Разработчик AI-агентов (Python)

Описание вакансии

компания "сбербанк"

мы активно внедряем ai-агентов в наши бизнес-процессы. основной бэкенд и интеграции у нас на java, а ai-слой изолирован и полностью на python. platform-команда обеспечивает надежную инфраструктуру и низкоуровневую оптимизацию. нам нужен разработчик ai-агентов, который станет архитектором этого направления. ваша задача — проектировать архитектуру агентов (оркестраторы, память, вызовы инструментов), выстраивать процессы оценки их качества (evaluation) и превращать экспериментальные прототипы (написанные руками или с помощью ai-ассистентов) в отказоустойчивые продакшн-сервисы.

тебе предстоит:

• проектировать архитектуру ai-агентов: оркестрацию, planners, reasoning-циклы, работу с памятью и контекстом
• разрабатывать rag-пайплайны, tool calling и интеграции с внутренними api и внешними сервисами
• переводить ai-прототипы в production: внедрять обработку ошибок, ретраи, таймауты, кеширование, логирование и метрики
• развивать подходы к тестированию и оценке качества агентов: тестовые датасеты, автоматические проверки, llm-as-a-judge
• проводить code review и помогать команде применять лучшие практики python- и llm-разработки.

мы ожидаем, что ты имеешь опыт:

• разработки на python: чистый, типизированный и поддерживаемый код, уверенная работа с asyncio
• работы с llm и агентными фреймворками: openai, anthropic, локальные модели, langgraph, llamaindex, autogen или аналоги
• построения rag-систем: эмбеддинги, чанкинг, retrieval-пайплайны и векторные бд — pgvector, qdrant, weaviate, milvus
• работы со структурированными ответами llm: pydantic, json-схемы, валидация и проектирование tool calling
• backend-разработки: fastapi, postgresql, rest/grpc, streaming или websocket-сценарии
• тестирования python-сервисов с помощью pytest, включая моки llm и внешних api
• cистемного и продуктового мышления: умеешь учитывать надежность, edge-cases, нагрузку и реальную бизнес-ценность ai-решения

будет плюсом:

• опыт интеграции ai-сервисов в enterprise-архитектуру и работы с kafka, rabbitmq или другими очередями
• знание llm ops-инструментов: langfuse, arize или аналогов для трейсинга, мониторинга и оценки качества
• опыт fine-tuning, подготовки датасетов и оптимизации системных промптов
• навык проведения code review и менторства: умеешь конструктивно подсвечивать риски и помогать коллегам развиваться.

что мы предлагаем:

• комфортный современный офис рядом м. кутузовская
• 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
• бесплатная подписка сберпрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду сбера.

Метки