СберСпасибо

Middle Python разработчик AI-агентов

Не указана
  • Москва
  • Полная занятость
  • Полный день
  • От 1 года до 3 лет

Кто мы?

Наша команда реализовывает обслуживание клиентов в автоматизированных каналах для автоматизации обращений в Колл-Центр по программе Лояльности.

Кого мы ищем?

Middle Python разработчика который будет лидировать solo-разработку AI-агентов на банковских фреймворках по программе Лояльности.

Обязанности:

  • Реализовывать логику на Python, с использованием фреймворков (LangChain, LangGraph) для построения агентных систем, настраивать пайплайны взаимодействия с LLM (prompt engineering, tools, RAG);
  • Оптимизировать запросы к LLM;
  • Валидировать качество извлечённых данных и ответов агентов;
  • Работать с LLM: писать и оптимизировать промпты (prompt engineering), управлять взаимодействием с моделью;
  • Интегрировать решений с core-системами банка (REST, Kafka), обеспечивать их взаимодействие;
  • Разрабатывать backend сервисы с асинхронным взаимодействием, интеграций с внутренними и внешними системами;
  • Проектировать архитектуру приложений, пайплайнов обработки пользовательских запросов и мультиагентного взаимодействия (координация, планировщики, роли агентов);
  • Принимать участие в написании инструкций для сопровождения, настраивать подключение к мониторингу и логированию;
  • Поддерживать приложения виртуального ассистента, написанного на python с использованием кастомного банковского графого фреймворка.

Требования:

  • Глубокое знание python: asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest;
  • Опыт работы с облачными технологиями (docker, Docker-Compose, RHEL openshift, istio);
  • Опыт работы с kafka, kubernetes, git;
  • Опыт работы с LLM-фреймворками. Знание принципов работы библиотек LangChain, LangGraph;
  • Понимание паттернов и антипаттернов разработки, SOLID, DDD, архитектурных принципов;
  • Знание принципов построения REST API;
  • Знание синтаксиса yaml;
  • Знание принципов асинхронного программирования и умение применить на практике;
  • Умение проектировать архитектуру решения приложения и обосновывать выбор технологий;
  • Понимание бизнес-задач и умение переводить их в технические решения;
  • Знание и понимание этапов релизного процесса.

Будет плюсом:

  • Опыт проектирования AI-агентов и мультиагентных систем;
  • Практическое использование Kubernetes, podman, BitBucket, jinja2;
  • Использование Jenkins - в качестве пользователя;
  • Общее знание работы Apache Ignite;
  • Знание принципов prompt engineering;
  • Использование LLM в работе и жизни.