Сбер

Сбер

Python-разработчик (Agent Execution Framework)

Middle–Senior
Гибрид
Москва
Разработка
Бэкенд

О роли

Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Помогаем командам быстро внедрять агентные сценарии в автоматизированные системы и предоставляем надёжную среду исполнения с учётом требований кибербезопасности. Ищем Python-разработчика, который будет развивать backend-сервисы платформы и разрабатывать интерфейсы для подключения LLM, инструментов, баз знаний и RAG-компонентов к среде исполнения агентов. AI-инструменты у нас часть ежедневной разработки, поэтому ждём человека, который умеет проектировать решение целиком и критически проверять то, что предлагает агент, а не просто принимать сгенерированный код.

Чем ты будешь заниматься

  • разрабатывать backend-сервисы платформы на Python и развивать существующие компоненты

  • проектировать и реализовывать API и интеграции с внешними системами и инфраструктурными компонентами

  • разрабатывать интерфейсы и коннекторы для подключения к платформе LLM, инструментов (tools), баз знаний, внешней памяти и RAG-компонентов

  • строить и поддерживать пайплайны оценки качества агентов (evals, LLM-as-a-judge)

  • использовать AI-инструменты для ускорения разработки и валидировать их решения — через ревью, тесты и проверку на соответствие требованиям

  • участвовать в проектировании архитектуры сервисов, ревью кода и разборе инцидентов.

Мы ожидаем, что ты имеешь

  • опыт промышленной разработки на Python от 3 лет

  • сильные навыки system design: умение спроектировать сервис целиком, выбрать паттерны взаимодействия компонентов и обосновать архитектурные trade-off-ы

  • умение декомпозировать крупную задачу на части, годные для постановки агенту, и собирать из них целостное решение

  • практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги

  • умение критически оценивать и валидировать решения, сгенерированные AI-агентами: находить ошибки, проверять корректность и границы применимости

  • опыт разработки веб-сервисов и API на FastAPI, Flask или аналогах, понимание asyncio

  • уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных

  • опыт работы с брокерами сообщений (Kafka или аналоги)

  • опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift

  • понимание принципов наблюдаемости, отказоустойчивости и надёжной эксплуатации сервисов

  • готовность нести ответственность за итоговое качество кода независимо от того, написан он вручную или с помощью агента.

  • **Будет плюсом:**

  • опыт интеграции LLM API и построения агентных или RAG-сценариев

  • опыт работы с векторными хранилищами и базами знаний

  • опыт построения пайплайнов для evals и оценки качества моделей

  • опыт работы с OpenClaw или схожими платформами оркестрации агентных систем

  • опыт работы в финтехе или в защищённом контуре

Работа в Сбере — это

  • мы строим платформу для GenAI-агентов, которая становится частью технологического контура банка

  • роль на стыке классической backend-разработки и AI: ты не только пишешь сервисы, но и проектируешь, как агенты работают в проде

  • AI-инструменты у нас рабочая норма, но ценится инженер, который владеет system design и отвечает за качество решения, а не перекладывает его на агента

  • у нас много нового функционала без тяжёлого legacy, а изменения доводятся до промышленного контура

  • работаем в прозрачных процессах, регулярно улучшаем инженерные практики и поддерживаем атмосферу открытости и взаимопомощи

  • предлагаем гибридный формат работы, комфортный офис рядом с м. Кутузовская, ДМС и корпоративные льготы.

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