Мы разрабатываем систему, которая автоматизирует весь жизненный цикл инвестиционной сделки.

Наши команды работают над следующими направлениями:

* алгоритмизированный поиск потенциальных сделок и клиентов

* управление процессом заключения инвестиционных сделок

* финансовые расчеты и оценка портфеля

* построение финансовой и управленческой отчетности по портфелю инвестиций Сбера

* инвестиционные сервисы для компаний - наших клиентов.

Наша инвестиционная платформа ЮЛ в Сбер - это уникальная разработка на российском рынке для выдачи и сопровождения инвестиционного финансирования юридическим лицам. Такие сделки имеют большое значение для российской экономики, и о них пишут в новостях.

Мы используем самые современные технологии и открыты к предложениям участников команды по изменению стека. Вы будете работать с микросервисной архитектурой (Kubernetes, Docker, Istio, Kafka).

Обязанности

* знать бизнес-смысл, ИТ-архитектуру и статус по задачам трайба

* отслеживать инновации в технологиях (особенно GenAI, FinTech)

* предлагать кейсы применения новых технологий в задачах трайба

* делать обзоры лучших практик применения новой технологии в отраслевых бизнес-кейсах

* проводить исследования, определять конкретный способ применения новой технологии к задаче трайба

* проводить анализ возможности реализации новой технологии в ИТ-ландшафте Сбербанка

* определять скоуп, проектировать и реализовывать прототипы применения новых технологий в задачах трайба

* реализовывать решения для оценки качества и успешности прототипа.

* передавать прототипы в продуктовые команды для последующей их промышленной реализации

* консультирование продуктовых команд по внедрению новой технологии в промышленном контуре

* управление небольшой командой RnD инженеров.

Требования

* знание микросервисной архитектуры и понимание способов ее реализации

* опыт разработки на Python от 3 лет, в том числе микросервисной архитектуре

* опыт разработки AI агентов, включая использование rules, workflows, skills, tools, MCP, agent.md

* опыт работы с LLM API и prompt engineering — понимание контекстных окон, function calling, structured outputs

* практический опыт с MCP (Model Context Protocol): реализация серверов, интеграция с IDE или внешними системами

* опыт развёртывания моделей: vLLM, Ollama, TGI или аналоги; понимание квантизации (GGUF, AWQ, GPTQ)

* опыт построения многоуровневого RAG: векторный, семантический, fusion, raptor, графовый (в т.ч. гибридный), триплеты, RDP, AST, json-ld.

* опыт работы с fastapi, pydantic, aiohttp, alembic, SQLAlchemy, langchain, langgraph

* опыт разработки интеграций по REST/gRPC API

* понимание процессов разработки ПО и DevOps-практик

* опыт работы с базами данных (SQL или NoSQL)

* умение формализовывать процессы - описывать алгоритмы действий, рразбирать «словесные» требования на чёткие шаги и условия

* аккуратность в коде и документации, умение поддерживать и развивать существующие решения.

Условия

* комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект, ул. Вавилова 19, формат работы - гибрид.

* корпоративный спортзал и зоны отдыха

* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.