Software Engineer

### **О команде** Мы DS-команда внутри фин. платформы. Разрабатываем AI-фичи для финансовой аналитики. У нас сложный предметный домен (финансы, большие объёмы данных для аналитики), но при этом нет сверхвысоких нагрузок, мы делаем акцент на корректность, надежность и архитектурную чистоту решений. **Кого мы ищем** Нам нужен **senior-разработчик**, который уверенно чувствует себя в промышленной разработке на Python/Java, умеет проектировать и реализовывать фичи «от начала до конца».### **Стек и задачи** * классический ML (тяжёлые пересчёты, инференс и обучение на больших данных); * LLM-приложения и AI-агенты; * построение переиспользуемых блоков (пайплайны, сервисы, абстракции). **Важно:** мы не ищем исследователей без промышленного опыта и не ищем разработчиков, которые хотят «поиграть» с новыми фреймворками ради самих фреймворков. Мы ценим инженерную дисциплину, чистоту кода, тестируемость и умение доводить задачу до продакшена. ### **Чем предстоит заниматься** _Реализация ML-компонентов_ * Разрабатывать переиспользуемые AI building blocks. * Проектировать и реализовывать отдельные продуктовые AI фичи, от проработки деталей домена с бизнесом до готового кода в продакшене. * Следовать единым архитектурным стандартам, которые заданы на уровне платформы. _Надёжность и эксплуатация_ * Обеспечивать отказоустойчивость, масштабируемость и производительность разрабатываемых ML-компонентов. * Участвовать в построении CI/CD, тестировании моделей и пайплайнов. * Настраивать мониторинг, алертинг, логирование, трейсинг для своих сервисов. * Помогать DS-специалисты дорабатывать код до продакшен вида. _Инженерная культура и командное взаимодействие_ * Участвовать в код-ревью, обсуждать архитектурные решения в команде. * Документировать разработанные компоненты и подходы. * Согласовывать технические детали с платформенными командами (инфраструктура, данные, безопасность) в рамках уже определённого архитектурного видения. _Работа со стандартами и унификацией_ * Использовать и развивать принятые в команде паттерны разработки ML-функциональности. * Работать с ML-инфраструктурой: Feature Store, Model Registry, трекинг экспериментов, пайплайны.### **Мы ожидаем** * Уверенный опыт промышленной разработки на Python/Java (5+ лет). Вы знаете, как писать поддерживаемый, тестируемый код. * Понимание архитектурных принципов построения сервисов (REST, асинхронность, работа с очередями, хранилищами). * Опыт работы с большими объёмами данных (SQL/NoSQL, оптимизация запросов). * Знание DevOps-подходов: контейнеризация (Docker), CI/CD, базовый мониторинг и логирование. * Умение самостоятельно разобраться в нечёткой бизнес-задаче, предложить конкретное техническое решение и реализовать его. * Аккуратность, внимание к деталям, ориентация на качество и надёжность. · **Будет плюсом** * Опыт разработки ML/LLM-приложений: от экспериментов до продакшена (понимание жизненного цикла моделей, работы с данными, экспериментами). * Знакомство с ML-инфраструктурой: Kubeflow, KServe, BentoML, Feast или аналогами. * Опыт работы с AI-агентами (но без фанатизма от фреймворков, важнее инженерная реализация).### **Мы предлагаем:** * конкурентная заработная плата: оклад + бонусы * масштабные и интересные задачи в agile команде * комфортный офис на м. Кутузовская, Сбербанк Agile Home * ДМС для сотрудников и скидки на медицинскую страховку для родственников * бесплатный тренажерный зал и спортивные групповые занятия * дисконт-программы от компаний партнеров: фитнес, страхование, туризм * обучение и тренинги * профессиональный и позитивный коллектив.