Python разработчик AI-агентов

Описание вакансии

Стань частью команды по разработке AI-агентов для процессов Сбера!

Мы создаем мультиагентные системы на базе LLM с применением LangChain/GigaChain для автоматизации ключевых процессов Сбера. Наша цель – ускорить AI-трансформацию процессов Сбера благодаря централизованной разработке прототипов AI-агентов в бизнес-сценариях, которые никто еще не пробовал.

Мы ищем в команду python-разработчика, который будет превращать разработанные пайплайны агентов в готовые сервисы для дальнейшего масштабирования и разрабатывать фронт для демонстрации успешных прототипов руководителям подразделений-заказчиков и всего Сбера.

Обязанности

Проектирование технических решений: разработка архитектуры прототипов на уровне компонентов и их взаимодействия, выбор оптимальных технологических стеков
Создание пользовательских сценариев: описание типичных сценариев взаимодействия пользователей с прототипом
Проектирование REST API: определение структуры API, методов запросов, форматов данных, кодов ответов и других параметров, необходимых для взаимодействия front-end и back-end частей прототипа
Разработка back-end на Python: реализация серверной логики прототипов, обработка данных, взаимодействие с базами данных и ML-моделями с использованием J2EE, REST, WebService, XML, JSON
Опыт поддержки пайплайнов разработки на стеке Jenkins, Nexus, Kubernetes
Обеспечение качества кода: поддержание кода в соответствии с требованиями SonarQube или аналогичных инструментов анализа кода, исправление потенциальных уязвимостей и ошибок.

Требования

высокий уровень владения ядром Python и SQL
свободное владение базовыми Python-модулями/библиотеками
(multiprocessing, pydantic и др.)
опыт работы с web-фреймворками Python (FastAPI, Flask и др.),
sync/async calling
опыт работы с фреймворками для разработки LLM applications
(LangChain/GigaChain, LangServe/GigaServe, LlamaIndex и др.)
React.js для разработки пользовательских интерфейсов
опыт работы с инструментами поиска, в т.ч. векторными БД (Faiss,
Hnswlib, Elasticsearch, Chroma, Milvus и др.)

Будет преимуществом:

опыт работы с инструментами DevOps (Docker, Jenkins)
опыт работы с NoSQL-решениями (MongoDB, Neo4j и др.) и файловыми хранилищами (S3 Ceph/MinIO)
владение инструментами масштабирования: балансировка нагрузки (traeffik/nginx/haproxy), управление очередями (rabbitmq/kafka)
опыт концептуального/прикладного проектирования, в т.ч. ML System Design

Условия