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. Вы будете отвечать за организацию и проведение регулярного нагрузочного тестирования для AI-агентов команд Блока Финансы, выступая экспертом по производительности и помогая командам обеспечивать стабильность их AI-сервисов под нагрузкой. Ваша задача — сделать процесс НТ максимально простым и автоматизированным, чтобы любая команда могла легко проверить готовность своего сервиса к production-нагрузкам 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, г. Москва, ул. 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
Инженер по автоматизации сопровождения (AI Hub Finance, направление ИИ агенты)
Договорная
Москва
СБЕР