Мы команда Фабрики смарт-контрактов управления технологий блокчейн.
Разрабатываем инновационные решения в области блокчейн-технологий и смарт-контрактов. Нам предстоит создать эффективную систему кодогенерации для языка программирования смарт-контрактов (Contract Script).
Ключевой вызов проекта — обеспечить не только синтаксическую корректность генерируемого кода, но и его семантическую безопасность и соответствие бизнес-спецификациям.
Обязанности
- создание и настройка LLM-пайплайнов для генерации кода на новом языке смарт-контрактов
- реализация механик RAG для работы с документацией языка, примерами кода и паттернами проектирования
- настройка агентных систем на базе фреймворков (LangChain, LangGraph) для декомпозиции требований в исполняемый код
- обеспечение качества и безопасности генерируемого кода
- разработка системы валидации кода: компиляция, статический анализ, проверка на уязвимости
- реализация BDD тестирования для обнаружения edge cases
- эсперименты с различными архитектурами моделей и техниками промптинга (CoT, ReAct, Few-shot)
- оптимизация качества генерации (целевой показатель смарт-контракт не требует доработок в > 90% случаев)
- участие в исследовательских проектах и публикация результатов
- инженерная интеграция
- разработка API-фабрик для взаимодействия с системой кодогенерации (FastAPI, gRPC)
- интеграция с CI/CD пайплайнами и инструментами разработки (IDE-плагины, LSP)
- развертывание и эксплуатация моделей в инфраструктуре (Docker, Kubernetes).
Требования
- опыт работы с ML/AI стеком — от 3 лет коммерческого опыта в разработке систем на базе машинного обучения
- Python на продвинутом уровне — глубокое владение языком, опыт работы с метаклассами, AST, библиотеками для статического анализа (antlr, ast-grep, tree-sitter)
- опыт с LLM и агентными системами — практическая работа с коммерческими или открытыми LLM-моделями
- фреймворки для LLM — опыт работы с LangChain, LangGraph или аналогичными инструментами для построения RAG-пайплайнов и многоагентных систем
- векторные базы данных — опыт работы с векторными БД для семантического поиска
- инструменты и инфраструктура — Docker, Kubernetes, опыт развертывания моделей через vLLM или Ollama
- инженерия кода — опыт разработки REST/GraphQL API, работа с базами данных (SQL/NoSQL), CI/CD практики.
Будет плюсом
- опыт в области компиляторов и транспайлеров — написание компиляторов, транспайлеров, работа с промежуточным представлением (IR)
- знание блокчейн-экосистемы — понимание принципов работы смарт-контрактов, особенностей виртуальных машин (EVM, Move VM)
- опыт со статическими анализаторами — практика с инструментами типа Semgrep, Slither, Foundry, Ruff, mypy
- опыт формальной верификации кода, работа с property-based тестированием (Hypothesis)
- опыт работы с кодогенерацией — участие в проектах по генерации кода, код-ассистенту, автоматической генерации тестов
- научная деятельность — наличие публикаций или выступлений на профильных конференциях по AI/ML.
Условия
- крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка
- дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
- возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис
- комфортный современный офис: Москва, пр. Кутузовский 32к1
- 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
- ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
