Мы в поиске опытного AI разработчика для участия в проектировании и реализации единой корпоративной агентной платформы. Платформа должна предоставлять пользователю единую точку взаимодействия с различными информационными системами и бизнес-процессами. Главный агент должен понимать намерение пользователя, использовать контекст диалога, планировать выполнение задачи, привлекать специализированных агентов и инструменты, объединять результаты и при необходимости запрашивать подтверждение пользователя. Обязанности Будущему коллеге предстоит не только заниматься LLM, но и построить полноценную программную платформу вокруг них: • главный агент-оркестратор; • специализированные агенты; • реестр инструментов; • управление контекстом и состоянием; • межагентное взаимодействие; • интеграция с корпоративными системами; • безопасность; • наблюдаемость; • тестирование качества; • отказоустойчивость. Роль предполагает hands-on участие. Требования Опыт : • От 3 лет коммерческой backend-разработки. • Опыт технического проектирования распределённых систем. • Практический опыт работы с LLM и агентными системами. • Желателен хотя бы один агентный или LLM-продукт, доведённый до пилотной либо промышленной эксплуатации. • Опыт технического лидерства или владения архитектурой крупного модуля. • Умение работать в условиях неполных требований и постепенно формировать целевую архитектуру. • Способность общаться как с разработчиками, так и с владельцами бизнес-процессов. Проектирование: • Практический опыт разработки LLM-агентов и agentic workflows. • Понимание различий между агентом, инструментом, workflow, multi-agent системой и обычным чат-ботом. • Опыт реализации supervisor/orchestrator-архитектуры. • Планирование и декомпозиция сложных пользовательских задач. • Выбор специализированного агента или инструмента. • Реализация взаимодействия между агентами. • Параллельное выполнение независимых задач. • Управление состоянием долгоживущих сценариев. • Работа с краткосрочной и долгосрочной памятью. • Контроль циклов, timeout, retry и fallback. • Разрешение конфликтующих результатов нескольких агентов. • Human-in-the-loop и запрос подтверждения перед критичными действиями. • Защита от бесконтрольного поведения и необоснованных действий агентов. Межагентское взаимодействие: • типизированные сообщения между агентами; • контракты задач и результатов; • делегирование задач; • общий и изолированный контекст агентов; • очереди и приоритеты задач; • синхронное и асинхронное взаимодействие; • передачу управления между агентами; • трассировку цепочки выполнения; • предотвращение зацикливания; • повторное выполнение и идемпотентность; • обработку частичной недоступности агентов и инструментов Python + Backend: • Сильное знание Python. • Async/await и конкурентное выполнение. • FastAPI, Pydantic, pytest. • Проектирование API и типизированных контрактов. • Модульная и гексагональная архитектура. • Интеграция нового функционала в существующие системы. • REST, gRPC, WebSocket или Server-Sent Events. • Очереди сообщений и фоновые задачи. • Работа с долгоживущими и асинхронными процессами. • Понимание микросервисной архитектуры и модульных монолитов. • Умение проектировать систему без жёсткой зависимости от конкретной LLM или фреймворка. Условия комфортный современный офис: Москва, ул. Вавилова 19 офисный формат работы на период испытательного срока, после ИС - возможен гибрид ежегодный пересмотр зарплаты, структура дохода: оклад + годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) 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