python разработчик корпоративной агентной платформы

Сбер разрабатывает единую корпоративную агентную платформу, которая станет точкой взаимодействия с информационными системами и бизнес-процессами. Платформа должна понимать намерения пользователя, учитывать контекст диалога, планировать выполнение задач, подключать специализированных агентов и инструменты, объединять результаты и запрашивать подтверждение перед критичными действиями.

• Проектировать и реализовывать единую корпоративную агентную платформу;
• Создавать главного агента-оркестратора и специализированных агентов;
• Разрабатывать реестр инструментов;
• Управлять контекстом и состоянием;
• Реализовывать межагентное взаимодействие;
• Интегрировать платформу с корпоративными системами;
• Обеспечивать безопасность и наблюдаемость;
• Тестировать качество;
• Обеспечивать отказоустойчивость;
• Планировать и декомпозировать сложные пользовательские задачи;
• Выбирать специализированного агента или инструмент;
• Реализовывать параллельное выполнение независимых задач;
• Управлять состоянием долгоживущих сценариев;
• Работать с краткосрочной и долгосрочной памятью;
• Контролировать циклы, timeout, retry и fallback;
• Разрешать конфликтующие результаты нескольких агентов;
• Реализовывать human-in-the-loop и запрос подтверждения перед критичными действиями;
• Защищать систему от бесконтрольного поведения и необоснованных действий агентов;
• Реализовывать типизированные сообщения между агентами;
• Разрабатывать контракты задач и результатов;
• Делегировать задачи;
• Управлять общим и изолированным контекстом агентов;
• Реализовывать очереди и приоритеты задач;
• Обеспечивать синхронное и асинхронное взаимодействие;
• Передавать управление между агентами;
• Трассировать цепочки выполнения;
• Предотвращать зацикливание;
• Обеспечивать повторное выполнение и идемпотентность;
• Обрабатывать частичную недоступность агентов и инструментов;
• Проектировать API и типизированные контракты;
• Интегрировать новый функционал в существующие системы;
• Работать с очередями сообщений и фоновыми задачами;
• Разрабатывать долгоживущие и асинхронные процессы;
• Проектировать систему без жёсткой зависимости от конкретной LLM или фреймворка.

• От 3 лет коммерческой backend-разработки;
• Опыт технического проектирования распределённых систем;
• Практический опыт работы с LLM и агентными системами;
• Опыт технического лидерства или владения архитектурой крупного модуля;
• Умение работать в условиях неполных требований и постепенно формировать целевую архитектуру;
• Способность общаться с разработчиками и владельцами бизнес-процессов;
• Практический опыт разработки LLM-агентов и agentic workflows;
• Понимание различий между агентом, инструментом, workflow, multi-agent системой и обычным чат-ботом;
• Опыт реализации supervisor/orchestrator-архитектуры;
• Сильное знание Python;
• Знание Async/await и конкурентного выполнения;
• Знание FastAPI, Pydantic и pytest;
• Знание REST, gRPC, WebSocket или Server-Sent Events;
• Понимание микросервисной архитектуры и модульных монолитов;
• Будет плюсом агентный или LLM-продукт, доведённый до пилотной либо промышленной эксплуатации.

• Офис в Москве на период испытательного срока, после испытательного срока возможен гибрид;
• Ежегодный пересмотр зарплаты;
• Структура дохода: оклад + годовая премия;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа;
• Льготный дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.