- Страна
- Россия
Python-разработчик
Оценка ИИИнтересный стек технологий (LLM, Qdrant, Kafka) и работа над инновационным продуктом делают вакансию привлекательной для опытных разработчиков. Компания четко формулирует задачи и ожидания.
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 солидного опыта (от 4 лет) и специфических знаний в области LLM и векторных БД, что повышает порог входа по сравнению с обычным бэкендом.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для Python-разработчика с опытом от 4 лет и навыками работы с AI/LLM рыночные предложения в России обычно начинаются от 250 000 рублей. Специалисты с экспертизой в векторных БД и AI-агентах могут претендовать на верхнюю границу рынка.
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-разработчик
Компания: Лоция
Миссия: Спроектировать и внедрить экосистему для комплексного управления большими языковыми моделями (LLM).
*☑️**Стек*: Python (FastAPI), AsyncIO, Postgres, Redis, Kafka, Qdrant, Pytest.
*☑️*Чем предстоит заниматься
-самостоятельной разработкой функционала платформы на Python;
-тестированием нового функционала;
-самостоятельным участием в процессах и решением средних и сложных задач;
-анализом ТЗ и согласованием планов выполнения работ для текущих задач;
-обнаружением дефектов и повышением качества программного продукта.
*☑️*Чего мы ждем от тебя
-опыт коммерческой разработки бэкенд-разработчиком - от 4-х лет;
-опыт разработки решений в монолитной и микросервисных архитектурах;
-понимание принципов взаимодействия с LLM, MCP- серверами;
-опыт работы с реляционными БД и SQL, векторными базами данных;
-опыт работы с FastApi;
-опыт работы с системами управления версиями GIT;
-базовые знания и опыт работы с системами Continuous Integration;
-проактивность при выполнении рабочих обязанностей;
-развитые коммуникационные навыки.
*☑️*Будет огромным плюсом
Опыт разработки AI-агентов, использования протокола A2A.
Контакты: Откликнуться
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- FastAPI
- asyncio
- PostgreSQL
- Redis
- Kafka
- Qdrant
- PyTest
- Git
- CI/CD
- Microservices
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики работы с векторными данными, указанными в стеке (Qdrant).
В чем ключевое отличие векторных баз данных от реляционных при поиске информации для LLM?
Вакансия предполагает работу с LLM и MCP-серверами.
Расскажите о вашем опыте взаимодействия с LLM. Какие подходы вы использовали для оптимизации контекста или управления промптами?
В стеке указан FastAPI и AsyncIO.
Как вы обрабатываете длительные фоновые задачи в FastAPI, чтобы не блокировать основной цикл событий (event loop)?
Упоминается работа с Kafka.
В каких сценариях в вашей архитектуре оправдано использование Kafka вместо прямого HTTP-взаимодействия между сервисами?
В требованиях указан опыт работы с микросервисами.
Как вы обеспечиваете консистентность данных между микросервисами при использовании распределенных транзакций или паттерна Saga?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
