Сбер·Москва·28 сент.
Senior Python Developer
Ориентир по рынку≈ 115 000 – 300 000 ₽наша приблизительная оценка по 22 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Вакансия живая, задачи расписаны.
3 из 4 в норме
Зарплата не указана: ваша цель, нижняя граница и фраза для первого созвона
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 22 похожих вакансиях Python Developer уровня Middle.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Висит 21 день, признаков фиктивного найма нет.
- Появилась у нас 28 сентября 2026 г., 21 день назад
- Эту вакансию уже публиковали 2 раза, первая публикация была 28 августа 2026 г.
- Текст сверяли с источником, с публикации он не менялся
- У источника её видели сегодня
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. Выдачу источника сверяем при каждом обходе: пропажу, возврат и правки текста. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 6, требований 7. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
- Известно
- высокие нагрузки и микросервисы
Что требуют
ОбязательноPythonMLNLPLLMRAGCI/CD
ПлюсомDockerOpenShiftKubernetesJenkinsPrometheusKafka
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%, Kafka +20%.
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
ML-разработка полного цикла – помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ML, проводить эксперименты, готовить решение к выводу в продакшн
Разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач
Создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы (workflow-оркестрация, планирование, инструменты, memory-модули, интеграции с сервисами банка)
Интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг
Разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML
Обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками (тестирование, логирование, мониторинг)
Наши требования
Знание основ классического ML и NLP/LLM: классические задачи и архитектуры/подходы для их решения, метрики, процесс обучения моделей
Опыт разработки и продакшен-внедрения RAG-систем, AI-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком
Отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью
Знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры -
Hadoop, PySpark, Airflow
Scala, SQL
CI/CD (у нас Jenkins+Bitbucket+Nexus), DevOps
Мы предлагаем
Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Программа адаптации и помощь руководителя на старте
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 Сбера
Дополнительно
Мы разрабатываем агентские RAG-системы, которые помогают компании улучшать клиентский опыт за счёт персонализированных решений
У нас уже есть рабочий продукт, работающий в проде и приносящий пользу. Сейчас команда активно работает над новыми применениями технологии и улучшает качество уже в рабочих направлениях
Обязанности
