Проект
AI-агент по отчетности для автоматизации text2sql-задач: перевода пользовательских запросов в SQL, сбора данных, проверки показателей и подготовки структурированных ответов для руководства банка. AI-агент создается как инструмент оперативного доступа менеджмента к ключевым бизнес-метрикам (кредитный портфель, риск-показатели и др.), где критичны скорость, точность и надежность данных.
Зона ответственности: backend-часть продукта, orchestration-логика для AI-агента, prompt engineering, SQL validation и сервисная инфраструктура вокруг агента.
Разработка и поддержка backend-логики AI-агента на Python.
Разработка REST API для взаимодействия с агентом и внутренними сервисами.
Проектирование и развитие orchestration-логики для AI-агентов.
Prompt engineering: настройка, тестирование и улучшение промптов.
Реализация и развитие text2sql-функциональности.
Валидация и оптимизация SQL-запросов.
Интеграция с источниками данных, API и внутренними системами.
Развитие сервисной инфраструктуры вокруг AI-агента.
Оптимизация качества ответов, производительности и надежности сервиса.
Python — опыт разработки от 2-3 лет.
SQL — уверенное владение на уровне сложных запросов.
Опыт backend-разработки и разработки REST API.
Опыт работы с API и интеграциями.
Опыт интеграции LLM / LangChain / LangGraph.
Понимание принципов ООП и асинхронной разработки.
Опыт работы с Git.
Умение писать чистый, поддерживаемый код.
Опыт с PostgreSQL / ClickHouse.
Опыт работы с Docker.
Опыт работы с аналитическими пайплайнами и автоматизацией отчетности.
Понимание подходов к text2sql, RAG или AI-агентам.
Работа над AI-продуктом внутри Сбера.
Возможность влиять на архитектуру и продуктовые решения.
Офис: Москва, Кутузовский проспект, 32.
Гибридный формат по итогам испытательного срока.
Быстрая коммуникация без лишней бюрократии.
Возможность роста вместе с проектом.