Н

AI-разработчик (Python, FastAPI)

1. Оркестрация GenAI-агентов и автоматизация

Неизвестный работодатель · На сервисе с: 11.07.26 03:26

Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

ID 3093
AI-разработчик

Локация РФ
Прием откликов до ••••••••, 10:00 (UTC+3). Тендерный запрос.

Горнодобывающая компания

Кол-во специалистов
1
Длительность проекта
с •••••••• по ••••••••
Объем участия в проекте
Высокая нагрузка
~160 ч/мес
Формат взаимодействия
Удаленно
Требуемая локация специалиста
Россия
Доступность специалиста
UTC +3
Требуемое гражданство специалиста
РФ

Обязательные требования
1. Оркестрация GenAI-агентов и автоматизация
Обязательно:

- Опыт создания мультиагентных систем (агенты и субагенты, tool-calling, управление цепочками вызовов) в одном из подходов:

- Low-code/Visual: n8n, Flowise, Dify, Langflow.

- Code-first: LangChain / LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen.

- Опыт работы с протоколами интеграции инструментов: MCP (Model Context Protocol) или аналоги.

Будет преимуществом:

- Понимание архитектуры платформы n8n (корпоративный стек), создание кастомных нод, публикация sub-воркфлоу.

2. Разработка и обработка данных
Обязательно:

- Языки программирования: Уверенное владение JavaScript / TypeScript и Python (для реализации бизнес-логики и кастомных функций/нод).

- Работа с данными: Экспертная работа со структурированными данными JSON, методами трансформации данных, проектирование схем и написание запросов в PostgreSQL.

Будет преимуществом:

Frontend: Опыт разработки на React (для создания лёгкого UI при необходимости).

3. Интеграции и сбор данных
Обязательно:

- Уверенная работа с REST API и OAuth2.

- Подключение к внутренним сервисам и витринам данных смежных подразделений по API.

- Сбор данных из веб-источников: работа с поисковыми и веб-API, парсинг и нормализация внешних (интернет) данных.

Будет преимуществом:

- Опыт с GraphQL, FastAPI.

Опыт интеграции с корпоративными системами: SAP CRM, SAP BW, 1С.

4. ИИ-инженерия (LLM, RAG)
Обязательно:

- LLM и промпт-инжиниринг: Проектирование промптов; задачи суммаризации и генерации структурированных отчётов; балансировка качества, скорости и стоимости генерации.

- RAG и векторные хранилища: Развёртывание RAG-конвейеров от подготовки датасетов и эмбеддингов до работы с векторными БД (PGVector, Qdrant, Milvus и аналоги).

- Фреймворки оркестрации LLM: Опыт с LangChain или аналогами.

5. Инфраструктура и безопасность
Обязательно:

- On-prem и Open-Source модели: Опыт развёртывания и эксплуатации локальных моделей в закрытом корпоративном контуре.

- Среда Windows: Обязательное требование — вести разработку и эксплуатацию решения в ОС Windows.

- Защита данных: Навык работы с чувствительными данными и понимание принципов их защиты внутри защищённого периметра.

6. Гибкие навыки (Soft Skills)
Обязательно:

- Работа в условиях неопределённости: Продуктивность при дефиците документации и часто меняющихся вводных.

- Коммуникации: Умение «переводить» бизнес-требования на технический язык; плотное взаимодействие с системными аналитиками и владельцами бизнес-процессов.

- Проактивность и автономность: Самостоятельный поиск решений и уточнение деталей у стейкхолдеров без микроменеджмента.

Задачи на проекте
- Разработка мультиагентных систем — создание агентов и субагентов для автоматизации бизнес-процессов с использованием LangChain, LangGraph, CrewAI или n8n.

- Построение RAG-конвейеров — развертывание систем генерации с дополненным поиском: подготовка датасетов, эмбеддинги, работа с векторными БД (Qdrant, PGVector).

- Промпт-инжиниринг и работа с LLM — проектирование промптов, суммаризация документов, генерация структурированных отчетов, оптимизация качества/скорости/стоимости.

- Интеграция с корпоративными системами — подключение ИИ-решений к внутренним сервисам и витринам данных (SAP, 1С) через REST API, OAuth2.

