РоссияПАО Сбербанк
Junior AI Agents Developer (Python)
3 нед. назад
РоссияJuniorHybrid
pythonasynciofastapiaiohttprest apillmgigachatchatgpt
Junior AI Agents Developer (Python) в Департамент маркетинга Сбера. Под руководством ментора создавать агентные системы на LangGraph для внутренних продуктов и клиентских диалоговых ассистентов на базе LLM.
Обязанности
- Под руководством ментора разрабатывать и поддерживать оркестрацию агентов на LangGraph: реализовывать узлы графа, работать с состоянием и условными переходами
- Писать и улучшать скиллы и инструменты (tools) для агента: интеграция с внешними HTTP API, валидация результатов по JSON Schema, простые ReAct-подграфы
- Работать с LLM: писать и править промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, экспериментировать с параметрами моделей и function/tool calling
- Разрабатывать HTTP-контур: REST- и SSE-эндпоинты (инициация диалогов, стриминг ответов, управление историей) под руководством старших коллег
- Участвовать в подключении внешних систем: HTTP API, Kafka, поисковые движки; помогать в развитии RAG-пайплайна (эмбеддинги, поиск, реранкинг)
- Покрывать код тестами: unit- и интеграционные тесты (pytest, моки LLM и внешних сервисов); соблюдать стандарты качества — строгая типизация mypy, линтинг ruff, код-ревью
- Участвовать в код-ревью (сначала как автор, затем как ревьюер), учиться архитектуре агентских систем и банковским требованиям к безопасности
- Версионировать и проверять промпты: сравнение поведенческих сценариев, проверка на реальных моделях
Требования
- Уверенное владение Python (3.10+): ООП, структуры данных, базовые алгоритмы; чистый и читаемый код
- Практический опыт async/await / asyncio (коммерческий, стажировка или серьёзный пет-проект)
- Знакомство с FastAPI и/или aiohttp на уровне pet-проектов или коммерческого опыта до 1–2 лет; понимание основ REST API
- Понимание работы LLM через API (GigaChat, ChatGPT и аналоги): промпты, структурированный вывод, function/tool calling — хотя бы на уровне собственных экспериментов
- Знакомство с LangChain/LangGraph или другими оркестраторами агентов либо готовность быстро освоить их при сильной инженерной базе
- Знание SQL и базовый опыт работы с PostgreSQL (запросы, простые схемы, транзакции)
- Использование Pydantic (или аналогичных инструментов валидации) и понимание ценности строгой типизации
- Готовность писать тесты (pytest), пользоваться Git, следовать стандартам код-ревью и CI/CD
- Высокая обучаемость, интерес к LLM-технологиям и желание расти в AI-инженерии
- Начала высшего образования достаточно; рассматриваем студентов старших курсов и выпускников
Условия
- Гибридный формат работы (2-3 дня в офисе), офис в Москве на Кутузовском проспекте, 32
- Ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- Программа адаптации и помощь руководителя на старте
- 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