Вакансии

Location: Москва Workplace: Дистанционный Команда занимается разработкой и поддержкой HR-сервисов по направлению рекрутмента. Архитектурно это поддержка монолита и разработка новых микросервисов. Мы напрямую взаимодействуем с заказчиками, помогаем проектировать и разрабатывать новые бизнес-процессы и улучшаем существующий опыт пользователей в системе. Задачи Работа на проектах HR-тех, в команде 10+ человек Активная вовлечённость в постановку и анализ задач Fullstack-разработка новых бизнес-процессов систем найма сотрудников Прямая работа с заказчиком Поддержка существующих уже реализованных процессов в сервисах Требования Больше двух лет разработки на Python Опыт разработки web-сервисов в монолитной и микросервисной парадигме Уверенное знание SQL или DjangoORM Будет плюсом Опыт разработки на Django, Django-ninja Опыт фронтенд-разработки на TypeScript/React или желание обучиться фронтенд-разработке

Location: Москва Центр ИИ Блока «Строительство» разрабатывает автономных агентов для автоматизации ключевых бизнес-процессов — от обработки тендерной документации до контроля графиков производства работ и управления поставками. В данный момент находимся в поиске разработчика ИИ-агентов под расширение команды Обязанности * Разработка высокодоступных сервисов для управления диалогами, планирования (planning), вызова инструментов (function calling) и multi-agent взаимодействия; * Написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Python; ревью кода коллег и поддержание инженерных стандартов; * Интеграция с LLM и внешними системами: подключение моделей (OpenAI, Anthropic, локальные), корпоративных API, CRM/ERP, баз данных и документооборота с обеспечением безопасности и обработки ошибок; * RAG и память агентов: построение retrieval-пайплайнов, управление краткосрочной и долгосрочной памятью, работа с векторными БД и кэшем; * Проектирование REST/gRPC-эндпоинтов, документирование (OpenAPI), обеспечение контрактов для фронтенда и смежных сервисов; * Реализация очередей, воркеров и фоновых задач для длительных LLM-операций (генерация, парсинг, эмбеддинги); * Оптимизация производительности и стоимости: профилирование, кэширование, батчинг запросов, снижение latency и затрат на токены; * Настройка логирования, трейсинга LLM-вызовов, алертов и дашбордов, анализ инцидентов; * Написание тестов, внедрение guardrails, валидация ответов моделей, защита от prompt injection; * Ведение архитектурной документации, ADR, гайдов для команды; * Участие в продуктовом процессе: совместно с продуктами и ML-инженерами уточнение требований, оценка сроков, итеративная поставка фич. Требования * Опыт разработки на Python: от 3 лет в коммерческой разработке, включая проектирование высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов; * Глубокое знание FastAPI, Django или Litestar; понимание внутреннего устройства ASGI/WSGI, middleware, DI, обработки ошибок и валидации; * Уверенное владение asyncio, httpx, aiohttp, anyio; понимание GIL, многопроцессности, пулов соединений и backpressure; * Опыт проектирования и оптимизации схем в PostgreSQL (индексы, EXPLAIN, партиционирование), опыт работы с Redis, MongoDB и другими NoSQL; * Практический опыт работы с OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, локальными моделями (vLLM, Ollama, TGI); понимание streaming, tool/function calling, structured output, retry-политик и rate limiting; * Опыт построения агентных систем – ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent orchestration, работа с фреймворками LangChain, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, CrewAI или собственные реализации; * Опыт работы с Qdrant, Milvus, Weaviate, Pinecone, pgvector; понимание чанкинга, эмбеддингов, гибридного поиска, reranking; * Уверенная работа с Kafka, RabbitMQ, NATS или Redis Streams для асинхронной обработки задач агентов; * Опыт с Docker, Kubernetes (деплой, HPA, secrets, probes), понимание принципов service mesh и работы с ingress; * Опыт настройки Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Langfuse или LangSmith для трейсинга LLM-вызовов; * Построение пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), понимание blue/green и canary-деплоя; * Опыт написания юнит-, интеграционных и e2e-тестов (pytest, testcontainers); понимание TDD/BDD; * Английский язык: (Upper-Intermediate+). Условия * Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Кутузовская); * Льготные ипотечные условия кредитования; * Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ; * ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких; * Корпоративная пенсионная программа; * Детский отдых и подарки за счет Компании; * Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

-проектирование архитектуры и разработка сервисов: меню и техкарты, склад и себестоимость, заказы, отчёты. -разработка внешних и внутренних интеграций: Эвотор, ЕГАИС, ЭДО, агрегаторы доставки.

– Опыт коммерческой разработки от 5 лет и уверенное владение Python. – Умение проектировать и сопровождать production-сервисы: API, модели данных, очереди и фоновые задачи, тесты, метрики, логи и tracing.

-Разработка и развитие backend-сервисов на Python. -Участие в миграции текущего решения на новую архитектуру.

— Разрабатывать backend-сервисы на Python. — Создавать ИИ-агентов и сценарии на LangChain.

– Имеешь опыт промышленной разработки на Python от трёх лет. – Умеешь управлять многопоточностью.

Обязанности: выполнение индивидуальных технических заданий в направлении AI-разработки (AI-продукты для бизнеса, автоматизация бизнес-процессов).

-Коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет.

- Разрабатывать backend-сервисы на Python/FastAPI: внутренние инструменты управления, конфигурирования и автоматизации. - Проектировать API, реализовывать взаимодействие между микросервисами и работать с моделями данных на Pydantic.

-Разработка и развитие backend-сервисов для AI/Agent-платформы на Python. -Проектирование и реализация асинхронных task-processing pipeline: постановка задач, очереди, воркеры, статусы, retries, idempotency.

Развивать HTTP API и бизнес-логику двух асинхронных Python-сервисов на FastAPI. Проектировать и реализовывать RAG-пайплайны: retrieval, query rewriting, multi-hop поиск, сбор контекста, structured output, цитирование источников и обработку частичных ответов.

Чем предстоит заниматься: проектировать новые сервисы и прорабатывать технические решения «с нуля»; писать лаконичные SQL-запросы (ORM — не наш путь) и выжимать максимум из PostgreSQL, ClickHouse, ElasticSearch;

Location: Москва Аврора (Маэстро) — центральный оркестратор AI-агентов департамента безопасности. Продукт предоставляет сотруднику единую точку входа для взаимодействия со всеми доступными AI-агентами департамента: запросы приходят из фронта и СберЧата, а «Аврора» маршрутизирует их профильным агентам, обеспечивая целостный пользовательский опыт. Обязанности * разработка и внедрение core-логики AI-агента в production * проектирование и реализация backend-сервисов на Python * интеграция с LLM, инструментами разработки (CI/CD, репозитории, тестовые фреймворки) * интеграция с внешними системами и сервисами через Kafka, REST API, gRPC, WS и другие протоколы * построение архитектуры автономных AI-систем * разработка механизмов планирования, оркестрации и выполнения задач агентом * оптимизация производительности и надежности системы * участие в принятии архитектурных решений * подготовка релизов моделей и агентов, включая документацию, демонстрационные материалы и защиту решений перед банковскими регуляторами * сотрудничество с бизнес-заказчиками, архитекторами и продуктовыми командами. Требования * оконченное высшее образование * 4+ лет коммерческого опыта разработки на Python * опыт разработки AI-агентов или multi-agent систем * опыт работы с AI/ML или LLM (OpenAI API, open-source модели, prompt engineering) * знание современных подходов к автономным системам и планированию задач * уверенное знание backend-разработки (API, микросервисы, асинхронность) * понимание PDLC/SDLC процессов и инструментов разработки (Git, CI/CD, тестирование) * навыки работы с Docker/Kubernetes * умение писать чистый, поддерживаемый код. Будет плюсом * работа с кодогенерацией, анализом кода и автоматическим рефакторингом * работа с code analysis / static analysis инструментами * опыт в DevOps или platform engineering * опыт проектирования сложных систем и архитектур * опыт работы в финтехе или высоконагруженных системах. Условия * инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти * среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды; * сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать * нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам * стабильная заработная плата и годовой бонус * полностью офисный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

• Разработка backend-сервисов и REST API на FastAPI. • Интеграция и работа с LLM.

-Разработка и поддержка сервисов на Python. -Интеграция и дообучение ML-моделей: WhisperX, GigaChat, T2 Pro, OpenAI/Qwen.

-Проектировать архитектуру backend'а, чтобы всё работало на максимум. -Писать backend-сервисы.

Location: Москва Мы команда разработки продуктов для процесса корпоративного кредитования в банке. Занимаемся внедрением AI-агентов, которые автоматизируют строительную экспертизу для кредитования застройщиков. В работе предстоит разрабатывать решения на основе LLM GigaChat, которые взаимодействуют через API с автоматизированными системами банка. Обязанности ### Чем предстоит заниматься: * анализом требований и разработкой технических решений * внедрением новых технологий, инструментов и методов разработки * разработкой новых компонентов на базе API GigaChat в мультиагентной системе * декомпозицией задач и расставлением приоритетов в зависимости от задач бизнеса * оптимизацией и автоматизацией существующих процессов разработки * участием в полном цикле разработки: от идеи до продакшн-внедрения; * описанием решений в том числе при помощи ИИ; * продумыванием и написанием юнит-тестов, e2e-тестов и проведение code review * отслеживанием исследований и инноваций в области искусственного интеллекта и применением их на практике. Требования ### Мы ждём что вы: * получили высшее техническое или математическое образование * разрабатывали backend-приложения на Python более 2 лет * разрабатывали инфраструктуру для LLM * имеете опыт работы с Git и понимание git-flow * работали с реляционными БД * готовы разбираться в чужом коде и имеете опыт оптимизации кода/code-review * имеете опыт работы с экосистемой LangChain * знаете framework: FastAPI, FastStream, aiohttp, asyncio, grpcio * умеете применять: менеджеры пакетов (poetry/uv), линтеры (flake8, ruff, mypy), тестовые фреймворки (pytest) * имеете опыт работы с Jira, Confluence, BitBucket. ### Будет плюсом: * опыт работы в банках, телекоме или финтехе * опыт работы с инструментами DevOps (Jenkins, Nexus, OpenShift, Docker) * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия ### Что мы предлагаем: * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская проспект * формат работы – 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.