Python разработчик

Навыки

• AI-агенты
• API (интеграции)
• CI/CD
• Code review
• Дисциплина
• FastAPI
• Grafana

О компании и продукте

• 20 июля 2026 • г Москва • ПАО Сбербанк • Информационные технологии:Программист, разработчик
• Мы — амбициозная команда специалистов, которая ставит перед собой амбициозную задачу по разработке и внедрению ИИ-агента для управления технологическими рисками Банка. Наше решение помогает быстро выявлять, оценивать и минимизировать последствия технологических рисков. В нашей команде ты сможешь быть вкладом в создание и развитие продукта с 0 и работать с передовыми технологиями, свободные коммуникации и быстрые решения без долгих согласований.
• Ищем опытного Python-инженера, который любит ML, понимает его силу и ограничения, и хочет делать «настоящий» production-backend: надёжный, масштабируемый, с чёткой инженерной культурой.

Задачи

• проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability)
• выстраивать и развивать архитектуру агентских систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества)
• внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентских систем
• работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API
• проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод
• развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы
• влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство

Требования

• от 4 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность
• опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов
• уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками
• практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества
• навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата
• готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код

Будет плюсом

• опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многoшаговые цепочки, инструментализация, безопасность)
• опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernel для инференса
• вклад в open-source или публикации/доклады
• знание домена рисков

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.