← Все вакансии/Lead/Sber
LeadHybridMoscow

Python Developer

S
Sber
Уровень
Lead
Формат
Hybrid
О роли

Описание вакансии

О компании

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.

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
  • 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, и собирать из них целостное решение
  • Практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги
  • 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, понимание asyncio
  • Уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных
  • Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka или аналоги)
  • Опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift
  • Понимание принципов наблюдаемости, отказоустойчивости и надёжной эксплуатации сервисов
  • Готовность нести ответственность за итоговое качество кода независимо от того, написан он вручную или с помощью агента

Будет плюсом:

  • Опыт интеграции LLM API и построения агентных или RAG-сценариев
  • Опыт работы с векторными хранилищами и базами знаний
  • Опыт построения пайплайнов для evals и оценки качества моделей
  • Опыт работы с OpenClaw или схожими платформами оркестрации агентных систем
  • Опыт работы в финтехе или в защищённом контуре
Условия
  • Мы строим платформу для GenAI-агентов, которая становится частью технологического контура банка
  • Роль на стыке классической backend-разработки и AI: ты не только пишешь сервисы, но и проектируешь, как агенты работают в проде
  • AI-инструменты у нас рабочая норма, но ценится инженер, который владеет system design и отвечает за качество решения, а не перекладывает его на агента
  • У нас много нового функционала без тяжёлого legacy, а изменения доводятся до промышленного контура
  • Работаем в прозрачных процессах, регулярно улучшаем инженерные практики и поддерживаем атмосферу открытости и взаимопомощи
  • Предлагаем гибридный формат работы, комфортный офис рядом с м. Кутузовская, ДМС и корпоративные льготы
Стек и навыки

С чем работаем