Команда развития внутренних технологических продуктов ищет Backend-разработчика с сильным профилем в обработке данных и построении агентных систем на LLM. Будем разрабатывать сервисы и агентные пайплайны, которые дают продуктовым командам и руководству верифицированную аналитику для решений по развитию и балансировке портфеля инициатив. Ищем T-shaped специалиста: глубокая экспертиза в backend, данных и агентных системах, рабочий уровень смежных (DevOps, ML Engineering). Данные для агентов и моделей мы собираем из внутренних систем — jira, confluence, продуктовые реестры и аналитические платформы, включая потоковые данные через Kafka. На их основе построим knowledge graph (граф знаний) и RAG: сервисы отвечают продуктовым командам и руководителям с цитированием источников, а дашборды и отчеты ложатся в основу управленческих решений по приоритизации портфеля. Все сервисы разворачиваются в закрытом контуре — production-инфраструктуре внутри периметра безопасности, без выхода во внешний интернет. Будем работать над: • backend-сервисами и RESTful API для доступа к аналитике и агентным ответам с цитированием источников • agentic-пайплайнами на LangChain, LangGraph, n8n с подключением инструментов через MCP servers, retrieval-augmented generation (RAG) поверх knowledge graph (граф знаний) • ETL/ELT-пайплайнами и потоковой обработкой данных (Kafka) для портфельной аналитики Обязанности проектировать и разрабатывать backend-сервисы и RESTful API (Python/Django) строить agentic-пайплайны на LangChain, LangGraph, n8n и аналогичных инструментах собирать и обрабатывать данные из внутренних систем (jira, confluence, продуктовые реестры, аналитические платформы) строить ETL/ELT-пайплайны на Python/Pandas/NumPy, в том числе потоковые данные через Kafka готовить данные для обучения/дообучения моделей и базово настраивать/оценивать качество ML/LLM-компонентов совместно с профильными специалистами разворачивать и эксплуатировать сервисы в закрытом контуре (production-инфраструктура внутри периметра безопасности, без выхода во внешний интернет): Docker, Kubernetes, CI/CD принимать архитектурные решения по сервисам и агентным пайплайнам — тестирование, код-ревью взаимодействовать с продуктовыми и инженерными командами при формировании требований и внедрении агентных и аналитических инструментов в рабочие процессы готовить дашборды и рекомендации для управленческих решений по приоритизации и балансировке портфеля продуктов. Требования от 3 лет опыта в backend-разработке с выводом решений в production опыт построения агентных систем — обязателен опыт самостоятельного проектирования архитектуры backend-сервисов и агентных пайплайнов, готовность нести ответственность за принятые технические решения Python — продвинутый уровень; Django, RESTful API SQL, опыт работы с реляционными и NoSQL хранилищами LangChain, LangGraph, MCP servers, опыт с n8n или аналогами; понимание RAG-архитектур, embeddings, векторных баз данных Pandas, NumPy, Kafka — обработка табличных и потоковых данных, ETL/ELT на больших объемах Docker, Kubernetes, CI/CD — уверенный пользовательский уровень. Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа 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