Локация
Минск, проспект Дзержинского, 104к2; гибридный формат работы
Компания
WhiteSnake — компания в сфере разработки программного обеспечения и консалтинга, создающая технологические решения для клиентов по всему миру в направлениях Fintech, искусственного интеллекта и блокчейна.
Что делать
•Разрабатывать и поддерживать production backend-приложения на Python с использованием FastAPI, Django или Flask.
•Проектировать REST API, API-контракты, авторизацию и асинхронные сервисы на asyncio, async/await и ASGI.
•Интегрировать LLM и AI-сервисы, включая RAG, embeddings, vector search, structured output и tool/function calling.
•Работать с PostgreSQL, Redis, очередями и фоновыми задачами, а также оптимизировать запросы и производительность сервисов.
•Обеспечивать тестирование, контейнеризацию, CI/CD и эксплуатацию backend-сервисов в production.
•Участвовать в декомпозиции задач, code review, технических и архитектурных решениях по Scrum или Kanban.
Требования
•От 3 лет коммерческого опыта в backend-разработке, включая от 2 лет с Python.
•Уверенное знание Python Core, стандартной библиотеки, ООП, SOLID, DRY и KISS.
•Опыт разработки production-приложений на FastAPI, Django или Flask; практический опыт с asyncio, async/await и ASGI.
•Опыт проектирования REST API, понимание HTTP, авторизации и API-контрактов.
•Уверенное знание SQL и PostgreSQL: индексы, транзакции, JOIN, оптимизация запросов и EXPLAIN; опыт с SQLAlchemy или Django ORM и миграциями.
•Практический опыт с Redis, очередями и фоновыми задачами: Celery, RQ, RabbitMQ, Kafka или аналогами.
•Опыт написания unit- и integration-тестов с Pytest, работы с Git и участия в code review.
•Опыт с Docker или Docker Compose, понимание CI/CD, опыт минимум с одним облачным провайдером: AWS, GCP или Azure.
•Уверенная работа с Linux и понимание эксплуатации production-сервисов: logging, monitoring, configuration, secrets и health checks.
•Практический опыт интеграции LLM/AI-сервисов, понимание RAG, embeddings, vector search, structured output, tool/function calling и управления контекстом.
•Опыт работы с векторными хранилищами или search engine: Weaviate, Qdrant, Pinecone, pgvector, Elasticsearch или аналогами.
•Понимание production-особенностей LLM: latency, token usage, rate limits, retries, caching, hallucinations и prompt injection.
•Умение самостоятельно разбираться в кодовой базе, декомпозировать задачи и участвовать в технических и архитектурных решениях.
•Английский язык — от B1 и выше.
Хорошо, если есть
•Опыт с LangChain, LangGraph, AI Agents, Agentic Workflows, production-ready RAG или GraphRAG.
•Опыт работы с графовыми базами данных и построения Knowledge Graph: Neo4j, Amazon Neptune, Memgraph или аналоги.
•Опыт использования MCP, Kubernetes, микросервисной архитектуры, Prometheus, Grafana, Sentry или OpenTelemetry.
•Опыт с Terraform, Infrastructure as Code, локальными или open-source LLM, LLM evaluation и observability.
Культура и преимущества
•Гибридный формат работы в офисе класса A рядом с метро.
•Полная занятость и гибкий рабочий график.
•Заработная плата защищена от инфляции.
•Дружный коллектив с фокусом на инновации и совместную работу.
•Условия, поддерживающие баланс между работой и личной жизнью.
