Описание
Описания нет
Задачи
•Разрабатывать и поддерживать бэкенд-сервисы на Python для интеграции AI-агентов и RAG-систем
•Реализовывать агентные конвейеры на базе LangChain и LangGraph: проектировать многошаговые сценарии, управлять состоянием и вызовами инструментов
•Интегрировать LLM в бизнес-процессы: настраивать prompt engineering, structured output и function calling, обрабатывать ошибки
•Строить RAG-системы для работы с документами, метриками и BI-контекстом
•Генерировать и проверять SQL-запросы на основе метаданных
•Работать с аналитическими СУБД ClickHouse и PostgreSQL
•Участвовать в адаптации архитектуры решений к инфраструктуре клиента
•Настраивать CI/CD
•Документировать контракты и требования к окружению
•Создавать технические демонстрации: готовить рабочие примеры, записывать короткие видеопрезентации и наглядно показывать логику работы системы
Требования
•Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет
•Уверенное владение FastAPI или аналогами
•Практический опыт работы с LangChain, LangGraph, LlamaIndex и LLM API
•Уверенное знание SQL: составление сложных запросов, понимание планов выполнения, работа с аналитическими базами данных
•Базовое понимание принципов проектирования микросервисов
•Опыт работы с Docker и участия в настройке CI/CD
•Аналитическое мышление, умение переводить бизнес-требования в технические решения и понимание логики BI-систем
Будет плюсом:
•Опыт быстрого прототипирования интерфейсов для демонстраций
•Навыки визуализации данных и процессов
•Знание Airflow, Spark или других инструментов инженерии данных
•Опыт в розничной торговле, CIB, управлении рисками или комплаенсе
•Понимание XAI, важности признаков и интерпретируемости моделей
Условия
Условий в вакансии нет
