О проекте
Мы создаем платформу AI Transformation для корпоративного клиента, ориентированную на автоматизацию бэк-офисных процессов и поддержку принятия решений на основе ИИ. Платформа объединяет данные из различных бизнес-систем и надстраивает поверх них ИИ-агентов, чтобы бизнес-команды получали действенные инсайты и автоматизированные рабочие процессы вместо рутинных операций.
Требования
Что вы будете делать:
- Интегрировать данные из различных бизнес-источников (CRM, аналитика, BI) в единый, согласованный слой данных.
- Создавать и развертывать ИИ-агентов, выполняющих специфические бизнес-задачи: анализ сигналов, ценообразование, контент/SEO, классификация и тегирование данных.
- Разрабатывать MCP (Model Context Protocol) серверы: выделенные, только для чтения, доменно-специфичные серверы, которые предоставляют данные агентам и инструментам.
- Выполнять задачи инженера данных: проектирование схем, ETL и синхронизация из внешних систем, обеспечение качества и согласованности данных.
- Вносить вклад в архитектуру платформы агентов: слой маршрутизации, контроль затрат, политики доступа и телеметрия для вызовов LLM.
- Проектировать и создавать бэкэнд API, связывающие слой данных с агентами и фронтенд-приложениями.
- Создавать пользовательские инструменты для бизнес-команд, основанные на данных и инсайтах, сгенерированных агентами.
- Поддерживать инфраструктуру: контейнеризация, управление базами данных, мониторинг и наблюдаемость.
- Документировать архитектурные решения и поддерживать строгие контракты между системными слоями.
Технологический стек
Python · FastAPI · Agno (фреймворк агентов) · MCP · PostgreSQL · Docker / Docker Compose · Next.js
Кого мы ищем:
- Солидный коммерческий опыт (около 2 лет) в бэкэнд-разработке на Python.
- Практический опыт работы с FastAPI или сопоставимым современным веб-фреймворком.
- Хорошее знание PostgreSQL: проектирование схем, написание и оптимизация запросов.
- Опыт создания и использования REST API.
- Понимание концепций ETL и синхронизации данных, а также того, как поддерживать согласованность данных между системами.
- Рабочий опыт работы с Docker и Docker Compose.
- Практический опыт работы с LLM и написанием промптов; интерес к созданию систем на основе агентов.
- Уверенность в работе с инструментами для агентов ИИ (например, Claude Code) в повседневной разработке и дисциплина критически проверять их результаты.
- Способность писать четкую техническую документацию.
- Хорошие коммуникативные навыки и уверенность в работе напрямую с командами клиента.
- Уровень английского языка, достаточный для ежедневного общения с клиентом (B2+ / Upper-Intermediate).
Желательно:
- Опыт работы с фреймворками агентов (Agno, LangChain, LlamaIndex или аналогичными).
- Знакомство с MCP (Model Context Protocol).
- Базовые навыки Next.js / React для работы над фронтенд-приложениями.
- Опыт работы с инструментами наблюдаемости и мониторинга.
- Опыт интеграции с CRM, аналитическими или BI системами.
- Опыт работы в корпоративных или консалтинговых проектах.
Что мы подразумеваем под фрилансом?
Подробнее на Monterail Tech Network
