- Страна
- Россия
- Зарплата
- 280 000 ₽ – 460 000 ₽
Python Developer
Оценка ИИВысокая заработная плата, работа в крупнейшем банке страны и работа с передовыми технологиями (ИИ-агенты) делают вакансию очень привлекательной. Однако работа в офисе в Москве может быть ограничением для тех, кто предпочитает удаленный формат.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВакансия требует не только стандартных навыков Python-разработки (FastAPI, SQL, K8s), но и специфического опыта работы с ИИ-агентами и сильного System Design. Высокий порог входа обусловлен необходимостью уметь валидировать AI-код и проектировать сложные системы с нуля.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата (280-460к) находится на уровне выше среднего для Senior Python разработчика в Москве. Верхняя планка в 460 000 ₽ соответствует топовым предложениям рынка для специалистов с редкими компетенциями в области ИИ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
*💻 Python Developer*
280 000 — 460 000 ₽
Офис (Москва) Сбербанк — крупнейший банк в России.
Требования:
– Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет
– Практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги
– Сильные навыки system design: умение спроектировать сервис целиком, выбрать паттерны взаимодействия компонентов и обосновать архитектурные trade-off-ы
– Умение декомпозировать крупную задачу на части, годные для постановки агенту
– Умение критически оценивать и валидировать решения, сгенерированные AI-агентами: находить ошибки, проверять корректность и границы применимости
– Опыт разработки веб-сервисов и API на FastAPI, Flask или аналогах
– Уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных
– Опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift
*➡️*Откликнуться
*📍 Навигация:[База знаний](https://t.me/pyproglib) • [Задачи](https://t.me/py_problems_lib) •* Собеседования
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- FastAPI
- Flask
- SQL
- Docker
- Kubernetes
- OpenShift
- System Design
- AI Agents
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия делает упор на работу с ИИ-агентами. Важно понимать, как кандидат проверяет качество сгенерированного кода.
Расскажите о вашем опыте работы с ИИ-агентами (например, Claude Code или Gemini). С какими типичными ошибками в их коде вы сталкивались и как вы их валидировали?
Требуются сильные навыки System Design. Проверяется умение обосновывать архитектурный выбор.
Опишите случай, когда вам приходилось выбирать между монолитной и микросервисной архитектурой. Какие trade-off-ы вы учитывали?
Работа с ИИ требует умения разбивать задачи на мелкие части.
Как вы подходите к декомпозиции крупной бизнес-задачи для того, чтобы ее выполнение можно было эффективно делегировать ИИ-агенту?
Сбер использует современные инструменты оркестрации.
В чем ключевые отличия работы с OpenShift по сравнению со стандартным Kubernetes, и был ли у вас опыт настройки CI/CD для таких сред?
Проверка навыков проектирования баз данных.
Спроектируйте схему данных для системы логирования действий ИИ-агента. Какие индексы и типы данных вы выберете для обеспечения высокой производительности при больших объемах?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
