Мы ищем старшего full-stack ИИ разработчика, который сможет самостоятельно
проектировать и разрабатывать прикладные GenAI-решения для внутренних бизнес-процессов: от идеи и архитектуры до MVP, промышленного контура и дальнейшего развития продукта.
Сейчас мы развиваем портфель ИИ-агентов для корпоративных задач, связанных сверхнеуровневым анализом инвестиционных возможностей, мониторингом пайплайна проектов и Due Diligence процессом. Нам нужен разработчик, который сможет создавать end-to-end решения по автономизации подобных задач: backend, frontend, интеграции с LLM, RAG, оркестрацию агентов, хранение данных, интерфейсы и перенос в безопасный корпоративный контур.
Обязанности
- разрабатывать ИИ-агентов и мультиагентные системы для автоматизации внутренних бизнес-процессов
- проектировать архитектуру AI-решений: взаимодействие агентов, память, RAG, инструменты, интеграции с корпоративными системами и LLM-провайдерами
- оркестрировать сложные сценарии работы агентов: декомпозицию задач, маршрутизацию запросов, взаимодействие между агентами, контроль качества и оценку результатов
- исследовать и внедрять современные подходы к построению AI-систем, экспериментировать с архитектурами агентов, RAG и выбором моделей
- самостоятельно реализовывать необходимые backend-сервисы и frontend-интерфейсы для создания законченных AI-продуктов
- подготавливать решения к промышленной эксплуатации: контейнеризация, безопасность, наблюдаемость, масштабирование и перенос в корпоративный контур
- взаимодействовать с бизнес-заказчиками: уточнять задачу, быстро собирать MVP, получать обратную связь и дорабатывать продукт до состояния, в котором им реально пользуются.
Требования
- высшее образование
- опыт коммерческой разработки от 5 лет, включая самостоятельную реализацию AI-продуктов (MVP → Production) и уверенный Python Backend
- проектирование архитектуры мультиагентных систем: роли агентов, память, маршрутизация запросов, оркестрация сценариев и контроль качества результатов
- практический опыт создания LLM-приложений с использованием RAG: работа с embeddings, vector search, reranking, парсинг документов (PDF/DOCX/XLSX)
- владение агентными фреймворками (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI), prompt engineering (structured output, function calling) и интеграция различных LLM-провайдеров
- разработка backend-сервисов и API на FastAPI / Django, отличное знание SQL (PostgreSQL), принципов Clean Architecture и SOLID
- самостоятельная разработка frontend-интерфейсов для AI (React или Next.js, TypeScript): чат, загрузка документов, визуализация работы агентов
- подготовка решений к промышленной эксплуатации: Docker, работа с секретами и контролем доступа, деплой в cloud / private cloud / on-premise контуре
- будет плюсом: опыт с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ/Redis), системами очередей (Celery/RQ) и мониторинга (Prometheus/Grafana/ELK)
- техническое лидерство: самостоятельное принятие архитектурных решений, code review, менторинг разработчиков и прямое взаимодействие с бизнес-заказчиками.
Условия
- офисный формат работы в Москве
- 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
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
