Lead Python System Analyst (AI-augmented development)

Наша команда занимается одним из приоритетных направлений в Блоке «Риски», а именно выстраиванием Системы управления рисками собственных строительных проектов Банка и его дочерних обществ с помощью ИИ агентов. Мы создаем, развиваем и поддерживаем систему управления рисками – от идеи о строительстве, через реализацию, до передачи готового объекта заказчику.

Приглашаем вас стать частью системы управления рисками самых интересных и амбициозных строительных проектов в России.

Ищем опытного Python-инженера, который любит ML, понимает его силу и ограничения, и хочет делать «настоящий» production-backend: надёжный, масштабируемый, с чёткой инженерной культурой.

Стек технологий: Python 3.12+, FastAPI, gRPC/HTTP, Kafka, PostgreSQL, PyTorch/Lightning, инструменты для LLM-оркестрации, LangGraph, Grafana/OpenTelemetry, OpenShift, Jenkins.

• проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability)
• выстраивать и развивать архитектуру агентских систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества)
• внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентских систем
• работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API
• проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод
• развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы
• влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство.

• от 4 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность
• опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов
• уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками.
• практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества
• навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата
• готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код.

Будет плюсом:

• опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многoшаговые цепочки, инструментализация, безопасность).
• опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernel для инференса
• вклад в open-source или публикации/доклады
• знание домена рисков.

• рабочее место в современном офисе по адресу г. Москва, проспект Кутузовский, 32
• режим работы: гибрид, удаленного формата нет
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.