Разработчик Python (ИИ-агенты) / Middle+

Documentolog - казахстанская продуктовая IT-компания, развивающая собственную платформу электронного документооборота Documentolog и мультиагентную AI-платформу d8n.ai. Мы строим «цифровых сотрудников» - LLM-агентов, которые работают с документами, корпоративной базой знаний и бизнес-процессами у корпоративных и государственных заказчиков. Агенты живут в проде и решают задачи реальных пользователей каждый день. Часть заказчиков работает в закрытых контурах - поэтому LLM-инфраструктура у нас собственная, self-hosted.

Чем предстоит заниматься:
- Проектировать и разрабатывать LLM-агентов («цифровых сотрудников»): архитектура агента, инструменты (function calling), навыки, оркестрация.
- Развивать поиск по корпоративной базе знаний.
- Интегрировать LLM через OpenAI-совместимые API, работать с self-hosted моделями.
- Заниматься промпт-инжинирингом, защитой от prompt injection, маскированием персональных данных.
- Строить оценку качества (evals, LLM-as-Judge) и наблюдаемость: качество ответов, стоимость, мониторинг галлюцинаций.
- Развивать корпоративный мессенджер реального времени: WebSocket-доставка и порядок сообщений, треды, вложения, push-уведомления, Bot API и подключение AI-агентов к чатам, интеграции с платформой документооборота.
- Писать асинхронный Python-бэкенд: FastAPI, PostgreSQL, Redis, стриминг ответов, фоновые воркеры.
- Доводить фичи до продакшена и сопровождать их у крупных заказчиков.
- Следить за трендами агентной экосистемы и LLM: новые инструменты и паттерны (MCP и агентные протоколы, агентные базы знаний, скиллы и память агентов), релизы моделей и фреймворков, техники RAG и evals - и приносить лучшее в платформу, делясь знаниями с командой.

Что нам важно:
- 2+ года коммерческой разработки на Python (asyncio, FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, pytest); асинхронный бэкенд в проде, включая стриминг ответов (SSE или WebSocket).
- 1+ год работы с LLM-системами в продакшене: function calling / агенты, RAG, промпт-инжиниринг.
- Опыт с любым агентным фреймворком (LangGraph, LangChain, Google ADK, CrewAI и т.п.).
- AI-first подход к работе: продвинутое владение агентными инструментами разработки (Claude Code, Codex или аналоги).
- PostgreSQL (индексы, транзакции, чтение планов запросов), Redis, Docker, Linux, Git.
- Опыт сопровождения собственного сервиса в проде: инциденты, миграции, производительность.
- Умение и желание отвечать за фичу целиком — от идеи и дизайна до продакшена и сопровождения.

Будет плюсом:
- Real-time-бэкенд в проде: WebSocket / Socket.IO, Redis pub/sub, несколько воркеров, переподключения.
- Опыт разбора проблем производительности БД в проде: пул соединений, блокировки, медленные запросы.
- Push-уведомления (FCM, APNs), очереди (RabbitMQ), нагрузочное тестирование (k6, Locust).
- MCP (Model Context Protocol).
- Evals и наблюдаемость LLM (Langfuse, RAGAS и т.п.).
- vLLM / GPU-serving, fine-tuning (LoRA).
- Классический ML.
- Умение читать PHP и TypeScript/React-код.

Что предлагаем:
- Беспроцентные займы - финансовая поддержка сотрудников со стажем работы в компании от 1 года.
- Фантомные акции - возможность получать процент от чистой прибыли компании после 1 года работы. Количество фантомных акций увеличивается с каждым годом работы в компании.
- Премия раз в полгода - по результатам выполнения KPI.
- Ежегодная индексация заработной платы.

Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается созданием AI-решений и агентных систем, а также их внедрением в бизнес-процессы банка.

Сейчас мы ищем в команду Senior python-разработчика на проекты по внедрению AI-агентов в hr процессы Сбера (подбор, оценка и развитие компетенций сотрудников и т.д.).

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Вы будете:

• анализировать прототипы AI-агентов от Data Scientist’ов
• оптимизировать инференс моделей, LLM и RAG-пайплайнов
• доводить решения до production-ready кода (тесты, типизация, логирование)
• деплоить, настраивать CI/CD и мониторинг
• интегрировать агентов с корпоративными API и базами данных (PostgreSQL, OpenSearch), Kafka.

Мы ожидаем, что вы имеете:

• опыт работы разработки на Python от 3 лет, умение писать чистый, тестируемый код
• практический опыт доведения прототипов моделей и AI-агентов до продакшена, знакомы с агентными фреймворками и архитектурами (LangGraph, LlamaIndex и др)
• опыт разработки RAG-систем, работы с реляционными и векторными базами данных (понимание какую БД когда выбирать)
• опыт оптимизации инференса LLM/NLP-моделей
• опыт работы с параллелизмом и асинхронностью
• готовность иметь дело с широким набором инструментов и технологий: Python, Elastic/OpenSearch, Kafka, FastAPI, Docker, OpenShift, SQL, GPU, BitBucket/GitLab).

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис г.Москва, рядом с метро Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю)
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.