Сбер

Lead Python (AI-augmented development)

Коротко

Лид-разработчик Python строит надёжные production backend-сервисы для LLM-агентов и ML-пайплайнов в системе управления рисками строительных проектов Сбера. Требуется более 6 лет промышленной backend-разработки на Python, опыт распределённых систем, эксплуатации ML в production и работы с агентскими архитектурами. Работа в Москве, гибридный формат без удалёнки. Компания — крупный банк (корпорация).

Локация
Москва, проспект Кутузовский, 32. Гибридный режим работы; удалённый формат не предусмотрен.
Компания
Сбер развивает систему управления рисками строительных проектов Банка и его дочерних обществ с использованием ИИ-агентов.
Что делать
•Проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов с низкими задержками, высокой надёжностью и observability.
•Развивать архитектуру агентских систем: оркестрацию инструментов, память, планирование, guardrails и оценку качества.
•Работать с очередями и стримингом, базами данных, кэшем и внешними API.
•Проводить технические исследования, быстро прототипировать решения, измерять результаты и масштабировать их в production.
•Развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировку и контроль расходов.
Требования
•Более 6 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность.
•Опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов.
•Математическая база в области вероятности, статистики и оптимизации; привычка принимать решения на основе метрик.
•Практический опыт эксплуатации ML-систем в production, включая фичи, offline/online-оценку, A/B-тестирование и наблюдаемость качества.
•Умение критически оценивать новые подходы к LLM-агентам, инструментам, памяти, RAG и оценке качества.
•Готовность отвечать за продуктовые эффекты, а не только за качество кода.
Хорошо, если есть
•Опыт построения agentic-архитектур, планировщиков, многошаговых цепочек, инструментализации и механизмов безопасности.
•Опыт реализации высокоэффективного инференса LLM-моделей и глубокое понимание kernel для инференса.
•Вклад в open source, публикации или доклады.
•Знание предметной области управления рисками.
Культура и преимущества
•Гибридный режим работы в современном офисе; удалённый формат не предусмотрен.
•Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета.
•Расширенный ДМС с первого дня и льготная медицинская страховка для близких.
•Льготные финансовые условия, подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнёров.

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