Middle Python/AI Developer — разработчик ядра и интеграций агентов
Описание
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.