Мы — команда Устройств Самообслуживания. Создаем технологические решения для самой большой в Европе сети банкоматов и смежных устройств: платежных терминалов, депозитарных машин, электронных кассиров, систем управления очередью, рекламных панелей, экопадов, постаматов и других. Наша команда развивает AI-инструменты в рамках автономизации процессов. Ключевая задача — создание и внедрение обновленного процесса непрерывного устранения уязвимостей и оперативной доставки обновлений до устройств самообслуживания. Мы ищем Python-разработчика, который будет создавать и внедрять AI-агентов (включая прототипирование, тестирование и развитие) для автоматизации процесса устранения уязвимостей и доставки обновлений.Обязанности разработка и внедрение инструментов с применением GenAI для анализа и устранения уязвимостей в операционной системе устройств самообслуживания: · анализ/мониторинг/обнаружение уязвимостей · первичная оценка и приоритизация уязвимостей (включая определение последовательности для тиража) · первичная оценка применимости компенсирующих мер для минимизации рисков · анализ и подготовка тестов · контроль сборки/развертывания после применения изменений · автоматизированное документирование и комплаенс.Требования опыт разработки на Python от 5 лет, включая самостоятельное проектирование архитектуры приложений и компонентов глубокое понимание микросервисной архитектуры, практический опыт создания высоконагруженных и отказоустойчивых микросервисов с использованием web-фреймворков (FastAPI, aiohttp, Flask или аналогичных) знание и практический опыт работы с Docker, Kubernetes, OpenShift уверенное владение Unix-системами хорошее знание алгоритмов и структур данных понимание принципов работы генеративных моделей (GPT, GigaChat и др.) навыки написания unit-тестов и функционального тестирования высокая культура совместной работы: Bitbucket, Jira, Git; бережное отношение к коммитам. Будет преимуществом: знание основ современных LLM, архитектуры AI-агентов и опыт интеграции ML-решений (NLP, LLM, RAG) практический опыт работы с ML/DS-фреймворками: LangChain, Scikit-Learn, Pandas и др. опыт работы с embeddings-моделями (miniBERT, QWEN и аналоги) опыт работы с HashiCorp Vault знание систем наблюдаемости (ELK, Prometheus, Grafana) опыт работы с брокерами сообщений (Kafka) понимание и опыт работы по методологии SDD опыт в системном/бизнес-анализе. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская формат работы офис на время адаптации, далее гибрид ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Похожие вакансии