Python-разработчик (Middle/Senior)

О нас
Мы — продуктовая команда из 12 человек, делаем платформу LLM-агентов для автоматизации клиентской поддержки и внутренних операций в среднем и крупном B2B. Если упрощать: там, где раньше сидели 5 операторов и копировали данные между CRM, тикет-системой и 1С, теперь работает агент, который сам разбирает обращение, ходит по нужным системам и закрывает задачу. LLM — одна из частей пайплайна, но далеко не единственная: за ней стоит классический highload-бэкенд с интеграциями, очередями, кешами и сложной бизнес-логикой.
Чем предстоит заниматься
• Проектировать и развивать backend-сервисы платформы: API, доменная логика, интеграции с внешними системами клиентов (CRM, ERP, тикет-системы),
• Интегрировать в backend LLM-вызовы как часть бизнес-логики: оркестрация, обработка ошибок и таймаутов, контроль стоимости и латентности, фолбэки
• Поддерживать и настраивать реляционные базы данных, оптимизировать запросы и распределённые вычисления;
• Покрывать код тестами (pytest), включая eval-наборы для LLM-логики
• Участвовать в продуктовых обсуждениях: что делаем, зачем, в каком порядке
Стек
• Python 3.12+ , FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic, Alembic, Django
• PostgreSQL + pgvector, Redis
• LLM : Claude API (основной), OpenAI, локальные модели через vLLM
• Агентские фреймворки : смесь самописного и LangGraph
• Инфра : Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD
• Брокеры : RabbitMQ, Kafka
• Мониторинг : Prometheus, Grafana, Sentry, Langfuse
• Тесты : pytest, отдельные eval-сьюты для агентов
Что важно
• 5+ лет коммерческой разработки на Python.
• Production-опыт с LLM-системами: проектирование, выкатка и поддержка агентов или RAG-пайплайнов под реальной нагрузкой.
• Уверенные знания в FastAPI / Flask / Django REST Framework, грамотная работа с сессиями и пулом соединений.
• Опыт оптимизации запросов PostgreSQL: чтение EXPLAIN, профилирование, поддержка индексов, работа с расширениями
• Опыт работы с очередями событий (Kafka, RabbitMQ, NATS)
• Опыт деплоя в Docker/Kubernetes, настройки CI/CD пайплайнов
• Готовность брать задачу целиком: от обсуждения с заказчиком до прода и мониторинга
Будет плюсом
• Опыт с MCP (Model Context Protocol) — пишете свои серверы или интегрируете готовые.
• Опыт построения eval-фреймворков для LLM (LLM-as-judge, golden datasets, regression-тесты на агентов).
• Опыт с векторными БД (pgvector, Qdrant, Weaviate)
• Опыт работы с ClickHouse или другими колоночными СУБД для аналитики
Что предлагаем
• Прямое влияние на продукт и архитектуру — нет «технического директора, который всё решит».
• Минимум встреч: дейли 15 минут, планирование раз в две недели, всё остальное — асинхронно.
• Бюджет на API и подписки (Claude, OpenAI), инструменты, обучение, конференции.
• Полная удалёнка, гибкий график. Оформление по ТК или как самозанятый/ИП — на выбор.
• Вилка обсуждается на собеседовании, ориентируемся на рынок senior-уровня.