Python-разработчик AI-агентов (Senior)

Команда, развивающая собственные платформы и решения в области AI-агентов и LLM-интеграций.

Мы ищем профессионалов, желающих создавать современные AI-агенты и работать в динамичной команде, где ценятся экспертиза, развитие и вклад в прорывные российские проекты.

Обязанности

• проектирование и разработка продакшн-систем с использованием Python 3.12+ для AI-агентов и LLM моделей
• реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонент, реализация пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG)
• разработка и поддержка API (FastAPI, Django): создание микросервисов, REST, асинхронные сервисы
• интеграция с реляционными и NoSQL базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, VectorDB: ChromaDB, QDrant)
• создание, обучение и внедрение ML-моделей (ML pipeline, Prompt Engineering, RAG, оценка качества, A/B тестирование)
• контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка DevOps-процессов (CI/CD: Jenkins, ArgoCD)
• мониторинг и поддержка отказоустойчивой инфраструктуры (Prometheus, ELK, Grafana)
• разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности, обеспечение безопасности
• взаимодействие в Agile-командах, участие в планировании, менторинг.

Требования

• владение Python 3.12+: глубокое знание стандартных и современных возможностей языка (asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest)
• практический опыт разработки AI/ML решений с использованием LangChain, LlamaIndex, RAG, интеграция с LLM API
• опыт проектирования и сопровождения высоконагруженных REST API на FastAPI/Django (архитектура, DI, сериализация, OpenAPI)
• продвинутая работа с PostgreSQL/Redis, проектирование сложных схем, индексация, оптимизация, векторные базы данных
• навыки контейнеризации, деплой в Kubernetes
• опыт внедрения CI/CD пайплайнов, мониторинга, алертинга, организации логирования
• уверенное знание Git, опыт командной работы (Agile, Scrum)

Будет плюсом:

• Fine-tuning и кастомизация LLM, prompt engineering, оценка качества
• опыт с MLOps, LLMOps и мультирегиональными архитектурами
• участие в R&D или open-source проектах, менторство, архитектурное мышление.

Условия

• гибридный формат работы (возможность сочетать в неделю: офис + удаленно)
• адрес офиса: Петербург, ул.Уральская д.1, трансферы от метро Приморская или Спортивная-2
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• 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.