Python/Разработчик AI-агентов (Расчеты и платежи)

Мы работаем над реализацией AI-мультиагента по Расчетам и платежам. Наша цель - сокращение количества обращений клиентов по топ-тематикам: * платежи в рублях * расчеты и платежи * автономная работа мультиагентной системы, вывод мультиагента во все каналы. _Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!_### Чем предстоит заниматься: * разработкой и внедрением мультиагентной системы AI-агентов: включает реализацию планировщика, оркестратора, создание Python-оберток для API продуктовых фабрик, RAG и интеграцию с системой управления правами для обеспечения уровней доступа в зависимости от канала * созданием экзаменов и тестовых датасетов: разработать тесты для оценки знаний AI-агентов по продуктам и создать тестовые датасеты для проверки корректности ответов агентов для типичных клиентов банка * работой с командой SberDevices по дообучению Gigachat: сформировать тестовые датасеты для дообучения Gigachat, чтобы повысить вероятность корректного вызова API до 90% и выше, если это не достигается без дообучения * разработкой лучших шаблонов от SberDevices: совместно с центрами компетенций в SberDevices разработать оптимальные шаблоны агентов и мультиагентных систем, помогающих эффективно отвечать на запросы клиентов по продуктам ДТБ * формированием базы знаний: необходимо разработать подробную базу знаний, охватывающую топ-90% тем обращений клиентов. Она должна включать инструкции, часто задаваемые вопросы и сценарии работы с клиентскими обращениями * тестированием агентов, выводом в ПРОМ, поддержкой, развитием и тиражированием.### Мы ждём что ты: * имеешь уверенный коммерческий опыт backend-разработки на Python и хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования * работал с PostgreSQL, Redis, Docker / Docker Compose, Qdrant или другими векторными базами данных * имеешь практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering * работал с интеграциями LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов * работал с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers * работал с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог * писал unit- и интеграционные тесты. ### Будет плюсом: * опыт разработки агентских систем * знание архитектурных паттернов и безопасности агентских систем * опыт оценки качества агентских систем * опыт CI/CD.### Что мы предлагаем: * ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию * комфортный офис на Уральской, 1 * корпоративный спортзал и зоны отдыха * уникальную систему обучения Сбера для профессионального развития * расширенный ДМС и льготное страхование для семьи * бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера * корпоративную пенсионную программу.