Нам нужен опытный Python-инженер, способный не просто писать код, а проектировать масштабируемые решения — от проверки гипотез до внедрения в продакшен агентных систем, которые решают конкретные бизнес-задачи.
Почему с нами интересно:
реальные масштаб и влияние: создаем новую парадигму управления нефинансовыми рисками автономно, без людей, мгновенно и надежно
сильная команда и рост: дизайн-сессии, обмен знаниями; возможность расти в Staff/Tech Lead или углубляться в системный/ML-дизайн
современные процессы: последние версии Python и AI-фреймворков, короткие циклы разработки, CI/CD и минимум бюрократии
полная концентрация на разработке: выделенная DevOps-команда берет на себя инфраструктурные задачи
изменения в части процессов: вы будете тем человеком, кто поможет выстраивать AI PDLC и культуру агентной разработки в команде
Обязанности
Чем вы будете заниматься:
- проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python в рамках мульти-агентной системы (низкие задержки, высокая надёжность, observability)
- поддерживать и выстраивать процесс агентной разработки (AI PDLC): от исследования и прототипирования до production-ready пайплайнов с оценкой качества
- встраивать и развивать архитектуру агентных систем (A2A, MCP, RAG, guardrails, evaluation)
- работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API
- проверять гипотезы, быстро прототипировать, оценивать и доводить решения до продакшена
- писать unit-тесты, настраивать мониторинг и CI/CD
- менторить, проводить код-ревью
- Наш техстек:
- Python 3.12+, FastAPI, Dishka, Triton/vLLM, PyTorch, LangChain/LangGraph, gRPC/HTTP, Kafka, PostgreSQL/PgVector, Grafana/OpenTelemetry.
Требования
- 3–5+ лет промышленной backend-разработки на Python
- опыт выстраивания процессов разработки в новых технологических доменах: понимание полного цикла от эксперимента до продакшена, включая версионирование данных/моделей/promptов, воспроизводимость результатов, guardrails
- опыт работы с базами данных и очередями сообщений (Postgres, Kafka).
- опыт работы с LangGraph/LangChain
- опыт разработки высоконагруженных микросервисов.
- культура написания unit tests (pytest)
- опыт работы с инструментами мониторинга и логирования
- высокая культура совместной работы и бережное отношение к коммитам
- готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код
- готовность изучать новые технологии, подходы, критически их проверять и доводить до продакшена.
Будет плюсом:
- математическая база, инженерный вкус и привычка мерить всё метриками
- интерес к LLM или классическому ML и есть опыт разработки таких решений
- опыт инференса LLM моделей
- опыт трансформации DS-разработки из ноутбуков в production-ready процессы в общем репозитории
- участие в open-source или публикации/доклады
- знание предметной области в сфере управления рисками (Risk Management).
Условия
- работу в команде сильных технических специалистов, которые строили систему с нуля и знают ее до мельчайших деталей
- возможность проектировать систему с агентами нового поколения
- работу с передовым стеком
- уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного роста
- ипотеку для сотрудников с выгодной ставкой (до 1/3 ставки ЦБ)
- современный офис рядом с м. Кутузовская
- гибкий график (1 день в офисе/4 дня удалённо)
- достойную заработную плату (оклад + годовой бонус)
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
- бесплатную подписку СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
