Middle Python Developer

SberData отвечает за развитие платформы для работы с данными в Сбере.

У нас свыше 230 Петабайт данных, около сотни продуктов и сервисов для клиентов, включая Супермаркет данных, Дататеку, Лабораторию данных, Графовую платформу и многие другие. Мы создаем собственные сборки платформ в рамках вендорозамещения и активно сотрудничаем со всеми блоками Сбера для решения их бизнес-задач: наши пользователи сделали уже свыше 6500 витрин. SberData внедряет лучшие практики работы с данными, снижает стоимость хранения данных, повышает скорость получения данных, внедряет AI-технологии. Нашими решениями пользуются свыше 30 тыс человек.

Проект: мы строим платформу на основе LLM-агентов и ищем разработчика, который поможет не просто «подключить ChatGPT», а проектировать надёжные агентные системы, отлаживать сложные цепочки и доводить задачи до результата самостоятельно.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

Задачи:

• разрабатывать и настраивать LLM-агентов: мультишаговые цепочки, tool use, управление памятью и состоянием
• строить RAG-пайплайны и подключать векторные БД (Chroma, Qdrant, Weaviate)
• интегрировать агентов с внешними сервисами через REST API
• писать и оптимизировать system prompts, настраивать воркфлоу для автоматизации
• разрабатывать агентов и скиллы
• тестировать качество ответов агентов, участвовать в code review.

Требования:

• уверенное владение Python 3.10+: asyncio, type hints, pydantic, pytest
• практический опыт работы с LLM API — OpenAI, Anthropic, GigaChain / GigaChat или аналогами
• знание LangChain и LangGraph, понимание как строить агентов с инструментами
• опыт построения RAG-систем: чанкинг, эмбеддинги, работа с векторными хранилищами
• умение интегрировать сервисы: FastAPI, REST, OAuth 2.0, Docker
• базовое понимание serverless-архитектуры и очередей сообщений.

Будет плюсом

• знакомство с eval-подходами и LLM-as-a-judge для оценки качества агентов
• опыт с MCP или DSPy
• базовый опыт с дообучением моделей: LoRA, SFT, DPO
• сi/cd (github actions), observability, Kubernetes на базовом уровне.

Условия:

• комфортный современный офис: БЦ Даниловский форт, рядом с М.Тульская, Верхние котлы
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.