Сбер

Lead Python (AI-augmented development)

Коротко

Лид-разработчик Python в команде Блока «Риски» Сбера, строящей систему управления рисками строительных проектов банка с помощью ИИ-агентов. Нужно проектировать backend-сервисы для LLM-агентов и ML-пайплайнов, развивать архитектуру агентских систем, заниматься R&D и влиять на инженерную культуру команды. Требуется от 6 лет промышленной разработки на Python, опыт с распределёнными системами, ML-системами в проде и новыми подходами LLM/RAG. Работа гибридная в офисе Сбера в Москве, удалёнки нет.

Цель
Наша команда занимается одним из приоритетных направлений в Блоке «Риски», а именно выстраиванием системы управления рисками собственных строительных проектов Банка и его дочерних обществ с помощью ИИ агентов. Мы создаем, развиваем и поддерживаем систему управления рисками – от идеи о строительстве, через реализацию, до передачи готового объекта заказчику.
Обязанности
•проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability)
•выстраивать и развивать архитектуру агентских систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества)
•внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентских систем
•работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API
•проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод
•развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы
•влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство
Требования
•от 6 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность
•опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов
•уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками
•практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества
•навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата
•готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код
Условия
•рабочее место в современном офисе по адресу г. Москва, проспект Кутузовский, 32
•режим работы: гибрид, удаленного формата нет
•ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
•корпоративный спортзал и зоны отдыха
•более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
•гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
•вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте