**О команде**

Мы DS-команда внутри фин. платформы. Разрабатываем AI-фичи для финансовой аналитики. У нас сложный предметный домен (финансы, большие объёмы данных для аналитики), но при этом нет сверхвысоких нагрузок, мы делаем акцент на корректность, надежность и архитектурную чистоту решений.

**Кого мы ищем**

Нам нужен **senior-разработчик**, который уверенно чувствует себя в промышленной разработке на Python/Java, умеет проектировать и реализовывать фичи «от начала до конца».

Обязанности

### **Стек и задачи**

  • классический ML (тяжёлые пересчёты, инференс и обучение на больших данных);
  • LLM-приложения и AI-агенты;
  • построение переиспользуемых блоков (пайплайны, сервисы, абстракции).

**Важно:** мы не ищем исследователей без промышленного опыта и не ищем разработчиков, которые хотят «поиграть» с новыми фреймворками ради самих фреймворков. Мы ценим инженерную дисциплину, чистоту кода, тестируемость и умение доводить задачу до продакшена.

**Чем предстоит заниматься**

_Реализация ML-компонентов_

  • Разрабатывать переиспользуемые AI building blocks.
  • Проектировать и реализовывать отдельные продуктовые AI фичи, от проработки деталей домена с бизнесом до готового кода в продакшене.
  • Следовать единым архитектурным стандартам, которые заданы на уровне платформы.

_Надёжность и эксплуатация_

  • Обеспечивать отказоустойчивость, масштабируемость и производительность разрабатываемых ML-компонентов.
  • Участвовать в построении CI/CD, тестировании моделей и пайплайнов.
  • Настраивать мониторинг, алертинг, логирование, трейсинг для своих сервисов.
  • Помогать DS-специалисты дорабатывать код до продакшен вида.

_Инженерная культура и командное взаимодействие_

  • Участвовать в код-ревью, обсуждать архитектурные решения в команде.
  • Документировать разработанные компоненты и подходы.
  • Согласовывать технические детали с платформенными командами (инфраструктура, данные, безопасность) в рамках уже определённого архитектурного видения.

_Работа со стандартами и унификацией_

  • Использовать и развивать принятые в команде паттерны разработки ML-функциональности.
  • Работать с ML-инфраструктурой: Feature Store, Model Registry, трекинг экспериментов, пайплайны.

Требования

### **Мы ожидаем**

  • Уверенный опыт промышленной разработки на Python/Java (5+ лет). Вы знаете, как писать поддерживаемый, тестируемый код.
  • Понимание архитектурных принципов построения сервисов (REST, асинхронность, работа с очередями, хранилищами).
  • Опыт работы с большими объёмами данных (SQL/NoSQL, оптимизация запросов).
  • Знание DevOps-подходов: контейнеризация (Docker), CI/CD, базовый мониторинг и логирование.
  • Умение самостоятельно разобраться в нечёткой бизнес-задаче, предложить конкретное техническое решение и реализовать его.
  • Аккуратность, внимание к деталям, ориентация на качество и надёжность.

· **Будет плюсом**

  • Опыт разработки ML/LLM-приложений: от экспериментов до продакшена (понимание жизненного цикла моделей, работы с данными, экспериментами).
  • Знакомство с ML-инфраструктурой: Kubeflow, KServe, BentoML, Feast или аналогами.
  • Опыт работы с AI-агентами (но без фанатизма от фреймворков, важнее инженерная реализация).

Условия

### **Мы предлагаем:**

  • конкурентная заработная плата: оклад + бонусы
  • масштабные и интересные задачи в agile команде
  • комфортный офис на м. Кутузовская, Сбербанк Agile Home
  • ДМС для сотрудников и скидки на медицинскую страховку для родственников
  • бесплатный тренажерный зал и спортивные групповые занятия
  • дисконт-программы от компаний партнеров: фитнес, страхование, туризм
  • обучение и тренинги
  • профессиональный и позитивный коллектив.