Python-разработчик (Agent Execution Framework)

Описание

Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Помогаем командам быстро внедрять агентные сценарии в автоматизированные системы и предоставляем надёжную среду исполнения с учётом требований кибербезопасности. Ищем Python-разработчика, который будет развивать backend-сервисы платформы и разрабатывать интерфейсы для подключения LLM, инструментов, баз знаний и RAG-компонентов к среде исполнения агентов. AI-инструменты у нас часть ежедневной разработки, поэтому ждём человека, который умеет проектировать решение целиком и критически проверять то, что предлагает агент, а не просто принимать сгенерированный код. Обязанности разрабатывать backend-сервисы платформы на Python и развивать существующие компоненты проектировать и реализовывать API и интеграции с внешними системами и инфраструктурными компонентами разрабатывать интерфейсы и коннекторы для подключения к платформе LLM, инструментов (tools), баз знаний, внешней памяти и RAG-компонентов строить и поддерживать пайплайны оценки качества агентов (evals, LLM-as-a-judge) использовать AI-инструменты для ускорения разработки и валидировать их решения — через ревью, тесты и проверку на соответствие требованиям участвовать в проектировании архитектуры сервисов, ревью кода и разборе инцидентов. Требования опыт промышленной разработки на Python от 3 лет сильные навыки system design: умение спроектировать сервис целиком, выбрать паттерны взаимодействия компонентов и обосновать архитектурные trade-off-ы умение декомпозировать крупную задачу на части, годные для постановки агенту, и собирать из них целостное решение практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги умение критически оценивать и валидировать решения, сгенерированные AI-агентами: находить ошибки, проверять корректность и границы применимости опыт разработки веб-сервисов и API на FastAPI, Flask или аналогах, понимание asyncio уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных опыт работы с брокерами сообщений (Kafka или аналоги) опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift понимание принципов наблюдаемости, отказоустойчивости и надёжной эксплуатации сервисов готовность нести ответственность за итоговое качество кода независимо от того, написан он вручную или с помощью агента. Будет плюсом: опыт интеграции LLM API и построения агентных или RAG-сценариев опыт работы с векторными хранилищами и базами знаний опыт построения пайплайнов для evals и оценки качества моделей опыт работы с OpenClaw или схожими платформами оркестрации агентных систем опыт работы в финтехе или в защищённом контуре. Условия гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.