Вакансия - Senior Python Backend Engineer (AI Агенты),

Специальность: Senior Python Backend Engineer (AI Агенты)

Режим работы: Полная занятость

Регион: Москва МО

Дополнительная информация: г Москва

Специальность: Senior Python Backend Engineer (AI Агенты)

Тип занятости: Полная занятость

График работы: Полный рабочий день

Профобласть: Информационные технологии, телекоммуникации, связь

Чем мы занимаемся: Мы строим агентные решения на базе LLM для высоконагруженных сервисов оценки нефинансовых рисков. Ищем опытного Python-инженера, который любит ML, понимает его ограничений и силу, и хочет делать «настоящий» продакшен-бэкенд: надёжный, масштабируемый, с чёткой инженерной культурой. Вам предстоит внедрять современные подходы ML System Design, проектировать и эволюционировать агентные системы, которые реально приносят бизнес-ценность. Если вам близок дух Bell Labs/Xerox PARC в их лучшие годы — исследовать, проверять гипотезы и доводить до прома — вам к нам. Обязанности Чем вы будете заниматься:п Проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability). встраивать и развивать архитектуру агентных систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества). внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентных систем. Работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API. У нас есть все. проводить технические исследования (R D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод. развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы. Влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство. Технологический ландшафт (примерно) Python 3.11+, FastAPI, Dishka, gRPC/HTTP, Kafka, PostgreSQL/PgVector; Triton/vLLM/SgLang/ONNX, PyTorch/Lightning, инструменты для LLM-оркестрации, LangGraph, CrewAI, mem0, NeMo Guardrails. Требования Подходит вам, если у вас есть 4–8+ лет промышленной backend-разработки на Python (или близком стеке) с акцентом на надёжность и производительность. опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов. уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками. практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества. навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата. готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код. Будет плюсом опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многoшаговые цепочки, инструментализация, безопасность). опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernelов для инференса. вклад в open-source или публикации/доклады. Условия Почему с нами интересно реальные масштаб и влияние: мы создаем новую парадигму управления нефинансовыми рисками, автономно, без людей, мгновенно и надежно. свобода экспериментов с ответственностью: быстрые прототипы → измерения → продуктив — без бесконечных «вечных» исследований. минимум лишней бюрократии: мы знаем её слабые места и выстраиваем процессы так, чтобы вы этого почти не чувствовали (фаст-трек согласований, понятные правила деплоя и доступа). сильная команда: дизайн-сессии, ревью, обмен знаниями; можно расти в Staff/Tech Lead или углубляться в системный/ML-дизайн комфортный офис по адресу Кутузовский проспект, 32 формат работы - гибрид уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции программа адаптации и помощь руководителя на старте ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии 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 корпоративная пенсионная программа корпоративные мероприятия.

Размещение: 2025-12-30

Источник: Вакансия интернет ресурса