WB—Tech

Python Backend / AI Engineer

Moscow, Russia2 days ago

Details

Grade

Middle

Experience

1-3 years

Work format

Remote

A cover letter for this job

An email or a Telegram message to the recruiter

About the role

We are looking for an independent developer capable of working at the intersection of classic Python Backend and AI Engineering. It is important that the candidate is not limited to using ready-made AI libraries, but understands the architecture of agent systems, can independently design solutions, integrate models into products, and, if necessary, deploy and maintain them.

Responsibilities

Development and support of backend services in Python using Django and FastAPI
Designing APIs, integrations, and backend application architecture
Working with PostgreSQL, Redis, optimizing queries and service performance
Development of AI agents and agent systems based on LLMs
Creating agent solutions using frameworks (LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK, etc.) and without them
Integration of local and cloud LLMs into existing products
Development of tools, managing agent calls, state, and context
Containerization, deployment, and maintenance of services using Docker
Working with AI infrastructure: launching, configuring, and supporting LLMs on own servers and cloud GPU platforms

Requirements

Experience: 1 to 3 years Key skills: Python, Linux, Django, Docker, Git

Strong knowledge of Python, commercial backend development experience
Experience with Django and FastAPI
Good knowledge of PostgreSQL and Redis
Proficient in Docker and Docker Compose
Understanding of asynchronous programming in Python (asyncio)
Practical experience integrating LLMs into applications
Experience developing AI agents, using tool calling / function calling
Understanding of LLM operating principles, context management, and agent process construction
Experience with REST APIs, external services, and third-party integrations
Proficient in Git, Linux

Nice to have

Experience with LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK
Experience in independently designing agent architectures without using ready-made frameworks
Experience deploying and maintaining local LLMs (Qwen, Gemma, Llama, and others)
Experience with GPU infrastructure, RunPod, and similar platforms
Knowledge of vLLM, llama.cpp, Ollama, and other inference tools
Understanding of model quantization principles, VRAM limitations, and inference optimization
Experience building RAG systems, working with embeddings and vector search
Experience setting up monitoring, logging, and CI/CD

Benefits

Location: Moscow

Company: WB—Tech Location: Москва Experience: От 1 года до 3 лет Key skills: Python, Linux, Django, Docker, Git

Ищем самостоятельного разработчика, способного работать на пересечении классического Python Backend и AI Engineering. Важно, чтобы кандидат не ограничивался использованием готовых AI-библиотек, а понимал архитектуру агентных систем, умел самостоятельно проектировать решения, интегрировать модели в продукты и при необходимости заниматься их развертыванием и сопровождением.

Основные обязанности

Разработка и поддержка backend-сервисов на Python с использованием Django и FastAPI.
Проектирование API, интеграций и архитектуры backend-приложений.
Работа с PostgreSQL, Redis, оптимизация запросов и производительности сервисов.
Разработка AI-агентов и агентных систем на базе LLM.
Создание агентных решений как с использованием фреймворков (LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK и аналоги), так и без них.
Интеграция локальных и облачных LLM в существующие продукты.
Разработка инструментов (tools), управление вызовами функций, состоянием и контекстом агентов.
Контейнеризация, развертывание и сопровождение сервисов с использованием Docker.
Работа с AI-инфраструктурой: запуск, настройка и поддержка LLM на собственных серверах и облачных GPU-платформах.

Обязательные требования

Уверенное знание Python, опыт коммерческой backend-разработки.
Опыт работы с Django и FastAPI.
Хорошее знание PostgreSQL и Redis.
Уверенное владение Docker и Docker Compose.
Понимание асинхронного программирования в Python (asyncio).
Практический опыт интеграции LLM в приложения.
Опыт разработки AI-агентов, использования tool calling / function calling.
Понимание принципов работы LLM, управления контекстом и построения агентных процессов.
Опыт работы с REST API, внешними сервисами и сторонними интеграциями.
Уверенное владение Git, Linux.

Будет большим плюсом

Опыт работы с LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK.
Опыт самостоятельного проектирования агентных архитектур без использования готовых фреймворков.
Опыт развертывания и обслуживания локальных LLM (Qwen, Gemma, Llama и другие).
Опыт работы с GPU-инфраструктурой, RunPod и аналогичными платформами.
Знание vLLM, llama.cpp, Ollama и других инструментов инференса.
Понимание принципов квантования моделей, ограничений VRAM и оптимизации инференса.
Опыт построения RAG-систем, работы с эмбеддингами и векторным поиском.
Опыт настройки мониторинга, логирования и CI/CD.