Наша команда развивает Business Building Block (BBB) ЭДО и участвует в проекте построения нового процесса кредитования ЮЛ на основе BPC-архитектуры. Ключевыми функциями BBB ЭДО является сбор документов у участников кредитной сделки, автоматическая их классификация с использованием ML моделей, включая giga chat.
BBB ЭДО проектируется и развивается как универсальное решение, на текущий момент позволяющее закрыть потребность всех подразделений, участвующих в кредитном процессе в документах, а в перспективе будет тиражировано на другие процессы банка.
Мы разрабатываем enterprise приложение с высоким уровнем доступности в распределенной микросервисной архитектуре. Решение развивается на платформе Банка, включает в себя автоматизированную систему c back-end логикой и фронтальные решения для работы клиентов банка.
• Развиваем наш продукт по продуктовым и технологическим фичам
• Участвуем в оценке фич и анализе требований
• Обеспечиваем интеграцию со смежными системами и платформенными сервисами
• Занимаемся оптимизацией и тюнингом производительности наших систем
• Проводим code review
• Развиваем автотестирование
• Используем CI/CD практики
Над продуктами работает несколько команд. В команде представлены компетенции: Java-разработчики, системные и бизнес аналитики.
Обязанности
• проектирование и разработка продакшн-систем с использованием Python 3.12+ для AI-агентов и LLM моделей;
• реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонент, реализация пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG);
• разработка и поддержка API (FastAPI, Django): создание микросервисов, REST, асинхронные сервисы;
• интеграция с реляционными, NoSQL и векторными базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, VectorDB: ChromaDB, QDrant);
• создание, обучение и внедрение ML-моделей (ML pipeline, Prompt Engineering, RAG, оценка качества, A/B тестирование);
• контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка DevOps-процессов (CI/CD: Jenkins, ArgoCD);
• разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности, обеспечение безопасности;
• взаимодействие в Agile-командах, участие в планировании, менторинг.
Обязательные требования
• владение Python 3.12+: глубокое знание стандартных и современных возможностей языка (asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest);
• практический опыт разработки AI/ML решений с использованием LangChain, LlamaIndex, RAG, интеграция с LLM API;
• опыт проектирования и сопровождения высоконагруженных REST API на FastAPI/Django (архитектура, DI, сериализация, OpenAPI);
• продвинутая работа с PostgreSQL/Redis, проектирование сложных схем, индексация, оптимизация, векторные базы данных;
• навыки контейнеризации, деплой в Kubernetes;
• опыт внедрения CI/CD пайплайнов, мониторинга, алертинга, организации логирования;
• уверенное знание Git, опыт командной работы (Agile, Scrum);
• английский B2+ для чтения документации и коммуникаций;
• хорошие коммуникативные способности, инициатива и готовность брать на себя ответственность за результат своей работы.
Будет плюсом
• Fine-tuning и кастомизация LLM, prompt engineering, оценка качества;
• опыт с MLOps, LLMOps и мультирегиональными архитектурами;
• участие в R&D или open-source проектах, менторство, архитектурное мышление;
• работа с GigaChat API.
