Вакансии

Разработка новых модулей обработки сетевых протоколов (RDP, SSH, HTTP) и балансировки нагрузки. Знания: Python 3.7+, mypy, Redis, OpenSSL, Git, CI/CD (GitLab), pytest, структура deb-пакетов (dpkg, apt).

Задачи: — Разрабатывать и развивать внутренние микросервисы на Python и Golang; — Проектировать и реализовывать API для взаимодействия между внутренними сервисами; — Разрабатывать клиентское API; — Развивать существующие решения: проводить рефакторинг, оптимизацию и повышение производительности сервисов; — Участвовать в проектировании архитектуры новых сервисов; — Разрабатывать и актуализировать техническую проектную документацию. Требования: — Опыт разработки от 5 лет; — Уверенное знание Python и Golang; — Глубокое понимание и практический опыт работы с PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse, RabbitMQ, Docker и Kubernetes; — Понимание принципов работы и администрирования Linux; — Понимание принципов построения и взаимодействия микросервисов; — Опыт интеграции со сторонними системами и сервисами; — Навык подготовки схем, диаграмм и архитектурных представлений; — Навык оценки трудоёмкости задач, сроков и потенциальных рисков. Условия: — Конкурентная заработная плата, годовая премия по результатам Performance Review; — Полное соблюдение ТК РФ (оформление, оплата больничных, отпусков и пр.); — Классный, современный офис в шаговой доступности от метро Киевская; — Гибридный формат работы и гибкое начало рабочего дня по согласованию с руководителем; — Рабочая техника, дополнительный монитор и прочие девайсы для комфортной работы; — Расширенная ДМС программа со стоматологией и страховка для выездов за рубеж; — Различные программы корпоративного обучения: от виртуозного освоения Power Point, курсов по ораторскому мастерству, ведению проектов, до прокачки менеджерских скиллов у руководителей; — Посещение профильных конференций; — Гибкие льготы "Aladdin"; — Бесплатная подписка на сервис корпоративных скидок BestBenefits; — Доступ к собственной книжной библиотеке; — Подписка на START, доступная на пяти различных устройствах.

Location: Москва Наша команда занимается одним из приоритетных направлений в Блоке «Риски», а именно выстраиванием Системы управления рисками собственных строительных проектов Банка и его дочерних обществ с помощью ИИ агентов. Мы создаем, развиваем и поддерживаем систему управления рисками – от идеи о строительстве, через реализацию, до передачи готового объекта заказчику. Приглашаем вас стать частью системы управления рисками самых интересных и амбициозных строительных проектов в России. Ищем опытного Python-инженера, который любит ML, понимает его силу и ограничения, и хочет делать «настоящий» production-backend: надёжный, масштабируемый, с чёткой инженерной культурой. Стек технологий: Python 3.12+, FastAPI, gRPC/HTTP, Kafka, PostgreSQL, PyTorch/Lightning, инструменты для LLM-оркестрации, LangGraph, Grafana/OpenTelemetry, OpenShift, Jenkins. Обязанности * проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability) * выстраивать и развивать архитектуру агентских систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества) * внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентских систем * работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API * проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод * развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы * влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство. Требования * от 6 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность * опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов * уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками. * практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества * навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата * готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код. Будет плюсом: * опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многoшаговые цепочки, инструментализация, безопасность). * опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernel для инференса * вклад в open-source или публикации/доклады * знание домена рисков. Условия * рабочее место в современном офисе по адресу г. Москва, проспект Кутузовский, 32 * режим работы: гибрид, удаленного формата нет * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких * 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.

Location: Москва Ищем опытного Python-инженера, который любит ML, понимает его силу и ограничения, и хочет делать «настоящий» production-backend: надёжный, масштабируемый, с чёткой инженерной культурой. Стек технологий: Python 3.12+, FastAPI, gRPC/HTTP, Kafka, PostgreSQL, PyTorch/Lightning, инструменты для LLM-оркестрации, LangGraph, Grafana/OpenTelemetry, OpenShift, Jenkins. Обязанности * проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability) * выстраивать и развивать архитектуру агентских систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества) * внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентских систем * работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API * проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод * развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы. Требования * от 4 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность * опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов * уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками. * практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества * навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата * готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код. Будет плюсом: * опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многoшаговые цепочки, инструментализация, безопасность). * опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernel для инференса * вклад в open-source или публикации/доклады * знание домена рисков. Условия * рабочее место в современном офисе по адресу г. Москва, проспект Кутузовский, 32 * режим работы: гибрид, удаленного формата нет * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких * 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.

проектировать архитектуру, разрабатывать API и бэкенд-приложения, оптимизировать производительность, тестировать, документировать и вместе с командой доводить продукт до результата.

-Развитие существующих backend-сервисов. -Разработка новых сервисов для внутренней инфраструктуры.

3+ года коммерческой разработки на Python (FastAPI / Django). Опыт с PostgreSQL, ORM, REST API и вебхуками.

разработка ПО на Python с использованием FastAPI, PostgreSQL. отличное знание Python.

Разработка бекэнд для автоматизированных систем, направленных на мониторинг информационного пространства. Доработка и автоматизация уже существующих систем.

• 3+ года коммерческой разработки на Python (FastAPI / Django). • Опыт работы с PostgreSQL, ORM, REST API и вебхуками.

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

Задачи: — Разработка ядра системы потоковой обработки событий и принятия решений в реальном времени. — Совместная работа с ML-специалистами над алгоритмами и прогнозными моделями. — Обеспечение работы алгоритмов в рамках бюджета задержки. — Поддержка архитектуры процессоров, включая управление состоянием, гарантии доставки, партиционирование и репликацию. — Реализация потоковой механики: дедлайны без таймеров, восстановление состояния при рестарте и переезде партиции, повторное проигрывание, идемпотентная выдача команд во внешние системы. — Проверка качества решений на реальных данных и выкат в продакшен. Требования: — Опыт работы на Python от 3 лет. — Техническое образование обязательно. — Понимание основ операционных систем, сетей, распределённых систем и потоковой обработки. — Знание Kafka обязательно. — Знание модели потоковой обработки. — Умение обосновать границы сервиса. — Знание SQL, включая материализованные представления и оконные функции. — Навыки работы с Docker, Kubernetes на уровне пользователя. — Опыт работы с GitLab CI. — Умение работать самостоятельно. — Активное использование ИИ в разработке. — Готовность выполнить тестовое задание и пройти техническое интервью. Условия: — Возможность работать из любой точки мира (удалённо). — ИТ аккредитация. — Программа корпоративных привилегий BestBenifit. — ДМС со стоматологией. — Доступ к обучению английскому языку. — Возможность проходить курсы и тренинги по развитию в сфере специальности. — Участие в интересных и сложных проектах в области искусственного интеллекта.

-Разрабатывать новый функционал в существующих сервисах. -Проектировать и создавать новые backend-сервисы с нуля.

— Разработка backend-реализаций веб-сервисов. Требования Hard Skills.

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.

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.

-Проектировать и разрабатывать сервисные модули (расписание, учетные блоки, маршрутизация, отчетность). -Разрабатывать сквозные обмены данными и интеграции, обеспечивать связность данных без дублирования.

- python, django/fastapi va postgresql’ni yaxshi bilish. - real loyihalarda ishlagan bo‘lish.