Чем предстоит заниматься:

  • Разрабатывать LLM-сервисы и ИИ-агентов на Python с использованием FastAPI.
  • Строить RAG-контур для базы знаний: регламенты, учётная политика, векторный поиск и ответы строго по источникам.
  • Подключать LLM к внутренним сервисам: 1С, базам данных, n8n и AnythingLLM.
  • Доводить сервисы до продакшена: API, обработка ошибок, безопасность и наблюдаемость.
  • Поддерживать агентов, обновлять их после смены модели или промпта, устранять инциденты и откатывать версии.
  • Следить за развитием LLM и агентов и предлагать применимые решения.

Требования:

  • Уверенное владение Python, типизация, async/await, ООП, unit-тесты и Git.
  • Коммерческий опыт от 1 года или сильные пет-проекты; оценивают по коду.
  • Опыт вызова LLM через OpenAI-совместимые API, промптинг, structured output и tool calling.
  • Понимание ограничений LLM: галлюцинации, недетерминизм, стоимость и латентность.
  • Понимание агентного цикла и случаев, когда достаточно простого пайплайна.
  • Базовые знания FastAPI или аналогичного фреймворка и SQL.

Будет плюсом:

  • Опыт с RAG: embeddings, векторные хранилища (pgvector, Qdrant, FAISS), chunking и faithfulness.
  • Наблюдаемость и трассировка запросов: Langfuse, Phoenix или OpenTelemetry.
  • Evals и регрессионные проверки при смене промпта или модели.
  • MCP, безопасность финансовых данных, Docker, CI/CD и Linux.
  • Локальные или self-hosted модели (Ollama, vLLM); основная платформа — Cloud.ru.
  • Знание n8n, AnythingLLM, 1С, финансов или бухгалтерии.

Условия: полная занятость, график 5/2. Формат работы — гибрид или офис в Челябинске.