Python-инженер (AI-IDE)

Что предстоит делать

Мы продуктовая международная финтех-компания, создающая B2C и B2B SaaS трейдинговую платформу для клиентов по всему миру. На рынке 12 лет. Сейчас мы в поисках уверенного Python-инженера, который способен проектировать и разработывать сложные, масштабируемые системы - от core backend-сервисов до инфраструктуры и потоков данных. Позиция открыта в нашем новом стартапе - Quadcode.ai, где мы создаём AI-IDE будущего под разные платформы (десктоп, мобилки, веб) - полноценную среду, в которой AI становится рабочим инструментом разработчика — для написания кода, анализа контекста, автоматизации задач и ускорения production-процессов. Это креативный помощник, который позволяет создавать не только код, но и изображения, звук, видео, дизайн с помощью самых современных LLM-агентов. Что делает Quadcode.ai сильным продуктом: - Multi-Model AI-подход — одновременная работа с несколькими AI-моделями под разные сценарии - Мультимодальная среда — единое пространство для работы с кодом, графикой, аудио, видео и документами - AI-first архитектура интерфейса — продукт изначально спроектирован вокруг AI-сценариев, а не дополнен ими постфактум - Собственный RAG-контур — работа с большим объёмом контекста и сложными production-задачами - Гибридный подход к разработке — мощная AI-автоматизация в связке с полным ручным контролем со стороны инженера Наш продукт успешно прошел стадию MVP и внутреннего тестирования - у нас уже есть реальные пользователи и профессиональная команда ИИ-инженеров, и сейчас мы продолжаем его активно тестировать и продвигать на рынке. Работаем в таймзоне GMT+3 летом и GMT+2 зимой, командные ежедневные стендапы в 12:00. ЧЕМ ТЫ БУДЕШЬ ЗАНИМАТЬСЯ Backend и API - Проектировать и развивать backend-сервисы на FastAPI / Flask - Разрабатывать внутренние и внешние API для продуктовых и AI-сценариев - Работать с PostgreSQL и pgbouncer: проектировать схемы, оптимизировать запросы, управлять нагрузкой - Использовать Redis для кэширования, очередей, pub/sub и других системных задач - Развивать асинхронные процессы и фоновые воркеры на Celery Инфраструктура и DevOps - Контейнеризировать сервисы с использованием Docker и Docker Compose - Работать с оркестрацией в Docker Swarm и Kubernetes - Разворачивать и сопровождать AI-воркеры в GPU-облаках, включая RunPod и Vast.ai - Настраивать CI/CD, мониторинг, логирование и базовые SRE-практики Архитектура - Участвовать в проектировании отказоустойчивых и масштабируемых backend-систем - Принимать архитектурные решения для высоконагруженных и AI-native компонентов - Участвовать в развитии backend-части самой IDE, включая интеграции с AI-моделями и RAG-подсистемой ЧТО МЫ ОЖИДАЕМ ОТ ТЕБЯ Python - Глубокое понимание Python: устройство интерпретатора, управление памятью, особенности исполнения - Понимание GIL и практических способов обхода ограничений: multiprocessing, asyncio, C-extensions - Уверенная работа с async/await и понимание event loop Базы данных - Уверенные знания SQL: сложные запросы, индексы, планы выполнения, оптимизация - Практический опыт с PostgreSQL: производительность, репликация, партиционирование - Понимание connection pooling и опыт работы с pgbouncer Архитектура - Опыт проектирования масштабируемых и отказоустойчивых систем - Понимание архитектурных паттернов: CQRS, Event Sourcing, микросервисы - Опыт работы с брокерами и очередями задач: Celery, Redis, RabbitMQ DevOps - Уверенное использование Docker, Docker Swarm и Kubernetes - Понимание DevOps-подхода: IaC, мониторинг, алертинг, автоматизация поставки БУДЕТ ПЛЮСОМ • Опыт разработки IDE, LSP или language tooling • Опыт разработки AI-first продуктов • Знакомство с RAG-системами и LLM API • Практический опыт с RunPod / Vast.ai • Знание C/C++ или Rust для performance-critical компонентов • Опыт работы с GPU-инфраструктурой

Что предлагаем