Вакансия: Python разработчик (LLM)
Зарплата: руб.
Форма занятости:
Метод работы:
Полный рабочий день
Задачи: Aналитическая платформа высокой нагрузки Мы разрабатываем масштабируемую высоконагруженную платформу для обработки больших объемов данных, поступающих из множества источников, включая крупнейшие системы Сбера и внешние сервисы. Наша система ежедневно обрабатывает свыше 17 миллиардов событий в сутки, обеспечивая надежный сбор, хранение и обработку огромных массивов данных в режиме реального времени. Все события представляют высокую ценность, и чтобы быстро ее извлечь, мы разрабатываем ИИ-агентов для разных задач, от поиска интересующих метрик до анализа логов и реагирования на аномалии. Обязанности проектирование и реализация логики агентов, использование фреймворков (LangChain, LangGraph) для построения агентных систем, настройка пайплайнов взаимодействия с LLM (prompt engineering, memory, tools, RAG). проектирование и реализация архитектуры взаимодействия между агентами (координация, планировщики, роли агентов) подключение к векторным БД (FAISS, Milvus) для RAG-архитектуры, разработка API (REST) для интеграции агентов в экосистему компании оптимизация запросов к LLM (batching, reuse, few-shot примеры) настройка мониторинга и логирования работы агентов управление нагрузкой и контроль стоимости вызовов LLM Подготовка и индексация корпоративных данных для использования в RAG валидация качества извлечённых данных и ответов агентов описание архитектуры агентов и их взаимодействия совместная работа с дата-инженерами, ML-инженерами и аналитиками Требования python 3.x — уверенное владение (asyncio, typing, dataclasses, pydantic) опыт работы с LLM-фреймворками: LangChain, LangGraph понимание архитектур RAG (Retrieval-Augmented Generation): работа с векторными БД (FAISS, Milvus), индексация и поиск по эмбеддингам навыки работы с API LLM-провайдеров (у нас GigaChat) знание принципов prompt engineering опыт проектирования мультиагентных систем уверенное знание SQL и опыт интеграции агентов с базами данных опыт работы с очередями и брокерами сообщений (у нас Kafka) знание принципов построения REST API опыт контейнеризации (Docker) и базовое понимание Kubernetes умение проектировать архитектуру решения и обосновывать выбор технологий навыки командной работы: code review, работа с git-flow, взаимодействие с ML- и data-инженерами инициативность и умение предлагать улучшения (например, оптимизацию пайплайнов агентов) понимание бизнес-задач и умение переводить их в технические решения навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации Условия комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская возможность выбрать удобный график – офис/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.
Образование:
Не указано
Контакты:
Для просмотра контактов необходимо авторизоваться на сайте.
Войти
