Python разработчик AI агентов

Дата размещения вакансии: 13.03.2026
Работодатель: СБЕР
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Команда занимается сопровождением автоматизированных систем банка в соответствии с соглашением об уровне сервиса, в зоне ответственности системы на самом различном техстеке: (Kafka/SDP Hadoop/Postgres/OpenShift (K8S)).

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 (для офиса Кутузовский 32)
  • 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.