Сбер

python разработчик AI-агентов

Коротко

Python-разработчик в AI-команде Сбера, создающей AI-агентов, ML-модели и LLM-приложения для корпоративного бизнеса — от сбора данных до внедрения и защиты решений перед регуляторами. Требуется опыт промышленной разработки на Python, знание ООП и паттернов, микросервисной архитектуры, работы с большими данными (Hadoop) и фреймворками для AI-агентов (LangChain/LangGraph), а также базовые знания ML/DL и инструментов MLOps/CI-CD. Работа гибридная в офисе Санкт-Петербурга, зарплата не указана.

Описание
AI-команда разрабатывает AI-агентов, ML-модели и LLM-приложения для корпоративного бизнеса в Корпоративно-инвестиционном блоке. Команда выполняет полный цикл работ: от сбора и анализа данных до разработки, внедрения, мониторинга и защиты решений от банковских регуляторов. Продуктовая команда создаёт AI-решения для цифровой трансформации бизнеса клиентов Сбера и оптимизации работы внутренних специалистов.
Задачи
•Разрабатывать и внедрять AI-агентов в production
•Разрабатывать end-to-end интеграции с внешними системами и другими сервисами по протоколам Kafka, REST API, gRPC, WS и другим
•Сопровождать релизы моделей и агентов, включая документацию, демонстрации и защиту решений от регуляторов
•Взаимодействовать с бизнес-заказчиками, архитекторами и продуктовыми командами для развития AI-решений в бизнесе
Требования
•Иметь опыт работы в роли ML-инженера, DS, MLOps или Python Backend в ML
•Иметь опыт промышленной разработки на Python
•Знать ООП и паттерны проектирования
•Иметь опыт работы с микросервисной архитектурой
•Иметь опыт работы с большими объёмами данных и распределёнными хранилищами данных, например Hadoop
•Иметь опыт работы с фреймворками для построения AI-агентов, такими как LangChain или LangGraph
•Обладать базовыми знаниями ML/DL
•Владеть инструментами для LLM-мониторинга и MLOps/CI & CD
Будет плюсом: опыт работы с распределёнными очередями задач и сообщений, потоковой обработкой данных, Celery, Taskiq, RabbitMQ, Kafka, FastStream, опыт разработки высоконагруженных и геораспределённых систем, OpenShift/Kubernetes, навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использования их в работе, опыт в инженерии данных.
Условия
•Гибридный формат работы в офисе на Уральской, 1 в Санкт-Петербурге
•Корпоративная развозка от метро
•Зоны отдыха и столовая
•Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
•Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
•Расширенный ДМС
•Льготное страхование для семьи
•Корпоративная пенсионная программа
•Бесплатная подписка СберПрайм+ с возможностью совместного использования на трёх близких
•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