Мы разрабатываем мультиагентную платформу для автоматизации оценки залогов при кредитовании юридических лиц.
Цель — полностью автономная экспертная система, где ключевую роль играют смарт-агенты, выполняющие комплексный анализ без участия человека.
Мы ищем разработчика, который уверенно включится в развитие агентов с целью масштабировать платформу и дорабатывать необходимые интеграции.
Обязанности
- разработка и доработка AI-агентов на Python с использованием FastAPI, aiohttp, LangGraph (или аналогичных фреймворков)
- анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов
- реализация REST API и интеграционных механик между агентами, включая работу с памятью агентов и базами данных
- проектирование и поддержка структур данных: участие в разработке ER-моделей, схем PostgreSQL под контексты агентов
- документирование решений, спецификаций и OpenAPI-описаний
- поддержка CI/CD для сервисов агентов (сборка, деплой в Kubernetes) в сотрудничестве с DevOps
- участие в проектировании решений и код-ревью совместно, разработчиками и аналитиками
- работа с командами продукта и аналитики для выстраивания правильных сценариев применения агентов
- участие в презентациях и технических демо для команд и заказчиков.
Требования
- уверенные знания Python и опыт разработки бэкенд-сервисов (FastAPI, aiohttp или flask/aiohttp)
- опыт проектирования и запуска AI- или rule-based агентов в реальных продуктах
- понимание принципов REST API, асинхронного программирования на Python, event-driven подходов, интеграции микросервисов
- опыт работы с PostgreSQL: написание запросов, проектирование таблиц, понимание нормализации
- опыт работы с контейнеризацией (Docker) и работой сервисов в Kubernetes
- владение Swagger (OpenAPI), Jira, Confluence
- способность разбираться в чужом коде, писать читаемый и тестируемый код, участвовать в код-ревью
- развитые soft skills, системное мышление на уровне компонента, умение продумать модуль или сервис и довести его до работающего состояния.
Будет плюсом:
- опыт работы с агентными фреймворками (LangGraph и похожими) и оркестровкой цепочек LLM-вызовов
- понимание event-driven архитектур и брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ)
- навыки промпт-инжиниринга и интеграции языковых моделей.
Условия
- комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, формат работы - офис (на время испытательного срока, 3 месяца), после - гибрид (3 дня офис, 2 удаленно)
- 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
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.