Backend разработчик Python-стажёр (AI & Data Science)

Команда блока «Корпоративно-инвестиционный бизнес» Сбера ищет Backend-стажёра, готового погрузиться в разработку на стыке бэкенда и искусственного интеллекта.

Если вы уверенно пишете на Python и хотите увидеть, как работают реальные AI-проекты внутри крупнейшего банка страны, мы будем рады познакомиться!

Вы станете частью команды, которая строит интеллектуальные системы для внутренних сотрудников. Ваша работа поможет автоматизировать сложные процессы с помощью больших языковых моделей.

Обязанности

• разрабатывать надежные backend-сервисы для AI-помощников на основе GigaChat
• создавать и поддерживать системы сбора и обработки данных: парсинг, логирование, аналитика
• оптимизировать код, повышать стабильность и производительность сервисов под высокой нагрузкой
• применять инструменты Data Science для улучшения работы систем и интеграции LLM в реальные бизнес-процессы.

Требования

• ВУЗ технической специальности, бакалавр, магистратура
• уверенно владеете Python
• знаете библиотеки FastAPI, aiohttp, SQLAlchemy, pandas, bs4
• имеете навыки асинхронного программирования
• разбираетесь в SQL и ORM;
• понимаете принципы REST API, а также основы объектно-ориентированного проектирования (ООП, SOLID)
• работаете с Git.

Будет плюсом:

• опыт работы с RabbitMQ, Celery, Docker
• знакомство с ElasticSearch, Kibana, Nginx
• понимание основ NLP и принципов работы больших языковых моделей (LLM)
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

Условия

• продолжительность стажировки: 3 месяца, полная занятость (36-40 часов в неделю)
• формат работы: офисный или гибридный, Санкт-Петербург, улица Уральская, дом 1, IT-хаб Сбера (10 мин. пешком от ст. метро Василеостровская/Спортивная)
• доступ к обширному каталогу образовательных программ СберУниверситета для вашего профессионального роста и карьерного развития
• вы будете писать код, который используется сотрудниками одного из крупнейших банков России, а не просто выполнять учебные задачи
• применение инструментов Big Data, микросервисной архитектуры и высоконагруженных систем
• уникальная возможность применить бэкенд-навыки к большим данным и внести свой вклад в развитие интеллектуальных систем на базе передовых генеративных моделей
• гибкий график и возможность совмещать стажировку с учебой
• наставничество от опытных разработчиков и быстрый профессиональный рост.