Python Backend Engineer (GenAI Data Governance)

Наша NLP команда занимается задачами, связанными с извлечением информации из документов, диалогов, текстов различной природы. Главной задачей для нас является создание готовых продуктов с LLM под капотом, а также создание self-service для бизнеса, где каждый может создать нужный ему сценарий (скилл) в режиме No-code.

• разрабатывать и поддерживать бэкенд сервисов платформы (оценка полноты, читаемости, поиск дублей/противоречий, регресс-тесты, поиск неявных знаний)

• проектировать и реализовывать интеграционные потоки между сервисами: очереди сообщений, оркестрация асинхронных пайплайнов

• строить надёжные пайплайны вызовов LLM-as-judge: очереди, ретраи, кэширование, контроль стоимости и латентности

• работать с Postgres (структура хранения) и Redis (кэш, очереди, rate-limiting)

• участвовать в проектировании API сервисов (REST, документация через Swagger/OpenAPI)

• писать поддерживаемый, тестируемый код, участвовать в код-ревью.

• python (уверенный уровень: асинхронность, типизация, тестирование)

• опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ или аналоги)

• Redis — практический опыт использования

• Postgres — проектирование схем, написание и оптимизация SQL-запросов

• Temporal (или готовность быстро войти в оркестрацию воркфлоу — Celery/Airflow опыт тоже подойдёт как база)

• понимание интеграционной архитектуры.

• **Будет плюсом**

• опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic и т.д.) в проде

• опыт проектирования пайплайнов оценки качества данных/контента

• опыт в высоконагруженных или высоконадёжных интеграционных системах.

• гибридный формат работы

• годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• регулярные митапы и развитое DS-community

• 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 Сбер.