Нам нужен опытный Python-инженер, способный не просто писать код, а проектировать масштабируемые решения — от проверки гипотез до внедрения в продакшен агентных систем, которые решают конкретные бизнес-задачи. Почему с нами интересно: реальные масштаб и влияние: создаем новую парадигму управления нефинансовыми рисками автономно, без людей, мгновенно и надежно сильная команда и рост: дизайн-сессии, обмен знаниями; возможность расти в Staff/Tech Lead или углубляться в системный/ML-дизайн современные процессы: последние версии Python и AI-фреймворков, короткие циклы разработки, CI/CD и минимум бюрократии полная концентрация на разработке: выделенная DevOps-команда берет на себя инфраструктурные задачи изменения в части процессов: вы будете тем человеком, кто поможет выстраивать AI PDLC и культуру агентной разработки в командеОбязанности Чем вы будете заниматься: проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python в рамках мульти-агентной системы (низкие задержки, высокая надёжность, observability) поддерживать и выстраивать процесс агентной разработки (AI PDLC): от исследования и прототипирования до production-ready пайплайнов с оценкой качества встраивать и развивать архитектуру агентных систем (A2A, MCP, RAG, guardrails, evaluation) работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API проверять гипотезы, быстро прототипировать, оценивать и доводить решения до продакшена писать unit-тесты, настраивать мониторинг и CI/CD менторить, проводить код-ревью Наш техстек: Python 3.12+, FastAPI, Dishka, Triton/vLLM, PyTorch, LangChain/LangGraph, gRPC/HTTP, Kafka, PostgreSQL/PgVector, Grafana/OpenTelemetry. Требования 3–5+ лет промышленной backend-разработки на Python опыт выстраивания процессов разработки в новых технологических доменах: понимание полного цикла от эксперимента до продакшена, включая версионирование данных/моделей/promptов, воспроизводимость результатов, guardrails опыт работы с базами данных и очередями сообщений (Postgres, Kafka). опыт работы с LangGraph/LangChain опыт разработки высоконагруженных микросервисов. культура написания unit tests (pytest) опыт работы с инструментами мониторинга и логирования высокая культура совместной работы и бережное отношение к коммитам готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код готовность изучать новые технологии, подходы, критически их проверять и доводить до продакшена. Будет плюсом: математическая база, инженерный вкус и привычка мерить всё метриками интерес к LLM или классическому ML и есть опыт разработки таких решений опыт инференса LLM моделей опыт трансформации DS-разработки из ноутбуков в production-ready процессы в общем репозитории участие в open-source или публикации/доклады знание предметной области в сфере управления рисками (Risk Management). Условия работу в команде сильных технических специалистов, которые строили систему с нуля и знают ее до мельчайших деталей возможность проектировать систему с агентами нового поколения работу с передовым стеком уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного роста ипотеку для сотрудников с выгодной ставкой (до 1/3 ставки ЦБ) современный офис рядом с м. Кутузовская гибкий график (1 день в офисе/4 дня удалённо) достойную заработную плату (оклад + годовой бонус) корпоративный спортзал и зоны отдыха расширенный ДМС и льготное страхование для семьи бесплатную подписку СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии