Просмотр вакансии

Мы — сплоченная команда, которая переосмысливает взаимодействие человека с банком. Наш продукт — это не просто голосовой помощник для банкоматов. Это уникальный цифровой интеллектуальный компаньон в финансовой сфере, который предугадывает действия и желания клиента, консультирует и рекомендует, понимает жизненные ситуации и превращает сложные операции в простой диалог.

Мы ищем опытного инженера для создания высоконагруженных микросервисов с полным циклом ответственности: от анализа задачи и проектирования архитектуры до реализации и тестирования. Ключевой фокус — самостоятельная работа с требованиями и создание отказоустойчивых распределенных систем на базе AI-агентов/LLM моделей.

Обязанности

• разрабатывать и поддерживать микросервисы на FastAPI и взаимодействовать со смежными командами для интеграции компонентов и ML-моделей в сервисы
• проводить системный анализ бизнес-требований при проектировании архитектуры и API (REST, Kafka) для новых сервисов (логика сценария, состояния, переходы, ограничения, ошибки, fallback-ветки, затронутые компоненты и критерии приемки)
• развивать AI pipeline агента: корректировать и продумывать промпты для GigaChat, реализовывать RAG классификации, настраивать пороговые значения, настраивать эмбеддинг модели, реализовывать ограничения (лимиты) вызовов LLM с целью оптимизации затрат у ускорения работы
• оптимизировать производительность сервисов на всех уровнях: код (asyncio, threading), хранение данных и запросы (PostgreSQL, продвинутый SQL, индексы, шардирование), кэширование (Ignite), работа с очередями (Kafka)
• участвовать в проектировании тестовых сценариев и создании тестовых датасетов. Контролировать качество реализации, проводить глубокий анализ дефектов, определять их корневые причины.

Требования

• опыт разработки на Python от 3 лет, включая самостоятельное проектирование архитектуры компонентов сервисов на основе бизнес-требований
• практический опыт создания высоконагруженных и отказоустойчивых микросервисов на FastAPI, а также продуктов с внедрением ML решений
• понимание принципа работы LLM/AI агентов, prompt-engineering, RAG, embeddings, классификации, latency и ограничений генеративных моделей
• практический опыт работы с фреймворками ML/DS:(LangChain/GigaChain, Scikit-Learn, Pandas и др.)
• глубокие знания в области асинхронных приложений, базовый SQL, опыт работы с брокерами сообщений (Kafka), Docker, Kubernetes
• высокая культура совместной работы используя BitBucket/Jira, бережное отношение к коммитам, знание процессов Agile (Scrum)
• опыт анализа логов через написание парсеров и диагностических инструментов.

Будет плюсом:

• опыт внедрения LLM/RAG-решений в production
• умение применять SDD на практике в реализуемых задачах
• продвинутый SQL (оконные функции, оптимизация запросов)
• навыки использования AI-инструментов (GigaChat, DeepSeek, ChatGPT) для анализа, генерации и автоматизации (в том числе создание Skills)
• умение работать и выстраивать CI/CD
• опыт проведения Нагрузочного тестирования написанных сервисов.

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.