Python/AI Backend Engineer (LLM/Agents)

Мы производим оборудование для складской логистики: системы контроля доступа (Инлокер), автоматизированные системы измерения габаритов и веса (Инфоскан), системы безключевого доступа к технике ( Мулинет). Все наше оборудование и прочие программные модули объединены в общую системы, мы называем ее Система Управления Ресурсами Склада (СУРС).

Сейчас мы запускаем пилот по внедрению мультиагентного ИИ, который будет управлять и анализировать данные из нашей СУРС, WMS, ERP.

Это не очередной ChatGPT в телеграме, а реальный Physical AI, где код мог бы управлять физическими процессами на складе.

Задача на пилот (1-й этап):
1. Взять за основу open-source архитектуру NVIDIA Multi-Agent Intelligent Warehouse (MAIW) и развернуть ее в облаке через Docker.
2. Настроить БД на безопасный read-only доступ к тестовым историческим данным склада.
3. Написать на FastAPI + LangChain логику агента, который будет анализировать запросы оператора (например: “Кто сейчас не сдал ТСД?” Какие вороты открыты?, сколько машин на территории?) и переводить их в SQL-запросы к базе.
4. Вывести интерфейс взаимодействия в простую веб-панель.

Требования (Hard Skills):
• Уверенный Python 3.10+ и асинхронное программирование (FastAPI).
• Опыт создания Agentic Workflows (LangChain, LlamaIndex, AutoGen) и понимание RAG.
• Отличный SQL.
• Уверенная работа с Docker / Docker Compose.
• Будет огромным плюсом: Опыт работы с микросервисами NVIDIA NIM или интеграции ИИ с IoT/аппаратным обеспечением.

Как будет строиться работа:
 Вы работаете полностью самостоятельно в удобное время (part-time). На нашей стороне - экспертиза по нашему железу, складской логистике и готовые реплики баз данных. Если пилот взлетает, масштабируем решение на другие контуры с долгосрочным контрактом. Хотим сделать коробочный проект для масштабирование на наших клиентов.

Пришлите короткое саммари:
1. Ссылку на GitHub или описание 1-2 релевантных проектов с LLM/Агентами.
2. Был ли опыт работы с FastAPI + SQL в связке с нейросетями?