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 35 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 вакансий
Data Engineer (Azure Databricks / PySpark)
~704 540 ₸ оценка
Нужен опытный Data Engineer для долгосрочного проекта австрийского клиента из логистики. Задача — строить и поддерживать пайплайны и интеграции данных в Azure Lakehouse на Databricks и PySpark, следить за качеством данных и помогать с моделями Power BI. Требуются коммерческий опыт в Data Engineering, уверенные Python и SQL, знание ETL/ELT и английский или немецкий на уровне B1–B2. Работа полностью удалённая, full-time, с международной командой.
Аналитик репутации / Consulting Analytics
~1 388 613 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен эксперт по репутационной аналитике: проводить аудиты клиентов (поиск, медиа, соцсети, отзывы), писать стратегии и коммерческие предложения под B2B-сделки, развивать методологию и внедрять AI-инструменты. Требуется 3+ года в аналитике/консалтинге, системное мышление, сильный письменный язык, опыт с инструментами медиамониторинга и английский от B2. Предлагают удалёнку на полную занятость, гибкий график и международную команду.
Azure Data Engineer
~1 388 613 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужен опытный Azure Data Engineer для развития и модернизации крупной корпоративной data-платформы. Задачи — строить и поддерживать пайплайны на Azure Databricks, Synapse и Spark, мигрировать на Unity Catalog и Delta Live Tables, следить за производительностью и качеством данных. Требуют уверенный коммерческий опыт с Azure Databricks и Synapse, Python, SQL и Spark, понимание Lakehouse и английский B2+.
Аналитик данных / Web Analyst
~650 000 ₸ оценка
Нужен веб-аналитик, который настраивает трекинг в GTM и GA4, пишет ТЗ разработчикам на события и следит за качеством данных. Важно уметь дебажить через DevTools, знать базовый SQL и разбираться в архитектуре данных в BigQuery, собирать дашборды в Looker Studio. Опыт аналитиком от 3 лет, работа удалённая с гибким началом дня, оплачиваемый отпуск и больничные.
Data Scientist / MLE
~1 388 613 ₸ оценка по всем рынкам
Компания Artellence ищет Data Scientist/MLE для работы над OSINT-продуктами: биометрическая идентификация, анализ объектов на фото, AI-агенты. Нужен опыт DS/MLE от 2 лет, сильная математика, глубокие знания ML/DL, Python и фреймворков TensorFlow/PyTorch, опыт NLP и tabular ML. Работа удалённая с гибким графиком, есть поддержка бронирования для ключевых сотрудников.
RevOps / Business Systems Analyst
~1 388 613 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен специалист по RevOps, который разбирается в бизнес-процессах Sales, Customer Success и Finance и превращает бизнес-проблемы в аналитику и автоматизации. Работа с CRM (HubSpot, Bitrix24), базами данных, BI-дашбордами и AI-агентами, самостоятельное написание кода не обязательно, но нужно понимать SQL и логику систем. Требуют 3+ года опыта, английский от B2; предлагают удалёнку, гибкий график и опционы.