Ищем разработчика для поддержки и развития проектов в области психологических исследований.Наши системы помогают собирать и анализировать исследовательские данные. ИИ-интервьюер реализует механизм проведения адаптивного интервью, принимая на вход текстовые и голосовые ответы. Исследовательская платформа обеспечивает проведение экспериментов, управление участниками, расчёт и экспорт результатов.
Нужен специалист с сильным Python-бэкендом, который также уверенно работает с Vue / Nuxt и умеет интегрировать LLM, ML-модели в приложения.
ЗАДАЧИ:
- Развивать API и бизнес-логику на FastAPI.
- Работать с PostgreSQL: дорабатывать схемы данных, писать миграции, оптимизировать запросы.
- Поддерживать фоновые задачи и очереди на RabbitMQ, Celery и aio-pika, обеспечивать корректные повторы и обработку сбоев.
- Дорабатывать интерфейсы личных кабинетов пользователей на Vue 3 / Nuxt.
- Дорабатывать ИИ-интервьюера: сценарии диалога, интеграции с провайдерами LLM и распознавание речи.
- Писать тесты, разбирать ошибки, участвовать в развертывании и мониторинге сервисов.
ЧТО ВАЖНО:
- Уверенное владение Python и асинхронным программированием: asyncio, конкурентные операции, работа с внешними API.
- Практический опыт с FastAPI, SQLAlchemy 2.0 async, Alembic и Pydantic.
- Знание PostgreSQL: индексы, ограничения, анализ планов выполнения и оптимизация запросов.
- Опыт работы с RabbitMQ и хотя бы одним подходом к фоновым задачам: Celery или aio-pika. Понимание идемпотентности и повторной обработки сообщений.
- Опыт разработки на Vue 3 / Nuxt с TypeScript: Composition API, SSR, взаимодействие с API.
- Понимание безопасной авторизации: JWT, access/refresh-токены, httpOnlycookies, RBAC, CSRF и CORS.
- Опыт интеграции LLM API: обработка таймаутов, ошибок и лимитов, логирование запросов.
- Умение работать с Docker и DockerCompose.
- Опыт тестирования Python-приложений с pytest.
- Готовность разбираться в существующем коде и доводить изменения до работающего результата.
БУДЕТ ПЛЮСОМ:
- LangGraph и LangChain, построение диалоговых агентов.
- Whisper / faster-whisper, WebSocket, запись и обработка голоса в браузере.
- Запуск готовых моделей через PyTorch и HuggingFaceTransformers.
- Nginx, Linux, Prometheus, Grafana и Loki.
- Работа с GPU и CUDA в Docker.
- Опыт разработки систем опросов, тестирования или работы с исследовательскими данными.
Глубокая экспертиза в обучении ML-моделей не требуется: основной фокус — разработка приложений и интеграция готовых моделей.
ТРЕБОВАНИЯ:
- Высшее техническое образование
-Опыт
УСЛОВИЯ:
ВНИМАНИЕ! Прием на работу осуществляется через конкурсную процедуру на сайте https://ученые-исследователи.рф/
Преимущественно дистанционная работа, но необходимо иметь возможность приезжать 1 раз в несколько месяцев и подписывать документы, график работы обсуждается индивидуально.