Junior AI Agents Developer (Python) в ПАО Сбербанк Москва

Junior-разработчик AI-агентов в Департамент маркетинга Сбера. Под руководством ментора создавать агентные системы на LangGraph для внутренних продуктов и клиентских диалоговых ассистентов на базе LLM.

Задачи:

• Под руководством ментора разрабатывать и поддерживать оркестрацию агентов на LangGraph: реализовывать узлы графа, работать с состоянием и условными переходами
• Писать и улучшать скиллы и инструменты (tools) для агента: интеграция с внешними HTTP API, валидация результатов по JSON Schema, простые ReAct-подграфы
• Работать с LLM: писать и править промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, экспериментировать с параметрами моделей и function/tool calling
• Разрабатывать HTTP-контур: REST- и SSE-эндпоинты (инициация диалогов, стриминг ответов, управление историей) под руководством старших коллег
• Участвовать в подключении внешних систем: HTTP API, Kafka, поисковые движки; помогать в развитии RAG-пайплайна (эмбеддинги, поиск, реранкинг)
• Покрывать код тестами: unit- и интеграционные тесты (pytest, моки LLM и внешних сервисов); соблюдать стандарты качества — строгая типизация mypy, линтинг ruff, код-ревью
• Участвовать в код-ревью (сначала как автор, затем как ревьюер), учиться архитектуре агентских систем и банковским требованиям к безопасности
• Версионировать и проверять промпты: сравнение поведенческих сценариев, проверка на реальных моделях

Требования:

• Уверенное владение Python (3.10+): ООП, структуры данных, базовые алгоритмы; чистый и читаемый код
• Практический опыт async/await / asyncio (коммерческий, стажировка или серьёзный пет-проект)
• Знакомство с FastAPI и/или aiohttp на уровне pet-проектов или коммерческого опыта до 1–2 лет; понимание основ REST API
• Понимание работы LLM через API (GigaChat, ChatGPT и аналоги): промпты, структурированный вывод, function/tool calling — хотя бы на уровне собственных экспериментов
• Знакомство с LangChain/LangGraph или другими оркестраторами агентов либо готовность быстро освоить их при сильной инженерной базе
• Знание SQL и базовый опыт работы с PostgreSQL (запросы, простые схемы, транзакции)
• Использование Pydantic (или аналогичных инструментов валидации) и понимание ценности строгой типизации
• Готовность писать тесты (pytest), пользоваться Git, следовать стандартам код-ревью и CI/CD
• Высокая обучаемость, интерес к LLM-технологиям и желание расти в AI-инженерии
• Начала высшего образования достаточно; рассматриваем студентов старших курсов и выпускников

Условия:

• Гибридный формат работы (2-3 дня в офисе), офис в Москве на Кутузовском проспекте, 32
• Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте
• 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

Навыки:

• Python
• asyncio
• FastAPI
• aiohttp
• REST API
• LLM
• GigaChat
• ChatGPT
• LangChain
• LangGraph
• RAG
• Pydantic
• SQL
• PostgreSQL
• pytest
• mypy
• ruff
• Git
• CI/CD
• Kafka
• OpenSearch
• Docker
• Linux
• Grafana
• Prometheus
• OpenTelemetry
• pgvector
• GigaCode CLI