Вакансии

Москва · Гибрид. Навыки: Python, Django, FastAPI, Flask, PostgreSQL, Redis.

– Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет. – Уверенное владение asyncio и понимание конкурентного выполнения, таймаутов, повторных попыток и контроля нагрузки.

Задачи: — Разработка и поддержка модификаций для интерфейса игры «Мир танков» с использованием Python и React. — Перенос существующих модификаций с Flash на Gameface с адаптацией под современные технологии и требования клиента игры. — Создание новых модификаций на основе внутренних идей команды, а также предложений и запросов игроков. — Доработка, оптимизация и развитие уже существующих решений для повышения удобства и стабильности работы. — Поиск и устранение ошибок в новых и ранее реализованных модификациях, оперативное исправление возникающих проблем. — Анализ обратной связи от пользователей, выявление потребностей аудитории и внедрение улучшений. — Консультирование и помощь игрокам по вопросам работы модификаций при возникновении технических сложностей. — Взаимодействие с другими отделами компании при внедрении, тестировании и сопровождении решений. Требования: — Любовь к играм. — Опыт работы с Python 2.7/3 (ООП, классы, наследование, перегрузка операторов, переопределение методов). — Навыки работы с Frontend (React, JS, CSS, HTML, TypeScript). — Умение читать и разбираться в чужом коде. — Будет плюсом знание основ ActionScript 3, C++, Reverse Engineering. — Опыт использования ИИ в работе. Условия: — Работа в аккредитованной IT-компании. — Расширенный полис ДМС. — Доплаты по больничным листам и days off. — Тренажёрный зал и душевые в офисе. — Компенсация спорта. — Компенсация питания. — Подарки и выплаты сотрудникам на значимые даты (первый день в компании, день рождения, свадьба, рождение детей). — Комнаты отдыха с настолками, приставками, игровыми автоматами/столами. — Релакс-зоны с массажными креслами Yamaguchi и топовыми кофемашинами. — От 500 до 1000 ед. игрового золота на ваш аккаунт в игре ежедневно. — Гибкое начало дня: приходим в офис с 8 до 11, уходим с 17 до 20.

Ищем разработчика, который поможет создавать и развивать технические решения для «Мира танков». - Проектировать и разрабатывать технические фичи.

Location: Москва Наша команда занимается разработкой умных решений для внутренних потребностей команд. В своих решениях используем как классические модели, так и ИИ-агентов на LLM GigaChat. Для выполнения задач мы собираем данные, готовим прототипы и валидируем разработанный инструмент. Наша цель – предоставить нашим пользователям качественные инструменты для решения текстовой аналитики, обработки и анализа данных и т.д. с применением передовых технологий в области ИИ, в том числе Generative AI. Обязанности * разработка бэкенда на Python * сборка и деплой приложений * проверка гипотез * подготовка датасета * разработка ИИ-агентов на LangGraph + GigaChat, промпт-инжиниринг, fine-tuning LLM * разработка RAG-пайплайнов. Требования * уверенное программирование на Python * опыт взаимодействия с LLM * использование и разработка REST API (aihttp, flask) * работа с БД (PostgreSQL) с использованием ORM * работа с асинхронным взаимодействием (kafka). **Будет плюсом:** * опыт участия в хакатонах * профиль на github * опыт решения алгоритмических задач (Leetcode, Codewars, Hackerrank и тд) * наличие законченных пет-проектов * навыки работы с RAG-пайплайнами * опыт в создании AI-агентов * работа с GigaChat * опыт работы с СУБД GreenPlum. Условия * офис: г Москва, проспект Кутузовский, 32 * 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 * 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: — Собирать ассортимент, цены, остатки и характеристики товаров с торговых площадок. — Писать парсеры. — Работать с терабайтами данных. — Развивать внутренние библиотеки. Требования: — Уверенное владение Python. — Опыт работы с асинхронностью. — Знание реляционных баз данных. — Практический опыт парсинга. Условия: — Возможность работать удалённо или в гибридном формате. — Официальное оформление по ТК РФ. — ДМС. — Обучение.

5+ лет в промышленной разработке на Python.

СНГ · Удаленно. Навыки: Python, ООП, HTTP, REST API, FastAPI, Flask, Django, SQL.

