Вакансии

Location: Казань Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса. Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации. Обязанности * разработка backend для AI-агентов * интеграция с API существующих АС * реализация RAG-пайплайнов * оптимизация производительности * сode review. Требования * 3+ года в backend-разработке * python (FastAPI, Django) / Java / Go * опыт работы с LLM-фреймворками (LangChain, LlamaIndex) * postgreSQL, Redis, MongoDB * микросервисы, event-driven архитектура. Условия * комфортный современный офис г. Казань * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса. Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации. Обязанности * разработка backend для AI-агентов * интеграция с API существующих АС * реализация RAG-пайплайнов * оптимизация производительности * сode review. Требования * 3+ года в backend-разработке * python (FastAPI, Django) / Java / Go * опыт работы с LLM-фреймворками (LangChain, LlamaIndex) * postgreSQL, Redis, MongoDB * vикросервисы, event-driven архитектура. Условия * комфортный современный офис г. Москва, Кутузовская 32 * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы - команда FRE B2B Дивизион AI трансформации и исследования данных блока "Финансы". Наша команда занимается внедрением AI в процессы ценообразования кредитных банковских продуктов. В своей работе мы реализуем весь жизненный цикл создания Агента - от сбора требований и отрисовки архитектуры до интеграции решения в бизнес-процессы, от прохождения требований Регуляторов (Модельные Риски, Надежность, Кибербезопасность) до предоставления результатов руководству Банка. Задачи: — проектирование, разработка и внедрение AI-агентов — создание и оптимизация RAG-пайплайнов — интеграция агентов в производственные процессы Требования: — опыт разработки и внедрения генеративных моделей (LangChain, LangGraph или кастомные реализации) — опыт работы с открытыми моделями машинного обучения (Llama, Mistral, Qwen и другие) — понимание полного цикла проекта с искусственным интеллектом — знакомство с инструментами RAG (пайплайны, векторные БД FAISS/Chroma/Qdrant) — владение Python-библиотеками (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) — опыт работы с системами контроля версий и трекерами задач Будет плюсом: — глубокое понимание нейронных сетей и их обучения (архитектуры MLP, CNN, RNN/LSTM, трансформеры) — базовые знания математики (анализ, линейная алгебра, теория вероятности и статистика) — представление о финансах Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — возможность выбрать удобный график – 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 (для вакансий уровня Junior) — 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.

самостоятельной разработкой функционала платформы на Python; тестированием нового функционала;

Ищем специалиста, который возьмёт на себя координацию разработки: от анализа бизнес-требований и постановки технических задач до интеграции модулей и проверки работоспособности продукта. ЗАДАЧИ • Разбираться в бизнес-логике Sales Manager: этапах продаж, сценариях взаимодействия с клиентами, правилах принятия решений и границах автономности AI-агентов.

Location: Москва Мы – команда, которая заменяет ручной анализ клиентского опыта и клиентских путей мультиагентной платформой по анализу клиентского опыта. Мы не строим очередные дашборды для визуализации воронок. Мы создаем автономную систему, которая сама находит точки роста бизнеса. Вместо того, чтобы аналитики неделями сводили отчеты по CJM, мы разрабатываем и внедряем AI-агентов, которые непрерывно исследуют поведение клиентов, существующие клиентские пути, аназируют конкурентов, находят отклонения, генерируют гипотезы и сами проверяют их влияние на метрики. Обязанности * разработка мультиагентной системы по управлению клиентским опытом * участие в RnD разработках для анализа клиентского опыта * развитие и поддержка уже существующего функционала. Требования * опыт коммерческой разработки на Python (от 5 лет) * опыт проектирования микросервисной архитектуры * глубокое понимание концепций языка Python * опыт оптимизации кода * организация и проведение code-review в команде * базы данных: оптимизация запросов, понимание архитектурных различий SQL и NO SQL баз, опыт проектирования баз данных * LLM: Tool calling, протоколы взаимодействия между агентами. Будет плюсом: * опыт создания AI агентов * опыт выстраивания процесса разработки внутри команды * опыт распределения задач в команде (планирование спринтов). Условия * работа в офисе по адресу г. Москва, ст. м. Кутузовская * формат работы: гибрид * годовой бонус и ежегодный пересмотр * расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Задачи: - Развитие архитектуры Cortex: LangGraph-агенты, маршрутизация запросов, мультиагентные сценарии - Разработка и оптимизация RAG-пайплайна: индексация документов, работа с эмбеддингами и реранкерами, поиск по векторным представлениям - Интеграция с LLM (Claude / OpenAI / GigaChat / open-source модели), контроль стоимости инференса, стриминг ответов (SSE) - Разработка backend-сервисов на Python - Работа с PostgreSQL, в т.ч. с хранением и поиском по векторам - Интеграция с ядром платформы Visiology через REST API (дашборды, метрики, модели данных) - Точечные задачи на Angular/TypeScript (UI Cortex) и C#/.NET при стыковке с сервисами платформы - Написание unit- и интеграционных тестов, разработка технической документации Требования: - Опыт коммерческой разработки от 6 лет - Уверенное знание Python, опыт построения backend-сервисов - Опыт работы с PostgreSQL - Понимание базовых принципов работы с LLM и RAG: эмбеддинги, векторный поиск, prompt engineering, ограничения контекста - Практический опыт работы с AI-ассистентами разработки (Claude Code, Cursor, Copilot или аналогами) - Понимание работы веб-приложений (HTTP, REST API) - Знание структур данных и шаблонов проектирования - Умение проводить качественное code review - Опыт работы с системами контроля версий (Git) - Знание английского языка на уровне чтения технической документации

-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.

