Обязанности- Приём R&D-решений от Data Science команды (агенты на AutoGen, RAG-пайплайны на LangChain) и их трансформация в production-ready микросервисы на FastAPI.- Проектирование и реализация Agent Gateway — оркестрационного слоя между приложением и агентной средой.- Интеграция векторных баз данных и embedding-пайплайнов в сервисную архитектуру.- Настройка и оптимизация Redis как брокера очередей между сервисами.- Проектирование контрактов API (OpenAPI-спецификации) для взаимодействия микросервисов.- Контейнеризация сервисов, поддержка единого Docker Compose окружения.- Оптимизация производительности inference-пайплайнов (батчинг, кэширование, управление памятью).- Участие в код-ревью и соблюдение стандартов разработки.- Подготовка и актуализация технической документации на сервисы агентной среды.- Участие в процессах CI/CD и сопровождение приложений в промышленной среде.Требования- Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет.- Уверенное знание Python 3 и основных принципов разработки ПО (ООП, SOLID, паттерны проектирования).- Опыт разработки backend-приложений с использованием: FastAPI, Django/DRF.- Опыт проектирования и разработки REST API.- Понимание кода и архитектуры ML-пайплайнов на базе LangChain, AutoGen или аналогичных фреймворков (умение читать, рефакторить и оборачивать R&D-решения вproduction-ready сервисы).- Опыт работы с векторными базами данных (FAISS, Chroma, Milvus или аналогичные).- Опыт работы с брокерами сообщений и очередями задач (Redis, RabbitMQ, Celery, ARQ или аналогичные).- Понимание принципов микросервисной архитектуры.- Опыт работы с Docker и Docker Compose, оркестрация многосервисных окружений.- Опыт работы с асинхронным Python (asyncio, aiohttp, uvicorn).- Опыт работы с Git.- Понимание принципов CI/CD.- Уверенные знания SQL и опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL).- Опыт работы с объектными хранилищами (MinIO / S3).Будет плюсом- Опыт работы с Kubernetes.- Опыт работы с ML-фреймворками (PyTorch, HuggingFace Transformers) на уровне понимания inference-пайплайнов.- Опыт развертывания и обслуживания LLM-сервисов (vLLM, TGI, Ollama или аналогичные).- Опыт работы с Apache Airflow или аналогичными оркестраторами пайплайнов.- Опыт работы с системами мониторинга и observability (Prometheus, Grafana, ELK).- Понимание RAG-архитектур: chunking-стратегии, embedding-модели, retrieval-подходы.
Похожие вакансии