Описание
Ищем Python-разработчика, который будет участвовать в создании AI-решений для автоматизации внутренних бизнес-процессов. Вам предстоит разрабатывать прикладные сервисы и AI-агентов: от прототипа и проверки гипотезы до работающего решения. Роль подойдёт разработчику с хорошей базой в Python, интересом к AI-инженерии и желанием быстро развиваться в создании современных AI-продуктов.
Задачи
•Разработка backend-сервисов и API на Python
•Создание AI-агентов и AI-пайплайнов с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов
•Работа с LLM: промптами, structured output, tool calling, контекстом и памятью
•Участие в создании RAG-систем: загрузке документов, поиске информации и формировании ответов на основе источников
•Интеграция решения с базами данных, внутренними API и внешними сервисами
•Работа с очередями задач, кэшированием, логированием и мониторингом
•Участие в проектировании веб-приложений: продумывание взаимодействия backend, frontend, баз данных, фоновых задач и внешних сервисов
•Интеграция backend с пользовательскими интерфейсами и при необходимости внесение базовых изменений во frontend
•Написание тестов, исправление ошибок и улучшение качества существующего кода
•Участие в обсуждении архитектурных и технических решений
•Быстрая сборка прототипов, проверка гипотез и доработка решений по обратной связи пользователей
Требования
•Коммерческий опыт разработки на Python (FastAPI, Django или Flask) и уверенное проектирование REST API
•SQL и реляционные БД (PostgreSQL), Git, Docker
•Понимание клиент-серверной архитектуры и HTTP-стека (авторизация, аутентификация, обработка ошибок)
•Базовая архитектура приложений: модульность, разделение ответственности, слои приложения, поддерживаемость кода и взаимодействие сервисов
•Синхронная и асинхронная обработка, фоновые задачи, очереди сообщений и брокеры (например, Celery с RabbitMQ/Kafka)
•Практический опыт в AI/LLM: разработка агентов и чат-ботов, использование LangChain/LangGraph, управление контекстом LLM, оценка качества и защита данных
•RAG-системы, векторные базы данных, работа с полуструктурированными данными (PDF, таблицы) через pandas/numpy
•Кэширование, логирование и мониторинг (Redis, ELK/Prometheus); базовое знакомство с CI/CD и развёртыванием
•WebSocket и потоковая передача ответов от LLM
•Базовое понимание frontend (HTML/CSS/JS, React/Vue/Next.js) для интеграции интерфейса с API
•Использование современных AI-инструментов для ускорения написания кода, тестирования и подготовки документации
Будет плюсом: навыки работы с генеративными AI-моделями
Условия
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
•Более 400 образовательных программ в СберУниверситете для развития
•Спортзал и зоны отдыха
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
•Гибкий 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
