Локация
Москва, м. Цветной бульвар; работа на месте работодателя или в гибридном формате
Компания
ГигаЧат Бизнес — дочерняя организация Сбера, развивающая решения для коммерциализации GenAI, включая LLM GigaChat, инфраструктуру, платформу агентных систем и готовые корпоративные GenAI-решения.
Что делать
•Разрабатывать продукт по полному циклу — от исследования и прототипа до production-ready решения.
•Создавать end-to-end функциональность на Python, TypeScript и React, включая асинхронные backend-сервисы и API на FastAPI.
•Развивать интерфейсы AI-агентов: чаты, потоковую генерацию, вызовы инструментов, управление сессиями, разрешения и Human-in-the-Loop сценарии.
•Проектировать архитектуру, API-контракты и интеграции между frontend, BFF, агентным runtime, LLM API, базами знаний и корпоративными системами.
•Развивать кодовую базу, повышать производительность, устранять технический долг и создавать переиспользуемые компоненты.
•Покрывать решения unit-, integration- и e2e-тестами, участвовать в code review, декомпозиции, настройке CI/CD, контейнеризации, мониторинге и менторинге.
Требования
•Высшее образование и от 5 лет коммерческой разработки, включая от 3 лет backend-разработки на Python.
•Уверенное владение TypeScript и практический опыт создания production-приложений на React.
•Опыт работы с FastAPI или современным Python web-фреймворком, понимание asyncio, конкурентного выполнения, сетевого взаимодействия и обработки ошибок.
•Опыт проектирования REST API, понимание SSE и WebSocket, frontend-архитектуры, управления состоянием и композиции компонентов.
•Навыки работы с PostgreSQL, SQL, миграциями, ORM, Redis, JWT, OAuth 2.0 и OIDC.
•Опыт автоматизированного тестирования, Git, CI/CD, Docker, Docker Compose и базовое понимание Kubernetes и эксплуатации production-сервисов.
Хорошо, если есть
•Опыт создания LLM-продуктов, AI-интерфейсов, RAG-систем и работы с векторными базами данных.
•Знакомство с агентными фреймворками Strands Agents, LangChain/LangGraph, CrewAI или Semantic Kernel.
•Опыт работы с MCP, A2A, AG-UI, event-driven архитектурой, Redis Streams и системами выполнения длительных процессов.
•Опыт с Kubernetes, Helm, S3-совместимыми хранилищами, наблюдаемостью и инструментами Prometheus, OpenTelemetry, Langfuse или Sentry.
•Практика использования AI-ассистентов для разработки: Codex, Claude Code, GitHub Copilot или Cursor.
Культура и преимущества
•ДМС с первого месяца работы.
•Работа в аккредитованной IT-компании и льготная ипотека от Сбера.
•Участие в развитии ключевого направления GenAI Сбера и стратегических проектах по трансформации отраслей.
•Работа с крупнейшими российскими компаниями и промышленными холдингами.
•Команда экспертов, доступ к технологиям GenAI/LLM, обучение и возможности профессионального роста.