- Сбор и обработка данных — парсинг внешних веб-источников, нормализация данных, работа с JSON, PostgreSQL.

- Развертывание Open-Source LLM on-prem — установка и эксплуатация локальных моделей в закрытом контуре, работа в ОС Windows.

- Автоматизация рутинных задач сотрудников — замена ручного труда на алгоритмы ИИ (генерация отчетов, проверка документов, интеллектуальная поддержка

Похожие вакансии AI инженер

hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса.

Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации.

Обязанности

В твои задачи будет входить:

  • end-to-end разработка компонентов
  • прототипирование агентов
  • интеграция ML-моделей в приложение
  • техническая поддержка
  • быстрые фиксы.

Требования

От кандидата мы ожидаем:

  • образование высшее
  • опыт коммерческой fullstack-разработки от 4 лет
  • уверенное владение Python, опыт работы с классическими фреймворками (FastAPI, Django или Flask).
  • глубокое понимание PostgreSQL (индексы, оптимизация запросов, транзакции)
  • сильные знания нативного JavaScript (обязательно) и современного TypeScript, опыт работы с одним из популярных фреймворков (React, Vue.js или Angular)
  • практический опыт интеграции с внешними сервисами по API (REST, gRPC) и навыки проектирования собственных эндпоинтов
  • понимание принципов UI/UX для создания удобных внутренних инструментов.

Будет большим плюсом:

  • опыт создания AI-агентов и использования их в работе
  • опыт работы с PyTorch, TensorFlow или другими библиотеками ML (как минимум - умение интегрировать модели в продакшен
  • опыт работы в банковской сфере, финтехе или крупных энтерпрайз-проектах
  • знание Docker, Kubernetes и основ инфраструктуры для деплоя fullstack-приложений.

Условия

Мы предлагаем:

  • офис по адресу ш Варшавское (Бизнес-центр Чайка Плаза)
  • гибридный формат работы
  • ежегодный пересмотр зарплаты
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
hh.ru
витай ворлд

Junior Developer (AI-assisted)

витай ворлдНа сервисе с: 24.09.26 15:32
Зарплата не указанаБеларусьМинскОфис

VitAi World строит цифровые продукты для бизнеса и не только: сайты, внутреннюю CRM-платформу, игры, ботов, интеграции и автоматизацию. Проектов много и они разные, поэтому много и небольших задач: поправить интерфейс, собрать страницу, починить баг, подключить форму.

Мы ищем junior-разработчика, который возьмёт эти задачи на себя. Код у нас в основном пишется с помощью ИИ-агентов вроде Claude Code и Cursor. От вас нужно не набирать код быстро, а аккуратно доводить задачу до конца и понимать, что именно вы сделали.

Какие задачи:

• Сайты и лендинги: вёрстка, правки, адаптация под телефоны, перенос с конструкторов вроде Тильды в код.

• Интерфейс внутренней платформы: экраны, таблицы, формы, доработки по готовому описанию.

• Боты, скрипты и автоматизации, в том числе с LLM.

• Мелкие баги в любом из проектов: воспроизвести, найти причину, исправить.

• Уборка кода, документация, тесты на готовую логику.

Кого мы ищем:

• Знаете хотя бы один язык (JavaScript, TypeScript, Python или другой) на уровне, достаточном, чтобы читать чужой код и понимать, что он делает.

• Делали хотя бы один живой проект: сайт, бота или автоматизацию, которой кто-то пользуется.

• Пользуетесь ИИ-инструментами в работе и проверяете то, что они написали, а не принимаете всё подряд.

• Понимаете основы: клиент и сервер, как работает запрос, зачем нужны git и ветки.

• Спокойно переключаетесь между проектами и быстро разбираетесь в незнакомом коде.

• Сначала разбираетесь в задаче, потом делаете.

• Честно говорите, когда не понимаете или ошиблись, и задаёте вопросы вовремя.

Будет плюсом:

• React, Next.js или TypeScript.

• Tailwind и адаптивная вёрстка.

• Опыт с Тильдой или другими конструкторами сайтов.

• Свой VPS, Docker, опыт выкатки проекта.

• Боты и автоматизации с LLM API.

Как устроена работа:

• Каждая задача в отдельной ветке и через pull request.

