Локация
Москва, удалённая работа
Компания
WB—Tech разрабатывает продукты с backend-сервисами и AI-решениями на базе LLM.
Что делать
•Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы на Python с использованием Django и FastAPI.
•Проектировать API, интеграции и архитектуру backend-приложений.
•Работать с PostgreSQL и Redis, оптимизировать запросы и производительность сервисов.
•Разрабатывать AI-агентов и агентные системы на базе LLM, включая tools, function calling, состояние и контекст.
•Интегрировать локальные и облачные LLM в существующие продукты.
•Контейнеризировать, развёртывать и сопровождать сервисы с Docker, собственными серверами и облачными GPU-платформами.
Требования
•Уверенное знание Python и коммерческий опыт backend-разработки от 1 года до 3 лет.
•Опыт работы с Django и FastAPI.
•Хорошее знание PostgreSQL и Redis.
•Уверенное владение Docker и Docker Compose.
•Понимание асинхронного программирования в Python, включая asyncio.
•Практический опыт интеграции LLM в приложения и разработки AI-агентов с tool calling или function calling.
•Понимание принципов работы LLM, управления контекстом и построения агентных процессов.
•Опыт работы с REST API, внешними сервисами и сторонними интеграциями.
•Уверенное владение Git и Linux.
Хорошо, если есть
•Опыт работы с LangGraph, LangChain или OpenAI Agents SDK.
•Опыт самостоятельного проектирования агентных архитектур без готовых фреймворков.
•Опыт развёртывания и обслуживания локальных LLM, включая Qwen, Gemma и Llama.
•Опыт работы с GPU-инфраструктурой, RunPod и аналогичными платформами.
•Знание vLLM, llama.cpp, Ollama и других инструментов инференса.
•Понимание квантования моделей, ограничений VRAM и оптимизации инференса.
•Опыт построения RAG-систем, работы с эмбеддингами и векторным поиском.
•Опыт настройки мониторинга, логирования и CI/CD.
Культура и преимущества
•Полная занятость и удалённый формат работы.
•Работа с локальными и облачными LLM, собственными серверами и GPU-платформами.
