Backend разработчик

DS-команда внутри фин. платформы разрабатывает AI-фичи для финансовой аналитики. Команда фокусируется на корректности, надежности и архитектурной чистоте решений в сложном предметном домене финансов и больших объёмов данных.

• Реализовывать ML-компоненты.
• 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.
• 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-специалистам дорабатывать код до продакшен вида.
• 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.
• Использовать и развивать принятые в команде паттерны разработки ML-функциональности.
• Работать с ML-инфраструктурой: Feature Store, Model Registry, трекинг экспериментов, пайплайны.

• Уверенный опыт промышленной разработки на Python/Java (5+ лет).
• Знание, 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.

• 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.