- Страна
- Россия
- Зарплата
- 80 000 ₽ – 120 000 ₽
Python backend-разработчик (AI voice agents)
Оценка ИИИнтересный проект на стыке Python и AI с четко описанным стеком технологий. Зарплата соответствует рынку для уровня Middle, а удаленный формат работы является значительным плюсом.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИПозиция требует уверенного владения современным стеком (FastAPI, Celery, RabbitMQ) и понимания специфики AI-агентов. Основная сложность заключается в необходимости интеграции с внешними API и работе с real-time системами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата (80-120к на руки) находится в нижнем и среднем сегменте для Middle Python разработчика в России, где медиана составляет около 180-220к. Однако для региональных компаний или стартапов в сфере AI это может быть стартовым предложением с потенциалом роста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Альвента
Python backend-разработчик (AI voice agents)
от 80 000 до 120 000 ₽ за месяц, на руки
Опыт работы: 1–3 года
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы на Python (FastAPI, asyncio)
-Развивать логику диалогового агента: сценарии и состояния звонка, извлечение данных из реплик, работу с LLM
-Писать интеграции с МИС и CRM клиник (расписание врачей, запись пациентов) и с внешними API
-Проектировать REST API для веб-интерфейса операторов и админки клиник
-Работать с фоновыми задачами и очередями (Celery / TaskIQ, RabbitMQ, Redis)
-Проектировать схемы данных и оптимизировать запросы в PostgreSQL
-Разбирать логи звонков, находить и исправлять ошибки в поведении агента
-Участвовать в код-ревью, покрывать код тестами, улучшать кодовую базу
-Деплоить и сопровождать сервисы в Docker на Ubuntu
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Коммерческий опыт разработки на Python от 1 до 3 лет
-Опыт разработки на FastAPI и уверенное понимание async/await в Python
-Pydantic (v2): валидация данных, схемы запросов и ответов, настройки
-PostgreSQL: уверенный SQL, индексы, оптимизация запросов; опыт с SQLAlchemy
-Alembic: написание и сопровождение миграций
-Celery: фоновые и отложенные задачи, ретраи, периодические задачи
-RabbitMQ: понимание очередей, exchange и routing, гарантий доставки
-Redis: кэширование, брокер/бэкенд для задач, TTL, базовые структуры данных
-Docker и Docker Compose: умение собрать образ, поднять окружение из нескольких сервисов и разобраться, почему оно не стартует
-Git и pull request-флоу (у нас GitHub)
-Linux (Ubuntu) на уровне повседневных задач: логи, процессы, сеть
-Умение читать чужой код, задавать вопросы и доводить задачи до прода
-Будет плюсом:
-Опыт интеграции с LLM API (OpenAI-совместимые API, vLLM), промпт-инжиниринг, structured output
-Знакомство с LangGraph, LangChain или другими фреймворками для агентов
-Опыт с real-time системами: WebSocket, стриминг, работа с аудио
-Знакомство с IP-телефонией (SIP, Asterisk, LiveKit) или с медиапайплайнами (Pipecat)
-Опыт интеграций с медицинскими информационными системами
-Тесты на pytest как привычная часть работы
Контакты: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- FastAPI
- asyncio
- PostgreSQL
- SQLAlchemy
- Alembic
- Celery
- RabbitMQ
- Redis
- Docker
- Docker Compose
- Git
- Linux
- Ubuntu
- PyTest
- LLM
- LangChain
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания асинхронности, критически важной для FastAPI и высоконагруженных сервисов.
Расскажите, как работает Event Loop в Python и в чем разница между конкурентностью и параллелизмом в контексте asyncio?
Вакансия предполагает работу с очередями сообщений для обработки звонков и данных.
Как обеспечить гарантию доставки сообщения в RabbitMQ и в каких случаях стоит использовать Celery вместо чистого pika?
Работа с БД — ключевая часть бэкенда, особенно при оптимизации запросов.
Какие типы индексов в PostgreSQL вы использовали и как бы вы оптимизировали медленный SELECT запрос с несколькими JOIN?
Поскольку проект связан с AI-агентами, важно понимать принципы работы с языковыми моделями.
Был ли у вас опыт работы с LLM API? Как вы подходите к обработке структурированного вывода (structured output) от модели?
Проверка навыков DevOps и понимания среды развертывания.
Опишите процесс отладки контейнера в Docker Compose, который постоянно перезагружается с ошибкой. Какие команды Linux вы будете использовать?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
