ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.
Ждем именно тебя!
Мы - Команда GenAI клиентского опыта B2C - занимаемся созданием AI-агентов и ML-помощников.
Задача команды - разрабатывать решения в интересах внутренних клиентов (автоматическое выявление инсайтов для владельцев продуктов, co-pilot для клиентских менеджеров премиальных каналов) и внешних клиентов (ассистент travel, сценарий "поиска работы" и др.).
Основной тех. стек на проекте: python3.9+, асинхронные библиотеки (aiohttp/asyncio), PostgreSQL (оптимизация запросов, индексы), Kafka/MQ (работа с очередями), Redis, Docker и Kubernetes (оркестрация контейнеров).
Data Science: LLM (GigaChat), langchain / gigachain, langgraph, opensearch. Работа с большими данным (Hadoop, Spark) и Jenkins для CI/CD."
Обязанности
- проектирование архитектуры приложений (агенты, бизнес-логика) и интеграция AI-моделей в сценарии работы конечных систем
- разработка высоконагруженных REST API с использованием асинхронных подходов
- создание и оптимизация ETL-пайплайнов для обработки большого количества данных
- интеграция и работа с очередями сообщений (Kafka, MQ) для обеспечения взаимодействия между сервисами
- совершенствование LLM-пайплайнов (написанных DS) для повышения скорости и надежности работы AI-агентов
- написание unit- и integration-тестов для обеспечения качества кода.
Требования
- опыт в разработке на python3 от 3 лет
- опыт написания асинхронных и многопоточных приложений (aiohttp, asyncio, multiprocessing и др.)
- понимание принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST API, взаимодействие с очередями, СУБД)
- понимание алгоритмов и структур данных (оценка сложности)
- базовые знания CI/CD (Jenkins, Docker, Kubernetes)
Будет плюсом
- опыт проектирования существующих систем/сценариев
- опыт работы с очередями (Kafka, RabbitMQ)
- хорошее знание PostgreSQL (оптимизация запросов, индексы, партиционирование)
- знакомство с инструментами мониторинга (Grafana, Prometheus)
- знание принципов работы AI/ML-моделей и их интеграции в production;
- опыт разработки LLM-решений.
Условия
- гибридный формат работы
- годовой бонус и ежегодный пересмотр
- расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
- корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
- офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
- льготное кредитование в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.