Ищем разработчика, который пишет промышленный код и умеет системно использовать LLM и AI‑агентов в работе: от декомпозиции задач до приёмки результата и построения интерфейсов для управления агентами.
Обязанности
- разработка и развитие backend‑сервисов на Python (REST API, интеграции с внешними сервисами и LLM)
- проектирование и разработка AI‑агентов: цели, планирование, инструменты, оркестрация нескольких агентов
- создание интерфейсов для управления AI‑агентами: дашборды, конфигурация, логирование, отладка
- использование LLM в разработке: генерация кода, рефакторинг, тесты, документация
- декомпозиция задач для моделей и агентов, проверка результата, настройка промптов и пайплайнов
- контроль качества ответов моделей (поиск галлюцинаций, валидация, защитные контуры)
- работа с очередями и событиями через Kafka
- написание автотестов, базовая observability (логирование, метрики).
Требования
- опыт работы с несколькими LLM (OpenAI / Anthropic / Mistral / Qwen / Llama / Gemini и т.п.) и понимание, где какую применять
- понимание базовых концепций: агенты, tools/functions, RAG, параметры генерации, контекстное окно
- умение выявлять галлюцинации и строить проверки (cross‑check, валидация на данных)
- опыт интеграции LLM в backend (API‑вызовы, ретраи, лимиты, логирование промптов/ответов)
- отличное знание Python, стандартные библиотеки, типизации (typing/pydantic)
- опыт разработки промышленных backend‑систем (прод, нагрузка или сложная доменная логика)
- опыт проектирования и разработки REST API (FastAPI / Django / Flask)
- обязательный опыт работы с Kafka (продюсеры, консюмеры, топики, обработка событий)
- понимание асинхронности в Python (asyncio) и её практическое применение
- опыт разработки интерфейсов для внутренних инструментов/админок/дашбордов
- базовое понимание UI/UX: понятные сценарии, визуализация состояния агентов и ошибок
- опыт с одним из современных фронтенд‑стеков (React / Vue / др.) или уверенный HTML/CSS/JS и готовность работать с выбранным фреймворком.
Будет плюсом:
- опыт работы с OpenClaw и/или Ouroboros (многоагентные пайплайны, оркестрация)
- собственные проекты с LLM/агентами, участие в open source.
Условия
- комфортный современный офис на м. Кутузовская
- формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид (2–3 дня в неделю в офисе)
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
- 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
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.