Назад
2 дня назад

Python-разработчик AI-агентов (AI Agent Engineer)

Формат работы
onsite
Тип работы
fulltime
Грейд
middle
Страна
Russia
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
Python-разработчик AI-агентов (AI Agent Engineer) (Python/LangGraph/LangChain): Разработка и сопровождение AI-агентов и мультиагентных решений для автоматизации бизнес-процессов с акцентом на RAG, память агентов, оркестрацию и интеграции с корпоративными системами. Focus on создании отказоустойчивых промышленных решений, управлении состоянием и контекстом, безопасном вызове инструментов и оценке качества ответов.

Локация: Москва, офисный режим работы на месте работодателя; офис на Волгоградском проспекте.

Компания

СБЕР развивает корпоративные решения для Центра управления наличным денежным обращением.

Что делать

  • Разрабатывать и сопровождать AI-агентов и мультиагентные сценарии на Python с использованием LangGraph и LangChain.
  • Реализовывать память агентов, управление состоянием, историю диалогов и контекст между сессиями.
  • Создавать RAG-системы и интеграции с корпоративными источниками данных.
  • Настраивать Tool Calling, Structured Outputs, маршрутизацию задач и оркестрацию агентов.
  • Интегрировать решения с REST API, Kafka, базами данных и внешними сервисами.
  • Тестировать, оптимизировать и сопровождать агентов в промышленной среде.

Требования

  • От 1 до 3 лет опыта; коммерческая разработка на Python от 2 лет.
  • Python, FastAPI, asyncio, SQL, Git, Docker и понимание CI/CD.
  • Практический опыт создания AI-агентов на LangGraph, LangChain или аналогичных фреймворках; работа с LLM API, промптами, Tool/Function Calling и Structured Outputs.
  • Опыт разработки мультиагентных систем: распределение ролей, оркестрация, передача задач и управление состоянием; знание MCP и A2A.
  • Опыт реализации краткосрочной и долгосрочной памяти, хранения истории взаимодействий и управления контекстом с PostgreSQL, Redis или аналогами.
  • Опыт построения RAG: чанкинг, эмбеддинги, поиск, реранжирование; работа с Qdrant, pgvector, FAISS или аналогичными векторными хранилищами.
  • Опыт интеграции с REST API и Kafka, понимание обработки ошибок и отказоустойчивости.
  • Навыки тестирования и оценки качества ответов агентов, логирования и мониторинга.
  • Знание методов защиты от Prompt Injection, принципов разграничения доступа и безопасного вызова инструментов.

Хорошо, если есть

  • Опыт работы с Langfuse, LangSmith или другими инструментами трассировки и оценки качества.
  • Знание gRPC, WebSocket и Kubernetes.
  • Опыт построения автоматизированных проверок качества AI-агентов.

Культура и преимущества

  • Современный офисный формат работы, корпоративный спортзал и зоны отдыха.
  • Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия.
  • Система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития.
  • Расширенный ДМС и льготное страхование для семьи.
  • Льготные условия по ипотечному кредиту, подписка Прайм для совместного использования и вознаграждение за рекомендации.
  • Корпоративная пенсионная программа.

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 →