Senior Python Backend Engineer (AI Агенты)
вакансия от 30.12.2025Зарплата от 0 руб
Работодатель: СБЕР
Показать контакты
Показать контакты
График работы: Полный рабочий день
Тип занятости: Полная занятость
Тип занятости: Полная занятость
TVtoken
Дополнительный заработок в свободное время за просмотр обзоров товаров и услуг. Получай деньги на карту! Никаких вложений, кроме 5 минут в день вашего времени!
Должностные обязанности
Мы создаем ядро новой AI-платформы для автоматической оценки операционных рисков компаний. Наша цель — заменить собой трудоемкие ручные процессы, используя скоординированные системы LLM-агентов, которые анализируют множество разнородных источников данных, принимают обоснованные решения и генерируют отчеты. Нам нужен опытный Python-инженер, способный не просто писать код, а проектировать масштабируемые решения — от проверки гипотез до внедрения в продакшен агентных систем, которые решают конкретные бизнес-задачи. Почему с нами интересно: реальные масштаб и влияние: создаем новую парадигму управления нефинансовыми рисками автономно, без людей, мгновенно и надежно. сильная команда и рост: дизайн-сессии, обмен знаниями; возможность расти в Staff/Tech Lead или углубляться в системный/ML-дизайн. современные процессы: последние версии Python и AI-фреймворков, короткие циклы разработки, CI/CD и минимум бюрократии. полная концентрация на разработке: выделенная DevOps-команда берет на себя инфраструктурные задачи. Обязанности • проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python в рамках мульти-агентной системы (низкие задержки, высокая надёжность, observability). • встраивать и развивать архитектуру агентных систем (A2A, MCP, RAG, guardrails, evaluation). • работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API. • проверять гипотезы, быстро прототипировать, оценивать и доводить решения до продакшена. • писать unit-testы, настраивать мониторинг и CI/СD. • менторить, проводить код-ревью. Наш техстек: Python 3.12+, FastAPI, Dishka, Triton/vLLM, PyTorch, LangChain/LangGraph, gRPC/HTTP, Kafka, PostgreSQL/PgVector, Grafana/OpenTelemetry. Требования • 3–5+ лет промышленной backend-разработки на Python. • опыт работы с базами данных и очередями сообщений (Postgres, Kafka). • опыт работы с Langgraph/Langchain. • опыт разработки высоконагруженных микросервисов. • культура написания unit tests (pytest). • опыт работы с инструментами мониторинга и логирования. • высокая культура совместной работы и бережное отношение к комитам. • готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код. • готовность изучать новые технологии, подходы, критически их проверять и доводить до продакшена. Будет плюсом: • математическая база, инженерный вкус и привычка мерить всё метриками. • интерес к LLM или классическому ML и есть опыт разработки таких решений. • опыт инференса LLM моделей. • участие в open-source или публикации/доклады. • знание предметной области в сфере управления рисками (Risk Management). Условия комфортный офис по адресу Кутузовский проспект, 32 формат работы - гибрид уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции программа адаптации и помощь руководителя на старте ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа корпоративные мероприятия.
Мы создаем ядро новой AI-платформы для автоматической оценки операционных рисков компаний. Наша цель — заменить собой трудоемкие ручные процессы, используя скоординированные системы LLM-агентов, которые анализируют множество разнородных источников данных, принимают обоснованные решения и генерируют отчеты. Нам нужен опытный Python-инженер, способный не просто писать код, а проектировать масштабируемые решения — от проверки гипотез до внедрения в продакшен агентных систем, которые решают конкретные бизнес-задачи. Почему с нами интересно: реальные масштаб и влияние: создаем новую парадигму управления нефинансовыми рисками автономно, без людей, мгновенно и надежно. сильная команда и рост: дизайн-сессии, обмен знаниями; возможность расти в Staff/Tech Lead или углубляться в системный/ML-дизайн. современные процессы: последние версии Python и AI-фреймворков, короткие циклы разработки, CI/CD и минимум бюрократии. полная концентрация на разработке: выделенная DevOps-команда берет на себя инфраструктурные задачи. Обязанности • проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python в рамках мульти-агентной системы (низкие задержки, высокая надёжность, observability). • встраивать и развивать архитектуру агентных систем (A2A, MCP, RAG, guardrails, evaluation). • работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API. • проверять гипотезы, быстро прототипировать, оценивать и доводить решения до продакшена. • писать unit-testы, настраивать мониторинг и CI/СD. • менторить, проводить код-ревью. Наш техстек: Python 3.12+, FastAPI, Dishka, Triton/vLLM, PyTorch, LangChain/LangGraph, gRPC/HTTP, Kafka, PostgreSQL/PgVector, Grafana/OpenTelemetry. Требования • 3–5+ лет промышленной backend-разработки на Python. • опыт работы с базами данных и очередями сообщений (Postgres, Kafka). • опыт работы с Langgraph/Langchain. • опыт разработки высоконагруженных микросервисов. • культура написания unit tests (pytest). • опыт работы с инструментами мониторинга и логирования. • высокая культура совместной работы и бережное отношение к комитам. • готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код. • готовность изучать новые технологии, подходы, критически их проверять и доводить до продакшена. Будет плюсом: • математическая база, инженерный вкус и привычка мерить всё метриками. • интерес к LLM или классическому ML и есть опыт разработки таких решений. • опыт инференса LLM моделей. • участие в open-source или публикации/доклады. • знание предметной области в сфере управления рисками (Risk Management). Условия комфортный офис по адресу Кутузовский проспект, 32 формат работы - гибрид уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции программа адаптации и помощь руководителя на старте ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа корпоративные мероприятия.
Требования к кандидату
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется
Образование: Не указано
Опыт работы: не требуется
Адрес места работы
г Москва
г Москва