ИИ-разработчик
Разработка двух асинхронных Python-сервисов на FastAPI с фокусом на RAG-пайплайны, агентные сценарии на LangChain/LangGraph и семантический поиск. Нужен уверенный Python, опыт backend на FastAPI, PostgreSQL/SQLAlchemy, Kafka и понимание устройства RAG. Предлагают офис/гибрид/удалёнку, оплату курсов, крупный продукт и сильную команду.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 32 похожих вакансий за 90 дней, рынок — СНГ (RUB); город вакансии не учтён.
Что предстоит делать
Навыки: Python, Apache Kafka, Высоконагруженные системы. Квалификация: Middle. Специализации: ERP-программист. О компании **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.
- Развивать HTTP API и бизнес-логику двух асинхронных Python-сервисов на FastAPI.
- Проектировать и реализовывать RAG-пайплайны: retrieval, query rewriting, multi-hop поиск, сбор контекста, structured output, цитирование источников и обработку частичных ответов.
- Развивать агентные сценарии на LangChain, LangGraph и deepagents: инструменты, middleware, ограничения числа вызовов, защита от циклов и контроль контрактов ответа.
- Улучшать качество семантического поиска: chunking, dense/sparse retrieval, фильтры Qdrant, reranking, RRF и token budget.
- Развивать событийную индексацию статей, файлов и структурированного контента через Kafka.
- Обеспечивать корректную мультитенантность и фильтрацию результатов по правам пользователей, групп и сообществ.
- Интегрировать и заменять LLM-, embedding- и reranking-провайдеры, включая OpenAI-compatible API, vLLM и Ollama.
- Работать с PostgreSQL, Redis и Qdrant, проектировать модели данных и Alembic-миграции.
- Диагностировать проблемы качества, производительности и надежности на границах внешних сервисов.
- Развивать автоматические тесты и quality gates, поддерживать воспроизводимые локальные и CI-окружения.
- Улучшать наблюдаемость: структурированные логи, технические метрики, OpenTelemetry и трассировку LLM/RAG через Langfuse.
- Участвовать в декомпозиции задач, ревью кода и принятии архитектурных решений.
- Технологический стек***
- 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.
- Что для нас важно***
- 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.
Что предлагаем
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансийData Engineer
~600 000 – 1 025 000 ₸ оценка
Компания Yesim ищет Data Engineer в отдел аналитики. Нужно настраивать ETL/ELT-пайплайны, строить слои данных Bronze/Silver/Gold, администрировать базы (MariaDB, ClickHouse) и готовить данные для Power BI. Требуется от 2 лет опыта, сильный SQL, инструменты вроде Airflow/dbt/NiFi, Python или Bash и облачные платформы. Предлагают полностью удалённую работу в международной команде над глобальным продуктом с миллионами пользователей.
Инженер R&D (AI-агенты)
~1 347 915 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен инженер R&D для разработки и прототипирования агентных ИИ-решений на Python для страховой отрасли: строить агентов с нуля, проектировать промпты и цепочки взаимодействия, проводить эксперименты и оценивать качество. Требуется практический опыт в генеративном ИИ, понимание CoT/ToT/ReAct, RAG и MCP, навыки быстрого прототипирования. Предлагают работу в топ-5 страховой компании РФ, ДМС, корпоративное обучение, бонусы и льготные страховые продукты.
Аналитик бизнес-показателей
~1 347 915 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен аналитик, который будет следить за бизнес-показателями проектов холдинга, готовить отчёты и презентации, анализировать эффективность рекламных кампаний и обрабатывать сырые данные. Требуется опыт от года, высшее техническое или математическое образование и уверенное владение Excel и PowerPoint, плюсом будут Яндекс.Метрика, 1С ERP и рекламные платформы. Предлагают удалёнку, оформление по ТК РФ, ДМС и работу в тесной связке с продуктовой командой.
Machine Learning Researcher
~600 000 – 1 025 000 ₸ оценка
Ищем исследователя машинного обучения для разработки и оценки прогнозных моделей на финансовых рынках. Нужны сильный Python, опыт работы с ML-экосистемами и табличными/временными рядами, понимание статистики и ML-фундамента, английский от B1. Предлагают удалённую работу, конкурентную оплату, компенсацию медицины и спортзала, курсы английского и проекты для крупных клиентов вроде PayPal и Toyota.
Data Engineer
~1 347 915 ₸ оценка по всем рынкам
Nova Digital ищет Data Engineer для команды разработки и поддержки информационных активов, дашбордов и отчётности компании. Нужны опыт от 3 лет с MSSQL/PostgreSQL, построение ETL и DWH, глубокий SQL и Python 3+ (NumPy, Pandas), английский B1. Предлагают работу с высоконагруженными системами на 50+ млн запросов в день, менторство сеньоров, ДМС и страховку жизни.
Аналитик данных
~1 347 915 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен аналитик данных для банковских рекламных кампаний: запуск и подведение итогов, план-факт и ad-hoc аналитика, прогнозы, автоматизация отчетности. Требуется 2–4 года опыта, сложные SQL-запросы к Oracle, база по теории вероятностей и статистике, опыт A/B-тестов и понимание банковского кредитования. Предлагают стабильный доход с премией, ДМС, фитнес, обучение и доступ к ИИ-платформе.