Job description
Мы создаём интеллектуальные цифровые решения на основе технологий генеративного AI, NLP и современных подходов работы с корпоративными данными. Наши продукты направлены на автоматизацию и улучшение эффективности работы сотрудников и клиентов компании. AI-агенты, над которыми мы работаем, обладают возможностью осмысленно вести диалог, решать комплексные задачи, понимать контекст взаимодействия, гибко адаптироваться под различные роли и сценарии использования. Они интегрированы в корпоративные системы и помогают пользователям принимать взвешенные решения, опираясь на доступные знания и данные компании. Мы расширяем команду и ищем middle-разработчика, который поможет развивать функциональность агентов, совершенствовать архитектуру решений и выводить качество взаимодействия с пользователями на новый уровень.
Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.
ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!
-
разрабатывать и внедрять AI-агентов на базе LLM (включая GigaChat)
-
проектировать архитектуру приложений и пайплайнов обработки пользовательских запросов
-
участвовать в создании и развитии RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation)
-
работать с LLM: писать и оптимизировать промпты (prompt engineering), управлять взаимодействием с моделью
-
интегрировать решения с корпоративными системами, обеспечивать их взаимодействие
-
писать поддерживаемый, читаемый код; участвовать в ревью, обсуждениях и формировании технических подходов.
-
уверенное знание Python (Generic, ABC, декораторы) и принципов ООП
-
опыт работы с библиотеками: transformers, LangChain, pandas, numpy, SQLAlchemy
-
опыт работы с FastAPI: SOLID, DRY, ООП, DI; Слоистая архитектура; Асинхронность (Concurrency); Трассировка (Distributed Tracing); Отказоустойчивость (backoff, tenacity); Сборка (poetry/uv); Ошибки HTTP; собственные API клиенты; State Management
-
практический опыт в NLP: векторизация текста, классификация запросов, построение RAG-систем
-
понимание алгоритмов машинного обучения, знание подходов к дообучению языковых моделей
-
навыки работы с Git, опыт интеграции решений в промышленные среды
-
базовые навыки работы с базами данных (PostgreSQL) и в терминале Linux
-
умение учитывать пользовательский сценарий и ценность создаваемого функционала.
-
комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская проспект
-
ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
-
корпоративный спортзал и зоны отдыха
-
более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
-
программа адаптации и помощь руководителя на старте
-
расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
-
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 Сбера.