Просмотр вакансии

Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки,

исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Помогаем командам быстро внедрять агентные сценарии в автоматизированные системы и предоставляем надёжную среду исполнения с учётом требований кибербезопасности.

Мы в поисках Python-разработчика, который будет развивать backend-сервисы платформы и разрабатывать интерфейсы для подключения LLM, инструментов, баз знаний и RAG-компонентов к среде исполнения агентов.

AI-инструменты у нас часть ежедневной разработки, поэтому ждём человека, который умеет проектировать решение целиком и критически проверять то, что предлагает агент, а не просто принимать сгенерированный код.

Обязанности

• разрабатывать backend-сервисы платформы на Python и развивать существующие компоненты
• проектировать и реализовывать API и интеграции с внешними системами и инфраструктурными компонентами
• разрабатывать интерфейсы и коннекторы для подключения к платформе LLM, инструментов (tools), баз знаний, внешней памяти и RAG-компонентов
• строить и поддерживать пайплайны оценки качества агентов (evals, LLM-as-a-judge)
• использовать AI-инструменты для ускорения разработки и валидировать их решения — через ревью, тесты и проверку на соответствие требованиям
• участвовать в проектировании архитектуры сервисов, ревью кода и разборе инцидентов

Требования

• опыт промышленной разработки на Python от 3 лет
• практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги
• сильные навыки system design: умение спроектировать сервис целиком, выбрать паттерны взаимодействия компонентов и обосновать архитектурные trade-off-ы
• умение декомпозировать крупную задачу на части, годные для постановки агенту
• умение критически оценивать и валидировать решения, сгенерированные AI-агентами: находить ошибки, проверять корректность и границы применимости
• опыт разработки веб-сервисов и API на FastAPI, Flask или аналогах
• уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных
• опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift

Условия

• комфортный, современный офис м. Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• ежегодный пересмотр зарплаты, 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 Junior позиций)
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• льготная ипотека для каждого сотрудника
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
• корпоративная пенсионная программа
• отсутствие строгого дресс-кода