CCareerLab
Главная/Вакансии/IT/Middle Python DeveloperСбер
Сбер
IT · Гибрид · Москва

Middle Python Developer

1–3 годаfulltimeГибрид
Не указана
зарплата не указана в источнике
ОткликнутьсяОбновлено май 2026 г.
ФорматГибрид
Тип занятостиfulltime
Опыт1–3 года
О компании

Сбер — крупнейший банк России и технологическая компания, развивающая финтех, ИИ и цифровые сервисы.

О компании

SberData отвечает за развитие платформы для работы с данными в Сбере. У нас свыше 230 Петабайт данных, около сотни продуктов и сервисов для клиентов, включая Супермаркет данных, Дататеку, Лабораторию данных, Графовую платформу и многие другие. Мы создаем собственные сборки платформ в рамках вендорозамещения и активно сотрудничаем со всеми блоками Сбера для решения их бизнес-задач: наши пользователи сделали уже свыше 6500 витрин. SberData внедряет лучшие практики работы с данными, снижает стоимость хранения данных, повышает скорость получения данных, внедряет AI-технологии. Нашими решениями пользуются свыше 30 тыс человек. Проект: мы строим платформу на основе LLM-агентов и ищем разработчика, который поможет не просто «подключить ChatGPT», а проектировать надёжные агентные системы, отлаживать сложные цепочки и доводить задачи до результата самостоятельно.

Чем предстоит заниматься
  • разрабатывать и настраивать LLM-агентов: мультишаговые цепочки, tool use, управление памятью и состоянием
  • строить RAG-пайплайны и подключать векторные БД (Chroma, Qdrant, Weaviate)
  • интегрировать агентов с внешними сервисами через REST API
  • писать и оптимизировать system prompts, настраивать воркфлоу для автоматизации разрабатывать агентов и скиллы
  • тестировать качество ответов агентов, участвовать в code review.
Что мы ждем от тебя
  • уверенное владение Python 3.10+: asyncio, type hints, pydantic, pytest
  • практический опыт работы с LLM API — OpenAI, Anthropic, GigaChain / GigaChat или аналогами
  • знание LangChain и LangGraph, понимание как строить агентов с инструментами
  • опыт построения RAG-систем: чанкинг, эмбеддинги, работа с векторными хранилищами
  • умение интегрировать сервисы: FastAPI, REST, OAuth 2.0, Docker
  • базовое понимание serverless-архитектуры и очередей сообщений.
  • знакомство с eval-подходами и LLM-as-a-judge для оценки качества агентов
  • опыт с MCP или DSPy
  • базовый опыт с дообучением моделей: LoRA, SFT, DPO
  • сi/cd (github actions), observability, Kubernetes на базовом уровне.
Условия
  • комфортный современный офис: БЦ Даниловский форт, рядом с М.Тульская, Верхние котлы
  • возможность выбрать удобный график – офис/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
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Как откликнуться

Нажмите «Откликнуться», заполните короткую форму и прикрепите резюме. Команда обычно отвечает в течение 3 рабочих дней.