Python Developer

Описание вакансии

Мы — команда Устройств Самообслуживания. Создаем технологические решения для самой большой в Европе сети банкоматов и смежных устройств: платежных терминалов, депозитарных машин, электронных кассиров, систем управления очередью, рекламных панелей, экопадов, постаматов и других.

Наша команда развивает AI-инструменты в рамках автономизации процессов. Ключевая задача — создание и внедрение обновленного процесса непрерывного устранения уязвимостей и оперативной доставки обновлений до устройств самообслуживания.

Мы ищем Python-разработчика, который будет создавать и внедрять AI-агентов (включая прототипирование, тестирование и развитие) для автоматизации процесса устранения уязвимостей и доставки обновлений.

Обязанности

разработка и внедрение инструментов с применением GenAI для анализа и устранения уязвимостей в операционной системе устройств самообслуживания:

· анализ/мониторинг/обнаружение уязвимостей

· первичная оценка и приоритизация уязвимостей (включая определение последовательности для тиража)

· первичная оценка применимости компенсирующих мер для минимизации рисков

· анализ и подготовка тестов

· контроль сборки/развертывания после применения изменений

· автоматизированное документирование и комплаенс.

Требования

опыт разработки на Python от 5 лет, включая самостоятельное проектирование архитектуры приложений и компонентов
глубокое понимание микросервисной архитектуры, практический опыт создания высоконагруженных и отказоустойчивых микросервисов с использованием web-фреймворков (FastAPI, aiohttp, Flask или аналогичных)
знание и практический опыт работы с Docker, Kubernetes, OpenShift
уверенное владение Unix-системами
хорошее знание алгоритмов и структур данных
понимание принципов работы генеративных моделей (GPT, GigaChat и др.)
навыки написания unit-тестов и функционального тестирования
высокая культура совместной работы: Bitbucket, Jira, Git; бережное отношение к коммитам.

Будет преимуществом:

знание основ современных LLM, архитектуры AI-агентов и опыт интеграции ML-решений (NLP, LLM, RAG)
практический опыт работы с ML/DS-фреймворками: LangChain, Scikit-Learn, Pandas и др.
опыт работы с embeddings-моделями (miniBERT, QWEN и аналоги)
опыт работы с HashiCorp Vault
знание систем наблюдаемости (ELK, Prometheus, Grafana)
опыт работы с брокерами сообщений (Kafka)
понимание и опыт работы по методологии SDD
опыт в системном/бизнес-анализе.

Условия

комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
формат работы офис на время адаптации, далее гибрид
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.