Senior Python / GenAI Agent Engineer

R&D-подразделение лаборатории кибербезопасности развивает платформу автономного наступательного тестирования нового поколения. В основе мультиагентная роевая архитектура на базе LLM, объединяющая инструментальную автоматизацию, методологию MITRE ATT&CK и адаптивную оркестрацию атакующих сценариев.

Мы строим среду, в которой специализированные LLM-агенты координируют действия как слаженная команда: разведка, эксплуатация, закрепление, горизонтальное перемещение — от единичных техник до полноценных цепочек атак. Цель — создать интеллектуальную платформу, способную автономно воспроизводить действия Red Team на уровне, сравнимом с опытным специалистом.

Вам предстоит:

• проектирование мультиагентных архитектур: ролевые модели агентов, координация, маршрутизация задач, memory management, structured output
• реализация агентных пайплайнов с использованием LLM API (OpenAI-совместимые, Anthropic, open-source inference endpoints)
• работа над написанием агентного фреймворка по аналогии: CrewAI, LangGraph, Autogen, PentestGPT и др.
• проектирование reasoning-процессов: task decomposition, planning, reflection, verification, chain/tree-of-thought
• интеграция агентов с CLI-утилитами, REST/gRPC API, базами знаний и RAG-компонентами
• разработка прототипов для CTF automation, security simulation и agent-based orchestration
• backend-логика агентных систем: state management, очереди задач, logging, observability, fault tolerance
• оптимизация стоимости и latency inference/API-вызовов.

Что для нас важно:

• высшее техническое образование
• сильный Python: чистый, поддерживаемый, расширяемый код; опыт коммерческой или исследовательской backend-разработки
• практический опыт работы с LLM API: prompt design, tool calling, schema-based interaction, guardrails
• опыт построения мультиагентных систем или сложных agentic workflow
• понимание архитектуры агента: роли, цели, память, планирование, вызов инструментов, контуры верификации
• опыт работы с агентными фреймворками (CrewAI, LangGraph, Autogen или аналоги)
• опыт интеграции внешних инструментов, CLI-утилит, брокеров сообщений, баз данных
• понимание принципов RAG: retrieval, knowledge grounding, работа с контекстом
• навыки отладки, профилирования и оптимизации Python-приложений.

Будет плюсом:

• опыт на стыке GenAI и Cybersecurity
• участие в CTF, разработка security-тулинга или research automation
• практика работы с локальным запуском open-source моделей (vLLM, Ollama, llama.cpp)
• опыт построения multi-step planning, tree search, graph-based orchestration в агентных системах
• навыки Docker, Kubernetes, CI/CD, Langfuse
• опыт быстрого прототипирования R&D-решений в условиях неопределённых требований
• понимание offensive/defensive security workflow на уровне исследовательских задач
• собственные pet-проекты, GitHub, публикации или сильные результаты в профильных соревнованиях.

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис
• офисный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• 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
• 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.