Мы ищем старшего full-stack ИИ разработчика, который сможет самостоятельно
проектировать и разрабатывать прикладные GenAI-решения для внутренних бизнес-процессов: от идеи и архитектуры до MVP, промышленного контура и дальнейшего развития продукта.
Сейчас мы развиваем портфель ИИ-агентов для корпоративных задач, связанных сверхнеуровневым анализом инвестиционных возможностей, мониторингом пайплайна проектов и Due Diligence процессом. Нам нужен разработчик, который сможет создавать end-to-end решения по автономизации подобных задач: backend, frontend, интеграции с LLM, RAG, оркестрацию агентов, хранение данных, интерфейсы и перенос в безопасный корпоративный контур.* разрабатывать ИИ-агентов и мультиагентные системы для автоматизации внутренних бизнес-процессов
* проектировать архитектуру AI-решений: взаимодействие агентов, память, RAG, инструменты, интеграции с корпоративными системами и LLM-провайдерами
* оркестрировать сложные сценарии работы агентов: декомпозицию задач, маршрутизацию запросов, взаимодействие между агентами, контроль качества и оценку результатов
* исследовать и внедрять современные подходы к построению AI-систем, экспериментировать с архитектурами агентов, RAG и выбором моделей
* самостоятельно реализовывать необходимые backend-сервисы и frontend-интерфейсы для создания законченных AI-продуктов
* подготавливать решения к промышленной эксплуатации: контейнеризация, безопасность, наблюдаемость, масштабирование и перенос в корпоративный контур
* взаимодействовать с бизнес-заказчиками: уточнять задачу, быстро собирать MVP, получать обратную связь и дорабатывать продукт до состояния, в котором им реально пользуются.* высшее образование
* опыт коммерческой разработки от 5 лет, включая самостоятельную реализацию AI-продуктов (MVP → Production) и уверенный Python Backend
* проектирование архитектуры мультиагентных систем: роли агентов, память, маршрутизация запросов, оркестрация сценариев и контроль качества результатов
* практический опыт создания LLM-приложений с использованием RAG: работа с embeddings, vector search, reranking, парсинг документов (PDF/DOCX/XLSX)
* владение агентными фреймворками (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI), prompt engineering (structured output, function calling) и интеграция различных LLM-провайдеров
* разработка backend-сервисов и API на FastAPI / Django, отличное знание SQL (PostgreSQL), принципов Clean Architecture и SOLID
* самостоятельная разработка frontend-интерфейсов для AI (React или Next.js, TypeScript): чат, загрузка документов, визуализация работы агентов
* подготовка решений к промышленной эксплуатации: Docker, работа с секретами и контролем доступа, деплой в cloud / private cloud / on-premise контуре
* будет плюсом: опыт с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ/Redis), системами очередей (Celery/RQ) и мониторинга (Prometheus/Grafana/ELK)
* техническое лидерство: самостоятельное принятие архитектурных решений, code review, менторинг разработчиков и прямое взаимодействие с бизнес-заказчиками.* офисный формат работы в Москве
* ежегодный пересмотр зарплаты, 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.