Python-разработчик

Сегодня AI-агенты на базе LLM являются одной из самых передовых и востребованных технологий на рынке цифровых продуктов. Сбер как большая технологическая компания, одна из немногих в России обладающая собственной LLM, выделяет развитие AI-агентов в отдельный фокусный стрим. Количество внедренных агентов в процессах Сбера все время растет, а сами агенты становятся все более сложными и автономными.

Чтобы обеспечить быстрый и удобный жизненный цикл агентов (от прототипирования до ПРОМа), а также контролировать их работу в процессе эксплуатации, целевой AI-native архитектурой Сбера предусмотрено наличие отдельного AI-хаба в каждом крупном подразделении (блоке). Под AI-хабом понимается набор программных и инфраструктурных сервисов, объединенных в единую платформу, для разработки, хранения и исполнения AI-агентов блока. Наша команда отвечает за развитие AI-хаба блока "Риски". В задачи блока входит идентификация, оценка и контроль всех видов риска группы компаний Сбер. В AI Risk Hub уже размещено несколько десятков агентов, объединенных большой мультиагентной сетью. Это позволит повысить удовлетворенность клиентов в имеющихся каналах обслуживания, а также создать новый, уникальный клиентский опыт.

Команда была сформирована в 2025 г. и представлена разными компетенциями: аналитики, разработчики, тестировщики, OPSы. В общем нас порядка 30 человек. Процессы активно развиваются, многое выстраивается с нуля. Вы можете поучаствовать в их становлении и помочь сделать по-настоящему зрелыми.

Обязанности:

Создание и поддержка централизованных инструментов для команд блока "Риски":

• Шаблона AI-агентов (на базе общебанковского шаблона от команды AEF)
• SDK и библиотек для быстрой разработки
• AI-агентов общего назначения, осуществляющих сервисные функции
• Централизованных тулов и адаптеров
• Адаптация под нужды блока Low-code / No-code инструментов, доступных в банке (LangFlow, n8n), вкл. добавление необходимых модулей
• AI-агентов, автоматизирующих ежедневную рутину команды AI Risk Hub
• Помощь и участие на стадиях прототипирования и внедрения AI-агентов блока.

Требования:

Готовность брать на себя ответственность за продукт:

• Готовность к изменениям - тема новая, многие процессы выстраиваются с нуля
• Опыт работы по направлению от 2 лет, вкл. опыт разработки и внедрения AI-агентов
• Опыт и желание в части применения LLM в своей работе: написание кода, ревью, автоматизация
• Экспертные знания в области применения LLM с использованием:
• Наиболе популярных Python-библиотек (LangChain, LangGraph, AutoGen и т.п.)
• Low-code / No-code инструментов (N8N, LangFlow, Flowise и т.п.)
• Построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG)
• Опыт работы с БД, написания и оптимизации сложных SQL запросов
• Опыт работы с HTTP(S), RESTful API
• Опыт в написании юнит-тестов на Python (pytest)
• Опыт работы с контейнерами Docker, базовые знания о работе Kubernetes и Helm
• Знание принципов ООП, паттернов проектирования. Умение писать чистый, поддерживаемый код и документацию к нему
• Опыт работы с системами контроля версий (напр. Git) и проведения Code Review.

Знания в области обработки и анализа данных, вкл. ML-стэк (Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)

• Опыт создания и публикации собственной Python-библиотеки
• Знание других языков программирования (преимущественно Java)
• Понимание жизненного цикла программного обеспечения
• Знание инструментов CI/CD (преимущественно Jenkins)

Технологический стек

Языки для внутренних компонент:

• Java
• Kotlin
• JS & TS
• Go
• Python

OpenSource компоненты:

• Victoria Metrics
• Jaeger
• Grafana

БД и брокеры:

• Platform V Pangolin (Postgres)
• Platform V Search (ELK)
• Platform V Corax & Skiper (Kafka)
• Platform V Distributed Database (Yandex DB, Cockroach DB)

Low-code / No-code инструменты:

• LangFlow
• n8n

Условия:

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• офисный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты
• 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
• 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.