Python-разработчик (Middle+ / Senior) — Россия, Москва

Отдел внутренней автоматизации разрабатывает собственную информационную систему для бизнес-задач в авиационной отрасли. Система состоит из модулей для ввода, хранения, обработки, парсинга и аналитики данных. Следующий этап — AI-агенты, которые распознают данные и решают прикладные задачи, используя сервисы системы как инструменты.

Ищем разработчика, который быстро включится в текущую разработку и в перспективе возьмёт на себя техническое лидерство: архитектуру, контроль качество кода и стратегию развития платформы.

Обязанности

Базовые обязанности (разработчик)

• Поддержка, багфикс и развитие функционала существующих модулей.

• Разработка новых модулей (микросервисов) по функциональным требованиям (ФТТ).

• Разработка парсеров и загрузчиков данных: веб-источники, файлы (Excel, PDF, сканы), email.

• Разработка интеграций с внешними и внутренними системами, включая 1С.

• Связки между сервисами (API, очереди, события) без переписывания работающего ядра.

• Веб-интерфейсы с удобным UI/UX для внутренних пользователей.

• Аналитические отчёты, дашборды, шаблоны выгрузки.

• Интеграция LLM (OpenAI, Anthropic, локальные модели) в бизнес-процессы: извлечение и распознавание данных, structured output, классификация.

• Разработка AI-агентов: ReAct, tool / function calling к БД и очередям, память, RAG, multi-agent сценарии, обработка результатов.

• Автотесты (unit, integration, контрактные) и практики безопасной разработки.

• Работа в окружениях dev / staging / prod без риска для продакшена: миграции, feature flags, откат.

• Логирование, мониторинг и трассировка своих сервисов.

Перспектива развития (Tech Lead, архитектор)

• Аудит текущей кодовой базы через code review: логика сервисов, архитектура, узкие места, точки интеграции, технический долг, формирование беклогов.

• Целевая архитектура платформы и план её поэтапного развития. Решения фиксируются в ADR / C4.

• Проектирование недостающих звеньев: оркестратор агентов, сервис унифицированного доступа к данным, шина событий.

• Архитектура AI-слоя: выбор моделей и фреймворков, инструменты агентов (в т. ч. MCP), оценка качества (evals), контроль стоимости, guardrails.

• Оптимизация кода, производительности и инфраструктуры.

• Совместная проработка роудмеп развития платформы

• Стандарты разработки: code style, ревью, тестирование, CI/CD, безопасность, трекинга задач, ведение документации.

• Техническое лидерство: декомпозиция и оценка задач, ревью и контроль качества кода другого разработчика, менторинг.

• Участие в найме и развитии команды.

Требования

Обязательно

• Сильный Python (3.11+), asyncio, типизация. FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy 2.x / Alembic.

• Архитектура микросервисов: REST, очереди, event-driven (RabbitMQ / Redis Streams), идемпотентность, ретраи.

• PostgreSQL (проектирование схем, оптимизация запросов), Redis.

• Docker, CI/CD, Git-flow, работа с несколькими окружениями.

• Тестирование: pytest, unit / integration / контрактные тесты.

• Безопасность: OWASP Top 10, OWASP Top 10 for LLM (prompt injection, утечки данных), аутентификация и авторизация (OAuth2 / JWT), управление секретами, rate limiting.

• Парсинг защищённых источников: Playwright / Selenium, прокси, обход антибот-защиты и капч, устойчивость к изменениям вёрстки.

• Опыт с LLM и агентами в продакшене: ReAct, tool calling, memory, multi-agent chains, RAG. Фреймворки LangChain / LangGraph, CrewAI.

• Векторные БД: pgvector / Qdrant / Milvus, эмбеддинги, chunking, гибридный поиск.

• Быстрый вход в чужой код и навык качественного code review.

Будет плюсом

• Глубокий опыт LangGraph, промпт-инжиниринг, оценка качества LLM (evals), Langfuse / LangSmith.

• MCP (Model Context Protocol), локальные модели (vLLM, Ollama).

• Распознавание документов: OCR, PDF / Excel-парсинг (Docling, Unstructured и аналоги).

• Kubernetes, Prometheus + Grafana, OpenTelemetry.

• Фронтенд для внутренних интерфейсов: React / Vue + TypeScript.

• 1С: запросы, внешние обработки, интеграции (HTTP-сервисы, OData). Команда часто работает с 1С.

• Опыт в роли Tech Lead или архитектора.

• Знание авиационной предметной области (P/N, компоненты, ремонт, логистика).

Почему эта роль может быть вам интересна

• Прикладные задачи: разработка решений, которыми пользуются сотрудники в ежедневной работе.

• Влияние на технические решения: возможность участвовать в выборе архитектуры, инструментов и подходов к развитию системы.

• Сочетание разработки и AI: работа с backend-сервисами, интеграциями, обработкой данных и агентными сценариями.

• Прямое влияние на архитектуру и технологический выбор, рост до Tech Lead / архитектора.

• Конкурентную заработную плату, подробные условия обсуждаются с финалистом на данную позицию.