Мы — команда, создающая инновационные продукты для автоматизации корпоративного кредитования в банке.
Внедряем AI-агентов, которые берут на себя финансовый анализ клиентов, и разрабатываем решения на базе LLM GigaChat, интегрированные с банковскими системами через API.
Обязанности
- анализировать требования и проектировать технические решения, внедрять современные технологии, инструменты и методы разработки
- разрабатывать новые компоненты на базе API GigaChat в мультиагентной среде
- декомпозировать задачи и расставлять приоритеты с учётом бизнес-целей
- оптимизировать и автоматизировать процессы разработки
- участвовать во всём цикле создания продукта: от идеи до внедрения в продакшн
- продумывать и реализовывать юнит- и e2e-тесты, проводить code review
- следить за трендами и исследованиями в области ИИ, применять инновации на практике, описывать решения, в том числе с помощью ИИ.
Требования
- высшее образование
- опыт в разработке от 6 лет, в т.ч. 3 года на Python
- опыт работы ТимЛидом от 2-х лет (управление, распределение задач, менторство, но с сохранением активной разработки)
- отличные знания основ Python: понимание динамической типизации, декораторов, работы с типами
- уверенные знания о потоках, процессах и асинхронности в Python
- опыт разработки инфраструктуры для LLM: работа с API LLM, понимание принципов промпт-инжиниринга и построения цепочек
- опыт работы с экосистемой LangChain (фреймворки для агентов)
- работа с реляционными базами данных: уверенное знание PostgreSQL (умение писать сложные запросы и оптимизировать их)
- опыт работы с асинхронными фреймворками FastAPI/ Aiohttp
- умение и желание разбираться в чужом коде — готовность поддерживать и развивать существующие решения
- написание юнит-тестов и e2e-тестов, проведение code review.
Будет плюсом:
- опыт работы в банках, телекоме или финтехе (понимание специфики корпоративного кредитования)
- опыт работы с инструментами DevOps: Jenkins, Nexus, OpenShift, Docker.
- знание инструментов наблюдаемости за LLM (LangSmith, LangFuse).
- понимание микросервисной архитектуры и опыт работы с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ).
- опыт работы с векторными базами данных для развития RAG-компонентов.
- опыт использования любых AI-ассистентов в разработке (GitHub Copilot, Cursor, Codeium и др.).
Условия
- офисный или гибридный формат работы: г. Москва, Кутузовский проспект, д. 32, к.1
- ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- более 400 образовательных программ в СберУниверситете для твоего развития
- спортзал и зоны отдыха
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки у партнёров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
