Разработчик AI-агентов (Python)

Мы активно внедряем AI-агентов в наши бизнес-процессы. Основной бэкенд и интеграции у нас на Java, а AI-слой изолирован и полностью на Python. Platform-команда обеспечивает надежную инфраструктуру и низкоуровневую оптимизацию. Нам нужен Разработчик AI-агентов, который станет архитектором этого направления. Ваша задача — проектировать архитектуру агентов (оркестраторы, память, вызовы инструментов), выстраивать процессы оценки их качества (Evaluation) и превращать экспериментальные прототипы (написанные руками или с помощью AI-ассистентов) в отказоустойчивые продакшн-сервисы. Тебе предстоит: проектировать архитектуру AI-агентов: оркестрацию, planners, reasoning-циклы, работу с памятью и контекстом разрабатывать RAG-пайплайны, Tool Calling и интеграции с внутренними API и внешними сервисами переводить AI-прототипы в production: внедрять обработку ошибок, ретраи, таймауты, кеширование, логирование и метрики развивать подходы к тестированию и оценке качества агентов: тестовые датасеты, автоматические проверки, LLM-as-a-Judge проводить code review и помогать команде применять лучшие практики Python- и LLM-разработки. Мы ожидаем, что ты имеешь опыт: разработки на Python: чистый, типизированный и поддерживаемый код, уверенная работа с asyncio работы с LLM и агентными фреймворками: OpenAI, Anthropic, локальные модели, LangGraph, LlamaIndex, AutoGen или аналоги построения RAG-систем: эмбеддинги, чанкинг, retrieval-пайплайны и векторные БД — pgvector, Qdrant, Weaviate, Milvus работы со структурированными ответами LLM: Pydantic, JSON-схемы, валидация и проектирование Tool Calling Backend-разработки: FastAPI, PostgreSQL, REST/gRPC, streaming или WebSocket-сценарии тестирования Python-сервисов с помощью pytest, включая моки LLM и внешних API cистемного и продуктового мышления: умеешь учитывать надежность, edge-cases, нагрузку и реальную бизнес-ценность AI-решения Будет плюсом: опыт интеграции AI-сервисов в enterprise-архитектуру и работы с Kafka, RabbitMQ или другими очередями знание LLM Ops-инструментов: Langfuse, Arize или аналогов для трейсинга, мониторинга и оценки качества опыт fine-tuning, подготовки датасетов и оптимизации системных промптов навык проведения code review и менторства: умеешь конструктивно подсвечивать риски и помогать коллегам развиваться. Что мы предлагаем: комфортный современный офис рядом м. Кутузовская гибридный формат работы ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха система обучения для профессионального и карьерного развития расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи программа ипотеки для сотрудников бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.