Python/Разработчик AI-агентов (Расчеты и платежи)

01 Июня

Партнерские Вакансии

Компания "Сбербанк"

Мы работаем над реализацией AI-мультиагента по Расчетам и платежам. Наша цель - сокращение количества обращений клиентов по топ-тематикам:

• платежи в рублях, Расчеты и платежи
• автономная работа мультиагентной системы, вывод мультиагента во все каналы.

Обязанности

• разработка и внедрение мультиагентной системы AI-агентов. Включает реализацию планировщика, оркестратора, создание Python-оберток для API продуктовых фабрик, RAG и интеграцию с системой управления правами для обеспечения уровней доступа в зависимости от канала
• создание экзаменов и тестовых датасетов: Разработать тесты для оценки знаний AI-агентов по продуктам и создать тестовые датасеты для проверки корректности ответов агентов для типичных клиентов банка
• работа с командой SberDevices по дообучению Gigachat: Сформировать тестовые датасеты для дообучения Gigachat, чтобы повысить вероятность корректного вызова API до 90% и выше, если это не достигается без дообучения
• лучшие шаблоны от SberDevices: Совместно с центрами компетенций в SberDevices разработать оптимальные шаблоны агентов и мультиагентных систем, помогающих эффективно отвечать на запросы клиентов по продуктам ДТБ
• формирование базы знаний: Необходимо разработать подробную базу знаний, охватывающую топ-90% тем обращений клиентов. Она должна включать инструкции, часто задаваемые вопросы и сценарии работы с клиентскими обращениями
• тестирование агентов, вывод в ПРОМ, поддержка, развитие и тиражирование.

Требования

• уверенный коммерческий опыт backend-разработки на Python.
• хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования.
• опыт работы с PostgreSQL, Redis, Docker / Docker Compose, Qdrant или другими векторными базами данных.
• практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering.
• опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов.
• опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers.
• опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог.
• опыт написания unit- и интеграционных тестов.

Будет плюсом:

• опыт разработки агентских систем
• знание архитектурных паттернов и безопасности агентских систем
• опыт оценки качества агентских систем
• опыт CI/CD.

Условия

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовую премию
• комфортный офис на Уральской, 1
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• уникальную систему обучения Сбера для профессионального развития
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
• бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративную пенсионную программу.