Проект Сбера
Проект направлен на создание распределенного движка автономного расчета оптимальной траектории баланса группы и предоставления пространства принятия решений для AI-агентов взаимодействия с клиентами.
Наша цель – создание автономной расчетной системы для анализа сценариев, поиска оптимального сценария и его реализацию через индивидуальное предложение клиенту с использованием автономных AI агентов. Мы хотим построить передовую в РФ экосистему с принципиально новым клиентским опытом.
Ключевые направления:
- Создание набора сервисов по генерации траекторий баланса с учетом ML-моделей;
- Модуль расчета метрик;
- Инфраструктура для автономной оценки эффектов от управляющих воздействий и отклонений.
Мы команда, занимающаяся развитием автоматизации процессов Казначейства. Перед нами стоит амбициозная задача по созданию распределенного движка автономного расчета оптимальной траектории баланса группы и предоставления пространства принятия решений для AI-агентов взаимодействия с клиентами. Команда распределенная – Москва, Санкт-Петербург, Самара.
Присоединившись к нам, можно не только узнать детали работы Казначейства, но и погрузиться в мир искусственного интеллекта и больших данных.
Технологический стек: Python 3 (FastAPI, Django, Streamlit, Pandas/Numpy/SciPy), СУБД PostgreSQL, Apache Kafka.
Обязанности:
- Проектирование и согласование архитектуры приложений и интеграций;
- Развитие и разработка расчетных модулей системы, общих библиотек, реализация интеграционных взаимодействий;
- Формирование требований для построения CI/CD, мониторинга, логирования;
- Проведение ревью кода, поддержка код стандарта, командные коммуникации.
Требования:
- Опыт командной работы с применением гибких подходов (be Agile!);
- Понимание принципов жизненного цикла разработки и практический опыт создания python приложений enterprise экосистемы;
- Опыт проектирования API и интеграционных взаимодействий (HTTP, REST, GraphQL);
- Понимание принципов ООП, SOLID, паттернов проектирования (GoF);
- Понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio);
- Уверенные знания Python и опыт разработки с использованием Django, FastAPI, Streamlit;
- Опыт работы с python data (Pandas/Numpy/SciPy);
- Практические знания и навыки работы с LLM (большими языковыми моделями) и DataScience;
- Опыт работы с инструментами контейнеризации приложений (Docker);
- Уверенный Linux пользователь;
- Понимание принципов CI/CD;
- Умение работать в команде и эффективно распределять задачи;
- Понимание принципов и инструментов Scrum;
- Лидерские качества: Умение принимать решения и брать на себя ответственность.
Приветствуется:
- Понимание принципов клиентской web-разработки;
- Опыт работы с K8s, OpenShift.
