СберAI-agents developer (Pyhton)
Москва
Команда маркетинга развивает backend AI‑ассистента банка: оркестрация диалогов на LangGraph, RAG-пайплайны и интеграции с внешними сервисами. Роль важна для автоматизации внутренних процессов и работы публичных диалоговых интерфейсов с миллионами пользователей.
ГрейдJunior
Стек
PythonFastAPIPostgreSQLKafkaLangGraphRAGPydanticasyncioRESTSSEpytestmypyruffGit
Задачи
- •разработка и поддержка узлов оркестрации на LangGraph, работа с состоянием и переходами
- •проектирование и правка промптов и Pydantic‑схем для структурированного вывода
- •реализация скиллов и tools: интеграция с внешними HTTP API и валидация результатов по JSON Schema
- •разработка REST- и SSE-эндпоинтов для инициирования диалогов и стриминга ответов
- •участие в подключении внешних систем и развитии RAG-пайплайна (эмбеддинги, поиск, реранкинг)
- •покрытие кода тестами и участие в код-ревью
Обязательно
- •уверенное владение Python 3.10+ и ООП
- •практический опыт async/await / asyncio
- •знакомство с FastAPI и/или aiohttp, понимание REST API
- •понимание работы LLM через API: промпты, структурированный вывод, function/tool calling на уровне экспериментов
- •знание SQL и базовый опыт с PostgreSQL (запросы, простые схемы, транзакции)
- •использование Pydantic или аналогов и внимание к строгой типизации
- •готовность писать тесты (pytest), пользоваться Git и следовать CI/CD и код-ревью стандартам
Будет плюсом
- •стажировки или коммерческий опыт на Python (3–6 месяцев и более)
- •пет-проекты с LLM, RAG или агентами на LangChain/LangGraph
- •понимание RAG: эмбеддинги, векторный поиск, pgvector
- •знакомство с Kafka, OpenSearch или системами наблюдаемости
- •базовые навыки Docker и Linux
- •опыт работы с кодинговыми агентами и генеративными моделями
