Senior Python Developer (Agentic ML Systems)

Описание

Мы строим агентные решения на базе LLM для высоконагруженных сервисов оценки нефинансовых рисков. Ищем опытного Python-инженера, который любит ML, понимает его ограничений и силу, и хочет делать «настоящий» продакшен-бэкенд: надёжный, масштабируемый, с чёткой инженерной культурой.  Вам предстоит внедрять современные подходы ML System Design, проектировать и эволюционировать агентные системы, которые реально приносят бизнес-ценность. Если вам близок дух Bell Labs/Xerox PARC в их лучшие годы — исследовать, проверять гипотезы и доводить до прома — вам к нам. Технологический ландшафт: Python 3.11+, FastAPI, Dishka, gRPC/HTTP, Kafka, PostgreSQL/PgVector; Triton/vLLM/SgLang/ONNX, PyTorch/Lightning, инструменты для LLM-оркестрации, LangGraph, CrewAI, mem0, NeMo Guardrails; Grafana/OpenTelemetry;

Обязанности

* проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability) * встраивать и развивать архитектуру агентных систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества) * внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентных систем * работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API * проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод * развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы * влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство.

Требования

* 4–8+ лет промышленной backend-разработки на Python * опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов. * уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация) * опыт работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества * навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата. будет плюсом: * опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многoшаговые цепочки, инструментализация, безопасность) * опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernelов для инференса * вклад в open-source или публикации/доклады * знание домена рисков.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи * 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.