Location: Москва Разрабатываем и сопровождаем AI-агентов для автоматизации бизнес-процессов Центра Управления Наличным Денежным Обращением: работу с корпоративными данными, аналитические сценарии и интеграции с внутренними системами. Ищем Python-разработчика с практическим опытом создания AI-агентов и мультиагентных решений. Обязанности * разрабатывать AI-агентов и мультиагентные сценарии на Python (LangGraph, LangChain) * реализовывать память агентов, управление состоянием, историей диалогов и контекстом между сессиями * создавать RAG-системы и интеграции с корпоративными источниками данных * настраивать Tool Calling, Structured Outputs, маршрутизацию задач и оркестрацию агентов * интегрировать решения с REST API, Kafka, базами данных и внешними сервисами * тестировать, оптимизировать и сопровождать агентов в промышленной среде. Требования * Python: коммерческая разработка от 2 лет; FastAPI, asyncio, SQL, Git, Docker; понимание CI/CD * практический опыт разработки AI-агентов на LangGraph/LangChain или аналогичных фреймворках; работа с LLM API, промптами, Tool/Function Calling и Structured Outputs * опыт создания мультиагентных систем: распределение ролей, оркестрация, передача задач и управление состоянием; знание MCP и A2A * опыт реализации краткосрочной и долгосрочной памяти, хранения истории взаимодействий и управления контекстом (PostgreSQL, Redis или аналоги) * опыт построения RAG: чанкинг, эмбеддинги, поиск, реранжирование; работа с векторными хранилищами (Qdrant, pgvector, FAISS или аналоги) * опыт интеграции с REST API и Kafka, понимание обработки ошибок и отказоустойчивости * навыки тестирования и оценки качества ответов агентов, логирования и мониторинга * знание методов защиты от Prompt Injection, принципов разграничения доступа и безопасного вызова инструментов БУДЕТ ПЛЮСОМ * Langfuse, LangSmith или другие инструменты трассировки и оценки качества * gRPC, WebSocket, Kubernetes * опыт построения автоматизированных проверок качества AI-агентов. Условия * комфортный современный офис (Волгоградский пр.) офисный режим работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию * корпоративный спортзал и зоны отдыха * уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС и 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 * корпоративную пенсионную программу

Разрабатывать серверную часть прикладных информационных систем и ИИ-сервисов на Python. Реализовывать программные модули обработки и анализа структурированных и неструктурированных данных, в том числе технических документов.

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.

– 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.

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

Location: Москва В команду AIFA ищем сильного Senior \\ middle Python-разработчика с опытом создания промышленных enterprise-систем и хорошим пониманием системного дизайна. AIFA — автономный универсальный агент финансового анализа. Продукт работает с финансовой отчётностью, выполняет различные виды финансового и бизнес-анализа, помогает строить финансовые модели. AIFA развивается как для внутренних сценариев Банка, так и для поставки внешним клиентам. Обязанности * разрабатывать backend-сервисы и критически важные компоненты AIFA на Python * реализовывать продуктовые функции, связанные с оркестрацией агентов, LLM, RAG, MCP и инструментами агента * проектировать и разрабатывать асинхронные и длительные процессы, параллельную обработку запросов, очереди и управление контекстом * работать с PostgreSQL, Redis, OpenSearch и другими компонентами платформы * совместно с техлидом участвовать в техническом проектировании и развитии архитектуры сервисов, моделей данных и контрактов взаимодействия * повышать производительность, отказоустойчивость, безопасность и наблюдаемость решения * проводить code review и помогать формировать инженерные стандарты команды * курировать реализацию задач в небольшой команде из двух разработчиков, оставаясь hands-on инженером * доводить разработанные решения до промышленной эксплуатации. Требования * сильный опыт промышленной backend-разработки на Python от 5 лет * опыт разработки микросервисных и распределённых систем * понимание API, очередей сообщений, кеширования, баз данных и балансировки нагрузки * практический опыт работы с Docker и Kubernetes * опыт работы с PostgreSQL, Redis и желательно OpenSearch или аналогичными системами * понимание принципов системного дизайна и умение участвовать в проработке архитектурных решений * способность самостоятельно реализовывать сложные технические компоненты * готовность отвечать за качество и результат реализации своего технического направления * опыт разработки LLM-приложений и AI-агентов будет преимуществом, но сильная инженерная база для нас важнее знания конкретного агентного фреймворка. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) * 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.

-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.

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

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.