Задачи:
- проектирование и реализация отказоустойчивой архитектуры AI-агентов, выстраивание сложных цепочек рассуждений (chains) для LLM, включая динамический выбор навыков (tool use), валидацию полноты ответов и обработку ошибок
- создание и поддержка production-ready микросервисов на Python; реализация сложных интеграций с внешними API, банковскими системами, базами данных (SQL/NoSQL), брокерами сообщений и векторными хранилищами
- применение продвинутых техник промпт-инжиниринга (Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought) для повышения качества и предсказуемости работы агента; разработка и оптимизация систем Retrieval-Augmented Generation (RAG) для работы с корпоративными базами знаний
- профилирование производительности кода (время, память), выявление и устранение «узких мест»
- внедрение метрик для мониторинга работы агентов (latency, success rate, cost per interaction)
- обеспечение стабильности сервисов в условиях высокой нагрузки
- активное участие в код-ревью, менторство младших коллег; написание модульных и интеграционных тестов; внедрение практик CI/CD, автоматизация развертывания (IaC)
Требования:
- глубокое знание языка Python (3.8+), асинхронное программирование (asyncio, aiohttp), опыт работы с FastAPI
- уверенное понимание принципов SOLID, DDD, паттернов проектирования; опыт проектирования распределенных систем
- продвинутый уровень SQL (оконные функции, CTE), опыт работы с PostgreSQL; понимание принципов работы NoSQL-хранилищ и векторных БД
- глубокое понимание устройства LLM, механизмов токенизации, контекстных окон; опыт работы с LangChain API или аналогами
- уверенное владение Git (GitFlow), Docker; опыт профилирования и отладки Python-приложений
- навыки работы с генеративными AI-моделями
- опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
- опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
- инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
- навыки написания автотестов (pytest)
Job description
Система, которая получает информацию по всем продуктовым поставкам в банке с использованием различных DevOps инструментов. Задача системы - собирать данные о фактах развертывания компонентов дистрибутивов на различных этапах производства и обогащать эти данные справочной информацией, чтобы повысить качество и надежность разрабатываемых продуктов в банке, а так же является источником данных для архитектуры (актуализация проектной архитектуры ландшафта), надежности (контроль прохождения поставки по тестовым стендам), безопасности (выявление расположения уязвимых мест) и других подразделений.
Задачи:
— управление процессами обеспечения качества на продукте
— сбор информации и требований к ПО
— глубокое погружение в бизнес логику продукта
— проведение тестовой аналитики
— формирование приоритетов и плана по автоматизации
— выстраивание процесса НТ
— разработка тестовых сценариев (включая НТ)
— автоматизация тестовых сценариев (включая НТ)
— интеграция автотестов (включая НТ) в пайплайны CI/CD (Jenkins, Kubernetes), обеспечивая быструю обратную связь для команды разработки
— подготовка отчетов о тестировании
— создание баг репортов
— проведение ручного тестирования.
Требования:
— опыт в автоматизации тестирования от 3 лет
— уверенное знание Python, locust/Jmeter/Gatling
— уверенные знания методологий тестирования
— уверенные знания алгоритмов и структур данных (графы, деревья, связные списки и т.д.)
— понимание релизного процесса в команде и роли QA в нем
— опыт тестирования backend-приложений
— опыт работы с REST API, gRPC, kafka, Jenkins, Kubernetes
— опыт работы с AI инструментами и их внедрения в процесс тестирования
— умение выстраивать стратегию тестирования продукта
— опыт внедрения и улучшения процессов тестирования в команде
— опыт составления тестовых сценариев, умение применять техники тест дизайна
— опыт подготовки отчетов о тестировании и создания баг репортов
— понимание основ архитектуры ПО (microservices).
Плюсом будет:
— опыт в разработке
— опыт работы с Linux
— опыт работы в финансовой сфере
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Тульская
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты и 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
— 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.
