Python разработчик (AI агенты)

Ориентир по рынку≈ 140 000 – 300 000 ₽наш грубый ориентир по 179 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана

≈ 1,7 тыс.–3,7 тыс. $

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

≈ 140 000 – 300 000 ₽наша приблизительная оценка

Стоит ли откликаться

Стоит откликнуться, но спросите про деньги

Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Только задачи не расписаны: что за работа, придётся спрашивать.

2 из 4 в норме

Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться

Деньги

Сумму в объявлении не указали. Грубый ориентир: столько платят в 179 вакансиях уровня Middle по всему рынку, без учёта специальности.

платят меньше140 000 – 300 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

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

Вилки нет

Живость

Опубликована 8 дней назад. Раньше её уже выкладывали 2 раза: спросите, почему место снова свободно.

Свежая

Описание

Требований 8, а чем предстоит заниматься, не сказано.

Обещают: ДМС и компенсация спорта
Известно: микросервисы

Задач нет

Что требуют

ОбязательноPythonAIFastAPIRESTPytestSQLPostgreSQLLLMLangChainRAG

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, REST +20%, SQL +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

10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне

Когда откликаться

Стоит ли спешить: за сколько дней Сбер обычно закрывает вакансии

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

Наша компания

Команда Управления развития платформенных сервисов кибербезопасности в поиске python разработчика.

О роли

Разрабатывать production-ready микросервисы на Python: LLM-агентов, LangGraph workflow, tool calling, RAG/поиск, интеграции с внутренними системами, API и инфраструктурные компоненты для запуска, тестирования и наблюдаемости AI-сценариев

Наши требования

Уверенный Python: typing, dataclasses/Pydantic, exceptions, context managers, generators, async/await, конкурентное выполнение задач

Практический опыт разработки backend-сервисов на FastAPI или аналогичном ASGI-фреймворке, понимание устройства HTTP/API: REST, streaming/SSE, WebSocket при необходимости, idempotency, versioning, pagination, rate limiting

Умение проектировать сервисы: разделение domain/application/infrastructure слоев, dependency injection, конфигурация, обработка ошибок, опыт написания unit-, integration- и contract-тестов: pytest, mocks/fakes, testcontainers или аналоги, умение диагностировать проблемы в production: логи, трассировки, метрики, profiling, memory leaks, таймауты, ретраи

Опыт проектирования и эксплуатации микросервисов, понимание асинхронных интеграций: очереди, события, consumer groups, retry policy, dead-letter queue, exactly-once vs at-least-once semantics

SQL и PostgreSQL: проектирование схем, индексы, транзакции, уровни изоляции, миграции

Практический опыт с SQLAlchemy и Alembic либо сопоставимым стеком

Практический опыт создания LLM-приложений на LangChain, LangGraph или сопоставимых фреймворках, опыт реализации LangGraph-графов: state, nodes, edges, conditional routing, checkpoints, interrupts, human-in-the-loop, subgraphs, умение проектировать инструменты для агентов: строгие входные схемы, Pydantic-модели, валидация, обработка ошибок, идемпотентность, ограничение прав, опыт работы с function/tool calling у LLM-провайдеров

Опыт с RAG: ingestion, chunking, embeddings, hybrid search, reranking, metadata filtering, evaluation качества извлечения