Python-разработчик AI-агентов (Депозиты ЮЛ)

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

Зарплата не указана

Есть о чём спросить

Навык востребован (Python), за такой навык на рынке платят больше. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Чем предстоит заниматься

Code Review и валидация: Проверять Python-код, написанный Java-разработчиками (в т.ч. сгенерированный AI). Искать антипаттерны, узкие места и потенциальные баги

Production Hardening: Превращать «вайб-прототипы» в отказоустойчивые сервисы. Добавлять правильную обработку ошибок, ретраи, таймауты, метрики и логирование

Наставничество: Объяснять Java-разработчикам специфику Python, чтобы они писали идиоматичный (Pythonic) код, а не «Java на Python»

Архитектура агентов: Проектировать цепочки (pipelines) AI-агентов, работу с памятью (memory), вызовами инструментов (tool calling) и векторными базами данных

Написание ядра: Писать ключевые, самые нагруженные или сложные компоненты системы самостоятельно

Наши требования

Отличное знание Core Python: Крепкая база. Понимание управления памятью, сборщика мусора, итераторов и генераторов. Умение писать чистый, поддерживаемый и идиоматичный код

AI / LLM Stack: Опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic, локальные модели и др.). Умение писать свои надежные обвязки над API. Опыт с LlamaIndex или другими фреймворками (без LangChain)

Структурирование данных: Идеальное знание Pydantic. Понимание, как заставить LLM выдавать строгий JSON и как его корректно валидировать

Backend: Уверенный опыт с FastAPI. Понимание, как упаковать агента в REST/gRPC сервис

Базы данных: Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL) и векторными БД (pgvector, Qdrant, Weaviate и т.д.)

Тестирование: Опыт написания тестов (pytest), в том числе моков для LLM и внешних API

Инструменты: Docker, базовое понимание CI/CD (GitLab/GitHub Actions)

Понимание Java: Базовое чтение кода на Java или опыт перехода с Java на Python. Это поможет вам говорить с командой на одном языке и понимать _почему_ они написали именно так

Опыт использования фреймворков для мультиагентных систем (AutoGen, CrewAI, LangGraph)

Опыт оптимизации производительности (профилирование, использование многопоточности/многопроцессорности для тяжелых задач)

Мы предлагаем

Комфортный современный офис рядом м. Кутузовская

Гибридный формат работы

Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

Корпоративный спортзал и зоны отдыха

Система обучения для профессионального и карьерного развития

Расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи

Программа ипотеки для сотрудников

Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Дополнительно

О проекте и задаче: Мы активно внедряем AI-агентов в наши бизнес-процессы. Наши сильные Java-разработчики создают прототипы и MVP агентов на Python, используя AI-ассистентов для ускорения разработки (vibe coding). Нам нужен сильный Python-разработчик, который станет «стражем продакшена». Ваша задача — не просто писать код, а валидировать, рефакторить и доводить до ума Python-код, написанный Java-командой, обеспечивая его надежность, производительность и безопасность при выводе в прод

_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!_