Python (AI GenUS)

Проект «Автономное управление жизненным циклом устройств самообслуживания»

Комплексная цифровая трансформация процессов управления жизненным циклом устройств самообслуживания (банкоматы, платёжные терминалы, системы управления очередями и др.) с внедрением передовых AI-технологий и интеллектуальной автоматизации. Цель проекта — максимальная автономизация стандартных операций, снижение нагрузки на сотрудников и повышение эффективности обслуживания устройств.

• лидировать в продукте направление системного анализа бизнес-требований при проектировании архитектуры и API (REST) для новых сервисов

• разрабатывать и поддерживать микросервисы на FastAPI и взаимодействовать со смежными командами для интеграции компонентов и ML-моделей в сервисы

• разработывать промпты и сценарии для генеративных моделей

• оптимизировать производительность сервисов на всех уровнях: код (asyncio, threading), хранение данных и запросы (продвинутый SQL, индексы, шардирование), кэширование (Ignite), работа с очередями (Kafka), создание и оптимизация RAG-систем для работы с данными

• участвовать в проектировании тестовых сценариев и создании тестовых датасетов. Контролировать качество реализации, проводить глубокий анализ дефектов, определять их корневые причины.

• опыт разработки на Python от 2 лет, включая самостоятельное проектирование архитектуры компонентов сервисов на основе бизнес-требований и использование фреймворков для ML

• практический опыт создания высоконагруженных и отказоустойчивых микросервисов на FastAPI, а также продуктов с внедрением ML решений;

• глубокие знания в области асинхронных приложений, продвинутый SQL (оконные функции, оптимизация запросов), опыт с брокерами сообщений (Kafka), Docker, Kubernetes

• хорошее знание алгоритмов и структур данных

• понимание принципов работы генеративных моделей (GPT, GigaChat и др.)

• высокая культура совместной работы используя BitBucket/Jira, бережное отношение к коммитам, знание процессов Agile (Scrum).

Будет плюсом:

• опыт в системном/бизнес-анализе

• знание основ современных LLM, архитектуры AI-агентов и опыт интеграции ML-решений (NLP, LLM) в продукты;

• навыки использования AI-инструментов (GigaChat, DeepSeek, ChatGPT) для анализа, генерации и автоматизации

• практический опыт работы с фреймворками ML/DS: (LangChain/GIgaChain, Scikit-Learn, Pandas и др.).

• комфортный современный офис на м.Кутузовская

• формат работы офис на время адаптации, далее гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития 

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.