Задачи:
-разработка бизнес-логики на сервере приложений
-создание взаимодействия между фронтальной частью веб-приложения и аналитической базой данных через сервер приложений
-участие во внедрении нового функционала
-создание интеграций с внешними системами
Требования:
-технический стек: глубокие знания Java 1.8, уверенное владение ООП, шаблонами проектирования, алгоритмами и структурами данных
-базы данных: уверенные знания реляционных БД, принципов построения аналитических хранилищ, основ Oracle, а также технологий JDBC и Hibernate
-бэкенд и инфраструктура: знание фреймворка Spring, сборщиков Maven/Gradle, JMS. Уверенное понимание работы веб-сервера и протоколов HTTP/HTTPS
-интеграция и безопасность: опыт работы с REST API (основные методы), знание форматов XML/JSON и основ ИБ (сертификаты, TLS/SSL)
-процессы и инструменты: опыт работы с системами контроля версий (Git), трекерами задач (Jira) и вики-системами (Confluence, Bitbucket). Знание методологий TDD и опыт разработки клиент-серверных приложений
-опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.
ОфисmiddleСочи
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
-разработка высокопроизводительной и масштабируемой ITSM системы
-проектирование, разработка и масштабирование микросервисов
-работа в тесном сотрудничестве с другими членами команды разработки, devops, QA инженерами и аналитиками.
Стэк:
-Java 21, Spring Boot 3, Maven, Docker, Openshift, Hibernate, PostgreSQL
Требования:
-опыт коммерческой разработки на Java от 5 лет.
-знание Java Core, основных фреймворков и инструментов.
-опыт разработки надежных, масштабируемых и высоконагруженных систем.
-понимание принципов объектно-ориентированного программирования и проектирования.
-знание и опыт работы с базами данных
-навыки работы с генеративными AI-моделями.
Задачи:
- Разработка REST API для внутреннего и внешнего использования
- Разработка административных интерфейсов (bpm-система)
- Разработка автоматизированных тестов (BDD)
- Документирование разработанного кода
- Анализ, рефакторинг и оптимизация производительности серверной части сервисов платформы
- Разработка нового и поддержка существующего функционала серверной части платформы.
Требования:
- уверенное знание Python
- фундаментальные знания в области информационных технологий
- понимание принципов Clean Architecture
- linux, bash, git
- опыт работы с Docker
- опыт работы с любым web-фреймворком
- уверенное знание SqlAlchemy
- умение написать оптимальный SQL-запрос.
Задачи:
— функциональное, интеграционное и регрессионное тестирование API-сервисов и AI-агентов
— написание на Python автотестов для проверки цепочек вызовов AI-агентов
— автоматизация оценки качества недетерминированных ответов AI-агентов
— выявление нарушений качества ответов AI-агентов на ранних этапах при изменениях версий
— разработка тестов для проверки корректности предиктивных моделей и рекомендательных алгоритмов (качество предсказаний, стабильность, отсутствие регрессий)
— оценка качества недетерминированных ответов с использованием статистических методов (сравнение распределений, обнаружение drift’ов)
— участие в построении тестов для A/B-экспериментов: проверка корректности групп, метрик качества
— разработка и поддержание актуальности тестовой документации
— статический анализ требований, макетов, спецификаций и кода при локализации дефектов
— анализ возникающих проблем, локализация ошибок, оформление дефектов и контроль их устранения
— подготовка тестовых данных
— участие в agile-мероприятиях (дейли, планирование, ретроспектива).
Требования:
— опыт тестирования крупных сервисов с большим ветвлением
— опыт тестирования AI-агентов будет преимуществом
— опыт использования Python для анализа данных: pandas, numpy (валидация выборок, проверка срезов витрин
— знание теории тестирования, принципов разработки тестовой документации
— уверенное знание Python 3 (core, Pytest, pytest-asyncio, Selenium, Selenoid, httpx, allure), опыт автоматизации тестирования от 3 лет
— знание основ SQL, опыт работы с базами данных на уровне запросов с объединением нескольких таблиц, сортировки, группировки (Oracle, Postgres, MongoDB)
— основы CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD) для запуска тестов
— понимание принципов работы с LLM (на проекте используется GigaChat) и опыт интеграции с ними по API
— внятная грамотная речь, коммуникабельность, стрессоустойчивость.
Будет плюсом:
— понимание банковской предметной области
— опыт работы с Java для поддержки legacy-автотестов (не основной инструмент, но приветствуется)
— опыт тестирования систем на основе ML/data-driven (проверка распределений предсказаний, метрик качества, отсутствия утечек данных)
— понимание метрик рекомендательных систем: Precision/Recall на уровне портфелей, coverage, NDCG (или аналогов)
— опыт работы с витринами и ETL-процессами: умение написать автотест, проверяющий консистентность данных между источником и витриной.
