Senior AI developer (Python)

Задачи: — проектирование и реализация единой корпоративной агентной платформы, предоставляющей пользователю единую точку взаимодействия с информационными системами и бизнес-процессами; — разработка главного агента-оркестратора, специализированных агентов, реестра инструментов; — управление контекстом и состоянием, межагентное взаимодействие; — интеграция с корпоративными системами; — обеспечение безопасности, наблюдаемости, тестирование качества и отказоустойчивости; — hands-on участие в разработке. Требования: — от 3 лет коммерческой backend-разработки; — опыт технического проектирования распределённых систем; — практический опыт работы с LLM и агентными системами; — желательно наличие хотя бы одного агентного или LLM-продукта, доведённого до пилотной либо промышленной эксплуатации; — опыт технического лидерства или владения архитектурой крупного модуля; — умение работать в условиях неполных требований и формировать целевую архитектуру; — способность общаться с разработчиками и владельцами бизнес-процессов; — практический опыт разработки LLM-агентов и agentic workflows; — понимание различий между агентом, инструментом, workflow, multi-agent системой и чат-ботом; — опыт реализации supervisor/orchestrator-архитектуры; — планирование и декомпозиция сложных пользовательских задач; — выбор специализированного агента или инструмента; — реализация взаимодействия между агентами, параллельное выполнение независимых задач; — управление состоянием долгоживущих сценариев, работа с краткосрочной и долгосрочной памятью; — контроль циклов, timeout, retry и fallback; — разрешение конфликтующих результатов нескольких агентов; — реализация human-in-the-loop и запрос подтверждения перед критичными действиями; — защита от бесконтрольного поведения агентов; — межагентское взаимодействие: типизированные сообщения, контракты задач и результатов, делегирование задач, общий и изолированный контекст агентов, очереди и приоритеты задач, синхронное и асинхронное взаимодействие, передача управления, трассировка цепочки выполнения, предотвращение зацикливания, повторное выполнение и идемпотентность, обработка частичной недоступности агентов и инструментов; — сильное знание Python, async/await и конкурентное выполнение; — опыт работы с FastAPI, Pydantic, pytest; — проектирование API и типизированных контрактов; — модульная и гексагональная архитектура; — интеграция нового функционала в существующие системы; — опыт работы с REST, gRPC, WebSocket или Server-Sent Events; — работа с очередями сообщений и фоновыми задачами; — опыт работы с долгоживущими и асинхронными процессами; — понимание микросервисной архитектуры и модульных монолитов; — умение проектировать систему без жёсткой зависимости от конкретной LLM или фреймворка. Условия: — комфортный современный офис в Москве, ул. Вавилова 19; — офисный формат работы на период испытательного срока, после возможен гибрид; — ежегодный пересмотр зарплаты, структура дохода: оклад + годовая премия; — корпоративный спортзал и зоны отдыха; — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития; — программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций); — 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.