Python fullstack-разработчик исследовательских платформ

Ищем разработчика для поддержки и развития проектов в области психологических исследований.Наши системы помогают собирать и анализировать исследовательские данные. ИИ-интервьюер реализует механизм проведения адаптивного интервью, принимая на вход текстовые и голосовые ответы. Исследовательская платформа обеспечивает проведение экспериментов, управление участниками, расчёт и экспорт результатов. Нужен специалист с сильным Python-бэкендом, который также уверенно работает с Vue / Nuxt и умеет интегрировать LLM, ML-модели в приложения.

• Развивать API и бизнес-логику на FastAPI.
• Работать с PostgreSQL: дорабатывать схемы данных, писать миграции, оптимизировать запросы.
• Поддерживать фоновые задачи и очереди на RabbitMQ, Celery и aio-pika, обеспечивать корректные повторы и обработку сбоев.
• Дорабатывать интерфейсы личных кабинетов пользователей на Vue 3 / Nuxt.
• Дорабатывать ИИ-интервьюера: сценарии диалога, интеграции с провайдерами LLM и распознавание речи.
• Писать тесты, разбирать ошибки, участвовать в развертывании и мониторинге сервисов.

• Уверенное владение Python и асинхронным программированием: asyncio, конкурентные операции, работа с внешними API.
• Практический опыт с FastAPI, SQLAlchemy 2.0 async, Alembic и Pydantic.
• Знание PostgreSQL: индексы, ограничения, анализ планов выполнения и оптимизация запросов.
• Опыт работы с RabbitMQ и хотя бы одним подходом к фоновым задачам: Celery или aio-pika. Понимание идемпотентности и повторной обработки сообщений.
• Опыт разработки на Vue 3 / Nuxt с TypeScript: Composition API, SSR, взаимодействие с API.
• Понимание безопасной авторизации: JWT, access/refresh-токены, httpOnlycookies, RBAC, CSRF и CORS.
• Опыт интеграции LLM API: обработка таймаутов, ошибок и лимитов, логирование запросов.
• Умение работать с Docker и DockerCompose.
• Опыт тестирования Python-приложений с pytest.
• Готовность разбираться в существующем коде и доводить изменения до работающего результата.
• Высшее техническое образование
• Опыт
• Будет плюсом: LangGraph и LangChain, построение диалоговых агентов; Whisper / faster-whisper, WebSocket, запись и обработка голоса в браузере; Запуск готовых моделей через PyTorch и HuggingFaceTransformers; Nginx, Linux, Prometheus, Grafana и Loki; Работа с GPU и CUDA в Docker; Опыт разработки систем опросов, тестирования или работы с исследовательскими данными; Глубокая экспертиза в обучении ML-моделей не требуется: основной фокус — разработка приложений и интеграция готовых моделей

• Преимущественно дистанционная работа, но необходимо иметь возможность приезжать 1 раз в несколько месяцев и подписывать документы, график работы обсуждается индивидуально.