Python-разработчик

Всем привет!

Наша команда развивает Business Building Block ЭДО и участвует в проекте построения нового процесса кредитования ЮЛ на основе BPC-архитектуры. Ключевыми функциями ЭДО является сбор документов у участников кредитной сделки, автоматическая их классификация с использованием ML моделей, включая giga chat.

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.
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.

Требования:

​​​​​​​​​​​​​​• 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.

Условия:

​​​​​​​​​​​​​​• график работы 5/2, гибридный формат (м. Кутузовский проспект);
• оформление по ТК РФ, оплачиваемые больничные листы;
• спортивные и корпоративные мероприятия;
• программа обучения;
• добровольное медицинское страхование;
• и многое другое.

Обязательно откликайся!:)

​​​​​​​​​​​​​​