Разработчик AI-агентов (AI Agents & MCP Infrastructure)

Мы — R D-команда Sber AI, создающая следующее поколение агентных систем. Наши разработки лежат в основе ИИ-ассистентов, кодирующих агентов и аналитических решений. Мы не просто интегрируем LLM — мы проектируем архитектуры, где агенты взаимодействуют, рассуждают и решают бизнес-задачи автономно. Работаем с промышленными масштабами, но сохраняем культуру быстрых экспериментов: от гипотезы до работающего MVP за дни. Вы будете проектировать и реализовывать ядро агентных систем — бэкенд-инфраструктуру, которая превращает языковые модели в автономных решателей задач. Обязанности разрабатывать MCP-серверы для подключения бизнес-систем как инструментов агентов строить RAG-пайплайны с кастомной логикой извлечения, ранжирования и синтеза контекста реализовывать агентные способности в реактивном цикле: память (кратко- и долгосрочная), планирование, коммуникация по A2A-протоколу проектировать плагины и расширения для ИИ-агентов в чистой архитектуре (слои абстракции между агентом, инструментами и бизнес-логикой) писать спецификации поведения агентов (agents.md), промпты с управляющей логикой и кастомизировать ИИ SWE-агентов проводить системный анализ бизнес-процессов и проектировать информационные модели для агентных интеграций документировать архитектуру агентных систем, контракты инструментов и сценарии взаимодействия. Требования опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет с глубоким пониманием ООП, паттернов проектирования и принципов SOLID практический опыт проектирования систем: умение выделять доменные границы (DDD), проектировать слои ответственности, писать тестируемый код (TDD) опыт работы со стеком LLM/ИИ агентов, RAG, langchain/langgraph уверенная работа с реляционными и NoSQL базами данных, понимание их применения в контексте агентных состояний и долгосрочной памяти опыт работы с векторными БД и поисковыми технологиями (реализация или интеграция) понимание алгоритмической сложности и умение выбирать структуры данных под задачу практика работы с OpenAI API или аналогами: не только вызовы, но и проектирование надёжных пайплайнов с обработкой ошибок, рейт-лимитами, кэшированием. Будет плюсом: опыт работы с протоколами агентных взаимодействий (MCP, A2A) или их аналогами опыт работы со стеком huggingface/transformers, моделями BERT/GPT/LLAMA, библиотекой sentence-transformers опыт работы с задачами обработки текстов и документов, проектами в NLP домене участие в проектировании систем с неопределённостью (обработка неполных данных, откаты решений) опыт менторства или наставничества опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия гибридный формат локация офиса: БЦ СберСити на Кутузовском проспекте (ст. м. Кутузовская) ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия оформление согласно ТК РФ социальный пакет: ДМС, спортзал, спортивные и культурно-массовые мероприятия, возможность обучения в лучшем корпоративном университете России, участие в отраслевых конференциях гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ.