Проект «Автономное управление жизненным циклом устройств самообслуживания» Комплексная цифровая трансформация процессов управления жизненным циклом устройств самообслуживания (банкоматы, платёжные терминалы, системы управления очередями и др.) с внедрением передовых AI-технологий и интеллектуальной автоматизации. Цель проекта — максимальная автономизация стандартных операций, снижение нагрузки на сотрудников и повышение эффективности обслуживания устройств. Обязанности лидировать в продукте направление системного анализа бизнес-требований при проектировании архитектуры и API (REST) для новых сервисов разрабатывать и поддерживать микросервисы на FastAPI и взаимодействовать со смежными командами для интеграции компонентов и ML-моделей в сервисы разработывать промпты и сценарии для генеративных моделей оптимизировать производительность сервисов на всех уровнях: код (asyncio, threading), хранение данных и запросы (продвинутый SQL, индексы, шардирование), кэширование (Ignite), работа с очередями (Kafka), создание и оптимизация RAG-систем для работы с данными участвовать в проектировании тестовых сценариев и создании тестовых датасетов. Контролировать качество реализации, проводить глубокий анализ дефектов, определять их корневые причины. Требования опыт разработки на Python от 2 лет, включая самостоятельное проектирование архитектуры компонентов сервисов на основе бизнес-требований и использование фреймворков для ML практический опыт создания высоконагруженных и отказоустойчивых микросервисов на FastAPI, а также продуктов с внедрением ML решений; глубокие знания в области асинхронных приложений, продвинутый SQL (оконные функции, оптимизация запросов), опыт с брокерами сообщений (Kafka), Docker, Kubernetes хорошее знание алгоритмов и структур данных понимание принципов работы генеративных моделей (GPT, GigaChat и др.) высокая культура совместной работы используя BitBucket/Jira, бережное отношение к коммитам, знание процессов Agile (Scrum). Будет плюсом: опыт в системном/бизнес-анализе знание основ современных LLM, архитектуры AI-агентов и опыт интеграции ML-решений (NLP, LLM) в продукты; навыки использования AI-инструментов (GigaChat, DeepSeek, ChatGPT) для анализа, генерации и автоматизации практический опыт работы с фреймворками ML/DS: (LangChain/GIgaChain, Scikit-Learn, Pandas и др.). Условия комфортный современный офис на м.Кутузовская формат работы офис на время адаптации, далее гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии