Кутузовский проспект 32
Мы — команда, которая стоит на стыке эксплуатации критически важных систем и разработки инновационных AI-решений.
С одной стороны, мы обеспечиваем бесперебойную работу современных банковских сервисов на актуальном технологическом стеке (Java/Python, Kafka, Kubernetes, Hadoop).
С другой, мы создаем будущее уже сегодня, разрабатывая AI-агентов для умного поиска, анализа данных и автоматизации рутинных задач.
Объединяя эти направления, мы фокусируемся на главном: создании инструментов, которые делают работу наших коллег проще, а бизнес-результаты — значительнее.
В связи со спецификой задач (сопровождение систем в зоне ответственности + разработка собственных AI - агентов) предпочтение будет отдаваться кандидатам, имеющим опыт в сопровождении и разработке на Python + общие представления о работе с LLM – моделями.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.
ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
Обязанности
- проектирование и реализация логики генеративных AI-моделей, использование фреймворков (LangChain, LangGraph) для разработки агентных и мультиагентных систем, предиктивная аналитика и анализ аномалий по логам систем
- подключение к векторным БД (PostgreSQL с расширениемpgvector, redis, mongodb и т.д.) для RAG-архитектуры, разработка API(REST) для интеграции агентов
- написание пайплайнов и плейбуков для Jenkins под различные задачи автоматизации, как простые так и довольно сложные комплексные решения. Используются groovy, python, bash
- проектировать и строить RAG-пайплайны (выстраивать весь цикл жизни данных для RAG: от извлечения из API (REST/GraphQL), веб-скрапинга (Scrapy) и парсинга сложных документов (PDF, DOCX) до тонкой очистки, сегментации на смысловые блоки и обогащения метаданными
- сопровождение спроектированного и написанного
Требования
- знание языков программирования высокого уровня (Python, Javaи др.), понимание принципов ООП, алгоритмов, структур данных и проектирования ПО.
- опыт разработки и внедрения решений на основе генеративного ИИ, включая создание AI-агентов.
- навыки работы с методами RAG (расширенная генерация с извлечением), интеграцией LLM и оптимизацией точности генерации
- опыт создания и оптимизации векторных хранилищ, реализации интеллектуального поиска и работы с embedding моделями, работа с различными типами нейросетей будет плюсом.
- базовый опыт работы с Linux
- базовый опыт работы с Kubernetes(K8S), Docker, Helm
- опыт работы с инструментами DevOps, с системами контроля версии и хранения дистрибутивов (Jenkins, BitBucket, GIT, Nexus и т.п.)Опыт получения данных из различных типов API (REST, GraphQL, SOAP)
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- офисный формат работы
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