Location: Москва Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается созданием AI-решений и агентных систем, а также их внедрением в бизнес-процессы банка. Сейчас мы ищем в команду Senior python-разработчика на проекты по внедрению AI-агентов в hr процессы Сбера (подбор, оценка и развитие компетенций сотрудников и т.д.). Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности ### Вы будете: * анализировать прототипы AI-агентов от Data Scientist’ов * оптимизировать инференс моделей, LLM и RAG-пайплайнов * доводить решения до production-ready кода (тесты, типизация, логирование) * деплоить, настраивать CI/CD и мониторинг * интегрировать агентов с корпоративными API и базами данных (PostgreSQL, OpenSearch), Kafka. Требования ### Мы ожидаем, что вы имеете: * опыт работы разработки на Python от 3 лет, умение писать чистый, тестируемый код * практический опыт доведения прототипов моделей и AI-агентов до продакшена, знакомы с агентными фреймворками и архитектурами (LangGraph, LlamaIndex и др) * опыт разработки RAG-систем, работы с реляционными и векторными базами данных (понимание какую БД когда выбирать) * опыт оптимизации инференса LLM/NLP-моделей * опыт работы с параллелизмом и асинхронностью * готовность иметь дело с широким набором инструментов и технологий: Python, Elastic/OpenSearch, Kafka, FastAPI, Docker, OpenShift, SQL, GPU, BitBucket/GitLab). Условия ### Мы предлагаем: * комфортный современный офис г.Москва, рядом с метро Кутузовская * офисный формат работы (возможно обсудить гибрид после исп.срока с посещением офиса не менее 2х дней в неделю) * 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.

Сейчас находимся в поиске грамотного python-разработчика, который способен вдумчиво погружаться в задачи и развивать бэкенд-архитектуру наших сервисов, сохраняя её надёжность. - проектировать новые сервисы и прорабатывать технические решения «с нуля»;

Задачи: логика агентов, их взаимодействие и оркестрация; интеграция с LLM (подключение моделей, промпты, обработка ответов);

- Разрабатывать и дорабатывать внутренние веб-сервисы: небольшие приложения на Python (FastAPI / Flask) с веб-интерфейсом; - Писать ботов и интеграции: Telegram и MAX, обмен с 1С по HTTP / OData, выборки из MS SQL;

-Разработка сервисов с использованием LLM. -Опыт работы в роли разработчика от 4 лет в проектах по разработке ПО с использованием инструментов и технологий Python.

Разработка и развитие backend-сервисов на Python / Django; Проектирование и реализация новых функциональных модулей;

Location: Москва Ищем разработчика, который пишет промышленный код и умеет системно использовать LLM и AI‑агентов в работе: от декомпозиции задач до приёмки результата и построения интерфейсов для управления агентами. Обязанности * разработка и развитие backend‑сервисов на Python (REST API, интеграции с внешними сервисами и LLM) * проектирование и разработка AI‑агентов: цели, планирование, инструменты, оркестрация нескольких агентов * создание интерфейсов для управления AI‑агентами: дашборды, конфигурация, логирование, отладка * использование LLM в разработке: генерация кода, рефакторинг, тесты, документация * декомпозиция задач для моделей и агентов, проверка результата, настройка промптов и пайплайнов * контроль качества ответов моделей (поиск галлюцинаций, валидация, защитные контуры) * работа с очередями и событиями через Kafka * написание автотестов, базовая observability (логирование, метрики). Требования * опыт работы с несколькими LLM (OpenAI / Anthropic / Mistral / Qwen / Llama / Gemini и т.п.) и понимание, где какую применять * понимание базовых концепций: агенты, tools/functions, RAG, параметры генерации, контекстное окно * умение выявлять галлюцинации и строить проверки (cross‑check, валидация на данных) * опыт интеграции LLM в backend (API‑вызовы, ретраи, лимиты, логирование промптов/ответов) * отличное знание Python, стандартные библиотеки, типизации (typing/pydantic) * опыт разработки промышленных backend‑систем (прод, нагрузка или сложная доменная логика) * опыт проектирования и разработки REST API (FastAPI / Django / Flask) * обязательный опыт работы с Kafka (продюсеры, консюмеры, топики, обработка событий) * понимание асинхронности в Python (asyncio) и её практическое применение * опыт разработки интерфейсов для внутренних инструментов/админок/дашбордов * базовое понимание UI/UX: понятные сценарии, визуализация состояния агентов и ошибок * опыт с одним из современных фронтенд‑стеков (React / Vue / др.) или уверенный HTML/CSS/JS и готовность работать с выбранным фреймворком. ### Будет плюсом: * опыт работы с OpenClaw и/или Ouroboros (многоагентные пайплайны, оркестрация) * собственные проекты с LLM/агентами, участие в open source. Условия * комфортный современный офис на м. Кутузовская * формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид (2–3 дня в неделю в офисе) * 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 * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.

— создание и обучение LoRA для персонажей; — подготовка датасетов, подбор весов и объединение нескольких LoRA;

Ищем Senior Python Backend разработчика с опытом асинхронной разработки и работы с современным backend-стеком. • Общий опыт разработки от 5 лет, опыт Python от 4 лет.

Разработчик, который подключится к проектированию архитектуры и со временем станет техлидом небольшой backend-команды.