Python-разработчик (Agent Execution Framework)

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.

• 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.

Будет плюсом:

• 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.

• 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.

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• 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 рекомендацию друзей в команду Сбера.