Middle/Senior Python-разработчик (AI-агенты)

Обязанности

ИТ B2C самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя! Мы - Команда GenAI клиентского опыта B2C - занимаемся созданием AI-агентов и ML-помощников. Задача команды - разрабатывать решения в интересах внутренних клиентов (автоматическое выявление инсайтов для владельцев продуктов, co-pilot для клиентских менеджеров премиальных каналов) и внешних клиентов (ассистент travel, сценарий "поиска работы" и др.). Основной тех. стек на проекте: python3.9+, асинхронные библиотеки (aiohttp/asyncio), PostgreSQL (оптимизация запросов, индексы), Kafka/MQ (работа с очередями), Redis, Docker и Kubernetes (оркестрация контейнеров). Data Science: LLM (GigaChat), langchain / gigachain, langgraph, opensearch. Работа с большими данным (Hadoop, Spark) и Jenkins для CI/CD." Тебе предстоит: проектирование архитектуры приложений (агенты, бизнес-логика) и интеграция AI-моделей в сценарии работы конечных систем разработка высоконагруженных REST API с использованием асинхронных подходов создание и оптимизация ETL-пайплайнов для обработки большого количества данных интеграция и работа с очередями сообщений (Kafka, MQ) для обеспечения взаимодействия между сервисами совершенствование LLM-пайплайнов (написанных DS) для повышения скорости и надежности работы AI-агентов написание unit- и integration-тестов для обеспечения качества кода. Мы ожидаем: опыт в разработке на python3 от 3 лет опыт написания асинхронных и многопоточных приложений (aiohttp, asyncio, multiprocessing и др.) понимание принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST API, взаимодействие с очередями, СУБД) понимание алгоритмов и структур данных (оценка сложности) базовые знания CI/CD (Jenkins, Docker, Kubernetes) Будет плюсом опыт проектирования существующих систем/сценариев опыт работы с очередями (Kafka, RabbitMQ) хорошее знание PostgreSQL (оптимизация запросов, индексы, партиционирование) знакомство с инструментами мониторинга (Grafana, Prometheus) знание принципов работы AI/ML-моделей и их интеграции в production; опыт разработки LLM-решений. Мы предлагаем: формат работы: офис на время испытательного срока, после возможен гибрид (2 дня дома) годовой бонус и ежегодный пересмотр расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом 90 дней удаленной работы из любого региона РФ льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.