Операционное совершенство

Tech Lead Python (LLM-агенты)

Коротко

Техлид Python для платформы LLM‑агентов: руководство командой из трёх инженеров и ответственность за архитектуру, качество и стоимость агентов в продакшене. Компания — продуктовая, задачи включают оптимизацию агентного цикла, интеграцию корпоративных данных через MCP с учётом прав пользователя, построение систем оценки качества и обеспечение надёжности фоновых процессов. Требуется от 7 лет backend‑опыта (от 2 лет техлидом), глубокое владение Python/asyncio/FastAPI, опыт эксплуатации LLM‑агентов, MCP, OAuth 2.0/OIDC, durable execution и инфраструктурой на Kubernetes.

Tech Lead Python / LLM‑агенты
Удалённо · Полная занятость
Операционное совершенство ищет технического руководителя продукта и команды из трёх инженеров: предстоит отвечать за архитектуру, качество и стоимость агентов в продакшене, план работ и найм, самостоятельно писать ключевые компоненты и проводить ревью кода команды.
Задачи
•Развитие ядра платформы на Python (сессии, ходы агента, политики заказчика, учёт, агентный цикл под бюджет хода)
•Перевод пользователей с пилотной архитектуры на целевую без остановки работы
•Снижение стоимости хода за счёт оптимизации состава входа, кэша префикса, лимитов инструментов, роутинга моделей
•Внедрение оценки качества на базе эталонных трасс и регрессионных проверок
•Интеграция данных компании через MCP с учётом прав пользователя (1С, КХД, СЭД, HR, поиск по документам с ACL)
•Обеспечение надёжности фоновых процедур и записи во внешние системы
•Создание песочницы для кода агента, декомпозиция задач, работа с ИИ‑агентами для кода
•Согласование требований и ИБ с заказчиком
Требования
•Опыт backend‑разработки от 7 лет (из них от 2 лет в роли техлида/ведущего инженера с ответственностью за продакшн)
•Подтверждённый опыт использования Python в продакшене (asyncio, FastAPI, Pydantic, типизация, тесты)
•Умение читать и править код на Go
•Реальный опыт эксплуатации LLM‑агентов с пользователями (tool calling, цикл агента, обработка ошибок, ограничения)
•Понимание механизмов расчёта стоимости LLM‑вызовов (вход вызова, кэш префикса, сжатие истории, лимиты инструментов)
•Навыки построения систем оценки качества (эталонные наборы, LLM‑судья, регресс, трассировка через Langfuse/OpenTelemetry)
•Опыт работы с гибридным поиском, реранкингом, чанкингом и правами доступа к документам
•Владение MCP, OAuth 2.0/OIDC и token exchange для работы агента от имени пользователя
•Понимание паттернов durable execution (Temporal, Restate или аналоги), обеспечение идемпотентности и механизмов повторов
•Уверенное использование PostgreSQL, Redis, S3, Docker, Kubernetes, GitLab CI
•Опыт работы с открытыми моделями через OpenAI‑совместимые API либо LiteLLM
•Высшее техническое образование
Отклик
Резюме отправлять по контакту, указанному в вакансии.

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