Python-разработчик AI

10 Июля

Партнерские Вакансии

Компания "Bell Integrator"

• Проектирование и разработка продакшн-систем с использованием Python 3.12+ для AI-агентов и LLM моделей

• Реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонент, реализация пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG)

• Разработка и поддержка API (FastAPI, Django): создание микросервисов, REST, асинхронные сервисы

• Интеграция с реляционными, NoSQL и векторными базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, VectorDB: ChromaDB, QDrant)

• Создание, обучение и внедрение ML-моделей (ML pipeline, Prompt Engineering, RAG, оценка качества, A/B тестирование)

• Контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка DevOps-процессов (CI/CD: Jenkins, ArgoCD)

• Разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности, обеспечение безопасности

• Взаимодействие в Agile-командах, участие в планировании, менторинг

• Владение Python 3.12+: глубокое знание стандартных и современных возможностей языка (asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest) от 3-4 лет

• Практический опыт разработки AI/ML решений с использованием LangChain, LlamaIndex, RAG, интеграция с LLM API

• Опыт проектирования и сопровождения высоконагруженных REST API на FastAPI/Django (архитектура, DI, сериализация, OpenAPI)

• Продвинутая работа с PostgreSQL/Redis, проектирование сложных схем, индексация, оптимизация, векторные базы данных

• Навыки контейнеризации, деплой в Kubernetes

• Опыт внедрения CI/CD пайплайнов, мониторинга, алертинга, организации логирования

• Уверенное знание Git, опыт командной работы (Agile, Scrum)

• Английский B2+ для чтения документации и коммуникаций

  Будет плюсом

• Fine-tuning и кастомизация LLM, prompt engineering, оценка качества

• Опыт с MLOps, LLMOps и мультирегиональными архитектурами

• Участие в R&D или open-source проектах, менторство, архитектурное мышление

• Работа с GigaChat API

• Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах;

• Опыт работы в распределенной команде профессионалов;

• Уровень заработной платы обсуждается индивидуально;

• Формат работы: Офис/гибрид г.Москва или Санкт-Петербург.