Отдел внутренней автоматизации разрабатывает собственную информационную систему для бизнес-задач в авиационной отрасли. Система состоит из модулей для ввода, хранения, обработки, парсинга и аналитики данных. Следующий этап — AI-агенты, которые распознают данные и решают прикладные задачи, используя сервисы системы как инструменты.
Ищем разработчика, который быстро включится в текущую разработку и в перспективе возьмёт на себя техническое лидерство: архитектуру, контроль качество кода и стратегию развития платформы.
Обязанности
Базовые обязанности (разработчик)
- Поддержка, багфикс и развитие функционала существующих модулей.
- Разработка новых модулей (микросервисов) по функциональным требованиям (ФТТ).
- Разработка парсеров и загрузчиков данных: веб-источники, файлы (Excel, PDF, сканы), email.
- Разработка интеграций с внешними и внутренними системами, включая 1С.
- Связки между сервисами (API, очереди, события) без переписывания работающего ядра.
- Веб-интерфейсы с удобным UI/UX для внутренних пользователей.
- Аналитические отчёты, дашборды, шаблоны выгрузки.
- Интеграция LLM (OpenAI, Anthropic, локальные модели) в бизнес-процессы: извлечение и распознавание данных, structured output, классификация.
- Разработка AI-агентов: ReAct, tool / function calling к БД и очередям, память, RAG, multi-agent сценарии, обработка результатов.
- Автотесты (unit, integration, контрактные) и практики безопасной разработки.
- Работа в окружениях dev / staging / prod без риска для продакшена: миграции, feature flags, откат.
- Логирование, мониторинг и трассировка своих сервисов.
Перспектива развития (Tech Lead, архитектор)
- Аудит текущей кодовой базы через code review: логика сервисов, архитектура, узкие места, точки интеграции, технический долг, формирование беклогов.
- Целевая архитектура платформы и план её поэтапного развития. Решения фиксируются в ADR / C4.
- Проектирование недостающих звеньев: оркестратор агентов, сервис унифицированного доступа к данным, шина событий.
- Архитектура AI-слоя: выбор моделей и фреймворков, инструменты агентов (в т. ч. MCP), оценка качества (evals), контроль стоимости, guardrails.
- Оптимизация кода, производительности и инфраструктуры.
- Совместная проработка роудмеп развития платформы
- Стандарты разработки: code style, ревью, тестирование, CI/CD, безопасность, трекинга задач, ведение документации.
- Техническое лидерство: декомпозиция и оценка задач, ревью и контроль качества кода другого разработчика, менторинг.
- Участие в найме и развитии команды.
Требования
Обязательно
- Сильный Python (3.11+), asyncio, типизация. FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy 2.x / Alembic.
- Архитектура микросервисов: REST, очереди, event-driven (RabbitMQ / Redis Streams), идемпотентность, ретраи.
- PostgreSQL (проектирование схем, оптимизация запросов), Redis.
- Docker, CI/CD, Git-flow, работа с несколькими окружениями.
- Тестирование: pytest, unit / integration / контрактные тесты.
- Безопасность: OWASP Top 10, OWASP Top 10 for LLM (prompt injection, утечки данных), аутентификация и авторизация (OAuth2 / JWT), управление секретами, rate limiting.
- Парсинг защищённых источников: Playwright / Selenium, прокси, обход антибот-защиты и капч, устойчивость к изменениям вёрстки.
- Опыт с LLM и агентами в продакшене: ReAct, tool calling, memory, multi-agent chains, RAG. Фреймворки LangChain / LangGraph, CrewAI.
- Векторные БД: pgvector / Qdrant / Milvus, эмбеддинги, chunking, гибридный поиск.
- Быстрый вход в чужой код и навык качественного code review.
Будет плюсом
- Глубокий опыт LangGraph, промпт-инжиниринг, оценка качества LLM (evals), Langfuse / LangSmith.
- MCP (Model Context Protocol), локальные модели (vLLM, Ollama).
- Распознавание документов: OCR, PDF / Excel-парсинг (Docling, Unstructured и аналоги).
- Kubernetes, Prometheus + Grafana, OpenTelemetry.
- Фронтенд для внутренних интерфейсов: React / Vue + TypeScript.
- 1С: запросы, внешние обработки, интеграции (HTTP-сервисы, OData). Команда часто работает с 1С.
- Опыт в роли Tech Lead или архитектора.
- Знание авиационной предметной области (P/N, компоненты, ремонт, логистика).
Почему эта роль может быть вам интересна
- Прикладные задачи: разработка решений, которыми пользуются сотрудники в ежедневной работе.
- Влияние на технические решения: возможность участвовать в выборе архитектуры, инструментов и подходов к развитию системы.
- Сочетание разработки и AI: работа с backend-сервисами, интеграциями, обработкой данных и агентными сценариями.
- Прямое влияние на архитектуру и технологический выбор, рост до Tech Lead / архитектора.
- Конкурентную заработную плату, подробные условия обсуждаются с финалистом на данную позицию.