- Страна
- Россия
Python-разработчик в команду Agent Execution Framework (One Day Offer)
Оценка ИИВысокий балл за престиж компании, работу с передовым стеком (GenAI, LLM) и уникальный формат быстрого найма. Сбер предлагает отличные условия для профессионального роста в области AI-инженерии.
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 ИИСложность обусловлена форматом One Day Offer, требующим быстрой реакции и глубоких знаний в Python, архитектуре и современных LLM-технологиях (RAG, пайплайны оценки). Процесс отбора в Сбер на такие позиции обычно включает интенсивные технические секции.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для Python-разработчиков уровня Middle/Senior в московском финтехе рыночные вилки составляют от 250 до 450 тысяч рублей. Сбер обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие или слегка превышающие медиану рынка для AI-направлений.
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
One Day Offer для Python-разработчиков!💚**
15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework *⚡️*
Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой.
Чем предстоит заниматься:
*✔️* развивать backend на Python
*✔️* подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG
*✔️* строить пайплайны оценки качества агентов
*✔️* участвовать в архитектуре и ревью кода
Встречаемся 15 августа онлайн.
Регистрируйся по Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- RAG
- Backend Development
- GenAI
- Code Review
- System Architecture
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат обеспечивает актуальность и точность ответов ИИ в банковских процессах.
Как бы вы реализовали и оптимизировали RAG-систему для работы с большими объемами неструктурированных финансовых данных?
Проверка навыков проектирования надежных систем.
Какие подходы вы используете для обеспечения безопасности и отказоустойчивости при интеграции LLM в критические бизнес-процессы?
Оценка опыта в автоматизации контроля качества ИИ.
Как построить эффективный пайплайн для автоматизированной оценки качества (evaluation) ответов GenAI-агентов?
Проверка владения основным языком разработки.
Расскажите о наиболее сложных задачах по оптимизации производительности Python-backend, с которыми вы сталкивались.
Оценка понимания жизненного цикла разработки ИИ-продуктов.
Как вы подходите к выбору между использованием готовых инструментов для агентов и разработкой собственных решений внутри фреймворка?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
