Описание
Платформа автоматизирует жизненный цикл медиаконтента — от загрузки и разметки до публикации в цифровых каналах. Её сервис умных коммуникаций помогает создавать и доставлять пользователям персонализированный контент.
Задачи
•Участвовать в проектировании взаимодействия сервисов, обсуждать их ответственность, API и контракты событий
•Разрабатывать асинхронные микросервисы на FastAPI
•Реализовывать обработку событий Kafka, обеспечивать гарантии доставки, идемпотентность и повторную обработку
•Применять командные решения для согласования изменений данных и публикации событий
•Использовать кодовых агентов для разработки, поддерживать проектные правила и готовые навыки, проверять и дорабатывать сгенерированный код
•Писать модульные и интеграционные тесты, проводить проверку кода, документировать технические решения
•Работать с логами и метриками, участвовать в диагностике и устранении ошибок сервисов
•Участвовать в декомпозиции и оценке задач, сопровождать их до внедрения
•Взаимодействовать с аналитиками, специалистами по тестированию и разработчиками интерфейсов
Требования
•От 3 лет коммерческой разработки на Python
•Профильное ИТ-образование
•Уверенное знание Python и asyncio, асинхронного ввода-вывода и конкурентного выполнения
•Практический опыт разработки сервисов на FastAPI и REST API
•Опыт разработки микросервисов и понимание архитектуры сервисов
•Уверенное знание SQL и PostgreSQL, транзакций, индексов и планов запросов
•Опыт работы с ORM и Redis, кешированием, TTL и инвалидацией кеша
•Опыт работы с Docker, логами и метриками, диагностики ошибок и производственных инцидентов
•Практический опыт работы с Apache Kafka в производственной среде, понимание гарантий доставки и порядка сообщений, идемпотентной обработки и защиты от дублей
•Ежедневный опыт работы с кодовыми AI-агентами
•Умение декомпозировать задачи, управлять контекстом и сессиями агента, задавать ограничения и критерии готовности
•Умение использовать и адаптировать AGENTS.md, правила проекта и готовые навыки
•Понимание назначения MCP и умение использовать доступные агенту инструменты через готовые подключения
•Умение объяснять и проверять сгенерированный код, исправлять ошибки и доводить решение до production
Будет плюсом: опыт создания RAG-систем и AI-агентов, опыт применения разработки на основе спецификаций в командной работе
Условия
•Уровень заработной платы обсуждается индивидуально
•Возможность профессионального и карьерного роста, участие в разных проектах
•Работа в распределённой команде
•Корпоративные скидки на изучение иностранного языка, абонемент в фитнес и образовательные курсы
