Python developer senior

Компания: TopSelection
Тип занятости: #full_time
Уровень: #senior
Страна: #RU
Локация: #remote
Зарплата: от 230 000 RUB до 260 000 RUB

Python разработчик senior для промышленной компании. Проект связан с искусственным интеллектом и языковыми моделями (AI/LLM), интеграцией AI/LLM моделей в production-среду.

Требования
- Опыт работы не менее 5 лет коммерческой разработки на Python
- Опыт работы с проектами, связанными с искусственным интеллектом и языковыми моделями (AI/LLM). Участие в проектах с интеграцией AI/LLM моделей в production-среду
- Глубокое знание Python: Понимание и применение принципов ООП, асинхронного и функционального программирования. Навык работы с фреймворками: FastAPI, Flask, Django, asyncio
- Работа с AI/LLM: Опыт работы с библиотеками: TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, scikit-learn. Знание методов обработки естественного языка (NLP). Опыт работы с LLM (например, GPT, BERT). Умение интегрировать LLM-модели в backend-системы, включая оптимизацию и масштабирование
- Опыт работы с реляционными (PostgreSQL, MySQL) и NoSQL (Redis, Elasticsearch) базами данных
- Знание векторных баз данных (например, Pinecone, Weaviate) для работы с эмбеддингами
- Микросервисы и распределенные системы: Опыт проектирования и разработки микросервисной архитектуры. Знание Docker, Kubernetes для оркестрации и управления контейнерами
- Архитектура: Опыт работы с RESTful API, GraphQL и gRPC. Умение разрабатывать и документировать API для взаимодействия с AI/LLM моделями
- Оптимизация и масштабирование: Понимание принципов оптимизации производительности AI/LLM моделей в production. Опыт работы с инструментами для мониторинга и анализа производительности (Prometheus, Grafana, Graylog)
- DevOps и CI/CD: Знание процессов CI/CD (GitLab CI)
- Тестирование: Умение писать unit- и integration-тесты с использованием pytest, unittest. Опыт тестирования AI/LLM моделей и их интеграции в backend

Будет плюсом
- Опыт работы с Apache Kafka, RabbitMQ для организации message queues
- Знание методов feature engineering и работы с большими объемами данных
- Участие в open-source проектах, связанных с AI/LLM
- Умение работать в кросс-функциональных командах (с data scientists, ML-инженерами и DevOps)

Дополнительная информация
Оформление: ИП. Зарплата указана гросс. Гражданство: РФ.

Контакты
- Telegram: @kozminaekaterina

⚠️ Для удобства указывайте ссылку на вакансию
Ссылка: https://t.iss.one/it_match_python/2954

Стек технологий: #python #fastapi #flask #django #asyncio #tensorflow #pytorch #hugging_face #scikit-learn #postgresql #mysql #redis #elasticsearch #pinecone #weaviate #docker #kubernetes #restful_api #graphql #grpc #prometheus #grafana #graylog #gitlab_ci #pytest #unittest #apache_kafka #rabbitmq

AI-инженер

Компания: Green Wave Palace ltd
Тип занятости: #part_time
Страна: #RU
Локация: #remote

Подробное описание вакансии:

Нажмите, чтобы развернуть...

Обязанности
- Проектировать и внедрять продукционные LLM-сервисы: от ingestion и индексирования данных до генерации ответов и обратной связи пользователей.
- Строить RAG-пайплайны: гибридный поиск (векторный + BM25), сжатие контекста, переранжирование (cross-encoder/learning-to-rank), фильтрация по метаданным.
- Оркестрировать агентные сценарии (LangChain / LangGraph): планирование шагов, вызов инструментов, обработка ошибок и фолбэков.
- MCP (Model Context Protocol): умение поднимать/подключать MCP-серверы и публиковать tools/resources/prompts для хоста (например, Claude/ChatGPT/IDE), понимание безопасности и аутентификации MCP.
- Выполнять оценку качества: автоматические и человек-в-контуре (groundedness, factuality, relevance, hallucination rate).
- Разрабатывать и поддерживать REST/HTTP API (FastAPI, async/await), сервисные интеграции и очереди фоновой обработки.
- Обеспечивать надежность и безопасность: контроль PII, guardrails, валидация и санитизация входных данных.

Требования
- Python 3.x: асинхронщина (asyncio/httpx), типизация, Pydantic, FastAPI, SQLAlchemy; уверенный практический опыт продакшн-бэкенда.
- Опыт построения RAG: выбор эмбеддингов (OpenAI, e5, BGE и др.), стратегия чанкинга/оверлапа, индексация и обновление индексов, векторные БД (FAISS, Pinecone, Weaviate), гибридный поиск и переранжирование.
- LangChain/LangGraph или любой другой агентский фреймворк; умение собирать цепочки/графы, подключать инструменты, внешние API и хранилища.
- Работа с несколькими LLM-провайдерами (OpenAI, Anthropic, Mistral, Gemini, др.), маршрутизация моделей и фолбэки; базовая настройка токен-параметров и системных промптов.
- Практика оценки и наблюдаемости: метрики качества, латентности и стоимости; умение построить простую eval-линию.

Будет плюсом
- LLMOps/Observability: Langfuse/Arize Phoenix, Promptfoo/Ragas, cost & latency dashboards, трейсинг цепочек.
- Поиск: Elasticsearch/OpenSearch, гибридный (BM25 + dense), внешние reranker-модели (например, cross-encoder/Cohere ReRank).
- Облака и инфраструктура: AWS/GCP/Azure (в т.ч. Azure OpenAI/Bedrock/Vertex), Docker/K8s, очереди (Celery/Kafka), Redis. Jobgether
- Мультимодальность (VLM), OCR, извлечение структурированных фактов из документов.

Что предлагаем
- Можно совмещать с основной работой

Дополнительная информация
Оформление: Самозанятость / ИП / ТК РФ. З/п: по итогам собеседования.

Контакты
- Telegram: @irinaalekseevnashi

⚠️ Для удобства указывайте ссылку на вакансию
Ссылка: https://t.iss.one/it_match_python/3104

Стек технологий: #python #fastapi #sqlalchemy #langchain #langgraph #openai #anthropic #mistral #gemini #faiss #pinecone #weaviate #elasticsearch #opensearch #aws #gcp #azure #docker #kubernetes