Python-разработчик

Ориентир по рынку≈ 175 000 – 300 000 ₽наша приблизительная оценка по 28 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 2,1 тыс.–3,6 тыс. $

🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация

Стоит ли откликаться

Вакансия закрыта

Откликаться поздно: вакансию сняли. Сколько она висела и что в ней менялось, видно в разборе.

3 из 4 в норме

Чем предстоит заниматься

Разработка мультиагентной системы по управлению клиентским опытом

Участие в RnD разработках для анализа клиентского опыта

Развитие и поддержка уже существующего функционала

Наши требования

Опыт коммерческой разработки на Python (от 5 лет)

Опыт проектирования микросервисной архитектуры

Глубокое понимание концепций языка Python

Опыт оптимизации кода

Организация и проведение code-review в команде

Базы данных: оптимизация запросов, понимание архитектурных различий SQL и NO SQL баз, опыт проектирования баз данных

LLM: Tool calling, протоколы взаимодействия между агентами

Опыт создания AI агентов

Опыт выстраивания процесса разработки внутри команды

Опыт распределения задач в команде (планирование спринтов)

Мы предлагаем

Работа в офисе по адресу г. Москва, ст. м. Кутузовская

Формат работы: на период испытательного срока фултайм офис, далее возможен гибрид

Годовой бонус и ежегодный пересмотр

Расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи

Корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях

Льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний

Дополнительно

Мы – команда, которая заменяет ручной анализ клиентского опыта и клиентских путей мультиагентной платформой по анализу клиентского опыта

Мы не строим очередные дашборды для визуализации воронок. Мы создаем автономную систему, которая сама находит точки роста бизнеса. Вместо того, чтобы аналитики неделями сводили отчеты по CJM, мы разрабатываем и внедряем AI-агентов, которые непрерывно исследуют поведение клиентов, существующие клиентские пути, аназируют конкурентов, находят отклонения, генерируют гипотезы и сами проверяют их влияние на метрики