Python Backend Engineer (GenAI Data Governance)

Сбер·Москва·5 дн назад

Python Backend Engineer (GenAI Data Governance)

Ориентир по рынку≈ 140 000 – 335 000 ₽наша приблизительная оценка по 31 вакансии этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

≈ 140 000 – 335 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия свежая: первые отклики читают внимательнее.

3 из 4 в норме

Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона

Деньги

Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 31 похожей вакансии Backend Developer уровня Middle.

платят меньше140 000 – 335 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Кроме оклада: премия. Размер не назван, а от него зависит доход за год.

Вилки нет

Живость

Появилась 5 дней назад. По свежим вакансиям почти всегда действительно нанимают.

Свежая

Описание

Расписано подробно: обязанностей 6, требований 9. Картина ясна до первого созвона.

Обещают: ДМС и компенсация спорта
Известно: высокие нагрузки

Подробно

Что требуют

ОбязательноPythonKafkaRabbitMQRedisPostgreSQLSQLAirflowNLPLLMREST

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, REST +26%, Kafka +20%.

Ясно

Полный разбор в Pro

Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме

Сколько просить

Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга

Ваше резюме против требований

Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика

Спросить у работодателя

Что стоит спросить: вопросы именно к этой вакансии для первого созвона

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней эта компания обычно закрывает вакансии

30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro

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