Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Задачи:
— Проектировать микросервисы и API (REST/gRPC);
— Создавать RAG и AI-агенты: разрабатывать системы генерации ответов на основе документов, цепочек рассуждений и логики Tool Calling (LangChain/LangGraph/LlamaIndex);
— Работать с данными и текстом: парсинг, очистка и чанкинг текстов, извлечение сущностей (NER), классификация, реализация гибридного семантического и полнотекстового поиска;
— Проектировать базы данных: работать с реляционными (PostgreSQL), векторными (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми (Neo4j) базами под задачи GraphRAG;
— Заниматься оптимизацией производительности, покрытием кода тестами (Pytest), написанием асинхронного кода на Python (FastAPI/Django);
— Проводить code review и контейнеризацию приложений (Docker).
Требования:
— Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет для выпускников профильных факультетов ведущих вузов (МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ, ИТМО, МГТУ им.— Уверенное знание Python, асинхронного программирования, веб-фреймворков (FastAPI) и принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST, Swagger, gRPC);
— Практический опыт работы с LangChain, LlamaIndex, LangGraph, современными LLM (GPT, open-source модели) и фреймворками для создания AI-агентов;
— Опыт обработки и классификации документов различных форматов (PDF, сканы), извлечения сущностей (NER, гибридный поиск) с использованием Transformers, BERT, SpaCy, Natasha;
— Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL), NoSQL/кэшированием (Redis), векторными БД (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми системами (Neo4j);
— Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka);
— Владение инструментами контейнеризации и CI/CD (Docker, Git, S3);
— Понимание полного жизненного цикла разработки ПО (SDLC);
— Опыт работы по ТЗ с чтением схем (UML, BPMN).
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.