Пермь, улица Героев Хасана, 9а
Аккредитованная IT-компания «Академия Бизнес Решений» разрабатывает интеллектуального агента, продукт использует передовые AI-технологии.
ML-команда (инженеры) занимается моделями (Qwen, RAG, Embedding, Whisper). Нам нужен бэкенд-разработчик, который возьмет на себя всю серверную инфраструктуру: API, базы данных, интеграцию с ML-сервисами, контейнеризацию и деплой.
Технологический стек:
Backend: Python 3, FastAPI, PostgreSQL, Docker, Docker Compose
Frontend: vanillaJS, CSS (взаимодействие с командой фронта)
AI стек (интеграция): Qwen3.6, Qwen-Embedding, Whisper
Требования:
Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет.
Уверенное владение FastAPI (асинхронность, Pydantic, middleware, dependency injection).
Опыт работы с PostgreSQL (SQLAlchemy / Alembic, проектирование схем, оптимизация запросов).
Опыт контейнеризации (Docker, Docker Compose).
Понимание REST API и принципов интеграции с AI-моделями (внешние API, очереди, асинхронная обработка).
Навыки написания тестов (pytest).
Понимание основ работы с LLM (интеграция, промпт-инжиниринг) — будет плюсом.
Опыт работы с WebSockets или очередями (RabbitMQ / Redis) — будет плюсом.
Обязанности:
Разработка и поддержка бэкенда продукта.
Создание API для управления документами, поиска информации и взаимодействия с AI-агентами.
Интеграция с ML-сервисами (Qwen3.6, Qwen-Embedding, Whisper) через REST/gRPC.
Настройка асинхронных процессов для генерации документов и анализа текстов.
Проектирование и оптимизация структуры PostgreSQL для хранения метаданных и пользовательских данных.
Организация взаимодействия с фронтендом через API.
Написание тестов и документации.
Участие в код-ревью.
Условия: