Job description
Мы команда, занимающаяся развитием автоматизации процессов Казначейства. Перед нами стоит амбициозная задача по созданию распределенного движка автономного расчета оптимальной траектории баланса группы и предоставления пространства принятия решений для AI-агентов взаимодействия с клиентами. Команда распределенная – Москва, Санкт-Петербург, Самара.
Присоединившись к нам, можно не только узнать детали работы Казначейства, но и погрузиться в мир искусственного интеллекта и больших данных.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту придет приглашение пройти первичное интервью с AI-рекрутером в Telegram. Диалог займет примерно 10 минут. Его задача – уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим отнестись с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
-
проектирование и согласование архитектуры приложений и интеграций
-
развитие и разработка расчетных модулей системы, общих библиотек, реализация интеграционных взаимодействий
-
формирование требований для построения CI/CD, мониторинга, логирования
-
проведение ревью кода, поддержка код стандарта, командные коммуникации
-
распределение нагрузки между членами команды
-
контроль сроков выполнения задач, релизных циклов и выполнения выставляемых требований
-
организация внутренних процессов в команде.
-
профессиональный опыт на Python от 7 лет, опыт работы в должности технического лидера от 3 лет, опыт работы с K8s, OpenShift
-
понимание принципов жизненного цикла разработки и практический опыт создания python приложений enterprise экосистемы
-
опыт проектирования API и интеграционных взаимодействий (HTTP, REST, GraphQL)
-
понимание принципов ООП, SOLID, паттернов проектирования (GoF), базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio), понимание принципов и инструментов Scrum, понимание принципов CI/CD
-
уверенные знания Python и опыт разработки с использованием Django, FastAPI, Streamlit, уверенный Linux пользователь
-
опыт работы с python data (Pandas/Numpy/SciPy), с инструментами контейнеризации приложений (Docker)
-
практические знания и навыки работы с LLM (большими языковыми моделями) и DataScience
Приветствуется:
-
понимание принципов клиентской web-разработки
-
умение работать в команде и эффективно распределять задачи
-
умение принимать решения и брать на себя ответственность.
-
только гибридный формат работы, г. Москва и г.Самара
-
годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
-
расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи
-
корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
-
гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
-
бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
-
вознаграждение за рекомендацию друзей в команду