Мы — команда, создающая инновационные продукты для автоматизации корпоративного кредитования в банке. Внедряем AI-агентов, которые берут на себя финансовый анализ клиентов, и разрабатываем решения на базе LLM GigaChat, интегрированные с банковскими системами через API. Обязанности анализировать требования и проектировать технические решения, внедрять современные технологии, инструменты и методы разработки разрабатывать новые компоненты на базе API GigaChat в мультиагентной среде декомпозировать задачи и расставлять приоритеты с учётом бизнес-целей оптимизировать и автоматизировать процессы разработки участвовать во всём цикле создания продукта: от идеи до внедрения в продакшн продумывать и реализовывать юнит- и e2e-тесты, проводить code review следить за трендами и исследованиями в области ИИ, применять инновации на практике, описывать решения, в том числе с помощью ИИ. Требования высшее образование опыт в разработке от 6 лет, в т.ч. 3 года на Python опыт работы ТимЛидом от 2-х лет (управление, распределение задач, менторство, но с сохранением активной разработки) отличные знания основ Python: понимание динамической типизации, декораторов, работы с типами уверенные знания о потоках, процессах и асинхронности в Python опыт разработки инфраструктуры для LLM: работа с API LLM, понимание принципов промпт-инжиниринга и построения цепочек опыт работы с экосистемой LangChain (фреймворки для агентов) работа с реляционными базами данных: уверенное знание PostgreSQL (умение писать сложные запросы и оптимизировать их) опыт работы с асинхронными фреймворками FastAPI/ Aiohttp умение и желание разбираться в чужом коде — готовность поддерживать и развивать существующие решения написание юнит-тестов и e2e-тестов, проведение code review. Будет плюсом: опыт работы в банках, телекоме или финтехе (понимание специфики корпоративного кредитования) опыт работы с инструментами DevOps: Jenkins, Nexus, OpenShift, Docker. знание инструментов наблюдаемости за LLM (LangSmith, LangFuse). понимание микросервисной архитектуры и опыт работы с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ). опыт работы с векторными базами данных для развития RAG-компонентов. опыт использования любых AI-ассистентов в разработке (GitHub Copilot, Cursor, Codeium и др.). Условия офисный или гибридный формат работы: г. Москва, Кутузовский проспект, д. 32, к.1 ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия более 400 образовательных программ в СберУниверситете для твоего развития спортзал и зоны отдыха расширенный ДМС, льготное страхование для семьи бесплатная подписка СберПрайм+, скидки у партнёров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии