Мы развиваем AEF (Agent Execution Framework) — платформу для разработки, исполнения и сопровождения GenAI-агентов в контуре банка. Помогаем командам быстро внедрять агентные сценарии в автоматизированные системы и предоставляем надёжную среду исполнения с учётом требований кибербезопасности. Ищем Python-разработчика, который будет развивать backend-сервисы платформы и разрабатывать интерфейсы для подключения LLM, инструментов, баз знаний и RAG-компонентов к среде исполнения агентов. AI-инструменты у нас часть ежедневной разработки, поэтому ждём человека, который умеет проектировать решение целиком и критически проверять то, что предлагает агент, а не просто принимать сгенерированный код.
Чем предстоит заниматься:
- разрабатывать backend-сервисы платформы на Python и развивать существующие компоненты
- проектировать и реализовывать API и интеграции с внешними системами и инфраструктурными компонентами
- разрабатывать интерфейсы и коннекторы для подключения к платформе LLM, инструментов (tools), баз знаний, внешней памяти и RAG-компонентов
- строить и поддерживать пайплайны оценки качества агентов (evals, LLM-as-a-judge)
- использовать AI-инструменты для ускорения разработки и валидировать их решения — через ревью, тесты и проверку на соответствие требованиям
- участвовать в проектировании архитектуры сервисов, ревью кода и разборе инцидентов.
Мы ожидаем:
- опыт промышленной разработки на Python от 3 лет
- сильные навыки system design: умение спроектировать сервис целиком, выбрать паттерны взаимодействия компонентов и обосновать архитектурные trade-off-ы
- умение декомпозировать крупную задачу на части, годные для постановки агенту, и собирать из них целостное решение
- практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги
- умение критически оценивать и валидировать решения, сгенерированные AI-агентами: находить ошибки, проверять корректность и границы применимости
- опыт разработки веб-сервисов и API на FastAPI, Flask или аналогах, понимание asyncio
- уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных
- опыт работы с брокерами сообщений (Kafka или аналоги)
- опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift
- понимание принципов наблюдаемости, отказоустойчивости и надёжной эксплуатации сервисов
- готовность нести ответственность за итоговое качество кода независимо от того, написан он вручную или с помощью агента.
Будет плюсом:
- опыт интеграции LLM API и построения агентных или RAG-сценариев
- опыт работы с векторными хранилищами и базами знаний
- опыт построения пайплайнов для evals и оценки качества моделей
- опыт работы с OpenClaw или схожими платформами оркестрации агентных систем
- опыт работы в финтехе или в защищённом контуре
Почему к нам:
- мы строим платформу для GenAI-агентов, которая становится частью технологического контура банка
- роль на стыке классической backend-разработки и AI: ты не только пишешь сервисы, но и проектируешь, как агенты работают в проде
- AI-инструменты у нас рабочая норма, но ценится инженер, который владеет system design и отвечает за качество решения, а не перекладывает его на агента
- у нас много нового функционала без тяжёлого legacy, а изменения доводятся до промышленного контура
- работаем в прозрачных процессах, регулярно улучшаем инженерные практики и поддерживаем атмосферу открытости и взаимопомощи
- предлагаем гибридный формат работы, комфортный офис рядом с м. Кутузовская, ДМС и корпоративные льготы.
