Python Developer

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.

Мы в поисках 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.

Обязанности

• 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.

Требования

• Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет.
• Практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги.
• 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.
• 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.
• Уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных.
• Опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift.

Условия

• Комфортный, современный офис м. Кутузовская.
• Возможность выбрать удобный график — офис/гибрид.
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior-позиций).
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
• Льготная ипотека для каждого сотрудника.
• Бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
• Корпоративная пенсионная программа.
• Отсутствие строгого дресс-кода.