У роли чёткий фокус на backend-разработке и ИИ-помощнике, включая оркестрацию LLM и высоконагруженные системы; при этом обязанности охватывают и разработку, и архитектуру, и надёжность сервисов.
Кликните для подробной информации
Широкая зона ответственностиАктуальный AI-стекИИ в финтехеВыбор формата
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Разработчик Python (ИИ-помощник) (Python/FastAPI/LangChain/LLM): разработка backend-сервисов и оркестратора для ИИ-помощника с акцентом на многошаговую обработку запросов, интеграцию LLM и отказоустойчивость. Focus on проектировании chains, agents, tools и memory, создании REST API, управлении состоянием процессов и реализации контекстных диалоговых сценариев.
Локация: Москва, проспект Андропова, 18к1; доступны работа на месте работодателя, удалённый и гибридный форматы.
Компания
МТС Банк развивает цифровые финансовые сервисы на современном технологическом стеке, используя высоконагруженные системы и облачную инфраструктуру.
Что делать
Проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python с использованием FastAPI, Flask и Django.
Создавать и оптимизировать цепочки LangChain: chains, agents, tools, memory и другие компоненты для сложных многошаговых сценариев.
Интегрировать LLM и разрабатывать диалоговые сценарии ИИ-помощника: контекстную память, маршрутизацию намерений, вызов инструментов и генерацию ответов.
Проектировать архитектуру оркестратора с управлением состоянием процессов, обработкой ошибок и повторных попыток, логированием и аудитом выполнения шагов.
Проектировать REST API для фронтенда, мобильных клиентов и внешних систем.
Писать unit- и integration-тесты, участвовать в code review и документировать API и внутренние сервисы.
Требования
Уверенное владение Python 3.9+ и не менее 3 лет промышленной разработки.
Практический опыт работы с LangChain или аналогами — LlamaIndex, Semantic Kernel — не менее 1 года: построение chains и agents, работа с memory, tools и output parsers.
Понимание принципов работы LLM: prompt engineering, few-shot, chain-of-thought, function calling, token limits, temperature и другие параметры.
Опыт интеграции с API LLM-провайдеров, включая OpenAI, Anthropic и Cohere, и/или запуска open-source моделей.
Знание asyncio и FastAPI или aiohttp.
Опыт работы с PostgreSQL и Redis.
Знание микросервисной архитектуры, Kubernetes, REST/gRPC и принципов проектирования отказоустойчивых сервисов.
Культура и преимущества
Полная занятость.
Возможность работать на месте работодателя, удалённо или в гибридном формате.
Работа с высоконагруженными системами и облачной инфраструктурой.
Разработка цифровых финансовых сервисов и ИИ-помощника.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →