Разработчик AI-агентов (Python)

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.