Москва, Санкт-Петербург Компания: Bell Integrator

☑️Задачи: -Проектирование и разработка продакшн-систем с использованием Python 3.12+ для AI-агентов и LLM моделей -Реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонент, реализация пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG) -Разработка и поддержка API (FastAPI, Django): создание микросервисов, REST, асинхронные сервисы -Интеграция с реляционными, NoSQL и векторными базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, VectorDB: ChromaDB, QDrant) -Создание, обучение и внедрение ML-моделей (ML pipeline, Prompt Engineering, RAG, оценка качества, A/B тестирование) -Контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка DevOps-процессов (CI/CD: Jenkins, ArgoCD) -Разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности, обеспечение безопасности -Взаимодействие в Agile-командах, участие в планировании, менторинг

☑️Требования: -Владение Python 3.12+: глубокое знание стандартных и современных возможностей языка (asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest) от 4-6лет -Практический опыт разработки AI/ML решений с использованием LangChain, LlamaIndex, RAG, интеграция с LLM API -Опыт проектирования и сопровождения высоконагруженных REST API на FastAPI/Django (архитектура, DI, сериализация, OpenAPI) -Продвинутая работа с PostgreSQL/Redis, проектирование сложных схем, индексация, оптимизация, векторные базы данных -Навыки контейнеризации, деплой в Kubernetes -Опыт внедрения CI/CD пайплайнов, мониторинга, алертинга, организации логирования -Уверенное знание Git, опыт командной работы (Agile, Scrum) -Английский B2+ для чтения документации и коммуникаций

☑️Будет плюсом -Fine-tuning и кастомизация LLM, prompt engineering, оценка качества -Опыт с MLOps, LLMOps и мультирегиональными архитектурами -Участие в R&D или open-source проектах, менторство, архитектурное мышление -Работа с GigaChat API

☑️Условия: -Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах; -Опыт работы в распределенной команде профессионалов; -Уровень заработной платы обсуждается индивидуально; -Формат работы: Офис/гибрид г.Москва или Санкт-Петербург. Контакты: контакт рекрутера