- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Fullstack - разработчик (Python)
Оценка ИИИнтересный стек технологий (LLM, векторные БД) делает вакансию привлекательной для профессионального роста, однако проектный характер занятости (на несколько месяцев) может не подойти тем, кто ищет стабильность.
Сложность вакансии
Оценка ИИСредне-высокая сложность из-за широкого стека: требуются не только навыки Fullstack-разработки, но и опыт работы с векторными БД и LLM-инференсом (vLLM). Проектная занятость подразумевает быстрый вход в процессы.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля позиции Fullstack-разработчика с опытом от 3 лет и специфическими навыками в области AI/LLM, рыночная вилка в РФ составляет от 250 000 до 400 000 рублей. Данная вакансия не указывает бюджет, но требования соответствуют уровню Senior или крепкого Middle+.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме в Telegram, чтобы принять участие в разработке инновационного проекта с использованием LLM!
Описание вакансии
#Москва #РФ #remote #разработчик #fullstack #Python
Открыта позиция: Fullstack - разработчика (Python), проектная занятость на несколько месяцев.
Формат: удаленная занятость, full-time
Задачи:
-Опыт работы от 3х лет (уверенное владение Python 3.10+).
-Опыт работы с FastAPI (асинхронность, middleware, dependency injection).
- Опыт с SQL, NoSQL БД, опыт с векторной БД (OpenSearch и др.)
- Опыт с S-3-совместимыми объектными хранилищами
- JWT, OAuth2/OIDC,Keycloak.
- Kafka, Docker/Docker Compose. Настройка мониторинга с Prometheus + Grafana.
- Работа с СI/CD (пайплайны, автоматизация деплоя).
- Понимание микросервисной архитектуры, ELK -стека
опыт интеграции с vLLM для LLM -инференса.
- Опыт взаимодействия с ИИ-ассистентами в процессе разработки.
Писать в ТГ Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- SQL
- Prometheus
- Grafana
- CI/CD
- Docker
- Kafka
- OAuth2
- NoSQL
- Keycloak
- FastAPI
- S3
- OIDC
- ELK
- JWT
- OpenSearch
- vLLM
- Docker Compose
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с асинхронностью в FastAPI.
Расскажите о вашем опыте оптимизации производительности FastAPI приложений при работе с асинхронными вызовами к БД.
Вакансия требует опыта с векторными БД, что критично для RAG-систем.
Какие особенности работы с векторными базами данных (например, OpenSearch) вы можете выделить по сравнению с классическими SQL БД?
Проверка навыков интеграции современных ИИ-решений.
Был ли у вас опыт настройки vLLM для инференса моделей? С какими основными трудностями вы сталкивались?
Оценка навыков DevOps и мониторинга.
Как вы организуете мониторинг микросервисов с помощью Prometheus и Grafana, и какие метрики считаете наиболее критичными?
Проверка понимания безопасности и авторизации.
