Python-разработчик (Middle+ / Senior) (AI)
Описание
Локация: Москва, работа на месте работодателя
Компания
Разработка собственной информационной системы для бизнес-задач в авиационной отрасли. Платформа включает модули ввода, хранения, обработки, парсинга и аналитики данных, а также развивается в направлении AI-агентов.
Что делать
Поддерживать, исправлять ошибки и развивать существующие модули, а также разрабатывать новые микросервисы по функциональным требованиям.
Создавать парсеры и загрузчики данных из веб-источников, Excel, PDF, сканов и email, включая защищённые источники и антибот-защиту.
Разрабатывать интеграции с внутренними и внешними системами, включая 1С, API, очереди и событийные взаимодействия.
Создавать внутренние веб-интерфейсы, аналитические отчёты, дашборды и шаблоны выгрузок.
Интегрировать OpenAI, Anthropic и локальные модели в бизнес-процессы и разрабатывать AI-агентов с ReAct, tool/function calling, памятью, RAG и multi-agent сценариями.
Обеспечивать тестирование, безопасные релизы, миграции, логирование, мониторинг и трассировку сервисов; в перспективе вести архитектуру и техническое развитие платформы.
Требования
Опыт от 3 до 6 лет и сильный Python 3.11+, asyncio, типизация, FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy 2.x и Alembic.
Опыт проектирования микросервисной архитектуры, REST, очередей и event-driven решений; RabbitMQ или Redis Streams, идемпотентность и ретраи.
PostgreSQL, проектирование схем и оптимизация запросов; Redis.
Docker, CI/CD, Git-flow и работа с окружениями dev, staging и prod.
pytest, unit-, integration- и контрактное тестирование.
OWASP Top 10 и OWASP Top 10 for LLM, включая prompt injection и предотвращение утечек данных; OAuth2/JWT, управление секретами и rate limiting.
Парсинг защищённых источников с Playwright или Selenium, прокси, обход антибот-защиты и капч, устойчивость к изменениям вёрстки.
Продакшен-опыт с LLM и AI-агентами: ReAct, tool calling, memory, multi-agent chains, RAG, LangChain, LangGraph или CrewAI.
Векторные базы данных pgvector, Qdrant или Milvus, эмбеддинги, chunking и гибридный поиск; способность быстро входить в чужой код и проводить качественный code review.
Хорошо, если есть
Глубокий опыт LangGraph, prompt engineering, evals, Langfuse или LangSmith.
MCP, локальные модели vLLM или Ollama.
OCR и парсинг PDF/Excel, включая Docling, Unstructured и аналоги.
Kubernetes, Prometheus, Grafana и OpenTelemetry.
React или Vue с TypeScript для внутренних интерфейсов.
Интеграции с 1С: запросы, внешние обработки, HTTP-сервисы и OData.
Опыт Tech Lead или архитектора, а также знание авиационной предметной области: P/N, компоненты, ремонт и логистика.
Культура и преимущества
Прикладные решения используются сотрудниками в ежедневной работе.
Возможность влиять на архитектуру, инструменты и технологическую стратегию платформы.
Сочетание backend-разработки, интеграций, обработки данных и AI-сценариев.
Перспектива роста до Tech Lead или архитектора: аудит кодовой базы, формирование архитектуры, стандартизация разработки, менторинг и участие в развитии команды.
Полная занятость; конкурентная заработная плата обсуждается с финалистом.