Вайти
на главную
sber•2 дн. назадСвежая вакансияОпубликована 2 дня назад на sber. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.Прямой откликПриоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию

Python-разработчик AI-агентов

В офисе МоскваДМСГодовая премияПересмотр зарплатыКорпоративный спортзал

Навыки и технологии

GitLab CI/CDPythonGitDockerRedisPostgreSQLKubernetesMySQL

Ключевая задача

Разработка и сопровождение AI-агентов и мультиагентных решений на Python для автоматизации бизнес-процессов Центра Управления Наличным Денежным Обращением.

Описание вакансии

Обязанности

  • разрабатывать AI-агентов и мультиагентные сценарии на Python (LangGraph, LangChain)
  • реализовывать память агентов, управление состоянием, историей диалогов и контекстом между сессиями
  • создавать RAG-системы и интеграции с корпоративными источниками данных
  • настраивать Tool Calling, Structured Outputs, маршрутизацию задач и оркестрацию агентов
  • интегрировать решения с REST API, Kafka, базами данных и внешними сервисами
  • тестировать, оптимизировать и сопровождать агентов в промышленной среде.

Требования

  • Python: коммерческая разработка от 2 лет; FastAPI, asyncio, SQL, Git, Docker; понимание CI/CD
  • практический опыт разработки AI-агентов на LangGraph/LangChain или аналогичных фреймворках; работа с LLM API, промптами, Tool/Function Calling и Structured Outputs
  • опыт создания мультиагентных систем: распределение ролей, оркестрация, передача задач и управление состоянием; знание MCP и A2A
  • опыт реализации краткосрочной и долгосрочной памяти, хранения истории взаимодействий и управления контекстом (PostgreSQL, Redis или аналоги)
  • опыт построения RAG: чанкинг, эмбеддинги, поиск, реранжирование; работа с векторными хранилищами (Qdrant, pgvector, FAISS или аналоги)
  • опыт интеграции с REST API и Kafka, понимание обработки ошибок и отказоустойчивости
  • навыки тестирования и оценки качества ответов агентов, логирования и мониторинга
  • знание методов защиты от Prompt Injection, принципов разграничения доступа и безопасного вызова инструментов

БУДЕТ ПЛЮСОМ

  • Langfuse, LangSmith или другие инструменты трассировки и оценки качества
  • gRPC, WebSocket, Kubernetes
  • опыт построения автоматизированных проверок качества AI-агентов.

Условия

  • комфортный современный офис (Волгоградский пр.) офисный режим работы
  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • уникальную систему обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
  • расширенный ДМС и 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
  • корпоративную пенсионную программу