- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Python Backend Engineer (GenAI Data Governance)
Сбер — это стабильность, сильная инженерная культура и работа с передовыми технологиями (GenAI). Гибридный формат и современный стек делают вакансию очень привлекательной для опытных разработчиков.
Сложность вакансии
Сложность обусловлена высокими требованиями к знанию стека (Temporal, Kafka) и спецификой работы в крупном финтехе с GenAI данными. Ожидается опыт построения отказоустойчивых систем.
Анализ зарплаты
Зарплата в Сбере для Senior Python разработчиков обычно соответствует рыночному уровню или чуть выше, учитывая годовые бонусы. Указанный диапазон отражает текущие реалии для опытных инженеров в Москве.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Сбер Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и создавайте будущее GenAI-технологий в крупнейшем банке страны!
Описание вакансии
Python Backend Engineer (GenAI Data Governance)
Стек: Python, Kafka, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, SQL, Temporal, Celery
Сбер Банк — крупнейший российский финансовый конгломерат, предоставляющий широкий спектр банковских услуг для частных лиц, малого бизнеса и корпоративных клиентов.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- Redis
- Kafka
- Temporal
- RabbitMQ
- Celery
Возможные вопросы на собеседовании
Temporal — специфичный инструмент в стеке, важно понимать опыт работы с workflow-оркестрацией.
Расскажите о вашем опыте использования Temporal или Celery для управления длительными процессами. В каких случаях вы выберете один инструмент вместо другого?
В финтехе и Data Governance работа с очередями критична для консистентности данных.
В чем ключевые различия между Kafka и RabbitMQ с точки зрения гарантий доставки сообщений и масштабируемости?
Data Governance подразумевает работу с большими объемами данных и сложными запросами.
Как бы вы оптимизировали сложный SQL-запрос в PostgreSQL, который начал замедляться при росте объема данных в таблице?
Вакансия связана с GenAI, что накладывает свои особенности на бэкенд.
С какими специфическими проблемами вы сталкивались при проектировании бэкенда для систем, работающих с LLM или большими наборами данных для обучения?
Redis часто используется для кэширования или как брокер.
Какие стратегии инвалидации кэша в Redis вы применяли в своих проектах для обеспечения актуальности данных?
Похожие вакансии
Junior Java Developer
Java разработчик
Java-разработчик
Ведущий разработчик PHP (Symfony)
Стажер Python Developer (FastAPI)
Java Разработчик (с частичной занятостью на Go)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!