Python Fullstack-разработчик - исследовательские платформы
Описание
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: Преимущественно дистанционная работа, но необходимо иметь возможность приезжать 1 раз в несколько месяцев и подписывать документы, график работы обсуждается индивидуально.