Обязанности:
Компания intact – системный интегратор, обладающий большим опытом в построении ИТ-инфраструктур. Мы реализуем комплексные проекты для средних и крупных компаний из разных отраслей экономики. intact предлагает полный спектр услуг от проектирования и внедрения решений до сервисной поддержки и обучения специалистов Клиента. Мы работаем с крупнейшими международными производителями оборудования и программного обеспечения. В основе бизнеса Компании — быстрая реакция, гибкие условия сотрудничества, возможность выбора наилучшего решения из ряда альтернатив. Вакансия Middle Backend AI Engineer (AI Agents) /Python Developer отлично подойдет для тех, кто- Силен в Python/FastAPI и умеет строить высоконагруженный бэкенд- Понимает AI-стек: LangChain, RAG, pgvector, промпт-инжиниринг, безопасность LLM- Умеет критически оценивать решения, а не только «кодить по туториалу».Чем предстоит заниматься: Блок проектирования и разработки ИИ-агентов: Создание архитектуры агентов на LangChain Проектирование системы инструментов (tools / function calling) для взаимодействия агента с внешними API, базами данных и файловым хранилищем. Блок активного промптинга: Написание и итеративное улучшение системных и динамических промптов для - - достижения целевого поведения агентов Работа с PromptTemplate, ChatPromptTemplate, FewShotPromptTemplat Тестирование промптов на разных LLM-моделях, настройка параметров (температура, top_p) Защита промптов от инъекций и нецелевого использования. Блок разработки высоконагруженного бэкенда: Реализация REST API и WebSocket на FastAPI с оптимизацией под высокие нагрузки Проектирование моделей данных через SQLAlchemy (PostgreSQL) и документных схем (MongoDB) Настройка пулов соединений, кэширования (Redis), асинхронных воркеров Постановка тяжелых задач (эмбеддинги, парсинг документов, batch-обработка) в Celery с отслеживанием статуса Интеграция с Kafka для событийной архитектуры и потоковой обработки данных. Блок RAG-пайплайны: Разработка пайплайнов Retrieval-Augmented Generation с использованием pgvector Настройка индексов (IVFFlat, HNSW) для быстрого поиска по сходств Реализация гибридного поиска (семантический + полнотекстовый) через комбинацию pgvector и полнотекстового поиска PostgreSQL Чанкинг документов, генерация эмбеддингов, управление версиями векторов. Блок инфраструктуры и масштабирования: Написание Dockerfile и docker-compose для подъема всего стека (FastAPI + Django + Celery worker + Beat + PostgreSQL (pgvector) + MongoDB + Redis + Kafka). Настройка сетей, томов, переменных окружения Деплой в Kubernetes (написание манифестов, helm-чартов, настройка HPA, Ingress Участие в проектировании горизонтального масштабирования (балансировка, репликация БД, шардирование). Оптимизация времени ответа API и потребления ресурсов. Блок безопасности: Обеспечение безопасного хранения API-ключей и секретов Внедрение rate limiting, аутентификации и авторизации Мониторинг потенциальных уязвимостей и prompt-атак. Наши ожидания: Опыт коммерческой разработки на Python от 3+ лет (версии 3.10 и новее). Глубокое знание FastAPI (асинхронные эндпоинты, WebSocket, Pydantic v2, dependency injection) Опыт работы с Django. Работа с базами данных: SQLAlchemy 2.0 (асинхронный/синхронный режимы, отношения, миграции через Alembic) / PostgreSQL + pgvector (настройка расширения, работа с векторными полями, поиск по сходству (IVFFlat / HNSW индексы), гибридный поиск). MongoDB (агрегации, индексы, схемы через Pydantic Опыт настройки и использования Celery (брокеры Redis/RabbitMQ, периодические задачи, обработка ошибок, мониторинг через Flower) Контейнеризация. Уверенное владение Docker: Написание оптимизированных Dockerfile (многостадийная сборка, кэширование слоев). Управление томами (volumes) для персистентности данных. Настройка сетей (networks) для связи между контейнерами. Билдинг образов, работа с docker-compose Git: Работа в команде с GitFlow, ревью кода, Pull Request'ы Промпт-инжиниринг: Готовность и опыт написания системных промптов, Few-shot примеров, работа со структурированным выводом (JSON mode / Pydantic parsers) LangChain: Опыт коммерческой разработки с LangChain — создание цепочек (chains), маршрутизация, интеграция инструментов (tool calling / function calling), работа с памятью (memory), интеграция с векторными хранилищами через PGVector Опыт работы в высоконагруженных проектах: > 1000 RPS, оптимизация запросов к БД (N+1, индексы, кэширование), работа с асинхронностью и конкурентностью (asyncio, semaphores, connection pooling), профилирование и оптимизация кода (cProfile, py-spy, мониторинг), опыт масштабирования приложений (горизонтальное/вертикальное). Будет преимуществом: Опыт настройки Kubernetes (деплой, scaling, ingress, configmaps, secrets, helm-чарты) Опыт работы с Kafka (производители/потребители, управление офсетами, настройка партиций, работа с Schema Registry). Знание основ информационной безопасности: Безопасное хранение секретов (Vault, Kubernetes Secrets), защита API (JWT, OAuth2, rate limiting, CORS), безопасная работа с пользовательскими данными (шифрование, маскировка, GDPR), понимание OWASP Top 10 для веб-приложений, безопасная работа с LLM (prompt injection, data leakage, выход за допустимые границы). Мы предлагаем: Уникальный ИБ проект + ИИ специфика Оплата профильного обучения и повышения квалификации официальная зарплата с первого рабочего дня В период больничных и отпусков размер заработной платы в 100% объёме, вне зависимости от стажа График удаленный Режим работы гибкий с 09:00 по МСК Аккредитованной IT организацией в Минцифры Официальное оформление с первого рабочего дня Какими плюшками порадуем: Оплата мобильной связи Корпоративная скидка на билеты в театр г. Москвы (для кандидатов из Москвы) ДМС после испытательного срока (в зависимости от региона) Корпоративный фитнес DDX Fitness или Spirit Fitness после испытательного срока (при наличии данных сетей в регионах) Бонусы и скидки от CORAL TRAVEL Очень френдли атмосфера – Генеральный директор совместно с HR проводит Welcome-ланчи для новичков в неформальной обстановке С нами работают в долгую. Этапы отбора: 1. После отклика вы получите список базовых вопросов от ИИ ассистента2. После вас пригласят на небольшой онлайн созвон с рекрутером (до 30мин)3. Далее тех этап - онлайн созвон с руководителем (1,5 часа)4. Финальная встреча (онлайн / офис) (до 40-60 мин)5. Оффер Если ваш опыт соответствует нашим ожиданиям, и вы готовы общаться с ИИ ассистентом, обязательно пригласим вас на знакомство после прохождения первого этапа.Похожие вакансии