Python developer в AI поддержку

Наш продукт — сервисы для премиальных клиентов, где технологии помогают решать широкий спектр задач: от повседневных до сложных и нестандартных. AI для нас — не эксперимент, а стратегическое направление, которое напрямую влияет на пользовательский опыт.

У нас уже есть зрелая микросервисная платформа, инфраструктура и сильная команда разработки. Сейчас мы выходим на этап системного развития AI.

Если вам близок практический подход к AI: исследовать разные архитектуры, быстро прототипировать, проверять гипотезы и запускать AI-решения в реальных сценариях - давайте обсудим.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка AI/LLM-приложений и агентных решений для продуктовых и внутренних сценариев компании.
• Проектирование и реализация backend-сервисов для работы с LLM, RAG, инструментами поиска, интеграциями и внешними API.
• Настройка пайплайнов обработки данных, промптов, сценариев агентов, инструментов оценки качества и мониторинга.
• Участие в проектировании архитектуры AI-решений, интеграции с корпоративной инфраструктурой, базами данных, векторными хранилищами и LLM-провайдерами.
• Подготовка прототипов, проведение экспериментов, сравнение моделей по качеству, скорости и стоимости.
• Взаимодействие с продуктовой командой, аналитиками, backend-разработчиками, DevOps и ИБ.

Ожидания от кандидата:

Опыт и образование

• Высшее техническое образование по специализациям: программист, прикладная математика и информатика.
• Желателен опыт от 3 лет в ML/AI/Data Science или от 2 лет практического опыта разработки LLM-приложений, RAG-систем, AI-агентов, чат-ботов, ассистентов или похожих решений

Технические компетенции

• Будет плюсом опыт backend-разработчика, ML-инженера, Data Scientist, Python-разработчика, разработчика интеграционных сервисов, инженера данных или технического специалиста в продуктовой команде.
• Сертификаты по Python, ML, Kubernetes, информационной безопасности или LLM/AI-инструментам будут преимуществом.
• Владение программами Python, Git, Docker, FastAPI, PostgreSQL, LangChain / LangGraph, Qdrant.
• Будет плюсом знание LlamaIndex, Redis / RabbitMQ, Celery / Temporal, Kubernetes, Langfuse, vLLM, LiteLLM

Личные качества

• Самостоятельность, внимательность к деталям, системное мышление, готовность разбираться в новых технологиях, инициативность, ответственность за результат.
• Умение быстро прототипировать и доводить решения до промышленного качества.
• Важно умение работать в условиях неопределенности и переводить бизнес-задачи в технические решения

• Работа над современными AI-продуктами, доступ к современному стеку LLM/AI-инструментов, сильная продуктовая команда, возможность влиять на архитектуру решений и реальные бизнес-процессы.
• ДМС с первого рабочего дня.
• ИТ-льготы, конкурентный уровень дохода.
• Дистанционный формат работы.

Чем предстоит заниматься:

• Создавать и развивать AI-ассистентов для разработки и аналитики: кодовые AI ассистенты для автоматизации разработки, помощник аналитика для ускорения экспериментов с использованием LLM.
• Проектировать архитектуру агентских решений и их интеграцию с платформой: определять, что остаётся доменной логикой, а что становится переиспользуемым компонентом платформы.
• Совместно с командой MLOps формировать требования к платформенным примитивам (Embedding Service, Vector Store, Retrieval/Search API) и внедрять их в пайплайны ассистентов.
• Проектировать и развивать систему оценки агентов: разрабатывать метрики, строить симуляции, изолированные и верифицируемые среды оценки.
• Вести полный цикл разработки: от ресёрча и MVP до поддержки и развития решения – с анализом ошибок и фидбека пользователей.
• Исследовать новые подходы в разработке AI-агентов: harness-среда агента, память, компактизация контекста.

