Опубликовано 13 августа 2026 г.

Senior Python разработчик в Сбер. IT Москва

Building iconв офис
Person iconmiddle
Money bag iconне указана

Сопроводительное письмо под эту вакансию

Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.

Мы — амбициозная команда специалистов, которая ставит перед собой амбициозную задачу по разработке и внедрению ИИ-агента для управления технологическими рисками Банка. Наше решение помогает быстро выявлять, оценивать и минимизировать последствия технологических рисков. В нашей команде ты сможешь быть вкладом в создание и развитие продукта с 0 и работать с передовыми технологиями, свободные коммуникации и быстрые решения без долгих согласований.

Ищем опытного Python-инженера, который любит ML, понимает его силу и ограничения, и хочет делать «настоящий» production-backend: надёжный, масштабируемый, с чёткой инженерной культурой.

Стек технологий: Python 3.12+, FastAPI, gRPC/HTTP, Kafka, PostgreSQL, PyTorch/Lightning, инструменты для LLM-оркестрации, LangGraph, Grafana/OpenTelemetry, OpenShift, Jenkins.

Обязанности

  • проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability)
  • выстраивать и развивать архитектуру агентских систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества)
  • внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентских систем
  • работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API
  • проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод
  • развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы
  • влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство.

Требования

  • от 4 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность
  • опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов
  • уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками.
  • практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества
  • навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата
  • готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код.

Будет плюсом:

  • опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многoшаговые цепочки, инструментализация, безопасность).
  • опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernel для инференса
  • вклад в open-source или публикации/доклады
  • знание домена рисков.

Условия

  • рабочее место в современном офисе по адресу г. Москва, проспект Кутузовский, 32
  • режим работы: гибрид, удаленного формата нет
  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • расширенный ДМС с первого дня работы для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Эту вакансию мы нашли в HH.ru
Сбер. IT

Сбер. IT

Москва

Получить оффер

Зарплата vs рынок

Зарплата не указана. Обычно на такой позиции платят 150 000 – 300 000 ₽, медиана 200 000 ₽.

48k200k350k

обычно платят (p25–p75): 150 000 – 300 000 ₽

Когорта Python, Middle · 269 вакансий за 90 дней

Зарплаты Python →

Похожие вакансии

Это единственная вакансия по вашему фильтру

Не то, что искал?

вакансии джуниор
как откликнуться на вакансию
примеры вакансий junior
вакансии по Python
стажировки по Python
Автоотклики