Senior/Middle+ Backend-разработчик (Python / AI / LLM)

Мы команда разработки продуктов для процесса корпоративного кредитования в банке. Занимаемся внедрением AI-агентов, которые автоматизируют финансовый анализ клиента.

В работе предстоит разрабатывать решения на основе LLM GigaChat, которые взаимодействуют через API с автоматизированными системами банка.

• анализировать требования и проектировать технические решения, внедрять современные технологии, инструменты и методы разработки
• разрабатывать новые компоненты на базе API GigaChat в мультиагентной среде
• декомпозировать задачи и расставлять приоритеты с учётом бизнес-целей
• оптимизировать и автоматизировать процессы разработки
• участвовать во всём цикле создания продукта: от идеи до внедрения в продакшн
• продумывать и реализовывать юнит- и e2e-тесты, проводить code review
• ледить за трендами и исследованиями в области ИИ, применять инновации на практике, описывать решения, в том числе с помощью ИИ.

• высшее образование, опыт в разработке от 3х лет на Python
• отличные знания Python: понимание динамической типизации, декораторов, работы с типами, уверенные знания о потоках, процессах и асинхронности в Python
• опыт разработки инфраструктуры для LLM: работа с API LLM, понимание принципов промпт-инжиниринга и построения цепочек
• опыт работы с экосистемой LangChain (фреймворки для агентов)
• работа с реляционными базами данных: уверенное знание PostgreSQL (умение писать сложные запросы и оптимизировать их)
• опыт работы с асинхронными фреймворками FastAPI/ Aiohttp
• умение и желание разбираться в чужом коде — готовность поддерживать и развивать существующие решения
• написание юнит-тестов и e2e-тестов, проведение code review.

Будет плюсом:    

• опыт работы в банках, телекоме или финтехе (понимание специфики корпоративного кредитования)
• опыт работы с инструментами DevOps: Jenkins, Nexus, OpenShift, Docker.
• знание инструментов наблюдаемости за LLM (LangSmith, LangFuse).
• понимание микросервисной архитектуры и опыт работы с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ).
• опыт работы с векторными базами данных для развития RAG-компонентов.
• опыт использования любых AI-ассистентов в разработке (GitHub Copilot, Cursor, Codeium и др.).

• офисный или гибридный формат работы: г. Москва, Кутузовский проспект, д. 32, к.1
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• временный проект, срочный трудовой договор
• более 400 образовательных программ в СберУниверситете для твоего развития
• спортзал и зоны отдыха
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
•  вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.