AI Engineer/Python Developer

Основная задача команды – создавать информационные продукты для принятия решений на основе данных, аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта. Команда состоит — Python Developers, Data Scientists, Data Engineers. Команда тесно взаимодействуем с бизнес направлениями банка. Команда создает комплекс автоматизированных решений, где данные обрабатываются в реальном времени.* проектирование архитектуры и разработка автономных AI-агентов для решения прикладных задач * интеграция больших языковых моделей (LLM) с внешними инструментами (Function calling / Tools) и различными API * оркестрация multi-agent систем (управление взаимодействием нескольких агентов) * разработка пайплайнов для Retrieval-Augmented Generation (RAG): чанкинг, эмбеддинги, работа с векторными базами данных * проектирование надёжной бэкенд-инфраструктуры для обслуживания агентов (очереди задач, обработка асинхронных запросов, стриминг ответов) * оценка качества работы агентов (метрики качества ответов, тестирование сценариев) * работа с внутренними AI-ассистентами (GigaCode / GigaIDE) для ускорения рутинных задач — мы вас обучим.* высшее техническое образование (фундамент для понимания алгоритмов и структур данных) * уверенное программирование на Python 3.12+ и опыт написания продакшн-кода * **опыт разработки бэкенд-систем**: понимание микросервисной архитектуры, опыт работы с Kafka/RabbitMQ * работа с базами данных: глубокое знание PostgreSQL (умение писать сложные запросы и оптимизировать их), а также опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus, Pinecone, PGVector) * **фреймворки**: опыт работы с асинхронными фреймворками (FastAPI / Sanic / Aiohttp) * **понимание LLM и агентов**: * опыт работы с GigaChat, GigaChatEmbeddings или локальными моделями (через Hugging Face, vLLM) * понимание принципов промпт-инжиниринга и построения цепочек (chains) * знакомство с фреймворками для агентов (LangChain, LlamaIndex) или готовность их быстро освоить * Unit-тестирование: умение тестировать не только функции, но и сложные сценарии поведения агентов * английский язык на уровне чтения технической документации и научных статей (чтобы быть в курсе последних релизов в мире AI). **Будет преимуществом** * опыт разработки RAG-систем (с чанкингом, реранкерами) * знание инструментов наблюдаемости за LLM (LangSmith, Weights & Biases, MLflow) * опыт работы с высоконагруженными системами реального времени. * понимание DevOps-практик (CI/CD, Jenkins, SonarQube) для автоматизации выкладки агентов * **опыт использования любых AI-ассистентов в разработке** (GitHub Copilot, Cursor, Codeium и др.) — это покажет вашу готовность к vibe coding, а с нашими внутренними инструментами быстро освоитесь * опыт адаптации и тонкой настройки корпоративных AI-ассистентов под командные практики.* комфортный современный офис: г. Москва, Кутузовский пр., д.32, к.Г * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, 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 (медицинское страхование), льготное страхование для семьи * ипотека для сотрудников * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.