Описание
Команда AI Hub Блока Финансы разрабатывает и поддерживает централизованную среду для разработки, хранения и исполнения AI-агентов и ML-моделей. Она отвечает за эксплуатацию ИТ-инфраструктуры, сервисы интеграций и инструменты разработки AI-агентов, а также предоставляет командам Блока Финансы централизованные сервисы работы с GigatChat и API для AI-агентов с учётом требований архитектуры и кибербезопасности.
Задачи
•Разрабатывать и внедрять CI/CD-пайплайны для автоматизации нагрузочного тестирования
•Разрабатывать и поддерживать Helm-чарты для развёртывания AI-агентов и ML-сервисов в Kubernetes
•Организовывать и поддерживать тестовые стенды с автоматическим развёртыванием инфраструктуры
•Разрабатывать сценарии нагрузочного тестирования для API AI-агентов
•Автоматизировать функциональное тестирование AI-логики, включая валидацию ответов и оценку качества генерации
•Автоматизировать интеграционное тестирование с внешними системами, включая БД, Kafka, OpenSearch и Redis
•Автоматизировать тестирование безопасности, включая проверку токенов, RBAC и защиту от инъекций
•Автоматизировать тестирование моделей, включая обнаружение drift и проверку входных и выходных схем
•Создавать интерфейсы CLI и Web UI на Streamlit для запуска тестов и деплоя
•Упрощать вывод AI-агентов в ПРОМ с автоматической проверкой качества
•Писать вспомогательные сервисы тестирования на Python с использованием FastAPI и asyncio
•Расширять Jenkins-пайплайны с помощью Groovy
•Автоматизировать рутинные операции
Требования
•Глубоко знать CI/CD и практики построения пайплайнов, включая Jenkins, ArgoCD и GitOps
•Иметь опыт автоматизации нагрузочного и интеграционного тестирования в микросервисной среде
•Отлично знать Helm, Kubernetes-манифесты и принципы развёртывания высоконадёжных сервисов
•Разбираться в балансировке нагрузки, RateLimiting, Service Mesh, Istio и readiness/liveness-пробах
•Уверенно владеть Docker и принципами контейнеризации
•Иметь опыт работы с PostgreSQL, OpenSearch, Redis, ClickHouse и векторными БД
•Знать SQL и NoSQL, уметь проектировать и оптимизировать запросы
•Иметь опыт разработки сервисов на Python с использованием FastAPI, pytest, requests и asyncio
•Владеть навыками написания автоматизированных тестов через LLM
•Будет плюсом: опыт с инструментами нагрузочного тестирования Банка, работа с методиками оценки качества генерации ИИ, понимание принципов MLOps, опыт с мониторингом и алертингом через Prometheus и Grafana
Условия
•Офис в Москве по адресу: ул. Вавилова, 19
•Ежегодный пересмотр зарплаты
•Квартальная и годовая премия в зависимости от должности и системы премирования
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Программа адаптации и помощь руководителя на старте для вакансий уровня Junior
•Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
•Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Подписка Прайм с возможностью совместного использования с тремя близкими
•Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
