Python AI Разработчик
Оценка ИИИнтересная вакансия на острие технологий (AI-агенты) в стабильной компании. Хороший стек технологий и четкие требования, однако ограниченный формат работы (офис/гибрид в Москве) может подойти не всем.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только классических навыков Python-разработки (FastAPI, Kafka, PostgreSQL), но и специфического опыта работы с AI-агентами и MCP, что является относительно новой и сложной областью.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая роль Python-разработчика уровня Middle с уклоном в AI соответствует рыночному диапазону для Москвы. Учитывая специфические требования к работе с AI-агентами, зарплата может находиться в верхней границе указанного диапазона.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Bell Integrator
Python AI Разработчик
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: гибрид или офис (Москва)
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Ежедневная работа с кодовым AI-агентом: например, Claude Code, Codex, Cursor и другие в агентском режиме
-Умение последовательно проводить задачу по агентскому пути: декомпозировать работу, управлять контекстом и сессиями, задавать ограничения и критерии готовности
-Умение использовать и адаптировать AGENTS.md / rules и готовые скиллы под задачи проекта
-Понимание назначения MCP и умение использовать доступные агенту инструменты через готовые подключения
-Умение объяснить сгенерированный код, проверить его корректность, исправить ошибки и довести решение до production
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-От 3 лет коммерческой разработки на Python и профильное IT-образование
-Уверенное знание Python и asyncio: асинхронный ввод-вывод, конкурентное выполнение, понимание влияния блокирующего кода
-Практический опыт разработки сервисов на FastAPI, реализации REST API и участия в их проектировании
-Опыт микросервисной разработки, реализации взаимодействия нескольких сервисов. Понимание архитектуры сервиса
-Уверенный SQL и PostgreSQL: транзакции, индексы, планы запросов. Опыт работы с ORM
-Практический опыт с Redis: кеширование, TTL и инвалидация кеша
-Работа с Docker, логами и метриками приложений; опыт участия в диагностике ошибок и production-инцидентов своего сервиса
-Практический опыт Apache Kafka в production. Понимание гарантий доставки и порядка сообщений; реализация идемпотентной обработки и защиты от дублей
Контакты: Откликнуться
*🔥* Подписаться на наши каналы / Откликнуться / Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- asyncio
- FastAPI
- REST API
- PostgreSQL
- SQL
- Redis
- Docker
- Apache Kafka
- Microservices
- Claude Code
- Cursor
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания работы с AI-инструментами в агентском режиме.
Как вы подходите к декомпозиции сложной задачи при работе с AI-агентом, чтобы минимизировать ошибки в контексте?
Оценка навыков работы с асинхронностью, указанных в требованиях.
В каких случаях использование asyncio может привести к деградации производительности и как вы выявляете блокирующий код?
Проверка опыта работы с очередями сообщений в production.
Как вы реализуете идемпотентность при обработке сообщений из Kafka, чтобы избежать дублирования данных?
Оценка навыков оптимизации БД.
Расскажите о вашем опыте оптимизации сложных SQL-запросов в PostgreSQL. На что вы в первую очередь смотрите в плане выполнения (EXPLAIN)?
Проверка понимания архитектуры AI-решений.
Что такое Model Context Protocol (MCP) и как вы использовали его для расширения возможностей AI-агентов?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
