Python-разработчик
Технологии
Описание вакансии
Кратко о роли
Компания Rocket Science ищет Python-разработчика уровня Middle для работы над AI/Agent-платформой. Предстоит заниматься проектированием и реализацией сложных AI-пайплайнов и микросервисов.
Ключевые задачи
- Разработка и развитие backend-сервисов для AI/Agent-платформы.
- Проектирование асинхронных task-processing пайплайнов.
- Разработка AI/LLM-интеграций и orchestration-логики.
- Построение агентских workflow с использованием LangGraph.
- Реализация RAG-пайплайнов и работа с векторными хранилищами.
- Разработка API на FastAPI и обеспечение надежности AI-задач.
Обязательные требования
- Опыт разработки на Python от 1 до 3 лет.
- Опыт работы с LLM-агентами, RAG и retrieval-пайплайнами.
- Понимание принципов построения мультиагентных систем.
- Опыт работы с FastAPI, PostgreSQL, Redis.
- Умение строить evaluation, трассировку и метрики качества для AI-систем.
- Опыт работы с Docker и инфраструктурными компонентами.
Будет плюсом
- Опыт работы с Taskiq или аналогичными инструментами.
- Опыт работы с Qdrant.
- Навыки оптимизации latency и стоимости LLM-вызовов.
- Опыт работы с Langfuse или аналогичными инструментами мониторинга.
Условия и бенефиты
- Зарплата от 140 000 ₽ на руки.
- Полная занятость, график 5/2.
- Удаленный формат работы.
Rocket Science ищет Python-разработчика для работы над AI/Agent-платформой.
Задачи:
- Разработка и развитие backend-сервисов для AI/Agent-платформы на Python.
- Проектирование и реализация асинхронных task-processing pipeline: постановка задач, очереди, воркеры, статусы, retries, idempotency.
- Разработка AI/LLM-интеграций и orchestration-логики: вызов моделей, обработка результатов, управление контекстом и состоянием задач.
- Построение агентских workflow с использованием LangGraph / аналогичных orchestration-инструментов.
- Реализация RAG-пайплайнов: поиск контекста, работа с embeddings/vector storage, формирование контекста для LLM.
- Разработка API на FastAPI, интеграция внутренних и внешних сервисов. Работа с PostgreSQL, Redis, Kafka/Redis Streams и другими инфраструктурными компонентами.
- Обеспечение надёжности AI-задач: timeouts, retries, rate limiting, dead-letter handling, idempotency, fault tolerance.
- Реализация streaming-ответов от AI-сервисов, например через SSE/WebSocket/Redis Streams.
- Наблюдаемость AI-пайплайнов: logging, metrics, tracing, Langfuse/аналогичные инструменты, анализ latency и стоимости LLM-вызовов.
- Участие в проектировании архитектуры микросервисов и распределённых систем.
Требования:
- Опыт работы: 1–3 года.
- Умение разрабатывать LLM-агентов и работать со skills, memory, tool calling и сложными многошаговыми диалоговыми сценариями.
- Понимание принципов построения мультиагентных систем и умение выстраивать взаимодействие между агентами.
- Опыт с RAG и retrieval: построением пайплайнов поиска, индексации и работы с контекстом.
- Умение создавать и интегрировать MCP-серверы, подключать внешние и внутренние системы и инструменты.
- Понимание, как строить evaluation, трассировку и метрики качества для AI-систем.
- Умение оптимизировать latency, стоимость, производительность и стабильность AI-решений.
- Способность пройти полный путь от AI-прототипа до production: от архитектуры и экспериментов до запуска, мониторинга и дальнейшего развития продукта.
- Стек: Python, FastAPI, Pydantic, PostgreSQL, Redis, Taskiq (или аналоги), LangChain, LangGraph, MCP, RAG, Qdrant, Docker.
Условия:
- Зарплата: от 140 000 ₽ на руки.
- Полная занятость, график 5/2.
- Формат работы: удалённо.
Оригинальная вакансия:
https://t.me/job_python/8027