СберPython/AI Engineer (GenAI)
Москва
Работа в команде, строящей мультиагентную систему анализа макроэкономики и финансов. Вы будете развивать прикладный слой: агенты, RAG‑пайплайны, backend‑сервисы и интеграции с внутренними данными банка для безопасного и масштабируемого использования LLM в продакшне
ГрейдMiddle/Senior
Опытот 3 лет
Стек
PythonFastAPIPostgreSQLKubernetesRedisKafkaDockerCI/CDLangChainLangGraphLlamaIndexCrewAIPyTorchTensorFlowPandasPolarsOpenSearchClickHouse
Задачи
- •Разработка и поддержка backend‑сервисов на Python (FastAPI/Django/Flask)
- •Реализация и поддержка RAG‑пайплайнов: ингестия, препроцессинг, чанкинг, эмбеддинги и гибридный поиск
- •Разработка AI‑агентов: системные промпты, инструменты, tool‑calling и guardrails
- •Интеграция LLM с внутренними системами и коннекторами к БД и внешним API
- •Проектирование и выполнение ETL‑процессов для финансовых данных
- •Сборка, развёртывание и настройка в Docker/Kubernetes и CI/CD
Обязательно
- •3+ лет коммерческой разработки на Python с продакшн‑деплоем
- •Опыт реализации AI/LLM решений (RAG, агенты) — минимум 1 проект в продакшне
- •Уверенное владение FastAPI или Django или Flask
- •Знание SQL/NoSQL и опыт работы с PostgreSQL, Redis и/или Kafka
- •Практический опыт Docker, Kubernetes и CI/CD
- •Опыт обработки данных и ETL, работа с Pandas или Polars
- •Продвинутый Python: async, type hints и production‑grade код
Будет плюсом
- •Опыт работы с PyTorch или TensorFlow
- •Опыт fine‑tuning (LoRA, QLoRA)
- •Опыт работы с LangChain, LangGraph, LlamaIndex или CrewAI
- •Знание MCP (Model Context Protocol)
- •Опыт оценки качества LLM (golden datasets, LLM‑as‑judge, DeepEval/Ragas)
- •Опыт парсинга финансовых документов, OCR и Table Transformers
- •Опыт работы с OpenSearch или ClickHouse
