Проект «Автономное управление жизненным циклом устройств самообслуживания»
Комплексная цифровая трансформация процессов управления жизненным циклом устройств самообслуживания (банкоматы, платёжные терминалы, системы управления очередями и др.) с внедрением передовых AI-технологий и интеллектуальной автоматизации. Цель проекта — максимальная автономизация стандартных операций, снижение нагрузки на сотрудников и повышение эффективности обслуживания устройств.
Обязанности
- лидировать в продукте направление системного анализа бизнес-требований при проектировании архитектуры и API (REST) для новых сервисов
- разрабатывать и поддерживать микросервисы на FastAPI и взаимодействовать со смежными командами для интеграции компонентов и ML-моделей в сервисы
- разработывать промпты и сценарии для генеративных моделей
- оптимизировать производительность сервисов на всех уровнях: код (asyncio, threading), хранение данных и запросы (продвинутый SQL, индексы, шардирование), кэширование (Ignite), работа с очередями (Kafka), создание и оптимизация RAG-систем для работы с данными
- участвовать в проектировании тестовых сценариев и создании тестовых датасетов. Контролировать качество реализации, проводить глубокий анализ дефектов, определять их корневые причины.
Требования
- опыт разработки на Python от 2 лет, включая самостоятельное проектирование архитектуры компонентов сервисов на основе бизнес-требований и использование фреймворков для ML
- практический опыт создания высоконагруженных и отказоустойчивых микросервисов на FastAPI, а также продуктов с внедрением ML решений;
- глубокие знания в области асинхронных приложений, продвинутый SQL (оконные функции, оптимизация запросов), опыт с брокерами сообщений (Kafka), Docker, Kubernetes
- хорошее знание алгоритмов и структур данных
- понимание принципов работы генеративных моделей (GPT, GigaChat и др.)
- высокая культура совместной работы используя BitBucket/Jira, бережное отношение к коммитам, знание процессов Agile (Scrum).
Будет плюсом:
- опыт в системном/бизнес-анализе
- знание основ современных LLM, архитектуры AI-агентов и опыт интеграции ML-решений (NLP, LLM) в продукты;
- навыки использования AI-инструментов (GigaChat, DeepSeek, ChatGPT) для анализа, генерации и автоматизации
- практический опыт работы с фреймворками ML/DS: (LangChain/GIgaChain, Scikit-Learn, Pandas и др.).
Условия
- комфортный современный офис на м.Кутузовская
- формат работы офис на время адаптации, далее 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
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
