- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Lead/Senior Python Developer
Оценка ИИСбер предлагает работу над передовыми AI-технологиями в стабильной и крупной экосистеме. Вакансия привлекательна за счет актуального стека (LLM, LangChain) и возможности занять лидерскую позицию.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена сочетанием требований к глубоким техническим знаниям Python (FastAPI, асинхронность) и экспертизе в области LLM/RAG, а также необходимостью управленческого опыта.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиций уровня Lead/Senior в Москве в сфере AI/ML рыночный диапазон составляет 350,000–550,000 рублей. Сбер обычно предлагает конкурентную зарплату, соответствующую верхним границам рынка для опытных специалистов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и создавайте будущее AI-агентов на острие технологий!
Описание вакансии
Lead/Senior Python Developer
Компания: Сбер
*☑️*Обязанности
-разработка сервисов и библиотек для AI агентов
-поддержка и развитие существующих сервисов
-проектирование детальной архитектуры и АPI для новых сервисов
-интеграция продуктов компании с партнерами
-контроль за качеством и отказоустойчивостью.
*☑️*Требования
-высшее оконченное образование
-опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет
-опыт управления командой от 2 лет
-владение инструментами контроля версий (Git), знание паттернов и антипаттернов разработки (SOLID, ООП)
-опыт работы с фреймворками fastapi, asyncpg, aiopg и написания тестов с использованием pytest
-практический опыт проведения code-review, а также работы с PostgreSQL (написание запросов, работа с индексами и транзакциями).
-понимание общих принципов работы LLM (модальность, токены, температура, галлюцинации) и архитектуры RAG, опыт работы с LangChain/LangGraph, Prompt engineering и Tool calling.
-знание протоколов взаимодействия между агентами.
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- LLM
- PostgreSQL
- RAG
- Prompt Engineering
- PyTest
- FastAPI
- LangChain
- LangGraph
- SOLID
- OOP
- asyncpg
- Aiopg
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики работы с языковыми моделями в продакшене.
Какие стратегии вы используете для минимизации галлюцинаций в RAG-системах?
Оценка навыков проектирования сложных систем.
Как бы вы спроектировали архитектуру взаимодействия нескольких AI-агентов для решения многоэтапной задачи?
Проверка опыта управления качеством кода в команде.
На что вы в первую очередь обращаете внимание при проведении code-review в асинхронных Python-проектах?
Оценка лидерских качеств и опыта управления.
Расскажите о самом сложном конфликте внутри команды разработчиков, который вам удалось успешно разрешить.
Проверка технических знаний работы с БД под нагрузкой.
