Middle Python/AI Developer — разработчик ядра и интеграций агентов

Мы разрабатываем и улучшаем собственного самообучаемого ИИ-агента компании и ищем сотрудника, который хорошо знает текущие фреймворки ИИ-агентов и не боится погружаться в разные бизнес-процессы компании для правильной настройки интеграций.

Что будет входить в обязанности на работе:
- Поддерживать и развивать ядро корпоративного ИИ-ассистента.
- Разрабатывать интеграции с внутренними системами: REST API, MCP-инструменты, базы данных, документооборот и корпоративные сервисы.
- Проектировать агентные сценарии: вызов инструментов, управление контекстом, структурированные ответы и многошаговые процессы.
- Интегрировать LLM разных провайдеров, оптимизировать качество, скорость и стоимость запросов.
- Разрабатывать и поддерживать RAG-системы, поиск по корпоративным знаниям, embeddings и reranking.
- Обеспечивать надёжность интеграций: обработку ошибок, авторизацию, логирование, мониторинг и контроль доступа.
- Разрабатывать API и фоновые сервисы на Python.
- Писать автоматические тесты, проводить отладку и разбор инцидентов.
- Улучшать архитектуру, документацию и процессы выпуска изменений.
- При необходимости развивать голосовые, мультимодальные и аналитические возможности ассистента.

Требования

- Уверенный Python: типизация, ООП, асинхронное программирование, обработка ошибок.
- Опыт разработки API на FastAPI или аналогичном фреймворке.
- Практический опыт интеграции внешних и внутренних REST API.
- Хорошее знание SQL и PostgreSQL.
- Опыт работы с Git, Linux, Docker, CI/CD и автоматическими тестами.
- Понимание архитектуры LLM-приложений: tool calling, structured output, управление контекстом, prompt engineering.
- Опыт работы с LLM API и агентными фреймворками.
- Понимание RAG: embeddings, retrieval, reranking, оценка качества.
- Умение диагностировать проблемы распределённых интеграций и доводить изменения до промышленной эксплуатации.
- Умение находить баланс между качеством, быстродействием и стоимостью.

Будет плюсом:

- Опыт разработки на базе открытых агентных платформ.
- Знание MCP, LangGraph, LangChain
- Работа Qdrant, Chroma, FAISS, Milvus, Elasticsearch/OpenSearch - хотя бы с чем-то одним.
- Работа с Neo4j/ GraphRAG/иными графовые базы знаний и решениями поверх них.
- Умение настраивать Guardrails, снимать и оценивать метрики качества LLM/RAG.
- Kubernetes, observability и эксплуатация GPU-инфраструктуры.
- Особенности работы с VLM, OCR, STT/TTS и голосовыми омни-моделями.
- Опыт интеграции с корпоративными системами и разработки решений с ролевой моделью доступа.

Условия

- Возможен удаленный либо гибридный формат; офис в пяти минутах от метро «Фрунзенская».
- Работа в команде с разработчиками, дата-сайентистами и аналитиками.
- Возможность карьерного роста до технического лидера.
- Развитие в направлениях AI Engineering, архитектуры агентных систем и MLOps.