Middle Python Backend Developer (AI)

Локация: офис в Минске, рядом с метро Петровщина.

Компания

hirify.global занимается разработкой программного обеспечения и консалтингом, создавая технологические решения в сферах Fintech, искусственного интеллекта и блокчейна.

Что делать

• Разрабатывать и поддерживать production backend-приложения на Python с использованием FastAPI, Django или Flask.
• Проектировать REST API, API-контракты, авторизацию и интеграции с внешними сервисами.
• Работать с PostgreSQL, Redis, очередями и фоновыми задачами, а также оптимизировать запросы и транзакции.
• Интегрировать LLM и AI-сервисы, реализовывать RAG, embeddings, vector search, structured output и tool/function calling.
• Обеспечивать эксплуатацию сервисов в production: тестирование, контейнеризацию, CI/CD, логирование, мониторинг, конфигурацию и health checks.
• Участвовать в декомпозиции задач, code review, технических и архитектурных решениях в командах Scrum/Kanban.

Требования

• От 3 лет коммерческого опыта в backend-разработке, включая от 2 лет с Python.
• Уверенное знание Python Core, стандартной библиотеки, ООП, SOLID, DRY и KISS; практический опыт с asyncio, async/await и ASGI.
• Опыт production-разработки на FastAPI, Django или Flask.
• Опыт проектирования REST API и понимание HTTP, авторизации и API-контрактов.
• Уверенное знание SQL и PostgreSQL, включая индексы, транзакции, JOIN, оптимизацию запросов и EXPLAIN; опыт с SQLAlchemy или Django ORM и миграциями.
• Опыт с Redis, очередями и фоновыми задачами: Celery, RQ, RabbitMQ, Kafka или аналогами.
• Опыт написания unit- и integration-тестов с Pytest, работы с Git и участия в code review.
• Опыт с Docker или Docker Compose, понимание CI/CD, опыт минимум с одним облачным провайдером — AWS, GCP или Azure.
• Уверенная работа с Linux и понимание эксплуатации backend-сервисов в production, включая logging, monitoring, configuration, secrets и health checks.
• Опыт интеграции LLM/AI-сервисов, понимание RAG, embeddings, vector search, structured output, tool/function calling, управления контекстом и особенностей production-эксплуатации LLM: latency, token usage, rate limits, retries, caching, hallucinations и prompt injection.
• Опыт с векторными хранилищами или search engine — Weaviate, Qdrant, Pinecone, pgvector, Elasticsearch или аналогами.
• Способность самостоятельно разбираться в кодовой базе, декомпозировать задачи и участвовать в технических и архитектурных решениях.
• Английский язык — от B1.

Хорошо, если есть

• Опыт с LangChain, LangGraph, AI Agents, Agentic Workflows, production-ready RAG/GraphRAG и Knowledge Graph.
• Опыт с графовыми базами данных — Neo4j, Amazon Neptune, Memgraph или аналогами; знание MCP.
• Опыт с Kubernetes, микросервисной архитектурой, Prometheus, Grafana, Sentry или OpenTelemetry.
• Опыт с Terraform/Infrastructure as Code, локальными или open-source LLM, LLM evaluation и observability.

Культура и преимущества

• Работа в офисе класса A рядом с метро Петровщина; предусмотрен гибкий рабочий график.
• Защищённая от инфляции заработная плата, ДМС, 3 sick days в год, компенсация питания и проезда до офиса.
• Бесплатные занятия английским языком и программа All Sports.
• Активное Dev-community, регулярные встречи и возможности развиваться как технический ментор или менеджер.
• Тимбилдинги, корпоративные мероприятия, спортивные и интеллектуальные игры, игровая комната, скидки по партнёрской программе, кофе и снеки.