Разработчик AI-агентов (Python)

Мы активно внедряем AI-агентов в наши бизнес-процессы. Основной бэкенд и интеграции у нас на Java, а AI-слой изолирован и полностью на Python. Platform-команда обеспечивает надежную инфраструктуру и низкоуровневую оптимизацию. Нам нужен Разработчик AI-агентов, который станет архитектором этого направления. Ваша задача — проектировать архитектуру агентов (оркестраторы, память, вызовы инструментов), выстраивать процессы оценки их качества (Evaluation) и превращать экспериментальные прототипы (написанные руками или с помощью AI-ассистентов) в отказоустойчивые продакшн-сервисы.

• проектировать архитектуру AI-агентов: оркестрацию, planners, reasoning-циклы, работу с памятью и контекстом

• разрабатывать RAG-пайплайны, Tool Calling и интеграции с внутренними API и внешними сервисами

• переводить AI-прототипы в production: внедрять обработку ошибок, ретраи, таймауты, кеширование, логирование и метрики

• развивать подходы к тестированию и оценке качества агентов: тестовые датасеты, автоматические проверки, LLM-as-a-Judge

• проводить code review и помогать команде применять лучшие практики Python- и LLM-разработки.

Будет плюсом:

• разработки на Python: чистый, типизированный и поддерживаемый код, уверенная работа с asyncio

• работы с LLM и агентными фреймворками: OpenAI, Anthropic, локальные модели, LangGraph, LlamaIndex, AutoGen или аналоги

• построения RAG-систем: эмбеддинги, чанкинг, retrieval-пайплайны и векторные БД — pgvector, Qdrant, Weaviate, Milvus

• работы со структурированными ответами LLM: Pydantic, JSON-схемы, валидация и проектирование Tool Calling

• Backend-разработки: FastAPI, PostgreSQL, REST/gRPC, streaming или WebSocket-сценарии

• тестирования Python-сервисов с помощью pytest, включая моки LLM и внешних API

• cистемного и продуктового мышления: умеешь учитывать надежность, edge-cases, нагрузку и реальную бизнес-ценность AI-решения

• опыт интеграции AI-сервисов в enterprise-архитектуру и работы с Kafka, RabbitMQ или другими очередями

• знание LLM Ops-инструментов: Langfuse, Arize или аналогов для трейсинга, мониторинга и оценки качества

• опыт fine-tuning, подготовки датасетов и оптимизации системных промптов

• навык проведения code review и менторства: умеешь конструктивно подсвечивать риски и помогать коллегам развиваться.

• комфортный современный офис рядом м. Кутузовская

• гибридный формат работы

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• система обучения для профессионального и карьерного развития

• расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи

• программа ипотеки для сотрудников

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.