Сбер

Сбер

Python Developer (AI-агенты и LegalTech)

Middle–Senior
Гибрид
Москва
Разработка
Бэкенд

О роли

Команда юридических ИИ-систем и автоматизации правового анализа Основной стек: Python 3.10+, FastAPI, LangChain / LangGraph, OpenSearch, Redis, Kafka

Чем ты будешь заниматься

  • разработка и поддержка промышленных пайплайнов вокруг больших языковых моделей (LLM) — интеграция агентов, RAG-модулей, кэширования и асинхронных очередей

  • реализация многоагентных систем на базе LangGraph / LangChain — orchestration, routing, memory-модули, логика принятия решений

  • интеграция LLM API (GigaChat, OpenAI, Gemini, Qwen) и разработка внутренних сервисов общения между агентами

  • подключение векторных и поисковых движков (OpenSearch, Qdrant) для семантического поиска в юридических документах

  • разработка внутренних REST/gRPC-API для взаимодействия с фронтом, хранилищем и внешними LegalTech-системами

  • настройка пайплайнов логирования, трейсинга и мониторинга (Prometheus, Grafana, Loki)

  • совместная работа с Data Science-командой — внедрение моделей, дообучение и эксперименты в продакшне.

Мы ожидаем, что ты имеешь

Будет плюсом:

  • опыт коммерческой разработки на Python 3+ от 3 лет

  • глубокое понимание асинхронного программирования, многопоточности и очередей сообщений

  • опыт построения микросервисной архитектуры и REST/gRPC-API

  • навыки работы с векторными базами данных или поисковыми движками

  • базовое понимание принципов работы LLM, RAG, агентов и промтинг-пайплайнов

  • опыт с GraphRAG / LangGraph

  • знание DevOps-практик (CI/CD, контейнеризация, мониторинг)

  • опыт интеграции с LegalTech-системами, ML-API или хранилищами нормативных актов

  • навыки работы с генеративными AI-моделями

  • опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом

  • опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

Работа в Сбере — это

  • офисный формат работы, после испытательного гибрид обсуждаем

  • ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и 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

  • 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.

Запрос рекомендации

Загрузите резюме под эту вакансию, заполните контакты и отправьте запрос сотруднику компании.

Компания

Сбер

Формат

Гибрид

Локация

Москва

Грейд

Middle–Senior

Направление

Бэкенд

Открыть источник вакансии