Python-разработчик (Agent Execution Framework)

🏢 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

Разрабатывать backend-сервисы платформы на Python и развивать существующие компоненты

Проектировать и реализовывать API и интеграции с внешними системами и инфраструктурными компонентами

Разрабатывать интерфейсы и коннекторы для подключения к платформе LLM, инструментов (tools), баз знаний, внешней памяти и RAG-компонентов

Строить и поддерживать пайплайны оценки качества агентов (evals, LLM-as-a-judge)

Использовать AI-инструменты для ускорения разработки и валидировать их решения — через ревью, тесты и проверку на соответствие требованиям

Участвовать в проектировании архитектуры сервисов, ревью кода и разборе инцидентов

Наши требования

Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет

Сильные навыки system design: умение спроектировать сервис целиком, выбрать паттерны взаимодействия компонентов и обосновать архитектурные trade-off-ы

Умение декомпозировать крупную задачу на части, годные для постановки агенту, и собирать из них целостное решение

Практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги

Умение критически оценивать и валидировать решения, сгенерированные AI-агентами: находить ошибки, проверять корректность и границы применимости

Опыт разработки веб-сервисов и API на FastAPI, Flask или аналогах, понимание asyncio

Уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных

Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka или аналоги)

Опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift

Понимание принципов наблюдаемости, отказоустойчивости и надёжной эксплуатации сервисов

Готовность нести ответственность за итоговое качество кода независимо от того, написан он вручную или с помощью агента

Опыт интеграции LLM API и построения агентных или RAG-сценариев

Опыт работы с векторными хранилищами и базами знаний

Опыт построения пайплайнов для evals и оценки качества моделей

Опыт работы с OpenClaw или схожими платформами оркестрации агентных систем

Опыт работы в финтехе или в защищённом контуре

Мы предлагаем

Гибридный формат работы

Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Дополнительно

Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Помогаем командам быстро внедрять агентные сценарии в автоматизированные системы и предоставляем надёжную среду исполнения с учётом требований кибербезопасности. Ищем Python-разработчика, который будет развивать backend-сервисы платформы и разрабатывать интерфейсы для подключения LLM, инструментов, баз знаний и RAG-компонентов к среде исполнения агентов. AI-инструменты у нас часть ежедневной разработки, поэтому ждём человека, который умеет проектировать решение целиком и критически проверять то, что предлагает агент, а не просто принимать сгенерированный код