Мы ожидаем:

• Опыт промышленной ML-разработки от 5 лет, опыт с LLM от 3 лет.
• Опыт разработки AI-агентов и понимание современных паттернов проектирования: память, планирование, циклы агента, tool use, structured output.
• Владение Python, способность системно писать код и доводить решения до продакшена.
• Ежедневное использование кодинг AI-ассистентов (Codex / Claude Code): понимание их внутреннего устройства, границ применимости, настроенный цикл разработки.
• Опыт разработки RAG-систем: retrieval, чанкование, sparse / dense / hybrid поиск, reranking, agentic retrieval.
• Понимание основ ML/DL и NLP: метрики качества, embeddings, устройство трансформеров, инференс LLM.
• Знание алгоритмов и структур данных, опыт работы со стеком (FastAPI, Docker, Redis, Postgres, Airflow, vLLM).

Мы предлагаем:

• ДМС со стоматологией, телемедициной и программой поддержки ментального здоровья;
• Страхование жизни;
• Ежемесячные промокоды на Lamoda: два по 25%, два по 15% и в день рождения — 40%;
• Программа привилегий и скидок от BestBenefits;
• До 15 дней больничного в год оплачиваем в размере 100% от действующего оклада;
• Бесплатные юридические консультации;
• Дополнительные выходные в случае важных событий;
• Яркие мероприятия и много неформального общения.

Развитие для каждого:

• Опытный наставник для каждого новичка;
• Обучение и участие во внешних конференциях;
• Помогаем развивать личный бренд, выступать на конференциях и писать статьи;
• Performance Review дважды в год, чтобы развиваться системно;
• Проводим митапы и demo-дни для обмена знаниями;
• Погружаем в fashion и каждый сезон знакомим с модными трендами.

О команде:
Наша команда обеспечивает доступность нейросетей для тысяч пользователей одновременно. Мы сопровождаем и улучшаем production-платформу для хостинга LLM: ее надежность, производительность и масштабирование. Кроме того, мы создаём прикладные AI-продукты на базе LLM. Ищем опытного инженера, которому интересно работать и с платформенной частью, и с продуктовой.

Чем предстоит заниматься:

• Инфраструктура и высоконагруженный инференс (Platform Engineering):
• Проектирование и поддержка GPU-кластера инференса (Nvidia) для десятков тысяч пользователей: скалирование, балансировка и приоритизация запросов, пользовательские лимиты;
• Оптимизация производительности: кэширование, батчинг, etc.;
• Надежность и observability: обеспечение SLA и предотвращение регрессий;
• Оценка и внедрение новых LLM.
• Продуктовая разработка (LLM Application):
• Разработка AI-сервисов: AI Code Assistant (Co-Pilot), AI Chat, AI Code Review;
• Проектирование пайплайнов автоматизаций: tool/function calling, обработка ошибок, управление контекстом/состоянием;
• Интеграции: встраивание AI-сервисов в корпоративную среду (API, БД, legacy-системы).
• Исследования и прототипирование (R&D):
• Проведение экспериментов, создание MVP и выстраивание пути доведения до продакшена;
• Исследование новых технологий и подходов для улучшения продуктов.

​​​​​​Мы ждем от будущего члена команды:

• Экспертиза в Python & Backend:
• Опыт разработки на Python (5+ лет), знание стандартов: typing, асинхронность, паттерны проектирования;
• Опыт создания высоконагруженных API (FastAPI или аналоги), работа с очередями, воркерами и фоновыми задачами.
• Архитектура и надежность (Production):
• Опыт построения gateway/router, управление ключами, маршрутизация, пользовательские лимиты;
• Опыт поддержки высоконагруженных сервисов в продакшене: стабильность контрактов, обработка ошибок.
• Глубокие знания LLM & Inference:
• Опыт работы с инструментами инференса (vLLM, SGLang, OpenAI API), понимание их внутренней работы;
• Опыт настройки инференса под highload: latency/throughput, управление GPU-ресурсами;
• Опыт построения решений с tool/function calling: MCP, guardrails, борьба с галлюцинациями.

Дополнительно приветствуем:

• Насмотренность в применении AI агентов, мультиагентных систем, оркестрации инструментов;
• Понимание основных метрик качества LLM решений, опыт проведения A/B-тестов и офлайн-оценки: eval-сеты, human eval, etc;
• Опыт Lua-разработки;
• Опыт разработки и интеграции MCP.