Python Developer

Навыки

• Обмен данными в 1С
• AI-агенты
• AI-инструменты в работе
• API (интеграции)
• Проектирование архитектуры
• Code review
• Docker

О компании и продукте

• 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.
• Мы в поисках 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.

Задачи

• 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
• Практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги
• 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
• 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
• Уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных
• Опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift

Условия

• Комфортный, современный офис м. Кутузовская
• Возможность выбрать удобный график — офис/гибрид
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• 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
• Льготная ипотека для каждого сотрудника
• Бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• Корпоративная пенсионная программа
• Отсутствие строгого дресс-кода

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.