Мы — аккредитованная IT‑компания «ИТ‑Центр» (Summit Group), ТОП‑15 МФО, >400 сотрудников, кредитный рейтинг «Эксперт РА» ruBB.
Пятое место в рейтинге лучших работодателей России 2025 (МФК «Саммит», бренд — «ДоброЗайм» по численности сотрудников от 200 до 1 тыс. человек в категории «Финансы, страхование, аудит»).
В отделе внедрения ИИ создаем практические AI‑решения для бизнеса:
- Сервис анализа телефонных переговоров (LLM, транскрибации, отчеты)
- Автоматический анализ видео собеседований (ключевые кадры, транскрипты, отчеты)
- Аналитика просроченной задолженности — API‑сервисы вокруг ML‑прогнозов для внутренних систем
- Автоматизация ручных действий и внедрение ИИ агентов
Работаем прагматично: быстрые внедрения с измеримым эффектом, повторно используемые модули, прозрачные метрики качества и экономической эффективности.
Чем предстоит заниматься:
- Проектировать и разрабатывать backend‑сервисы на Python (FastAPI/Django) для AI‑продуктов
- Реализовывать надежные REST API, очереди и фоновые процессы (Celery/asyncio) для обработки аудио/видео и текстовых данных
- Интегрировать внешние сервисы (LLM/OpenAI API, STT/TTS, телеком/ATS), обеспечивать идемпотентность, дедупликацию и трассировку
- Проектировать схемы БД (PostgreSQL), оптимизировать запросы, профилировать узкие места
- Проводить прикладной анализ данных: проектировать и реализовывать пайплайны загрузки/очистки (ETL), работать с pandas/NumPy, проверять гипотезы и метрики качества
- Интегрировать и эксплуатировать ML/LLM‑компоненты: обертка моделей, конфигурация промптов, RAG/эмбеддинги, трекинг метрик качества, A/B‑эксперименты
- Оборачивать ML‑модели в готовые к продакшену сервисы (версирование, наблюдаемость, SLA)
- Развивать внутреннюю библиотеку повторно используемых модулей, стандартов и шаблонов
- Писать тесты (pytest), поддерживать документацию (OpenAPI/Swagger), внедрять мониторинг
Наш стек:
- Python 3.10+, FastAPI/Django (DRF), asyncio, Celery
- PostgreSQL, Redis, RabbitMQ
- Docker, docker‑compose, GitLab CI/CD; k8s — будет плюсом
- Логирование/мониторинг: Prometheus, Grafana, Sentry
- Интеграции: OpenAI API/LLM, STT/TTS; для видео — ffmpeg/MoviePy/OpenCV (как плюс)
Требования:
- 5+ лет коммерческой разработки на Python, фокус на backend и системный дизайн
- Уверенный опыт FastAPI или Django/DRF, проектирование REST API
- Отличные знания SQL и PostgreSQL (индексы, аналитические запросы, профилирование)
- Практика асинхронной разработки (asyncio) и фоновых задач (Celery/очереди)
- Продакшен‑опыт с Docker, Linux, базовым CI/CD
- Качество кода: тестирование (pytest), ревью, документация, наблюдаемость
- Опыт интеграций с внешними API, устойчивые retry‑механизмы, идемпотентность
- Прикладной опыт в AI/ML: анализ данных (pandas/NumPy), базовая статистика/метрики, интеграция и эксплуатация ML/LLM‑компонентов в проде (складка фич, инференс, наблюдаемость)
- Опыт работы с LLM (OpenAI API/аналоги): промпт‑инжиниринг, обработка ошибок/лимитов, логирование и оценка качества
- Опыт использования современных инструментов искусственного интеллекта.
- Самостоятельность, ответственность, умение декомпозировать и доводить до результата
Будет преимуществом:
- Whisper/STT/TTS, LLM‑интеграции (OpenAI API), RAG‑паттерны, эмбеддинги (text‑embedding‑3, bge и пр.)
- Эксперимент‑трекинг и MLOps: MLflow/Weights & Biases, LangFuse; версионирование моделей и данных
- Векторные БД/поиск: pgvector/Postgres, Elasticsearch/OpenSearch, FAISS
- ffmpeg/OpenCV/MoviePy, обработка медиа‑потоков
- Redis как кэш/lock storage, брокеры сообщений (RabbitMQ/Kafka)
- Финтех‑контекст, требования безопасности и соответствие регуляторике (ЦБ РФ)
Что сделаешь в первые 90 дней:
- За 2–4 недели: погрузишься в проекты, поднимешь локально контур, реализуешь небольшую фичу или интеграцию (например, улучшенный pipeline генерации отчетности с идемпотентностью и логированием); подготовишь минимальный пайплайн оценки качества LLM‑ответов/ML‑инференса на тестовом наборе
- За 4–8 недель: возьмешь модуль API (очереди обработки медиа, стабильность, метрики, алерты), улучшишь производительность; внедришь базовые метрики качества и дашборды наблюдаемости
- За 8–12 недель: выведешь в прод улучшение или новый сервис вокруг ML‑прогноза просрочки (версионирование, SLA, мониторинг, документация для интеграции); подготовишь A/B или offline‑оценку качества изменений
Условия:
- Удаленная работа или гибрид; гибкий график, 5/2
- Зарплата всегда вовремя; прозрачная вилка, регулярный пересмотр
- Индивидуальный план развития привязанный к карьерному треку
- Обучение (курсы, корпоративная библиотека), обмен опытом
- Богатая корпоративная жинь - спорт, обучение, корпоративы и пр.
- Минимум бюрократии, влияние на архитектуру и техстек
- Компенсация ИИ инструментария (Cursor, Co-Pilot, Windsurf)
Как откликнуться
Отправьте резюме и ссылки на публичный код/проекты (GitHub/портфолио).
Коротко ответьте на вопрос: «Какой самый сложный/интересный продакшен‑кейс вы закрыли за последний год и чем вы гордитесь?»
#Python# FastAPI# Django# PostgreSQL# Redis#RabbitMQ#Celery#Asyncio#Docker#CI/CD#Linux# REST API#OpenAPI# Prometheus#Grafana#Sentry#OpenAI API#LLM#pandas#NumPy#scikit‑learn# MLflow#LangChain#LangFuse#pgvector#Elasticsearch# ffmpeg#OpenCV#FinTech#
Центр интеллектуальной безопасности
Краснодар
до 150000 RUR
Про Интеграция
Краснодар
до 122000 RUR
Краснодар
от 62000 RUR
Независимая экспертиза проектов
Краснодар
до 270000 RUR
Краснодар
от 62000 RUR
Краснодар
от 62000 RUR
Краснодар
от 96000 RUR