Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
QSOFT
Москва, Россия5 дней назад
Формат работы
Офис, Гибрид, Удалённо
Тип занятости
Полная занятость
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
TEAMLY – это IT-платформа для совместной работы и управления знаниями. Она бесшовно объединяет функции командной работы, ведения базы знаний и корпоративного обучения.
Благодаря разнообразному функционалу она позволяет переводить весь накопленный опыт компании в реально работающие навыки и знания сотрудников.
Нам доверяют свои знания известные компании: ВкусВилл, Аналитический центр при Правительстве РФ, Капитал Life, 1С-Рарус, Интерлизинг. А также средний и малый бизнес.
В данный момент команда TEAMLY активно растет, в связи с чем мы будем рады видеть в нашей команде ИИ - разработчика. Востребованный продукт гарантирует быстрый рост и интересные задачи.
Python 3.12, async/await;
FastAPI, Pydantic 2;
SQLAlchemy 2 async, Alembic, PostgreSQL;
Redis, Apache Kafka, aiokafka;
Qdrant, dense/sparse vectors, embeddings, reranking, RRF;
LangChain, LangGraph, deepagents;
OpenAI-compatible API, vLLM, Ollama;
Pytest, pytest-asyncio, mypy, Black, Flake8;
Docker, Docker Compose, Kubernetes, GitLab CI;
Langfuse, OpenTelemetry
Уверенное владение Python и практический опыт разработки backend-сервисов
Хорошее понимание асинхронного программирования: event loop, конкурентный I/O, таймауты, отмена, управление ресурсами и graceful shutdown
Опыт разработки API на FastAPI или сопоставимом Python-фреймворке
Практический опыт с PostgreSQL и SQLAlchemy: транзакции, конкурентный доступ, индексы, миграции и диагностика запросов
Опыт интеграции внешних сервисов и проектирования устойчивого взаимодействия: retry/backoff, timeout, idempotency, ограничение параллелизма и обработка частичных отказов
Понимание событийной архитектуры и семантики Kafka consumer: consumer groups, offset commit, rebalance, повторная доставка и идемпотентная обработка
Понимание устройства RAG: chunking, embeddings, retrieval, reranking, контекстное окно, ограничения LLM и способы снижения галлюцинаций
Умение писать unit- и интеграционные тесты для асинхронного кода, отделяя бизнес-логику от внешней инфраструктуры
Способность разбираться в существующей кодовой базе, находить причины проблем и предлагать минимальные, проверяемые изменения
TEAMLY – это IT-платформа для совместной работы и управления знаниями. Она бесшовно объединяет функции командной работы, ведения базы знаний и корпоративного обучения.
Благодаря разнообразному функционалу она позволяет переводить весь накопленный опыт компании в реально работающие навыки и знания сотрудников.
Нам доверяют свои знания известные компании: ВкусВилл, Аналитический центр при Правительстве РФ, Капитал Life, 1С-Рарус, Интерлизинг. А также средний и малый бизнес.
В данный момент команда TEAMLY активно растет, в связи с чем мы будем рады видеть в нашей команде ИИ - разработчика. Востребованный продукт гарантирует быстрый рост и интересные задачи.
Python 3.12, async/await;
FastAPI, Pydantic 2;
SQLAlchemy 2 async, Alembic, PostgreSQL;
Redis, Apache Kafka, aiokafka;
Qdrant, dense/sparse vectors, embeddings, reranking, RRF;
LangChain, LangGraph, deepagents;
OpenAI-compatible API, vLLM, Ollama;
Pytest, pytest-asyncio, mypy, Black, Flake8;
Docker, Docker Compose, Kubernetes, GitLab CI;
Langfuse, OpenTelemetry.
Уверенное владение Python и практический опыт разработки backend-сервисов.
Хорошее понимание асинхронного программирования: event loop, конкурентный I/O, таймауты, отмена, управление ресурсами и graceful shutdown.
Опыт разработки API на FastAPI или сопоставимом Python-фреймворке.
Практический опыт с PostgreSQL и SQLAlchemy: транзакции, конкурентный доступ, индексы, миграции и диагностика запросов.
Опыт интеграции внешних сервисов и проектирования устойчивого взаимодействия: retry/backoff, timeout, idempotency, ограничение параллелизма и обработка частичных отказов.
Понимание событийной архитектуры и семантики Kafka consumer: consumer groups, offset commit, rebalance, повторная доставка и идемпотентная обработка.
Понимание устройства RAG: chunking, embeddings, retrieval, reranking, контекстное окно, ограничения LLM и способы снижения галлюцинаций.
Умение писать unit- и интеграционные тесты для асинхронного кода, отделяя бизнес-логику от внешней инфраструктуры.
Способность разбираться в существующей кодовой базе, находить причины проблем и предлагать минимальные, проверяемые изменения.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 210 000 до 342 000