• Сначала простые и хорошо проверяемые задачи, потом сложнее по мере того, как растёт опыт.

• Внутренние правила и договорённости записаны, их не нужно угадывать.

Что мы даём:

• Разные реальные проекты, которыми пользуются люди, а не учебные задания.

• Full-time или part-time, удалённо или гибрид.

• Оплата обсуждается по уровню и растёт вместе с задачами.

В отклике покажите проект, который вы сделали сами, и расскажите один случай, когда ИИ написал что-то не то, а вы это заметили.

Сайты компаний
С

Python-разработчик Middle+(AI-Agents)

сбербанкНа сервисе с: 24.09.26 19:54
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Центр ИИ Блока «Строительство» разрабатывает автономных агентов для автоматизации ключевых бизнес-процессов — от обработки тендерной документации до контроля графиков производства работ и управления поставками.

В данный момент находимся в поиске разработчика ИИ-агентов под расширение команды

  • Разработка высокодоступных сервисов для управления диалогами, планирования (planning), вызова инструментов (function calling) и multi-agent взаимодействия;

  • Написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Python; ревью кода коллег и поддержание инженерных стандартов;

  • Интеграция с LLM и внешними системами: подключение моделей (OpenAI, Anthropic, локальные), корпоративных API, CRM/ERP, баз данных и документооборота с обеспечением безопасности и обработки ошибок;

  • RAG и память агентов: построение retrieval-пайплайнов, управление краткосрочной и долгосрочной памятью, работа с векторными БД и кэшем;

  • Проектирование REST/gRPC-эндпоинтов, документирование (OpenAPI), обеспечение контрактов для фронтенда и смежных сервисов;

  • Реализация очередей, воркеров и фоновых задач для длительных LLM-операций (генерация, парсинг, эмбеддинги);

  • Оптимизация производительности и стоимости: профилирование, кэширование, батчинг запросов, снижение latency и затрат на токены;

  • Настройка логирования, трейсинга LLM-вызовов, алертов и дашбордов, анализ инцидентов;

  • Написание тестов, внедрение guardrails, валидация ответов моделей, защита от prompt injection;

  • Ведение архитектурной документации, ADR, гайдов для команды;

  • Участие в продуктовом процессе: совместно с продуктами и ML-инженерами уточнение требований, оценка сроков, итеративная поставка фич.

  • Опыт разработки на Python: от 3 лет в коммерческой разработке, включая проектирование высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов;

  • Глубокое знание FastAPI, Django или Litestar; понимание внутреннего устройства ASGI/WSGI, middleware, DI, обработки ошибок и валидации;

  • Уверенное владение asyncio, httpx, aiohttp, anyio; понимание GIL, многопроцессности, пулов соединений и backpressure;

  • Опыт проектирования и оптимизации схем в PostgreSQL (индексы, EXPLAIN, партиционирование), опыт работы с Redis, MongoDB и другими NoSQL;

  • Практический опыт работы с OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, локальными моделями (vLLM, Ollama, TGI); понимание streaming, tool/function calling, structured output, retry-политик и rate limiting;

  • Опыт построения агентных систем – ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent orchestration, работа с фреймворками LangChain, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, CrewAI или собственные реализации;

  • Опыт работы с Qdrant, Milvus, Weaviate, Pinecone, pgvector; понимание чанкинга, эмбеддингов, гибридного поиска, reranking;

  • Уверенная работа с Kafka, RabbitMQ, NATS или Redis Streams для асинхронной обработки задач агентов;

  • Опыт с Docker, Kubernetes (деплой, HPA, secrets, probes), понимание принципов service mesh и работы с ingress;

  • Опыт настройки Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Langfuse или LangSmith для трейсинга LLM-вызовов;

  • Построение пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), понимание blue/green и canary-деплоя;

  • Опыт написания юнит-, интеграционных и e2e-тестов (pytest, testcontainers); понимание TDD/BDD;

  • Английский язык: (Upper-Intermediate+).

  • Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Кутузовская);

  • Льготные ипотечные условия кредитования;

  • Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ;

  • ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;

  • Корпоративная пенсионная программа;

  • Детский отдых и подарки за счет Компании;

  • Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Эта вакансия также есть на:hh.ru

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.