Senior Python разработчик (Голос клиента)

Описание

**ИТ B2C** — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. **Мы команда "Голос клиента"** - система собирающая результаты замеров удовлетворенности клиентов. Работаем над отклонениями в клиентских путях, используя передовые Ai и ML технологии. Обеспечиваем системный оцифрованный подход к анализу отклонений и их системное улучшение. **Основной тех. стек на проекте:** Python 3.10+, асинхронные библиотеки (asyncio/aiohttp), GigaChat API, фреймворки для LLM (langchain/gigachain, langgraph), PySpark, PostgreSQL, Redis, OpenSearch, Kafka, Docker/Kubernetes (оркестрация), Airflow (ETL-пайплайны), MLFlow, Jenkins (CI/CD), Git.

Обязанности

### Чем предстоит заниматься: * поддержка и оптимизация существующих Python-модулей, интегрирующих LLM-модели (GigaChat) в продакшн-решения * разработка новых модулей для AI-агентов на базе GigaChat и ML-моделей (от проектирования архитектуры до реализации) * создание инфраструктуры для работы Data Science команды: инструменты для экспериментов, пайплайны обработки данных, API для доступа к моделям * оптимизация LLM-пайплайнов (включая RAG-системы) для повышения скорости и надежности AI-агентов * разработка асинхронных REST API и ETL-процессов для работы с большими данными * интеграция с очередями сообщений (Kafka) и базами данных (PostgreSQL, OpenSearch) * тестирование: написание unit- и integration-тестов

Требования

### Наши ожидания: * опыт коммерческой разработки на Python 3.10+ от 3 лет. * навыки асинхронного/многопоточного программирования (asyncio, aiohttp, multiprocessing) * опыт работы с LLM (GigaChat, Kandinsky или аналоги) и фреймворками (langchain/gigachain, langgraph) * понимание микросервисной архитектуры: проектирование REST API, взаимодействие с очередями (Kafka), СУБД (PostgreSQL, Redis). * практика создания AI-агентов (мультиагентные системы, RAG, автономные решения) * знание инструментов: * Data Engineering: PySpark, Airflow, оптимизация ETL * Infrastructure: Docker/Kubernetes, Jenkins * MLOps: мониторинг и деплой моделей (MLFlow) * умение взаимодействовать с Data Science командами

Условия

### Мы предлагаем: * офисный/гибридный формат работы * расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом * 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения) * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний