- Страна
- Россия
Python Developer (LLM)
Оценка ИИИнтересный стек технологий (LLM, LangGraph, MCP) и работа в крупном системном интеграторе. Отсутствие вилки зарплаты в тексте немного снижает прозрачность, но возможность удаленки и работа над RAG-решениями делают вакансию привлекательной для Senior-специалистов.
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 ИИРоль требует глубокой экспертизы как в классическом бэкенде (микросервисы, SQL, асинхронность), так и в актуальном AI-стеке (LangChain, LangGraph, RAG). Высокий порог входа обусловлен необходимостью иметь опыт внедрения агентных систем в продакшн.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указан точный уровень оплаты, однако для Senior Python разработчика с экспертизой в LLM и LangChain рыночные предложения в Москве сейчас находятся в верхнем сегменте. Указанный диапазон отражает текущий спрос на специалистов по AI-инжинирингу.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Python Developer (LLM, Москва)
Компания: Bell Integrator
*☑️*Мы ожидаем:
-Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет
-Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+)
-Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP).
-Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow
-Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду.
-Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре.
-Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL).
-Опыт написания unit-тестов
-Опыт разработки асинхронных приложений на Python
-Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile
-Важно: Опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться
*☑️*Чем предстоит заниматься:
-Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM
-Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI
-Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов.
-Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов
-Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний
-Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода
-Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки
-Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями.
-Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков
*☑️*Условия:
-Возможность участия в интересном проекте
-Возможность профессионального и карьерного роста в компании;
-Опыт работы в команде профессионалов;
-Уровень заработной платы обсуждается индивидуально.
-Удаленный формат работы -офисный формат в Москве
Контакты: Откликнуться
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- LLM
- LangChain
- LangGraph
- RAG
- SQL
- PostgreSQL
- Microservices
- Agile
- Scrum
- GitFlow
- Unit Testing
- Asynchronous Programming
- SOLID
- Design Patterns
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает разработку сложных AI-агентов. Важно понимать, как кандидат справляется с зацикливанием или неверным поведением агента.
Расскажите о вашем опыте работы с LangGraph: как вы проектируете графы состояний и обрабатываете ошибки в логике агентов?
Проект основан на RAG. Эффективность системы напрямую зависит от качества поиска и подготовки данных.
Какие стратегии оптимизации RAG-систем вы применяли для улучшения релевантности ответов LLM?
Упоминается использование Python 3.12. Важно знать, использует ли кандидат современные возможности языка.
Какие новые возможности Python 3.11/3.12 вы считаете наиболее полезными для разработки высоконагруженных асинхронных сервисов?
Работа в команде и код-ревью — важная часть вакансии.
На что вы в первую очередь обращаете внимание при проведении код-ревью в проектах с микросервисной архитектурой?
Упоминается разработка MCP инструментов. Это специфический протокол взаимодействия.
Знакомы ли вы с Model Context Protocol (MCP) и как бы вы спроектировали инструмент для взаимодействия LLM с внешней базой данных?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
