- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Team Lead Python Developer (GigaLegal, Legal AI)
Оценка ИИВысокий балл за работу в топовой экосистеме над инновационным AI-продуктом. Стек технологий современный, а роль предполагает реальное влияние на техническую стратегию проекта.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к опыту (от 6 лет в разработке и от 2 лет лидом), а также необходимостью работать на стыке классического бэкенда и ИИ-технологий (ИИ-агенты, векторные индексы).
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции Team Lead с опытом от 6 лет в Москве рыночный диапазон в финтех-секторе и крупных IT-компаниях обычно начинается от 400 000 рублей. Сбер предлагает конкурентные условия, соответствующие верхним границам рынка для опытных руководителей.
Сопроводительное письмо
I am writing to express my strong interest in the Team Lead Python Developer position for the GigaLegal project at Sber. With over 6 years of experience in Python development and a proven track record of leading backend teams, I am excited about the opportunity to integrate R&D-driven AI models into production-ready services. My expertise in FastAPI, PostgreSQL, and OpenSearch aligns perfectly with your tech stack, and I have extensive experience managing the full software development lifecycle.
In my previous roles, I have successfully led teams through complex architectural challenges, including the implementation of AI agents and the optimization of search indices. I am particularly drawn to this role because of the innovative nature of Legal AI and the chance to work with cutting-edge technologies like Kubernetes and Kafka within Sber's ecosystem. I am confident that my technical leadership and commitment to code quality will contribute significantly to the GigaLegal team's success.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Сбер уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Сбера и создавайте будущее Legal AI вместе с GigaLegal!
Описание вакансии
Team Lead Python Developer (GigaLegal, Legal AI)
#офис #гибрид #lead
Компания: Сбер
☑️Обязанности
-управление backend-командой (планирование, распределение задач, контроль сроков)
-разработка и сопровождение сервисов GigaLegal
-внедрение навыков и моделей, разработанных R&D, в прод
-проектирование и реализация ИИ-агентов и backend-архитектуры
-работа с поисковыми и векторными индексами (OpenSearch)
-разработка API (FastAPI)
-организация код-ревью и повышение качества кода
-рефакторинг и технический долг
-участие в формировании технической стратегии проекта
Технологический стек
Python, FastAPI, PostgreSQL, OpenSearch, Kafka, Celery, Docker, Kubernetes, GitLab CI.
☑️Требования
-оконченное высшее образование
-опыт работы Python-разработчиком от 6 лет, из них от 2х лет в роли тим\тех лида
-опыт управления командой разработки
-понимание жизненного цикла ПО и процессов разработки
-опыт работы с SQL и NoSQL БД
-опыт работы с ElasticSearch / OpenSearch
-опыт работы с Docker
-опыт разработки на FastAPI
-опыт работы с Git (GitLab / Bitbucket)
-понимание CI/CD (GitLab CI / Jenkins)
-знание Jira и Confluence
Контакты: Откликнуться
Python Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Kubernetes
- PostgreSQL
- Docker
- Kafka
- Confluence
- Jira
- NoSQL
- FastAPI
- GitLab CI
- Celery
- OpenSearch
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка лидерских качеств и умения управлять процессами в команде.
Расскажите о самом сложном конфликте внутри вашей команды разработки: как вы его разрешили и какие изменения в процессы внесли после этого?
Вакансия предполагает работу с ИИ-агентами и R&D моделями.
Каков был ваш опыт вывода ML/AI моделей из стадии R&D в промышленную эксплуатацию? С какими основными трудностями вы сталкивались при масштабировании таких решений?
В стеке указан OpenSearch, который критичен для поиска в Legal AI.
Как бы вы спроектировали систему индексации для юридических документов, чтобы обеспечить одновременно высокую скорость поиска и актуальность данных при больших объемах?
Позиция подразумевает ответственность за архитектуру.
Опишите ваш подход к управлению техническим долгом в условиях сжатых сроков выпуска новых фич. Как вы аргументируете бизнесу необходимость рефакторинга?
Проверка навыков проектирования распределенных систем.
В каких случаях в архитектуре GigaLegal вы бы предпочли использование Kafka вместо Celery, и наоборот? Обоснуйте выбор.
Похожие вакансии
Ведущий разработчик Hybris
Lead PHP Developer
Техлид (Python)
Lead Backend
Техлид (Python)
Ведущий C#-разработчик, ЭДО и управление контрагентами
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!
- Страна
- Россия