AI Engineer (Python)
Описание
Ищем Python-разработчика, который будет участвовать в создании AI-решений для автоматизации внутренних бизнес-процессов. Вам предстоит разрабатывать прикладные сервисы и AI-агентов: от прототипа и проверки гипотезы до работающего решения. Роль подойдёт разработчику с хорошей базой в Python, интересом к AI-инженерии и желанием быстро развиваться в создании современных AI-продуктов.Обязанности разработка backend-сервисы и API на Python создание AI-агентов и AI-пайплайны с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов работа с LLM: промптами, structured output, tool calling, контекстом и памятью участвоватие в создании RAG-систем: загрузке документов, поиске информации и формировании ответов на основе источников интеграция решения с базами данных, внутренними API и внешними сервисами работа с очередями задач, кэшированием, логированием и мониторингом. участие в проектировании веб-приложений: продумывать взаимодействие backend, frontend, баз данных, фоновых задач и внешних сервисов интеграция backend с пользовательскими интерфейсами и при необходимости вносить базовые изменения во frontend написание тестов, исправлять ошибки и улучшать качество существующего кода участие в обсуждении архитектурных и технических решений быстро собирать прототипы, проверять гипотезы и дорабатывать решения по обратной связи пользователей. Требования коммерческий опыт разработки на python (fastapi, django или flask) и уверенное проектирование rest api sql и реляционные бд (postgresql), git, docker; понимание клиент-серверной архитектуры и http-стека (авторизация, аутентификация, обработка ошибок) базовая архитектура приложений: модульность, разделение ответственности, слои приложения, поддерживаемость кода и взаимодействие сервисов синхронная и асинхронная обработка, фоновые задачи, очереди сообщений и брокеры (например, celery с rabbitmq/kafka) практический опыт в ai/llm: разработка агентов и чат-ботов, использование langchain/langgraph, управление контекстом llm, оценка качества и защита данных rag-системы, векторные базы данных, работа с полуструктурированными данными (pdf, таблицы) через pandas/numpy кэширование, логирование и мониторинг (redis, elk/prometheus); базовое знакомство с ci/cd и развёртыванием websocket и потоковая передача ответов от llm; базовое понимание frontend (html/css/js, react/vue/next.js) для интеграции интерфейса с api. использование современных ai-инструментов для ускорения написания кода, тестирования и подготовки документации. Будет плюсом: навыки работы с генеративными AI-моделями. Условия офисный формат работы: г. Москва, Кутузовский пр., 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 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.