Обязанности:
О нас Мы — продуктовая команда из 12 человек, делаем платформу LLM-агентов для автоматизации клиентской поддержки и внутренних операций в среднем и крупном B2B. Если упрощать: там, где раньше сидели 5 операторов и копировали данные между CRM, тикет-системой и 1С, теперь работает агент, который сам разбирает обращение, ходит по нужным системам и закрывает задачу. LLM — одна из частей пайплайна, но далеко не единственная: за ней стоит классический highload-бэкенд с интеграциями, очередями, кешами и сложной бизнес-логикой. Чем предстоит заниматься Проектировать и развивать backend-сервисы платформы: API, доменная логика, интеграции с внешними системами клиентов (CRM, ERP, тикет-системы), Интегрировать в backend LLM-вызовы как часть бизнес-логики: оркестрация, обработка ошибок и таймаутов, контроль стоимости и латентности, фолбэки Поддерживать и настраивать реляционные базы данных, оптимизировать запросы и распределённые вычисления; Покрывать код тестами (pytest), включая eval-наборы для LLM-логики Участвовать в продуктовых обсуждениях: что делаем, зачем, в каком порядке Стек Python 3.12+, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic, Alembic, Django PostgreSQL + pgvector, Redis LLM: Claude API (основной), OpenAI, локальные модели через vLLM Агентские фреймворки: смесь самописного и LangGraph Инфра: Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD Брокеры: RabbitMQ, Kafka Мониторинг: Prometheus, Grafana, Sentry, Langfuse Тесты: pytest, отдельные eval-сьюты для агентов Что важно 5+ лет коммерческой разработки на Python. Production-опыт с LLM-системами: проектирование, выкатка и поддержка агентов или RAG-пайплайнов под реальной нагрузкой. Уверенные знания в FastAPI / Flask / Django REST Framework, грамотная работа с сессиями и пулом соединений. Опыт оптимизации запросов PostgreSQL: чтение EXPLAIN, профилирование, поддержка индексов, работа с расширениями Опыт работы с очередями событий (Kafka, RabbitMQ, NATS) Опыт деплоя в Docker/Kubernetes, настройки CI/CD пайплайнов Готовность брать задачу целиком: от обсуждения с заказчиком до прода и мониторинга Будет плюсом Опыт с MCP (Model Context Protocol) — пишете свои серверы или интегрируете готовые. Опыт построения eval-фреймворков для LLM (LLM-as-judge, golden datasets, regression-тесты на агентов). Опыт с векторными БД (pgvector, Qdrant, Weaviate) Опыт работы с ClickHouse или другими колоночными СУБД для аналитики Что предлагаем Прямое влияние на продукт и архитектуру — нет «технического директора, который всё решит». Минимум встреч: дейли 15 минут, планирование раз в две недели, всё остальное — асинхронно. Бюджет на API и подписки (Claude, OpenAI), инструменты, обучение, конференции. Полная удалёнка, гибкий график. Оформление по ТК или как самозанятый/ИП — на выбор. Вилка обсуждается на собеседовании, ориентируемся на рынок senior-уровня.Похожие вакансии
Python разработчик (Middle/ Middle+ / Senior)
Договорная
Москва. Станции метро: Волгоградский проспект, Новохохловская, Калитники, Угрешская
X5 Tech
Python-разработчик (Middle/Senior)
Договорная
Москва. Станции метро: Волгоградский проспект, Новохохловская, Калитники, Угрешская
X5 Tech
Python-разработчик (Middle/Senior)
Договорная
Москва. Станции метро: Волгоградский проспект, Новохохловская, Калитники, Угрешская
Техлидс
Middle/Senior Разработчик Python
Договорная
Москва. Станции метро: Волгоградский проспект, Новохохловская, Калитники, Угрешская
ИЦ АЙ-ТЕКО
Middle+ / Senior Python разработчик
От 130 000 до 200 000 руб.
Москва. Станции метро: Волгоградский проспект, Новохохловская, Калитники, Угрешская
RedLab
Python разработчик (Middle+ / Senior)
Договорная
Москва. Станции метро: Волгоградский проспект, Новохохловская, Калитники, Угрешская
X5 Tech