Опубликовано 3 дня назад

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
СI

Сбер. IT

Москва

Получить оффер

Зарплата vs рынок

Зарплата не указана. Обычно на такой позиции платят 148 000 – 275 000 ₽, медиана 200 000 ₽.

51k200k300k

обычно платят (p25–p75): 148 000 – 275 000 ₽

Когорта Python, Middle · 395 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