Python разработчик (LLM)

Россия
Постоянная работа
Полная занятость

7 д. назад

Мы разрабатываем масштабируемую высоконагруженную платформу для обработки больших объемов данных, поступающих из множества источников, включая крупнейшие системы Сбера и внешние сервисы. Наша система ежедневно обрабатывает свыше 17 миллиардов событий в сутки, обеспечивая надежный сбор, хранение и обработку огромных массивов данных в режиме реального времени. Все события представляют высокую ценность, и чтобы быстро ее извлечь, мы разрабатываем ИИ-агентов для разных задач, от поиска интересующих метрик до анализа логов и реагирования на аномалии.Обязанности

проектирование и реализация логики агентов, использование фреймворков (LangChain, LangGraph) для построения агентных систем, настройка пайплайнов взаимодействия с LLM (prompt engineering, memory, tools, RAG).
проектирование и реализация архитектуры взаимодействия между агентами (координация, планировщики, роли агентов)
подключение к векторным БД (FAISS, Milvus) для RAG-архитектуры, разработка API (REST) для интеграции агентов, оптимизация запросов к LLM (batching, reuse, few-shot примеры)
настройка мониторинга и логирования работы агентов, управление нагрузкой и контроль стоимости вызовов LLM
подготовка и индексация корпоративных данных для использования в RAG, валидация качества извлечённых данных и ответов агентов
описание архитектуры агентов и их взаимодействия, совместная работа с дата-инженерами, ML-инженерами и аналитиками
навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

Требования

python 3.x — уверенное владение (asyncio, typing, dataclasses, pydantic), опыт работы с LLM-фреймворками: LangChain, LangGraph
понимание архитектур RAG (Retrieval-Augmented Generation): работа с векторными БД (FAISS, Milvus), индексация и поиск по эмбеддингам
навыки работы с API LLM-провайдеров (у нас GigaChat), знание принципов prompt engineering
опыт проектирования мультиагентных систем, уверенное знание SQL и опыт интеграции агентов с базами данных, опыт работы с очередями и брокерами сообщений (у нас Kafka), знание принципов построения REST API
опыт контейнеризации (Docker) и базовое понимание Kubernetes
умение проектировать архитектуру решения и обосновывать выбор технологий
навыки командной работы: code review, работа с git-flow, взаимодействие с ML- и data-инженерами.

Будет плюсом:

навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

Условия

комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
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

Сбербанк

Откликнуться