Сбер·Санкт-Петербург·30 сент.
Senior Python разработчик (GigaChat)
Ориентир по рынку≈ 275 000 – 350 000 ₽наша приблизительная оценка по 14 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисSeniorПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 14 похожих вакансиях Python Developer уровня Senior.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Открыта 18 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.
- Появилась у нас 30 сентября 2026 г., 18 дней назад
- Эту вакансию уже публиковали 1 раз, первая публикация была 1 сентября 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
Обязанности: 6, требования: 14. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
- Известно
- высокие нагрузки
Что требуют
ОбязательноPythonFastAPIgRPCSQLClickHousePostgreSQLKafkaRabbitMQCI/CDKubernetes
ПлюсомGraphQL
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +22%, Kubernetes +15%, Kafka +9%.
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
Разработка и развитие сервисов GigaDataGateway на Python
Проектирование и реализация REST/gRPC API для внутренних клиентов
Интеграция с различными источниками данных (базы, стриминговые системы, аналитические движки, llm-агенты, поисковые движки)
Разработка модулей авторизации, аутентификации, контроля доступа и логирования
Работа над производительностью, отказоустойчивостью и масштабируемостью
Участие в код-ревью, формирование best practices команды
Наши требования
Опыт коммерческой разработки на Python от 7 лет
Глбокие знания FastAPI / aiohttp / gRPC
Опыт проектирования архитектуры сервисов и API-шлюзов
Отличное понимание многопоточности, асинхронности, очередей и распределённых систем
Опыт работы с высоконагруженными системами и оптимизации производительности
Хорошее знание SQL и навыки работы с аналитическими СУБД (ClickHouse, PostgreSQL)
Опыт построения масштабируемых решений на Kafka / RabbitMQ
Знание и применение DDD, Clean Architecture, SOLID
Опыт менторства и технического лидерства в команде
Навыки CI/CD, Kubernetes, мониторинг (Prometheus/Grafana, ELK/ClickHouse + Metabase)
Опыт построения универсальных API-шлюзов или data API
Опыт работы с ML/AI сервисами (встраивание моделей в API)
Опыт интеграции с внешними системами через REST API/gRPC/GraphQL
Участие в проектировании корпоративных дата-платформ
Мы предлагаем
Участие в новом стратегическом проекте компании
Возможность влиять на архитектуру и стек технологий
Современный процесс разработки (CI/CD, GitLab, Docker/K8s)
Гибридный формат работы
Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
Корпоративный спортзал и зоны отдыха
Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
Дополнительно
GigaDataGateway - единая точка доступа ко всем данным, знаниям и AI-возможностям - от поиска и инференса моделей до автономных агентов. Мы проектируем систему так, чтобы она одновременно обслуживала десятки внутренних команд и поддерживала процессы оптимизации моделей на основе накопленного опыта работы с внешними и внутренними источниками инференса
