Python Backend Engineer (GenAI Data Governance)

Ориентир по рынку≈ 150 000 – 350 000 ₽наша приблизительная оценка по 54 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 150 000 – 350 000 ₽наша приблизительная оценка

Есть о чём спросить

Навык редкий и дорогой (Kafka), готовы вкладываться в обучение. Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Чем предстоит заниматься

Разрабатывать и поддерживать бэкенд сервисов платформы (оценка полноты, читаемости, поиск дублей/противоречий, регресс-тесты, поиск неявных знаний)

Проектировать и реализовывать интеграционные потоки между сервисами: очереди сообщений, оркестрация асинхронных пайплайнов

Строить надёжные пайплайны вызовов LLM-as-judge: очереди, ретраи, кэширование, контроль стоимости и латентности

Работать с Postgres (структура хранения) и Redis (кэш, очереди, rate-limiting)

Участвовать в проектировании API сервисов (REST, документация через Swagger/OpenAPI)

Писать поддерживаемый, тестируемый код, участвовать в код-ревью

Наши требования

Знание python (уверенный уровень: асинхронность, типизация, тестирование)

Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ или аналоги)

Redis — практический опыт использования

Postgres — проектирование схем, написание и оптимизация SQL-запросов

Temporal (или готовность быстро войти в оркестрацию воркфлоу — Celery/Airflow опыт тоже подойдёт как база)

Понимание интеграционной архитектуры

Опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic и т.д.) в проде

Опыт проектирования пайплайнов оценки качества данных/контента

Опыт в высоконагруженных или высоконадёжных интеграционных системах

Мы предлагаем

Гибридный формат работы

Годовая премия

Корпоративный спортзал и зоны отдыха

Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

Регулярные митапы и развитое DS-community

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 Сбер

Дополнительно

Наша NLP команда занимается задачами, связанными с извлечением информации из документов, диалогов, текстов различной природы

Главной задачей для нас является создание готовых продуктов с LLM под капотом, а также создание self-service для бизнеса, где каждый может создать нужный ему сценарий (скилл) в режиме No-code