Python Backend Developer (FastAPI / AI Platform)
Проект: Внедрение интеллектуальных модулей на базе ИИ в платформу для автоматизации рутинных операций и повышения скорости процессов.
Чем предстоит заниматься:
•Разрабатывать backend-сервисы на Python 3.10+ / FastAPI в рамках ИИ-платформы.
•Проектировать и поддерживать микросервисную и event-driven архитектуру.
•Интегрировать ИИ-компоненты платформы (работа с LLM, эмбеддерами, векторными БД).
•Работать с данными и брокерами: SQL/NoSQL, OpenSearch, Redis, S3, Kafka.
•Настраивать и поддерживать инфраструктуру: CI/CD, Docker, мониторинг и логирование.
•Обеспечивать безопасность: выстраивать процессы аутентификации и авторизации (Keycloak, OAuth2).
•Работать с существующим кодом в крупных репозиториях: читать, понимать, модифицировать и оптимизировать.
Наши требования (Must Have):
•Опыт: От 3 лет коммерческой разработки на Python.
•Стек: Отличное знание Python 3.10+ и FastAPI (глубокое понимание async, middleware, DI).
•Архитектура: Понимание микросервисной архитектуры, требований к журналированию, аудиту и мониторингу.
•Базы данных: Уверенная работа с SQL и NoSQL (написание сложных запросов, работа с индексами, оптимизация, ORM/ODM).
•Инфраструктура и брокеры: Опыт работы с Kafka (producer/consumer), Redis, S3.
•DevOps & Monitoring: Docker / Docker Compose, настройка CI/CD, Prometheus + Grafana, ELK-стек.
•Безопасность: Понимание принципов работы JWT, OAuth2/OIDC, опыт интеграции с Keycloak.
•Код: Умение читать и модифицировать чужой код в крупных репозиториях.
•Образование: Высшее (ИТ, технические науки или математика).
Будет большим плюсом (Nice to Have):
•Опыт реализации event-driven архитектуры.
•Опыт работы с векторными базами данных (OpenSearch) и векторизацией данных с помощью эмбеддеров.
•Опыт интеграции с vLLM для LLM-инференса.
•Активное и эффективное использование AI-ассистентов (Cursor и аналоги) для ускорения процесса написания и рефакторинга кода.
Можно удалённо.
