Python-разработчик(LLM)
Оценка ИИСбер — это отличная площадка для работы с масштабными данными и передовыми AI-технологиями. Вакансия предлагает работу с актуальным стеком (LLM) в стабильной компании, что обеспечивает высокий потенциал для профессионального роста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только уверенного владения Python и веб-фреймворками, но и специализированных знаний в области LLM (LangChain, LlamaIndex). Дополнительная сложность заключается в необходимости понимания смежных языков (Java, Go) для работы в крупной корпоративной инфраструктуре.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиций Middle/Senior Python разработчиков в сфере AI/LLM в Москве рыночные предложения обычно начинаются от 250 000 рублей. Сбер традиционно предлагает конкурентные условия, соответствующие или слегка превышающие средние показатели по банковскому сектору.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Python-разработчик(LLM)
Грейд: Middle/Senior
Стек: Python, FastAPI, Django, Java, Go, LangChain, LlamaIndex, PostgreSQL
Сбер Банк — крупнейший российский финансовый конгломерат, предоставляющий широкий спектр банковских услуг для частных лиц, малого бизнеса и корпоративных клиентов.
Откликнуться через Runello-бот ↓
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- LLM
- PostgreSQL
- Java
- Go
- FastAPI
- LangChain
- Django
- LlamaIndex
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с LLM-фреймворками.
Расскажите о вашем опыте использования LangChain или LlamaIndex: какие конкретные задачи вы решали с их помощью?
Важно понимать, как кандидат обеспечивает качество ответов модели.
Какие методы оценки качества ответов LLM (RAG evaluation) вы использовали в своих проектах?
Сбер использует микросервисную архитектуру, где важна производительность.
В каких случаях вы бы предпочли FastAPI вместо Django при разработке сервиса для работы с LLM?
Проверка навыков работы с векторными данными.
Как вы организуете хранение и поиск векторных эмбеддингов в PostgreSQL или специализированных векторных БД?
В стеке указаны Java и Go, важно понять готовность к работе с ними.
Был ли у вас опыт чтения или доработки кода на Java или Go в контексте интеграции с Python-сервисами?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
