Мы - команда ML и AI, входящая в кластер разработки Сбера. Мы занимаемся созданием и внедрением передовых агентных и мультигентных систем, решением сложных инфраструктурных задач в области GenAI для корпоративного бизнеса. Наш кластер состоит из двух команд, сфокусированных на ML & AI задачах.

Наша кластре разрабатывает AI-Агентов, ML-модели и LLM-приложения для корпоративного бизнеса в Корпоративно-инвестиционном блоке, полностью выполняет весь цикл работ: от сбора и анализа данных до разработки/внедрения моделей в ПРОМ, мониторинга и защиты решений от Банковских регуляторов.

Мы работаем над проектами высокого уровня сложности, которые требуют нестандартных архитектурных решений. Мы ищем Senior-разработчика, который возьмет на себя полный цикл создания агентных систем.

Обязанности

### Основные задачи:

  • разработка агентов: проектирование и реализация AI-агентов на базе LLM (как правило, линейка моделей SberDevice - GigaChat)
  • разрабатывать end-2-end интеграции с внешними системами и другими сервисами по протоколам Kafka, REST API, gRPC, WS и др.
  • управление жизненным циклом агента (agent lifecycle management): от постановки бизнес-задачи до релиза в продакшен и последующей поддержки
  • системный дизайн: проектирование архитектуры приложения целиком: от источников данных и способов их поставки до отдачи результата потребителю, учет нефункциональных требований (нагрузка, отказоустойчивость)
  • кросс-функциональное взаимодействие: работа с it-командами и заказчиками для согласования требований, интеграций и снятия блокеров, фактически, вы будете выступать техническим лидом своей задачи, согласуя решения со смежниками
  • решение инфраструктурных задач: взаимодействие с командами лаборатории для организации и оптимизации стека технологий.

Требования

### Ключевые требования:

  • опыт: уверенный опыт python backend-разработки (от 3+лет, коммерческой разработки), наличие в портфолио реализованных проектов с агентами и/или агентными системами
  • опыт работы в роли ML-инженера, DS, MLOps или Python Backend в ML
  • технологии (стек: A2A, MCP, LangGraph, LangChain, Kubernetes, Hadoop, Elastic и многое другое.):

o глубокое знание фреймворков: langchain, langgraph

o понимание архитектуры rag-систем (retrieval-augmented generation) и опыт работы с rag-тулингом

o опыт работы с базами данных

o понимание контейнеризации (docker) и оркестрации (kubernetes) на базовом уровне

  • владение инструментами для LLM-мониторинга и MLOps/ CI & CD
  • системное мышление: умение спроектировать архитектуру приложения «от и до», предвидеть узкие места и принимать взвешенные технические решения, способность довести задачу от идеи до продакшена
  • личные качества: проактивность, отличные коммуникативные навыки, вы не просто «пишете код», а умеете договариваться со смежными командами, решать проблемы и снимать блокеры, мы ценим открытость, готовность делиться опытом и восприимчивость к новым знаниям.

Будет преимуществом:

  • опыт работы в крупных корпорациях
  • опыт разработки высоконагруженных агентных систем.

Условия

### **Условия:**

  • стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников
  • официальное оформление
  • расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
  • корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера
  • бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на продукты компаний-партнеров
  • корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный ⅓ ключевой ставки ЦБ.