Senior Python-разработчик

DUC Technologies – это быстроразвивающаяся консалтинговая компания в сфере IT, специализирующаяся на решениях в области управления данными, AI и прикладной Python-разработки.Мы уже более 3 лет на рынке IT и за это время зарекомендовали себя как надежный партнер и работодатель.Наша команда экспертов в сфере Big Data успешно работает в формате удаленного it-отдела. И будет рада принять тебя в теплую атмосферу нашей команды. Мы уважаем дисциплинированных, активных, ответственных и неординарных сотрудников. Обязанности: Разработка и настройка чат-ботов и ассистентов, включая реализацию цепочек вызовов, механизмов памяти и fallback. Построение систем Retrieval-Augmented Generation (RAG): от разбиения данных на чанки до поиска релевантных результатов. Оптимизация затрат на вызовы LLM, работа с механизмами streaming и function calling. Интеграция API сторонних LLM (OpenAI, Claude, DeepSeek) и адаптация промптов под задачи. Работа с векторными хранилищами (FAISS, Pinecone) и графами знаний. Создание прототипов MVP интерфейсов для демонстрации функционала (HTMX/Bootstrap/Streamlit). Настройка инфраструктуры для LLM: подключение API, конфигурирование кэшей и систем очередей. Применение методов квантования моделей и организация fallback на локальные версии GPT. Мониторинг ключевых метрик и ведение логов работы систем. Работы с low code редакторами и настройка пайплайнов работы с LLM. Требования: Опыт Backend-разработки от 6 лет; Продвинутое владение Python: опыт работы с asyncio, threading, multiprocessing, профилированием задач, чувствительных к памяти/CPU; Уверенное использование FastAPI в сочетании с Pydantic v2 для построения асинхронной архитектуры; Опыт проектирования схем данных, настройки индексов и работы с СУБД: PostgreSQL, Redis, MongoDB; Знание принципов контейнеризации: Docker, Docker Compose;

• базовое понимание Kubernetes; Способность оперативно создавать рабочие MVP в сжатые сроки; Умение самостоятельно определять задачи и подбирать оптимальные архитектурные решения; Опыт взаимодействия с любыми API LLM; Работа с векторными хранилищами (Vespa, Qdrant) и графами знаний. Будет плюсом: Управление командой; Навыки быстрого прототипирования пользовательских интерфейсов (HTMX/Bootstrap/Streamlit). Знания в области построения RAG-систем: выбор подходящих векторных БД и графов знаний. Практический опыт настройки систем очередей сообщений: RabbitMQ, Kafka;

• работа с Celery — реализация retry-логики, dead-letter очередей. Опыт работы с vLLM; Опыт работы с провайдером ollama и библиотеками llamaindex, langchain, mcp, a2a; Опыт разбиения на чанки и оптимизация точности LLM-моделей; Опыт fine-tuning LLM моделей; Опыт работы с Danswer, Onyx, Langflow, Langfuse, k8s. Условия: ​​​​​​​Удаленный формат работы; Работа в аккредитованной IT компании; Гибкий график работы 5/2, с 9.00- 18.00 или другой по согласованию (суббота, воскресенье и праздничные - выходные)