Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки,
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.
Обязанности
- 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.