Python-разработчик

Навыки

• AI-агенты
• API (интеграции)
• Code review
• Анализ данных
• Docker
• Git
• Helm

О компании и продукте

• Сегодня AI-агенты на базе LLM являются одной из самых передовых и востребованных технологий на рынке цифровых продуктов. Сбер как большая технологическая компания, одна из немногих в России обладающая собственной LLM, выделяет развитие AI-агентов в отдельный фокусный стрим. Количество внедренных агентов в процессах Сбера все время растет, а сами агенты становятся все более сложными и автономными
• Наша команда отвечает за развитие AI-хаба блока "Риски". В задачи блока входит идентификация, оценка и контроль всех видов риска группы компаний Сбер. В AI Risk Hub уже размещено несколько десятков агентов, объединенных большой мультиагентной сетью. Это позволит повысить удовлетворенность клиентов в имеющихся каналах обслуживания, а также создать новый, уникальный клиентский опыт. Команда была сформирована в 2025 г. и представлена разными компетенциями: аналитики, разработчики, тестировщики, OPSы. В общем нас порядка 30 человек. Процессы активно развиваются, многое выстраивается с нуля

Задачи

• Создание и поддержка централизованных инструментов для команд блока "Риски": Шаблона AI-агентов (на базе общебанковского шаблона от команды AEF) SDK и библиотек для быстрой разработки AI-агентов общего назначения, осуществляющих сервисные функции
• Централизованных тулов и адаптеров
• Адаптация под нужды блока Low-code / No-code инструментов, доступных в банке (LangFlow, n8n), вкл. добавление необходимых модулей AI-агентов, автоматизирующих ежедневную рутину команды AI Risk Hub Помощь и участие на стадиях прототипирования и внедрения AI-агентов блока
• Чтобы обеспечить быстрый и удобный жизненный цикл агентов (от прототипирования до ПРОМа), а также контролировать их работу в процессе эксплуатации, целевой AI-native архитектурой Сбера предусмотрено наличие отдельного AI-хаба в каждом крупном подразделении (блоке)
• Под AI-хабом понимается набор программных и инфраструктурных сервисов, объединенных в единую платформу, для разработки, хранения и исполнения AI-агентов блока
• Вы можете поучаствовать в их становлении и помочь сделать по-настоящему зрелыми

Требования

• Готовность брать на себя ответственность за продукт: Готовность к изменениям - тема новая, многие процессы выстраиваются с нуля
• Опыт работы по направлению от 2 лет, вкл. опыт разработки и внедрения AI-агентов
• Опыт и желание в части применения LLM в своей работе: написание кода, ревью, автоматизация
• Экспертные знания в области применения LLM с использованием: Наиболе популярных Python-библиотек (LangChain, LangGraph, AutoGen и т.п.) Low-code / No-code инструментов (N8N, LangFlow, Flowise и т.п.)
• Построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG)
• Опыт работы с БД, написания и оптимизации сложных SQL запросов
• Опыт работы с HTTP(S), RESTful API Опыт в написании юнит-тестов на Python (pytest)
• Опыт работы с контейнерами Docker, базовые знания о работе Kubernetes и Helm Знание принципов ООП, паттернов проектирования
• Умение писать чистый, поддерживаемый код и документацию к нему Опыт работы с системами контроля версий (напр
• Git) и проведения Code Review
• Знания в области обработки и анализа данных, вкл
• ML-стэк (Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
• Опыт создания и публикации собственной Python-библиотеки
• Знание других языков программирования (преимущественно Java)
• Понимание жизненного цикла программного обеспечения
• Знание инструментов CI/CD (преимущественно Jenkins)
• Технологический стек
• Языки для внутренних компонент: Java Kotlin JS & TS Go Python OpenSource компоненты: Victoria Metrics Jaeger Grafana БД и брокеры: Platform V Pangolin (Postgres) Platform V Search (ELK) Platform V Corax & Skiper (Kafka) Platform V Distributed Database (Yandex DB, Cockroach DB) Low-code / No-code инструменты: LangFlow n8n Условия комфортный современный офис рядом с м
• Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Условия

• Кутузовская офисный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты 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

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.