Python-разработчик

ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.

Ждем именно тебя!

Мы - Команда GenAI клиентского опыта B2C - занимаемся созданием AI-агентов и ML-помощников.

Задача команды - разрабатывать решения в интересах внутренних клиентов (автоматическое выявление инсайтов для владельцев продуктов, co-pilot для клиентских менеджеров премиальных каналов) и внешних клиентов (ассистент travel, сценарий "поиска работы" и др.).

Основной тех. стек на проекте: python3.9+, асинхронные библиотеки (aiohttp/asyncio), PostgreSQL (оптимизация запросов, индексы), Kafka/MQ (работа с очередями), Redis, Docker и Kubernetes (оркестрация контейнеров).

Data Science: LLM (GigaChat), langchain / gigachain, langgraph, opensearch. Работа с большими данным (Hadoop, Spark) и Jenkins для CI/CD."

Обязанности

• проектирование архитектуры приложений (агенты, бизнес-логика) и интеграция AI-моделей в сценарии работы конечных систем
• разработка высоконагруженных REST API с использованием асинхронных подходов
• создание и оптимизация ETL-пайплайнов для обработки большого количества данных
• интеграция и работа с очередями сообщений (Kafka, MQ) для обеспечения взаимодействия между сервисами
• совершенствование LLM-пайплайнов (написанных DS) для повышения скорости и надежности работы AI-агентов
• написание unit- и integration-тестов для обеспечения качества кода.

Требования

• опыт в разработке на python3 от 3 лет
• опыт написания асинхронных и многопоточных приложений (aiohttp, asyncio, multiprocessing и др.)
• понимание принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST API, взаимодействие с очередями, СУБД)
• понимание алгоритмов и структур данных (оценка сложности)
• базовые знания CI/CD (Jenkins, Docker, Kubernetes)

Будет плюсом

• опыт проектирования существующих систем/сценариев
• опыт работы с очередями (Kafka, RabbitMQ)
• хорошее знание PostgreSQL (оптимизация запросов, индексы, партиционирование)
• знакомство с инструментами мониторинга (Grafana, Prometheus)
• знание принципов работы AI/ML-моделей и их интеграции в production;
• опыт разработки LLM-решений.

Условия

• гибридный формат работы
• годовой бонус и ежегодный пересмотр
• расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
• корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
• офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
• льготное кредитование в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.