ai engineer

Команда создаёт AI-решения для автоматизации внутренних бизнес-процессов, включая прикладные сервисы и AI-агентов — от прототипа и проверки гипотезы до работающего решения.

• Разрабатывать бэкенд-сервисы и API на Python;
• Создавать AI-агентов и AI-пайплайны с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов;
• Работать с LLM: промптами, структурированным выводом, вызовом инструментов, контекстом и памятью;
• Участвовать в создании RAG-систем: загружать документы, искать информацию и формировать ответы на основе источников;
• Интегрировать решения с базами данных, внутренними API и внешними сервисами;
• Работать с очередями задач, кэшированием, логированием и мониторингом;
• Участвовать в проектировании веб-приложений;
• Продумывать взаимодействие бэкенда, фронтенда, баз данных, фоновых задач и внешних сервисов;
• Интегрировать бэкенд с пользовательскими интерфейсами и при необходимости вносить базовые изменения во фронтенд;
• Писать тесты, исправлять ошибки и улучшать качество существующего кода;
• Участвовать в обсуждении архитектурных и технических решений;
• Быстро собирать прототипы, проверять гипотезы и дорабатывать решения по обратной связи пользователей.

• Коммерческий опыт разработки на Python с FastAPI, Django или Flask;
• Уверенное проектирование REST API;
• Знание SQL, реляционных баз данных и PostgreSQL;
• Опыт работы с Git и Docker;
• Понимание клиент-серверной архитектуры и HTTP-стека, включая авторизацию, аутентификацию и обработку ошибок;
• Знание базовой архитектуры приложений: модульность, разделение ответственности, слои приложения, поддерживаемость кода и взаимодействие сервисов;
• Опыт синхронной и асинхронной обработки, фоновых задач, очередей сообщений и брокеров;
• Практический опыт в AI и LLM: разработка агентов и чат-ботов, использование LangChain или LangGraph, управление контекстом LLM, оценка качества и защита данных;
• Опыт работы с RAG-системами, векторными базами данных и полуструктурированными данными через Pandas и NumPy;
• Знание кэширования, логирования и мониторинга, включая Redis, ELK и Prometheus;
• Базовое знакомство с CI/CD и развёртыванием;
• Опыт работы с WebSocket и потоковой передачей ответов от LLM;
• Базовое понимание фронтенда: HTML, CSS, JavaScript, React, Vue или Next.js;
• Умение использовать современные AI-инструменты для ускорения написания кода, тестирования и подготовки документации;
• Будет плюсом навыки работы с генеративными AI-моделями.

• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Более 400 образовательных программ в СберУниверситете;
• Спортзал и зоны отдыха;
• Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи;
• Дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.