.svg)
.svg)
Добавьте резюме в профиль, чтобы сгенерировать временное CV под эту вакансию
Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.
сегодня
Python Developer
выше рынка на 6,1%
вакансия
339 000 ₽
в среднем
319 558 ₽
мэтч
Добавь резюме в профиле, чтобы видеть % мэтча с вакансией
генерация резюме
сопроводительное письмо
Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории
описание
Команда банка развивает платформу AI-агентов и LLM-интеграции для внутренних и внешних продуктов корпоративных клиентов (цифровые кредитные процессы). Агенты решают реальные бизнес-задачи: автоматизация процессов, аналитика, поддержка клиентов.
задачи
- Проектировать и реализовывать мультиагентные системы;
- Строить production RAG: от chunking стратегий до реранкинга и гибридного поиска;
- Интегрировать с LLM через единый слой абстракции (поддержка OpenAI, GigaChat, локальных моделей);
- Разрабатывать инструменты для агентов (tools / function calling) с type-safe схемами;
- Создавать асинхронные сервисы на FastAPI;
- Интегрировать с банковскими сервисами по API (JsonRPC, kafka, RestAPI);
- Интегрировать с другими агентами по протоколу A2A;
- Участвовать в CI/CD;
- Мониторить трассировку LLM-вызовов (опционально: LangSmith, Arize);
- Проводить код-ревью, документировать архитектурные решения;
- Менторить младших разработчиков;
- Участвовать в refinement и планировании спринтов.
требования
- Свободно владеете Python 3.12+: asyncio, Pydantic v2, typing, pytest (написание моков для LLM);
- Опыт с LangChain / LangGraph в реальном продакшн-проекте;
- Понимание RAG, опыт с embedding models, векторными БД;
- FastAPI (валидация, DI, background tasks), OpenAPI;
- Базы данных: SQL (CTE, индексы, explain) + Redis + хотя бы одна векторная БД;
- Docker + Kubernetes: умение написать Dockerfile, helm chart, понять логи подов;
- Git, Git Flow и опыт работы в Agile-команде;
- Проектировали архитектуру AI-агента с выбором: граф vs цепочка, state management, human-in-the-loop;
- Опыт оценки качества RAG (метрики: hit rate, MRR, faithfulness);
- Будет плюсом опыт с GigaChat API, YandexGPT, локальными моделями (vLLM, llama.cpp), понимание LLM observability (OpenTelemetry, LangFuse).
условия
- Удобный офис в Питере на ул. Уральской, дом 1 (с бесплатной развозкой от метро);
- Регулярный пересмотр зарплаты и годовая премия;
- Доступ к 400+ образовательным программам СберУниверситета;
- Программа адаптации и поддержка наставника на старте;
- Расширенная ДМС и выгодные условия страхования для семьи;
- Ипотечные программы для сотрудников;
- Бесплатные подписки СберПрайм+ и бонусы партнёров;
- Вознаграждения за рекомендации кандидатов.
навыки
