Senior AI developer (Python)

Мы в поиске опытного AI разработчика для участия в проектировании и реализации единой корпоративной агентной платформы.

Платформа должна предоставлять пользователю единую точку взаимодействия с различными информационными системами и бизнес-процессами. Главный агент должен понимать намерение пользователя, использовать контекст диалога, планировать выполнение задачи, привлекать специализированных агентов и инструменты, объединять результаты и при необходимости запрашивать подтверждение пользователя.

Обязанности

Будущему коллеге предстоит не только заниматься LLM, но и построить полноценную программную платформу вокруг них:

• главный агент-оркестратор;

• специализированные агенты;

• реестр инструментов;

• управление контекстом и состоянием;

• межагентное взаимодействие;

• интеграция с корпоративными системами;

• безопасность;

• наблюдаемость;

• тестирование качества;

• отказоустойчивость.

Роль предполагает hands-on участие.

Требования

Опыт :

• От 3 лет коммерческой backend-разработки.

• Опыт технического проектирования распределённых систем.

• Практический опыт работы с LLM и агентными системами.

• Желателен хотя бы один агентный или LLM-продукт, доведённый до пилотной либо промышленной эксплуатации.

• Опыт технического лидерства или владения архитектурой крупного модуля.

• Умение работать в условиях неполных требований и постепенно формировать целевую архитектуру.

• Способность общаться как с разработчиками, так и с владельцами бизнес-процессов.

Проектирование:

• Практический опыт разработки LLM-агентов и agentic workflows.

• Понимание различий между агентом, инструментом, workflow, multi-agent системой и обычным чат-ботом.

• Опыт реализации supervisor/orchestrator-архитектуры.

• Планирование и декомпозиция сложных пользовательских задач.

• Выбор специализированного агента или инструмента.

• Реализация взаимодействия между агентами.

• Параллельное выполнение независимых задач.

• Управление состоянием долгоживущих сценариев.

• Работа с краткосрочной и долгосрочной памятью.

• Контроль циклов, timeout, retry и fallback.

• Разрешение конфликтующих результатов нескольких агентов.

• Human-in-the-loop и запрос подтверждения перед критичными действиями.

• Защита от бесконтрольного поведения и необоснованных действий агентов.

Межагентское взаимодействие:

• типизированные сообщения между агентами;

• контракты задач и результатов;

• делегирование задач;

• общий и изолированный контекст агентов;

• очереди и приоритеты задач;

• синхронное и асинхронное взаимодействие;

• передачу управления между агентами;

• трассировку цепочки выполнения;

• предотвращение зацикливания;

• повторное выполнение и идемпотентность;

• обработку частичной недоступности агентов и инструментов

Python + Backend:

• Сильное знание Python.

• Async/await и конкурентное выполнение.

• FastAPI, Pydantic, pytest.

• Проектирование API и типизированных контрактов.

• Модульная и гексагональная архитектура.

• Интеграция нового функционала в существующие системы.

• REST, gRPC, WebSocket или Server-Sent Events.

• Очереди сообщений и фоновые задачи.

• Работа с долгоживущими и асинхронными процессами.

• Понимание микросервисной архитектуры и модульных монолитов.

• Умение проектировать систему без жёсткой зависимости от конкретной LLM или фреймворка.

Условия

• комфортный современный офис: Москва, ул. Вавилова 19


• офисный формат работы на период испытательного срока, после ИС - возможен гибрид


• ежегодный пересмотр зарплаты, структура дохода: оклад + годовая премия


• корпоративный спортзал и зоны отдыха


• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития


• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)


• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа


• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ


• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких


• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.