Python developer for AI agents

Мы разрабатываем и улучшаем собственного самообучаемого ИИ-агента компании и ищем сотрудника, который хорошо знает текущие фреймворки ИИ-агентов и не боится погружаться в разные бизнес-процессы компании для правильной настройки интеграций.

• Поддерживать и развивать ядро корпоративного ИИ-ассистента.
• Разрабатывать интеграции с внутренними системами: REST API, MCP-инструменты, базы данных, документооборот и корпоративные сервисы.
• Проектировать агентные сценарии: вызов инструментов, управление контекстом, структурированные ответы и многошаговые процессы.
• Интегрировать LLM разных провайдеров, оптимизировать качество, скорость и стоимость запросов.
• Разрабатывать и поддерживать RAG-системы, поиск по корпоративным знаниям, embeddings и reranking.
• Обеспечивать надёжность интеграций: обработку ошибок, авторизацию, логирование, мониторинг и контроль доступа.
• Разрабатывать API и фоновые сервисы на Python.
• Писать автоматические тесты, проводить отладку и разбор инцидентов.
• Улучшать архитектуру, документацию и процессы выпуска изменений.
• При необходимости развивать голосовые, мультимодальные и аналитические возможности ассистента.

• Уверенный Python: типизация, ООП, асинхронное программирование, обработка ошибок.
• Опыт разработки API на FastAPI или аналогичном фреймворке.
• Практический опыт интеграции внешних и внутренних REST API.
• Хорошее знание SQL и PostgreSQL.
• Опыт работы с Git, Linux, Docker, CI/CD и автоматическими тестами.
• Понимание архитектуры LLM-приложений: tool calling, structured output, управление контекстом, prompt engineering.
• Опыт работы с LLM API и агентными фреймворками.
• Понимание RAG: embeddings, retrieval, reranking, оценка качества.
• Умение диагностировать проблемы распределённых интеграций и доводить изменения до промышленной эксплуатации.
• Умение находить баланс между качеством, быстродействием и стоимостью.
• Будет плюсом: Опыт разработки на базе открытых агентных платформ; Знание MCP, LangGraph, LangChain; Работа Qdrant, Chroma, FAISS, Milvus, Elasticsearch/OpenSearch - хотя бы с чем-то одним; Работа с Neo4j/ GraphRAG/иными графовые базы знаний и решениями поверх них; Умение настраивать Guardrails, снимать и оценивать метрики качества LLM/RAG; Kubernetes, observability и эксплуатация GPU-инфраструктуры; Особенности работы с VLM, OCR, STT/TTS и голосовыми омни-моделями; Опыт интеграции с корпоративными системами и разработки решений с ролевой моделью доступа

• Возможен удаленный либо гибридный формат; офис в пяти минутах от метро «Фрунзенская».
• Работа в команде с разработчиками, дата-сайентистами и аналитиками.
• Возможность карьерного роста до технического лидера.
• Развитие в направлениях AI Engineering, архитектуры агентных систем и MLOps.