Обязанности:
Наш стек: Python (FastAPI / Flask), SQL/noSQL DBMS LLM/GenAI: OpenAI / Anthropic API или open-source модели Фреймворки: LangGraph, LlamaIndex, Langfuse Векторные БД: Qdrant / FAISS Инфраструктура: Docker, Kubernetes, CI/CD, Celery/RabbitMQ/Kafka Чем предстоит заниматься: Работать в настоящей feature-команде в масштабируемом Scrum (LeSS) Разрабатывать и внедрять GenAI/LLM-решения в продуктовые сервисы Оценивать и улучшать качество моделей (метрики, тесты, итерации) Строить backend для AI-функциональности и интеграции с внешними системами Развивать RAG-пайплайны Реализовывать агентные сценарии (multi-step, tool calling, memory, knowledge mapping, SGR) Обеспечивать стабильность сервисов: мониторинг, инциденты, performance Что мы ждем: 3+ года опыта в DS / ML / GenAI / backend-разработке (или сильные production-кейсы в AI) Глубокое знание Python и современных backend-фреймворков Практический опыт с LLM: prompt engineering, embeddings, LLM API/SDK, AI agents Опыт построения RAG-пайплайнов и работы с векторными БД Понимание backend-архитектуры и распределённых систем (очереди, сервисы, интеграции) Опыт доведения решений до production (Docker, API, логирование) Будет плюсом Навыки коммуникации: формулировать постановку, фиксировать гипотезы, демонстрировать результат, работать с требованиями Опыт применения evaluation-подходов (RAGAS, DeepEval или аналоги) Опыт работы в финтехе или среде с высокими требованиями к безопасностиПохожие вакансии