Python/ML-разработчик (LLM & RAG)

Мы создаём экосистему решений для стратегической и продуктовой аналитики внутри Блока Т.

Первое направление – создание собственного datalake с набором данных (событий) о взаимодействии пользователей с фронтальными поверхностями продуктов и инструментов Блока Т. На первом этапе нам предстоит организовать и универсализировать потоки данных продуктовой аналитики (в т.ч. от продуктов/ инструментов, не имеющих UI) для последующей визуализации в BI. На последующих этапах – построить удобный и понятный инструмент, позволяющий прозрачно и оперативно получать агрегированные данные о состоянии, востребованности портфеля продуктов Блока Т и принимать управленческие решения, основанные на данных. Dream – научить AI-агента помогать анализировать накопленные данные и предлагать решения с учетом лучших мировых практик.

Второе направление — продукт на базе Generative AI, который помогает руководителям и продуктовым командам получать доступ к глобальной технологической экспертизе и превращать её в инсайты для разработки конкурентных продуктов и стратегических инициатив. Продукт будет консолидировать самые актуальные данные о технологиях из закрытых и открытых источников, формируя динамическую базу знаний и карту технологических материалов. Мы строим мощный инструмент гибкого поиска и анализа, который позволяет находить важные инсайты и при этом сохраняет ссылки на достоверные первоисточники. Сейчас мы завершили PoC и подтвердили ценность подхода. В ближайшие месяцы нас ждёт создание MVP и интеграция с корпоративными системами, чтобы далее выводить решение в промышленную эксплуатацию для тысяч пользователей.

Мы ищем разработчика, которому интересно работать на стыке data governance, backend, ML и AI, экспериментировать с современными технологиями и превращать прототипы в реальные продукты.

У тебя будет возможность:

· влиять на архитектуру и технологический стек;

· работать с самыми современными инструментами;

· решать задачи на передовом крае индустрии, где готовых решений ещё нет;

· создавать ИТ-решения, где пользователями будут в т.ч. руководители Блока Т.

Если тебе интересно создавать AI-сервисы, которыми будут пользоваться тысячи людей для принятия стратегических решений — этот проект именно для тебя.

Задачи:

• организация хранения данных
• разработка backend-сервисов продукта на Python
• встраивание и оптимизация пайплайнов RAG/ GraphRAG (LangChain + LangGraph)
• интеграция сервиса с DMS и другими внутренними источниками данных
• работа с векторными индексами и оптимизация поиска
• развитие графа знаний на базе GraphRAG: извлечение сущностей, построение связей
• генерация ответов с цитированием источников
• тестирование, внедрение метрик качества, поддержка CI/CD
• участие в разработке архитектуры решения
• разработка решений для сбора и визуализации продуктовых метрик.

Требования:

• опыт построения аналитических UI или BI-систем
• уверенное владение Python 3.x (asyncio, typing, dataclasses, pydantic)
• опыт разработки backend-сервисов (FastAPI, Flask или аналог)
• опыт работы с LLM (OpenAI, GigaChat, LLaMA, Qwen и др.)
• знание фреймворков для построения агентов: LangChain, LangGraph
• опыт построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG)
• опыт работы с векторными БД (например, Chroma, FAISS, PGVector или аналоги)
• опыт работы с GraphRAG (например, FastGraph или аналогичных решений для построения графа знаний)
• опыт развёртывания инференса LLM (локально или в облаке)
• знание основ NLP: токенизация, векторизация текста, семантический поиск, классификация
• опыт работы с Linux/Docker, базовые знания CI/CD.

Будет плюсом:

• опыт работы с Google Analytics, Яндекс.Метрика
• опыт построения системы метрик продукта и проведения А/В тестов
• опыт в решении задач ML-инженера (обучение моделей, оптимизация пайплайнов, внедрение моделей в промышленную эксплуатацию)
• опыт работы с очередями и брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ)
• опыт программирования на Java
• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовую премию
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративную пенсионную программу
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.