Команда AI-Hub Блока Финансы разрабатывает и поддерживает централизованную среду разработки, хранения и исполнения AI-агентов и ML-моделей. В нашу зону ответственности входит эксплуатация ИТ-инфраструктуры, разработка сервисов интеграций, поддержка инструментов разработки AI-агентов. Благодаря нашей работе команды Блока Финансы имеют централизованные сервисы работы с GigatChat и API по работе с AI-агентами при выполнении современных требований архитектуры и кибербезопасности. Мы ищем опытных разработчиков для создания платформенных инструментов и инструментов интеграции, которых помогут нашим командам легко разрабатывать, внедрять и сопровождать AI-агентов. Обязанности Разработка и внедрение CI/CD-пайплайнов для автоматизации нагрузочного тестирования Разработка и поддержка Helm-чартов для развёртывания AI-агентов и ML-сервисов в Kubernetes. Организация и поддержка тестовых стендов (авто развертывание инфраструктуры) Разработка сценариев нагрузочного тестирования для API AI-агентов Автоматизация других видов тестирования: Функциональное тестирование AI-логики (валидация ответов, оценка качества генерации). Интеграционное тестирование с внешними системами (БД, Kafka, OpenSearch, Redis). Тестирование безопасности (проверка токенов, RBAC, защита от инъекций). Тестирование моделей (drift detection, проверка входных/выходных схем). Развитие системы самообслуживания: Создание удобных интерфейсов (CLI, Web UI на Streamlit) для запуска тестов и деплоя. Упрощение вывода AI-агентов в ПРОМ с автоматической проверкой качества. Написание скриптов и сервисов автоматизации: На Python (FastAPI, asyncio) — для создания вспомогательных сервисов тестирования. На Groovy — для расширения Jenkins-пайплайнов. Автоматизация рутинных операций Требования Глубокое знание CI/CD и практик построения пайплайнов (Jenkins, ArgoCD, GitOps). Опыт автоматизации нагрузочного и интеграционного тестирования в микросервисной среде. Отличное знание Helm, Kubernetes-манифестов, принципов развёртывания высоконадёжных сервисов: Балансировка нагрузки, RateLimiting, Service Mesh (Istio), readiness/liveness пробы. Уверенное владение Docker и принципами контейнеризации. Опыт работы с БД: PostgreSQL, OpenSearch, Redis, ClickHouse, векторные БД. Знание SQL и NoSQL, умение проектировать и оптимизировать запросы. Опыт разработки сервисов на Python (FastAPI, pytest, requests, asyncio). Навыки написания автоматизированных тестов через LLM Будет плюсом Опыт с инструментами нагрузочного тестирования Банка Работа с методиками оценки качества генерации ИИ Понимание принципов MLOps Опыт с мониторингом и алертингом (Prometheus, Grafana) Условия формат работы- офис/гибрид, Вавилова 19 ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус 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 гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа.
Похожие вакансии