Python-разработчик (AI-функции)

Что предстоит делать

МТС Линк — это IT-компания, которая разрабатывает цифровые инструменты для коммуникации и командной работы, чтобы дать людям свободу в профессиональной и творческой деятельности. Мы — часть ведущей экосистемы и топ-игрок на рынке, где амбиции получают масштаб для реализации, а идеи — ресурсы для воплощения. Наши продукты: Встречи, Вебинары, Курсы, Чаты, Доски, Формы, COMDI. Наш текущий стек: Python, FastAPI, asyncio, Pydantic, PostgreSQL, Redis, API, микросервисы, LLM-интеграции (RAG, prompting, structured outputs, tool use) Наша команда строит инструмент, который помогает людям меньше тратить времени на рутину в чатах, встречах и таск-трекерах. Используем возможности больших языковых моделей (LLM) для упрощения рабочих коммуникаций. Задачи на этой роли: • Проектировать и разрабатывать Python-микросервисы для продуктовых AI-функций: суммаризация, авто-протоколы встреч, умные ответы в чатах, автозаполнение задач и другие сценарии • Развивать backend-инфраструктуру AI-фич: API, очереди, интеграции с внутренними сервисами, хранилищами данных и внешними LLM-провайдерами • Обеспечивать надежность и масштабируемость сервисов: отказоустойчивость, наблюдаемость, логирование, трассировку, контроль производительности • Оптимизировать latency и стоимость: кэширование, батчинг, ретраи, управление нагрузкой и ресурсами • Работать с данными и хранилищами: PostgreSQL, Redis, ClickHouse, а также, при необходимости, векторными БД • Участвовать в проектировании архитектуры backend-решений совместно с ML, фронтендом и продуктом • Подключаться к AI-инициативам команды: интеграция LLM, развитие RAG-сценариев, structured outputs, tool use и других прикладных возможностей

Что ждём от вас

• Коммерческий опыт Python backend-разработки от 5 лет
• Опыт с FastAPI, asyncio и понимаешь, как устроен асинхронный backend
• Опыт использования Pydantic, PostgreSQL, Redis
• Опыт проектирования и развития микросервисных backend-систем под нагрузкой
• Понимание принципов надёжности backend-сервисов: observability, retry policy, fault tolerance, performance tuning
• Умение проектировать и поддерживать API и интеграции между сервисами
• Готовность работать на стыке backend и AI-продукта, где важно не только написать сервис, но и довести фичу до продакшена
• Будет плюсом:
• Опыт работы с LLM-приложениями: RAG, промптинг, structured outputs, function calling / tool use
• Понимание современных подходов к построению AI-фич в продукте
• Опыт работы с ClickHouse и/или другими колоночными СУБД
• Опыт работы с векторными БД: Qdrant, FAISS, Weaviate и др.
• Понимание базовых принципов NLP/LLM и отличий между современными моделями
• Опыт оценки качества AI-функций: офлайн/онлайн-эвалы, продуктовые и технические метрики
• Опыт запуска и анализа A/B-экспериментов

Что предлагаем