AI/LLM Инженер

ПРОЕКТ: в банковской сфере. Мы ищем: Backend-разработчика на Python, способного внедрять систем на базе LLM и AI-агентов «под ключ»: от постановки задачи и проектирования архитектуры до промышленного внедрения и поддержки.
Мы разрабатываем и поддерживаем продукт ERA - систему комплексной диагностики продуктов и услуг. Наше решение позволяет производить диагностику, анализ и аудит продукта для получения комплексного решения развития, снятия барьеров роста. Цель проекта — построить полностью автономную экспертную систему, где ключевую роль играют смарт-агенты, выполняющие комплексный анализ без участия человека.

Технологический стек:
Язык программирования: Python 3.12+
Фреймворки: FastAPI, LangChain / LangGraph, FastStream
Базы данных: PostgreSQL, Redis
Очереди: Kafka, RabbitMQ
Поиск и аналитика: Opensearch, Elasticsearch
CI/CD: Jenkins, Nexus, BitBucket, SonarQube
Инфраструктура: OpenShift (Kubernetes), DropApp, Docker
Управление: Jira, Confluence

ЧТО МЫ ОЖИДАЕМ ОТ КАНДИДАТА:

• Опыт работы от 4 лет в разработке.

• Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+).

• Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP).

• Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow.

• Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду.

• Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре.

• Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL).

• Опыт написания unit-тестов.

• Опыт разработки асинхронных приложений на Python.

• Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile.

• Важно: Опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться.

Будет плюсом:

• Знание современных инструментов и практик.

• Понимание принципов Domain-Driven Design (DDD) и принципов построения микросервисной архитектуры.

• Опыт работы с Apache Kafka, Elasticsearch(OpenSearch), Qdrant.

• Опыт использования AI-инструментов в разработке: GitHub Copilot, Codium, Cursor или их аналоги.

• Навыки промпт-инжиниринга для эффективного взаимодействия с AI-ассистентами.

• Знакомство с концепциями "vibe coding" и инструментами для генерации кода (наподобие GigaCode, Copilot, Roo Code).

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:​​​​​​

• Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM.

• Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI.

• Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов.

• Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов.

• Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний.

• Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода.

• Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки.

• Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями.

• Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков.

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

• Возможность участия в интересных проектах.
• Возможность профессионального и карьерного роста в компании.
• Опыт работы в команде профессионалов.
• Специальные тарифы для сотрудников в спортивные клубы и языковые курсы и пр.
• Офисный формат работы в Москве.