SkillStaff

Python-разработчик (LLM/AI), ритейлер

Коротко

Python-разработчик для построения высоконагруженной событийно-ориентированной AI-платформы ритейлера с LLM-интеграциями и классическим ML. Нужны асинхронный Python, FastAPI, Kafka, Redis, PostgreSQL/SQLAlchemy, опыт работы с LLM (OpenAI API, prompt engineering, RAG-подходы) и понимание ML-метрик. Компания — IT-аутсорсер, предоставляющий специалистов на проекты крупного бизнеса; работа удалённая, полная занятость.

Локация
Удалённая работа, Москва; также возможна работа в офисе клиента или офисе SkillStaff в центре Москвы.
Компания
SkillStaff — аккредитованная IT-компания, реализующая проекты для крупного бизнеса и предоставляющая специалистов для разнообразных IT-проектов.
Что делать
•Проектировать с нуля архитектуру сервисов и событийно-ориентированных систем.
•Разрабатывать высоконагруженный асинхронный бэкенд на Python.
•Интегрировать Kafka и Redis Pub/Sub, обеспечивая отказоустойчивую доставку событий.
•Проектировать схемы PostgreSQL, оптимизировать SQLAlchemy-запросы и внедрять кэширование Redis.
•Настраивать наблюдаемость, CI/CD, Docker и автоматизацию сборки, проверки и деплоя.
•Проводить код-ревью, менторить коллег, документировать архитектурные решения и участвовать в разборе инцидентов.
Требования
•От 2 лет коммерческой разработки на Python и от 3 до 6 лет общего опыта.
•Уверенное владение async/await, typing, ООП, структурами данных и FastAPI.
•Продвинутый SQL, PostgreSQL, asyncpg, SQLAlchemy, Kafka, Redis и Docker.
•Практический опыт работы с LLM через OpenAI API или совместимые решения, а также понимание галлюцинаций, стохастичности, латентности и ограничений контекстного окна.
•Знание prompt engineering, архитектур ReAct, Plan-and-Execute и Agent-as-a-Judge, а также базовое знакомство с LangChain, LangGraph, LlamaIndex и AutoGen.
•Понимание классического ML, метрик и валидации моделей; опыт работы со scikit-learn, pandas, numpy и библиотеками визуализации.
Хорошо, если есть
•Опыт развертывания и оптимизации LLM через vLLM.
•Знание Kubernetes: deployment, services, probes и resources.
•Опыт работы с векторными базами Qdrant, Pinecone или Weaviate.
•Опыт создания RAG-систем и оптимизации инференса с помощью batching, caching и quantization.
Культура и преимущества
•Полная занятость и удалённый формат работы.
•Возможность выбирать проекты и направления развития среди сотен IT-проектов.
•Белая зарплата и удобный график.
•Возможность работать удалённо, в офисе клиента или в офисе SkillStaff в центре Москвы.
•Обмен опытом и развитие вместе с высококвалифицированными коллегами.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте