделения обслуживания — живой кейс, который можно разобрать.
• Знакомство с протоколами генеративного интерфейса — например A2UI (Agent-to-UI: агент описывает экран рецептом, клиент рисует его из своего каталога).
• AI-native инструменты: Cursor, собственные рантаймы, привычка собрать стенд за день.

Примеры тестовых заданий

Искусственным интеллектом пользоваться можно. Смотрим, как ты думаешь: что оставил, что выкинул, на какую цифру опираешься.

1. Разбери текущий путь в SberKids или в молодёжном контуре 14–24. Предложи один новый продукт на генеративной поверхности: что модель собирает из каталога, какие три компонента обязательны, какой шаг ты сознательно оставил статическим экраном. Напиши, какую бизнес-метрику смотришь через две недели и какая цифра убивает ставку. Эскиз плюс одна страница «почему так».
2. Каталог на два возраста. Восемь компонентов для ребёнка 6–10 и тот же сценарий для человека 16–18. Чем отличаются подписи, плотность, отказ и то, чего нельзя показать, даже если модель «умеет». Какую одну бизнес-цифру сравниваешь между возрастами.
3. Повестка лаборатории на три месяца. Сколько экспериментов ставишь. Две ставки; у каждой — канал высадки, критерий «убить за две недели», бизнес-метрика эффекта, что человек сможет пройти руками к концу квартала. Одну ставку сознательно вырежи и напиши, почему.

Как устроен отбор

1. Скрининг резюме.
2. Интервью с будущим руководителем.
3. Тестовое задание.
4. Кросс-интервью с экспертом из соседней команды.
5. Интервью с HRBP (HR Business Partner — партнёр по персоналу в подразделении) и лидером трайба Никитой Толстым.
6. Оффер.

От прохождения скрининга до оффера в оптимистичном сценарии — 2–4 недели. После того как примешь оффер, готовы ждать твой выход 2–4 недели.

Офис

Работа из офиса в Москве. Кутузовский проспект, 32к1, подъезд 1, этаж 11, сектор А.

Условия

Как в открытых вакансиях Сбера, например CJE (Customer Journey Expert) на rabota.sber.ru:

• стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников;
• официальное оформление;
• расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
• корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера;
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
• корпоративная пенсионная программа;
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный ⅓ ключевой ставки Центрального банка.

Как откликнуться

Пришли в Telegram резюме или ссылку на портфолио и зарплатные ожидания в годовом доходе на руки. Не забудь написать, на какую роль откликаешься 😉