python разработчик GenAI-агентов

Сбер развивает AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в банковском контуре. Платформа помогает командам внедрять агентные сценарии в автоматизированные системы и предоставляет защищённую среду исполнения с учётом требований кибербезопасности.

• Разрабатывать backend-сервисы платформы на Python и развивать существующие компоненты;
• Проектировать и реализовывать API и интеграции с внешними системами и инфраструктурными компонентами;
• Разрабатывать интерфейсы и коннекторы для подключения к платформе LLM, инструментов, баз знаний, внешней памяти и RAG-компонентов;
• Строить и поддерживать пайплайны оценки качества агентов;
• Использовать AI-инструменты для ускорения разработки и проверять их решения через ревью, тесты и контроль соответствия требованиям;
• Участвовать в проектировании архитектуры сервисов, ревью кода и разборе инцидентов.

• Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет;
• Сильные навыки system design: умение спроектировать сервис целиком, выбрать паттерны взаимодействия компонентов и обосновать архитектурные решения;
• Умение декомпозировать крупную задачу на части, подходящие для постановки агенту, и собирать из них целостное решение;
• Практический опыт разработки кода с AI-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналогами;
• Умение критически оценивать и проверять решения, сгенерированные AI-агентами;
• Опыт разработки веб-сервисов и API на FastAPI, Flask или аналогах, понимание asyncio;
• Уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных;
• Опыт работы с брокерами сообщений, включая Kafka или аналоги;
• Опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift;
• Понимание принципов наблюдаемости, отказоустойчивости и надёжной эксплуатации сервисов;
• Готовность нести ответственность за итоговое качество кода независимо от способа его создания;
• Будет плюсом опыт интеграции LLM API и построения агентных или RAG-сценариев, опыт работы с векторными хранилищами и базами знаний, опыт построения пайплайнов для evals и оценки качества моделей, опыт работы с OpenClaw или схожими платформами оркестрации агентных систем, опыт работы в финтехе или защищённом контуре.

• Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.