### **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».

Обязанности

### **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.

Требования

### **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).

Условия

### **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.