Python Developer (AI-агенты и LegalTech)

Навыки

• AI-агенты
• API (интеграции)
• CI/CD
• Многопоточность
• Docker
• EdTech
• Elasticsearch

О компании и продукте

• Python Developer (AI-агенты и LegalTech)
• 13 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Программист, разработчик
• Команда юридических ИИ-систем и автоматизации правового анализа

Задачи

• разработка и поддержка промышленных пайплайнов вокруг больших языковых моделей (LLM) — интеграция агентов, RAG-модулей, кэширования и асинхронных очередей
• реализация многоагентных систем на базе LangGraph / LangChain — orchestration, routing, memory-модули, логика принятия решений
• интеграция LLM API (GigaChat, OpenAI, Gemini, Qwen) и разработка внутренних сервисов общения между агентами
• подключение векторных и поисковых движков (OpenSearch, Qdrant) для семантического поиска в юридических документах
• разработка внутренних REST/gRPC-API для взаимодействия с фронтом, хранилищем и внешними LegalTech-системами
• настройка пайплайнов логирования, трейсинга и мониторинга (Prometheus, Grafana, Loki)
• совместная работа с Data Science-командой — внедрение моделей, дообучение и эксперименты в продакшне

Требования

• опыт коммерческой разработки на Python 3+ от 3 лет
• глубокое понимание асинхронного программирования, многопоточности и очередей сообщений
• опыт построения микросервисной архитектуры и REST/gRPC-API
• навыки работы с векторными базами данных или поисковыми движками
• базовое понимание принципов работы LLM, RAG, агентов и промтинг-пайплайнов

Будет плюсом

• опыт с GraphRAG / LangGraph
• знание DevOps-практик (CI/CD, контейнеризация, мониторинг)
• опыт интеграции с LegalTech-системами, ML-API или хранилищами нормативных актов
• навыки работы с генеративными AI-моделями
• опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов

Условия

• офисный формат работы, после испытательного гибрид обсуждаем
• ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• 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

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.