Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Задачи:
- Проектирование и разработка продакшн-систем с использованием Python 3.12+ для AI-агентов и LLM моделей
- Реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонент, реализация пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG)
- Разработка и поддержка API (FastAPI, Django): создание микросервисов, REST, асинхронные сервисы
- Интеграция с реляционными, NoSQL и векторными базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, VectorDB: ChromaDB, QDrant)
- Создание, обучение и внедрение ML-моделей (ML pipeline, Prompt Engineering, RAG, оценка качества, A/B тестирование)
- Контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка DevOps-процессов (CI/CD: Jenkins, ArgoCD)
- Разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности, обеспечение безопасности
- Взаимодействие в Agile-командах, участие в планировании, менторинг
Требования:
- Владение Python 3.12+: глубокое знание стандартных и современных возможностей языка (asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest) от 4-6 лет
- Практический опыт разработки AI/ML решений с использованием LangChain, LlamaIndex, RAG, интеграция с LLM API
- Опыт проектирования и сопровождения высоконагруженных REST API на FastAPI/Django (архитектура, DI, сериализация, OpenAPI)
- Продвинутая работа с PostgreSQL/Redis, проектирование сложных схем, индексация, оптимизация, векторные базы данных
- Навыки контейнеризации, деплой в Kubernetes
- Опыт внедрения CI/CD пайплайнов, мониторинга, алертинга, организации логирования
- Уверенное знание Git, опыт командной работы (Agile, Scrum)
- Английский B2+ для чтения документации и коммуникаций
Будет плюсом:
- Fine-tuning и кастомизация LLM, prompt engineering, оценка качества
- Опыт с MLOps, LLMOps и мультирегиональными архитектурами
- Участие в R&D или open-source проектах, менторство, архитектурное мышление
- Работа с GigaChat API
Условия:
- Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах
- Опыт работы в распределенной команде профессионалов
- Уровень заработной платы обсуждается индивидуально
- Формат работы: Офис/гибрид г.Москва или Санкт-Петербург.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.