Мы в поиске опытного AI разработчика для участия в проектировании и реализации единой корпоративной агентной платформы.
Платформа должна предоставлять пользователю единую точку взаимодействия с различными информационными системами и бизнес-процессами. Главный агент должен понимать намерение пользователя, использовать контекст диалога, планировать выполнение задачи, привлекать специализированных агентов и инструменты, объединять результаты и при необходимости запрашивать подтверждение пользователя.
Обязанности
Будущему коллеге предстоит не только заниматься LLM, но и построить полноценную программную платформу вокруг них:
• главный агент-оркестратор;
• специализированные агенты;
• реестр инструментов;
• управление контекстом и состоянием;
• межагентное взаимодействие;
• интеграция с корпоративными системами;
• безопасность;
• наблюдаемость;
• тестирование качества;
• отказоустойчивость.
Роль предполагает hands-on участие.
Требования
Опыт :
• От 3 лет коммерческой backend-разработки.
• Опыт технического проектирования распределённых систем.
• Практический опыт работы с LLM и агентными системами.
• Желателен хотя бы один агентный или LLM-продукт, доведённый до пилотной либо промышленной эксплуатации.
• Опыт технического лидерства или владения архитектурой крупного модуля.
• Умение работать в условиях неполных требований и постепенно формировать целевую архитектуру.
• Способность общаться как с разработчиками, так и с владельцами бизнес-процессов.
Проектирование:
• Практический опыт разработки LLM-агентов и agentic workflows.
• Понимание различий между агентом, инструментом, workflow, multi-agent системой и обычным чат-ботом.
• Опыт реализации supervisor/orchestrator-архитектуры.
• Планирование и декомпозиция сложных пользовательских задач.
• Выбор специализированного агента или инструмента.
• Реализация взаимодействия между агентами.
• Параллельное выполнение независимых задач.
• Управление состоянием долгоживущих сценариев.
• Работа с краткосрочной и долгосрочной памятью.
• Контроль циклов, timeout, retry и fallback.
• Разрешение конфликтующих результатов нескольких агентов.
• Human-in-the-loop и запрос подтверждения перед критичными действиями.
• Защита от бесконтрольного поведения и необоснованных действий агентов.
Межагентское взаимодействие:
• типизированные сообщения между агентами;
• контракты задач и результатов;
• делегирование задач;
• общий и изолированный контекст агентов;
• очереди и приоритеты задач;
• синхронное и асинхронное взаимодействие;
• передачу управления между агентами;
• трассировку цепочки выполнения;
• предотвращение зацикливания;
• повторное выполнение и идемпотентность;
• обработку частичной недоступности агентов и инструментов
Python + Backend:
• Сильное знание Python.
• Async/await и конкурентное выполнение.
• FastAPI, Pydantic, pytest.
• Проектирование API и типизированных контрактов.
• Модульная и гексагональная архитектура.
• Интеграция нового функционала в существующие системы.
• REST, gRPC, WebSocket или Server-Sent Events.
• Очереди сообщений и фоновые задачи.
• Работа с долгоживущими и асинхронными процессами.
• Понимание микросервисной архитектуры и модульных монолитов.
• Умение проектировать систему без жёсткой зависимости от конкретной LLM или фреймворка.
Условия
- комфортный современный офис: Москва, ул. Вавилова 19
- офисный формат работы на период испытательного срока, после ИС - возможен гибрид
- ежегодный пересмотр зарплаты, структура дохода: оклад + годовая премия
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
