Операционное совершенство

Tech Lead Python (LLM-агенты)

Коротко

Tech Lead Python по LLM-агентам в продуктовой компании, разрабатывающей IT-решения для горнодобывающей отрасли. Руководство командой из трёх инженеров, развитие Python-ядра платформы агентов, оптимизация стоимости и качества агентных сценариев, безопасные интеграции через MCP. Требуется от 7 лет backend-опыта на Python (включая от 2 лет техлидерства), опыт production-разработки LLM-агентов, знание eval-подходов, MCP, OAuth 2.0/OIDC, PostgreSQL, Docker, Kubernetes. Удалённый или гибридный формат работы, возможна работа из любой точки мира.

Локация
Удалённый или гибридный формат; возможна работа из любой точки мира. Офис: Москва, Пресненская набережная, 8с1.
Компания
Разработка, внедрение и сопровождение IT-продуктов для горнодобывающей отрасли, включая диспетчеризацию производства на базе собственных решений.
Что делать
•Руководить техническим развитием продукта и командой из трёх инженеров.
•Проектировать и развивать Python-ядро платформы: сессии, ходы агентов, политики заказчика, учёт и бюджетирование.
•Переводить пользователей с пилотной архитектуры на целевую без остановки работы.
•Снижать стоимость ходов агентов через оптимизацию контекста, кэширование, лимиты инструментов, маршрутизацию моделей и учёт usage.
•Выстраивать оценку качества моделей и агентных сценариев: эталонные трассы, регрессионное тестирование, трассировка и сравнение российских моделей.
•Развивать безопасные интеграции с корпоративными данными через MCP, надёжные фоновые процедуры, sandbox для кода агентов и внешние системы.
Требования
•От 7 лет в backend-разработке, включая от 2 лет в роли технического или ведущего инженера с ответственностью за продакшен.
•Продакшен-опыт с Python, asyncio, FastAPI, Pydantic, типизацией и тестированием; способность читать и изменять код на Go.
•Опыт разработки LLM-агентов с реальными пользователями, включая tool calling, агентные циклы, ограничения и обработку ошибок.
•Знание eval-подходов, LLM-as-a-judge, регрессионного тестирования, Langfuse или OpenTelemetry, гибридного поиска, реранкинга, чанкинга и ACL.
•Опыт с MCP, OAuth 2.0/OIDC, token exchange, durable execution, идемпотентностью и повторами.
•Знание PostgreSQL, Redis, S3, Docker, Kubernetes, GitLab CI и OpenAI-совместимых API; высшее техническое образование.
Хорошо, если есть
•Опыт работы с Temporal, Restate или аналогичными системами durable execution.
•Практика использования ИИ-агентов для разработки.
Культура и преимущества
•Возможность работать из любой точки мира.
•Участие в сложных проектах в области искусственного интеллекта.
•ИТ-аккредитация и корпоративная программа привилегий BestBenifit.
•ДМС со стоматологией.
•Доступ к изучению английского языка, профильным курсам и тренингам.

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