Команда инфраструктурного мониторинга ищет middle python-разработчика для создания ядра нового сервиса самообслуживания. Сейчас мы переходим от классического мониторинга к проактивной системе: внедряем предиктивную аналитику аномалий и строим внутренние инструменты на базе ИИ для автоматической обработки логов и трассировок.### Задачи:
* разрабатывать и поддерживать высоконагруженные Python-сервисы
* интегрировать внутренние и внешние LLM для задач умного мониторинга: автоматическая категоризация алертов, суммаризация причин сбоя по логам и трейсам, генерация рекомендаций для инженеров
* проектировать и оптимизировать модели данных, взаимодействовать с базами данных
* обеспечивать качество кода через code review, автоматизированное тестирование и соблюдение лучших инженерных практик
* совместно с DevOps-инженерами участвовать в развитии CI/CD-процессов, мониторинга и обеспечения отказоустойчивости сервисов, включая версионирование моделей и автоматизированное A/B-тестирование их версий.### Мы ждем от тебя:
* коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, владение Python Core, понимание внутреннего устройства и принципов работы CPython
* коммерческий опыт разработки высоконагруженных сервисов с использованием асинхронного, многопоточного и многопроцессного программирования
* навыки проектирования схем в PostgreSQL, опыт работы с Redis, с Kafka, опыт написания unit/integration-тестов
* опыт контейнеризации приложений с Docker, понимание CI/CD и сетевых протоколов (HTTP/REST/gRPC)
* понимание полного цикла работы с ML в продакшене (MLOps).
Будет плюсом:
* знание языка Go или желание развиваться в направлении Golang
* опыт работы с инструментами Big Data (PySpark, Hadoop, Airflow) и понимание практик Data Engineering
* опыт эксплуатации систем оркестрации контейнеров (Kubernetes/Openshift) и построения микросервисной архитектуры
* понимание принципов Observability, опыт проектирования и эксплуатации отказоустойчивых систем, опыт работы с ClickHouse или другими аналитическими СУБД
* опыт интеграции с LLM через API или применение векторных баз данных
* знакомство со спецификациями взаимодействия с моделями или опыт разработки собственных агентов для автоматизации рутинных задач эксплуатации.### Мы предлагаем:
* офис рядом с м. Кожуховская
* офисный формат работы на время адаптации
* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
* 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.