Python-разработчик (Agent Execution Framework)
Навыки
- Обмен данными в 1С
- AI-агенты
- AI-инструменты в работе
- aiohttp / asyncio
- API (интеграции)
- Проектирование архитектуры
- Code review
Ещё 16
- Docker
- FastAPI
- Финтех и платежи
- Flask
- Форензика и реагирование
- HTTP/web-сервисы
- Kafka
- База знаний
- Kubernetes
- LLM
- OpenShift
- Ответственность за результат
- Python
- RAG
- SQL
- SRE-практики
О компании и продукте
- Python-разработчик (Agent Execution Framework)
- 18 августа 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Программист, разработчик
- Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Помогаем командам быстро внедрять агентные сценарии в автоматизированные системы и предоставляем надёжную среду исполнения с учётом требований кибербезопасности. Ищем Python-разработчика, который будет развивать backend-сервисы платформы и разрабатывать интерфейсы для подключения LLM, инструментов, баз знаний и RAG-компонентов к среде исполнения агентов. AI-инструменты у нас часть ежедневной разработки, поэтому ждём человека, который умеет проектировать решение целиком и критически проверять то, что предлагает агент, а не просто принимать сгенерированный код.
Задачи
- разрабатывать backend-сервисы платформы на Python и развивать существующие компоненты
- проектировать и реализовывать API и интеграции с внешними системами и инфраструктурными компонентами
- разрабатывать интерфейсы и коннекторы для подключения к платформе LLM, инструментов (tools), баз знаний, внешней памяти и RAG-компонентов
- строить и поддерживать пайплайны оценки качества агентов (evals, LLM-as-a-judge)
- использовать AI-инструменты для ускорения разработки и валидировать их решения — через ревью, тесты и проверку на соответствие требованиям
- участвовать в проектировании архитектуры сервисов, ревью кода и разборе инцидентов
Требования
- опыт промышленной разработки на Python от 3 лет
- сильные навыки system design: умение спроектировать сервис целиком, выбрать паттерны взаимодействия компонентов и обосновать архитектурные trade-off-ы
- умение декомпозировать крупную задачу на части, годные для постановки агенту, и собирать из них целостное решение
- практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги
- умение критически оценивать и валидировать решения, сгенерированные AI-агентами: находить ошибки, проверять корректность и границы применимости
- опыт разработки веб-сервисов и API на FastAPI, Flask или аналогах, понимание asyncio
- уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных
- опыт работы с брокерами сообщений (Kafka или аналоги)
- опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift
- понимание принципов наблюдаемости, отказоустойчивости и надёжной эксплуатации сервисов
- готовность нести ответственность за итоговое качество кода независимо от того, написан он вручную или с помощью агента
- опыт работы с векторными хранилищами и базами знаний
Будет плюсом
- опыт интеграции LLM API и построения агентных или RAG-сценариев
- опыт построения пайплайнов для evals и оценки качества моделей
- опыт работы с OpenClaw или схожими платформами оркестрации агентных систем
- опыт работы в финтехе или в защищённом контуре
- Почему к нам
- роль на стыке классической backend-разработки и AI: ты не только пишешь сервисы, но и проектируешь, как агенты работают в проде
- AI-инструменты у нас рабочая норма, но ценится инженер, который владеет system design и отвечает за качество решения, а не перекладывает его на агента
- у нас много нового функционала без тяжёлого legacy, а изменения доводятся до промышленного контура
- работаем в прозрачных процессах, регулярно улучшаем инженерные практики и поддерживаем атмосферу открытости и взаимопомощи
Условия
- предлагаем гибридный формат работы, комфортный офис рядом с м. Кутузовская, ДМС и корпоративные льготы
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии24 дня
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 24 дня назад
Среди похожихНет данных43 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдMiddleвыведено из другого признака
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплатане указана
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки нет вовсе
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Карьерный сайт работодателя
- Найдено публикаций
- 1
Посмотреть публикации и даты
- careerОсновная публикация · дата неизвестна
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — rabota.sber.ru.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
Подробнее - Подробнее
Почему похожа: похожая специализация · тот же город
Fabrique — Python-разработчик (Django, DRF)
- Junior
- Удалённо из России
- Москва, Россия