Python-разработчик AI-сервисов (LLM / RAG) в QSOFT Москва

Python-разработчик AI-сервисов в команду платформы TEAMLY. Развитие асинхронных сервисов на FastAPI, RAG-пайплайнов и агентных сценариев на LLM.

Задачи:

• Развивать HTTP API и бизнес-логику двух асинхронных Python-сервисов на FastAPI
• Проектировать и реализовывать RAG-пайплайны: retrieval, query rewriting, multi-hop поиск, сбор контекста, structured output, цитирование источников
• Развивать агентные сценарии на LangChain, LangGraph и deepagents
• Улучшать качество семантического поиска: chunking, dense/sparse retrieval, фильтры Qdrant, reranking, RRF, token budget
• Развивать событийную индексацию контента через Kafka
• Обеспечивать мультитенантность и фильтрацию результатов по правам пользователей
• Интегрировать и заменять LLM-, embedding- и reranking-провайдеры (OpenAI-compatible API, vLLM, Ollama)
• Работать с PostgreSQL, Redis и Qdrant, проектировать модели данных и Alembic-миграции
• Диагностировать проблемы качества, производительности и надежности
• Развивать автоматические тесты и quality gates, поддерживать локальные и CI-окружения
• Улучшать наблюдаемость: структурированные логи, метрики, OpenTelemetry, трассировка LLM/RAG через Langfuse
• Участвовать в декомпозиции задач, ревью кода и принятии архитектурных решений

Требования:

• Уверенное владение Python и опыт разработки backend-сервисов
• Понимание асинхронного программирования: event loop, конкурентный I/O, таймауты, отмена, graceful shutdown
• Опыт разработки API на FastAPI или сопоставимом фреймворке
• Опыт с PostgreSQL и SQLAlchemy: транзакции, индексы, миграции, диагностика запросов
• Опыт интеграции внешних сервисов: retry/backoff, timeout, idempotency, ограничение параллелизма
• Понимание событийной архитектуры и семантики Kafka consumer
• Понимание устройства RAG: chunking, embeddings, retrieval, reranking, снижение галлюцинаций
• Умение писать unit- и интеграционные тесты для асинхронного кода
• Способность разбираться в существующей кодовой базе и предлагать проверяемые изменения

Условия:

• Офисный, гибридный или удалённый формат работы
• Оплата внешних курсов, корпоративная скидка на английский, поддержка выступлений на конференциях
• Крупный продукт и инновационные технологии
• Офис в центре Москвы (Китай-город, Курская, Чистые пруды), хорошее железо и лицензированный софт
• Сплочённая команда профессионалов
• Корпоративы, выезды на природу, спортивные мероприятия

Навыки:

• Python
• FastAPI
• Pydantic
• SQLAlchemy
• Alembic
• PostgreSQL
• Redis
• Apache Kafka
• aiokafka
• Qdrant
• LangChain
• LangGraph
• deepagents
• OpenAI API
• vLLM
• Ollama
• Pytest
• pytest-asyncio
• mypy
• Docker
• Docker Compose
• Kubernetes
• GitLab CI
• Langfuse
• OpenTelemetry
• RAG
• LLM