Python-разработчик
Описание
Сегодня AI-агенты на базе LLM являются одной из самых передовых и востребованных технологий на рынке цифровых продуктов. Сбер как большая технологическая компания, одна из немногих в России обладающая собственной LLM, выделяет развитие AI-агентов в отдельный фокусный стрим. Количество внедренных агентов в процессах Сбера все время растет, а сами агенты становятся все более сложными и автономными. Чтобы обеспечить быстрый и удобный жизненный цикл агентов (от прототипирования до ПРОМа), а также контролировать их работу в процессе эксплуатации, целевой AI-native архитектурой Сбера предусмотрено наличие отдельного AI-хаба в каждом крупном подразделении (блоке). Под AI-хабом понимается набор программных и инфраструктурных сервисов, объединенных в единую платформу, для разработки, хранения и исполнения AI-агентов блока. Наша команда отвечает за развитие AI-хаба блока "Риски". В задачи блока входит идентификация, оценка и контроль всех видов риска группы компаний Сбер. В AI Risk Hub уже размещено несколько десятков агентов, объединенных большой мультиагентной сетью. Это позволит повысить удовлетворенность клиентов в имеющихся каналах обслуживания, а также создать новый, уникальный клиентский опыт. Команда была сформирована в 2025 г. и представлена разными компетенциями: аналитики, разработчики, тестировщики, OPSы. В общем нас порядка 30 человек. Процессы активно развиваются, многое выстраивается с нуля. Вы можете поучаствовать в их становлении и помочь сделать по-настоящему зрелыми. Обязанности: Создание и поддержка централизованных инструментов для команд блока "Риски": Шаблона AI-агентов (на базе общебанковского шаблона от команды AEF) SDK и библиотек для быстрой разработки AI-агентов общего назначения, осуществляющих сервисные функции Централизованных тулов и адаптеров Адаптация под нужды блока Low-code / No-code инструментов, доступных в банке (LangFlow, n8n), вкл. добавление необходимых модулей AI-агентов, автоматизирующих ежедневную рутину команды AI Risk Hub Помощь и участие на стадиях прототипирования и внедрения AI-агентов блока. Требования: Готовность брать на себя ответственность за продукт: Готовность к изменениям - тема новая, многие процессы выстраиваются с нуля Опыт работы по направлению от 2 лет, вкл. опыт разработки и внедрения AI-агентов Опыт и желание в части применения LLM в своей работе: написание кода, ревью, автоматизация Экспертные знания в области применения LLM с использованием: Наиболе популярных Python-библиотек (LangChain, LangGraph, AutoGen и т.п.) Low-code / No-code инструментов (N8N, LangFlow, Flowise и т.п.) Построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG) Опыт работы с БД, написания и оптимизации сложных SQL запросов Опыт работы с HTTP(S), RESTful API Опыт в написании юнит-тестов на Python (pytest) Опыт работы с контейнерами Docker, базовые знания о работе Kubernetes и Helm Знание принципов ООП, паттернов проектирования. Умение писать чистый, поддерживаемый код и документацию к нему Опыт работы с системами контроля версий (напр. Git) и проведения Code Review. Знания в области обработки и анализа данных, вкл. ML-стэк (Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) Опыт создания и публикации собственной Python-библиотеки Знание других языков программирования (преимущественно Java) Понимание жизненного цикла программного обеспечения Знание инструментов CI/CD (преимущественно Jenkins) Технологический стек Языки для внутренних компонент: Java Kotlin JS & TS Go Python OpenSource компоненты: Victoria Metrics Jaeger Grafana БД и брокеры: Platform V Pangolin (Postgres) Platform V Search (ELK) Platform V Corax & Skiper (Kafka) Platform V Distributed Database (Yandex DB, Cockroach DB) Low-code / No-code инструменты: LangFlow n8n Условия: комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская офисный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа 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.