GR
Grand Line
Middle Python/AI Developer — разработчик ядра и интеграций агентов
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ
Что JobRadar наблюдает сейчас
Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.
Последнее подтверждение10 мин. назад
Впервые замеченавчера
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
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.
Что будет входить в обязанности на работе:
- 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.
Требования
- 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…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / Developers / RU / between3And6