Условия:
— гибкий формат работы
— годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
— расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи
— корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
— офис на Кутузовской, зонами отдыха и спортзалом
— льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+ с возможностью совместного использования на трёх близких.
Задачи:
-разрабатывать и развивать сервисы на Python
-работать над производительностью, отказоустойчивостью и масштабируемостью
-участвовать в код-ревью, формирование best practices команды.
Требования:
-писать чистый и быстрый код на Python (3.12+) от 5-х лет
-строить сервисы на FastAPI, работать с async/await (aiohttp) и внешними API
-проектировать и оптимизировать запросы к PostgreSQL, использовать Redis
-работать с данными: pandas, numpy
-разрабатывать и тестировать (pytest) модули для AI-сервисов, используя Langchain/Langgraph.
Требования:
- Очное обучение в ВУЗе или ССУЗе по ИТ-специальности
- Уверенное знание Python
- Понимание ООП и базовых принципов написания чистого кода
- Базовый опыт работы с FastAPI или другим backend-фреймворком
- Понимание REST API
- Базовое знание SQL и PostgreSQL
- Понимание Git
- Базовое умение работать в Linux / terminal
- Знания про асинхронность / многопоточность
- Интерес к работе с LLM, AI Agents, RAG и AI-native разработке
- Готовность писать тесты, документацию и разбираться в чужом коде
- Умение задавать вопросы, быстро и самостоятельно учиться и работать с обратной связью
Условия:
- Официальное трудоустройство согласно ТК РФ
- Оформление по срочному трудовому договору
- Современный офис в центре города: ул. Костина, 6
- Возможность выбрать гибкий график работы
- Возможность профессионального роста и развития внутри Компании
- Обучение в одном из лучших Корпоративных университетов и в Виртуальной школе Сбера
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- ДМС для сотрудников/родственников (с первого дня трудоустройства)
- Материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
Задачи:
— анализировать код и проводить идентификацию ИТ-составляющей модельного риска
— проводить проверку качества данных
— автоматизировать процессы ИТ-валидации (создавать ИТ-валидационные тесты на языке Python).
Требования:
— хорошо знаешь мат. статистику и теорию вероятностей
— разбираешься в Python/SAS/R и основных библиотеках анализа данных
— знаешь основы Data Science
— умеешь писать запросы SQL/Oracle PL
— интерес к работе с ИИ и базовые навыки общения с нейросетями
— опыт использования Гигачата и других AI-инструментов в учёбе или проектах
— желание учиться работе с ИИ (обучат).
Условия:
— стажеры решают боевые задачи, получают реальный опыт работы в DataScience
— знакомство с многообразием моделей в экосистеме Сбера
— работа в команде студентов и выпускников НГУ и НГТУ.
Задачи:
— разработка и поддержка сервисов на Python с использованием async
— работа с Large Language Models (LLM) и их интеграция
— разработка на LangChain и LangGraph
— оптимизация SQL-запросов
— prompt-инжиниринг и настройка LLM-инференса
Требования:
— высшее образование в области технических или физико-математических наук
— опыт работы с различными LLM
— опыт разработки на LangChain и LangGraph
— актуальный опыт работы на схожей должности от года
— 3+ года опыта программирования на Python
— опыт работы с async-сервисами
— глубокое знание SQL и оптимизации запросов
— опыт prompt-инжиниринга и настройки LLM-инференса
Условия:
— полная занятость
— офис в Москве
— зарплата от 260 000 до 325 000 ₽ в месяц
Задачи:
— разработка и внедрение AI-агентов
— помощь в разработке и внедрении AI-агентов другим командам
— выработка стандартов и best practice
— построение архитектуры агентного ландшафта канала
Требования:
— опыт разработки на Python от 2х лет
— знание framework: FastAPI, FastStream, aiohttp, asyncio, grpcio
— работа с: Kafka, redis/memcache/ignite, Kubernetes/docker/podman, sql (желательно postgre), elasticsearch/opensearch, git
— умение применять: менеджеры пакетов (poetry/uv), линтеры (flake8, ruff, mypy), тестовые фреймворки (pytest)
— владение паттернами надежности и отказоустойчивости, микросервисной архитектуры
— опыт оптимизации кода и code-review
— уверенное пользование ОС семейства Unix систем
Условия:
— комфортный современный офис на м.Кутузовская
— формат работы офис на время адаптации, далее гибрид
— 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
— бесплатная подписка СберПрайм+
— скидки на продукты компаний-партнеров
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
