Software Engineer

О команде

Мы DS-команда внутри фин. платформы. Разрабатываем AI-фичи для финансовой аналитики. У нас сложный предметный домен (финансы, большие объёмы данных для аналитики), но при этом нет сверхвысоких нагрузок, мы делаем акцент на корректность, надежность и архитектурную чистоту решений.

Кого мы ищем

Нам нужен senior-разработчик, который уверенно чувствует себя в промышленной разработке на Python/Java, умеет проектировать и реализовывать фичи «от начала до конца».### Стек и задачи

• классический ML (тяжёлые пересчёты, инференс и обучение на больших данных);
• LLM-приложения и AI-агенты;
• построение переиспользуемых блоков (пайплайны, сервисы, абстракции).

Важно: мы не ищем исследователей без промышленного опыта и не ищем разработчиков, которые хотят «поиграть» с новыми фреймворками ради самих фреймворков. Мы ценим инженерную дисциплину, чистоту кода, тестируемость и умение доводить задачу до продакшена.

Чем предстоит заниматься

Реализация ML-компонентов

• Разрабатывать переиспользуемые AI building blocks.
• Проектировать и реализовывать отдельные продуктовые AI фичи, от проработки деталей домена с бизнесом до готового кода в продакшене.
• Следовать единым архитектурным стандартам, которые заданы на уровне платформы.

Надёжность и эксплуатация

• Обеспечивать отказоустойчивость, масштабируемость и производительность разрабатываемых ML-компонентов.
• Участвовать в построении CI/CD, тестировании моделей и пайплайнов.
• Настраивать мониторинг, алертинг, логирование, трейсинг для своих сервисов.
• Помогать DS-специалисты дорабатывать код до продакшен вида.

Инженерная культура и командное взаимодействие

• Участвовать в код-ревью, обсуждать архитектурные решения в команде.
• Документировать разработанные компоненты и подходы.
• Согласовывать технические детали с платформенными командами (инфраструктура, данные, безопасность) в рамках уже определённого архитектурного видения.

Работа со стандартами и унификацией

• Использовать и развивать принятые в команде паттерны разработки ML-функциональности.

• Работать с ML-инфраструктурой: Feature Store, Model Registry, трекинг экспериментов, пайплайны.### Мы ожидаем

• Уверенный опыт промышленной разработки на Python/Java (5+ лет). Вы знаете, как писать поддерживаемый, тестируемый код.

• Понимание архитектурных принципов построения сервисов (REST, асинхронность, работа с очередями, хранилищами).

• Опыт работы с большими объёмами данных (SQL/NoSQL, оптимизация запросов).

• Знание DevOps-подходов: контейнеризация (Docker), CI/CD, базовый мониторинг и логирование.

• Умение самостоятельно разобраться в нечёткой бизнес-задаче, предложить конкретное техническое решение и реализовать его.

• Аккуратность, внимание к деталям, ориентация на качество и надёжность.

· Будет плюсом

• Опыт разработки ML/LLM-приложений: от экспериментов до продакшена (понимание жизненного цикла моделей, работы с данными, экспериментами).

• Знакомство с ML-инфраструктурой: Kubeflow, KServe, BentoML, Feast или аналогами.

• Опыт работы с AI-агентами (но без фанатизма от фреймворков, важнее инженерная реализация).### Мы предлагаем:

• конкурентная заработная плата: оклад + бонусы

• масштабные и интересные задачи в agile команде

• комфортный офис на м. Кутузовская, Сбербанк Agile Home

• ДМС для сотрудников и скидки на медицинскую страховку для родственников

• бесплатный тренажерный зал и спортивные групповые занятия

• дисконт-программы от компаний партнеров: фитнес, страхование, туризм

• обучение и тренинги

• профессиональный и позитивный коллектив.