Python-разработчик для бэкенда и ИИ-агентов
Оценка ИИИнтересная вакансия на стыке классического бэкенда и актуальных технологий ИИ. Удаленный формат и работа с современным стеком делают предложение привлекательным для опытных разработчиков.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только уверенного владения классическим бэкенд-стеком (Django, FastAPI, PostgreSQL), но и специфического опыта работы с LLM и ИИ-агентами, что повышает порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Python-разработчика с навыками LLM на российском рынке медиана составляет около 250 000 - 350 000 рублей. Специалисты с опытом в ИИ-агентах сейчас высоко ценятся и 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
Описание вакансии
*💻 WB Tech ищет Python-разработчика для бэкенда и ИИ-агентов*
Развивать сервисы на Django и FastAPI, подключать языковые модели к продуктам и настраивать вызовы инструментов для агентов. Нужен коммерческий опыт с Python, PostgreSQL, Redis и Docker, а также опыт интеграции LLM.
Удалённо. Договор ГПХ с ИП или самозанятым.
*➡️* Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- LLM
- PostgreSQL
- Redis
- Docker
- FastAPI
- Django
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры ИИ-агентов и взаимодействия с внешними API.
Как вы подходите к проектированию системы вызова инструментов (tool calling) для LLM-агентов, чтобы минимизировать ошибки галлюцинаций?
Оценка навыков оптимизации работы с базами данных в высоконагруженных Python-сервисах.
Какие стратегии оптимизации запросов в PostgreSQL вы применяли при работе с Django ORM или SQLAlchemy?
Проверка умения выбирать подходящий фреймворк под конкретную задачу.
В каких случаях для реализации ИИ-сервиса вы предпочтете FastAPI вместо Django, и наоборот?
Оценка опыта работы с асинхронностью, критически важной для интеграции внешних API моделей.
Как вы обрабатываете длительные запросы к LLM в асинхронном приложении, чтобы не блокировать event loop?
Проверка навыков работы с инфраструктурой.
Опишите ваш типичный Docker-контейнер для Python-приложения: какие практики вы используете для уменьшения размера образа и повышения безопасности?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
