grpcpythonkafkafastapillmpytorchdistributed systemslanggraphpostgresqlml system design
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$2.4к$3кмедиана$4к
49 в выборке
На международном рынке: $150к/год ($120к - $208к)
83
Хорошая вакансия
развернуть
Продакшен-разработка в AI, современный стек и понятные льготы делают вакансию привлекательной, но зарплата не указана, а от специалиста ждут широкого сочетания навыков backend, ML и агентных систем.
Кликните для подробной информации
Широкая зона задачЗарплата не указанаСовременный стекAI в продакшенеРазвитие и обучение
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Middle Python разработчик (AI): Разработка и масштабирование production-backend для LLM-агентов и ML-пайплайнов с акцентом на надёжность, производительность и наблюдаемость. Focus on проектировании распределённых агентских систем, интеграции стриминга и баз данных, оценке качества ML-систем и выводе R&D-решений в продакшен.
Локация: Москва, проспект Кутузовский, 32. Формат работы: гибридный, при этом удалённый формат не предусмотрен.
Компания
Сбер развивает систему управления рисками строительных проектов Банка и его дочерних обществ с использованием ИИ-агентов.
Что делать
Проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов.
Развивать архитектуру агентских систем, включая оркестрацию инструментов, память, планирование, guardrails и оценку качества.
Работать с очередями и стримингом, базами данных, кэшем и внешними API.
Проводить технические исследования, прототипировать решения, измерять результаты и масштабировать их в продакшен.
Развивать тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировку и контроль расходов.
Участвовать в код-ревью, дизайн-сессиях и менторстве.
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 в области вероятности, статистики и оптимизации.
Практический опыт работы с ML-системами в продакшене, включая фичи, офлайн- и онлайн-оценку, A/B-тестирование и наблюдаемость качества.
Понимание LLM-агентов, инструментов, памяти, RAG и методов оценки, а также способность критически проверять и внедрять новые подходы.
Готовность отвечать за продуктовые эффекты и развивать инженерную культуру.
Хорошо, если есть
Опыт построения agentic-архитектур, включая планировщики, многошаговые цепочки, инструментализацию и безопасность.
Опыт реализации высокоэффективного инференса LLM-моделей и глубокое понимание kernel для инференса.
Вклад в open-source, публикации или доклады.
Знание домена рисков.
Культура и преимущества
Рабочее место в современном офисе; ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
Более 400 образовательных программ СберУниверситета.
Расширенный ДМС с первого дня для сотрудников и льготная медицинская страховка для близких.
Льготные условия ипотечного кредитования, подписка СберПрайм+ и скидки у компаний-партнёров.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →