I AM HIRED

Неделя 310 ₽Месяц 630 ₽3 месяца 1 680 ₽Год 5 680 ₽

WB—Tech

Разработчики, Backend, Python · сегодня, 14:00 · 15.11.2026

Зарплата не указана

Откликнуться

Локация: не указана

Формат: Удалённая работа

Занятость: Полная занятость

Грейд: Middle

#middle #удаленка

WB—Tech

Python Backend / AI Engineer

Опыт работы: 1–3 года

Полная занятость

График: 5/2

Формат работы: удалённо

☑️ Чем предстоит заниматься

-Разработка и поддержка backend-сервисов на Python с использованием Django и FastAPI

-Проектирование API, интеграций и архитектуры backend-приложений

-Работа с PostgreSQL, Redis, оптимизация запросов и производительности сервисов

-Разработка AI-агентов и агентных систем на базе LLM

-Создание агентных решений как с использованием фреймворков (LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK и аналоги), так и без них

-Интеграция локальных и облачных LLM в существующие продукты

-Разработка инструментов (tools), управление вызовами функций, состоянием и контекстом агентов

-Контейнеризация, развертывание и сопровождение сервисов с использованием Docker

-Работа с AI-инфраструктурой: запуск, настройка и поддержка LLM на собственных серверах и облачных GPU-платформах

☑️ Наши пожелания к кандидатам

-Уверенное знание Python, опыт коммерческой backend-разработки

-Опыт работы с Django и FastAPI

-Хорошее знание PostgreSQL и Redis

-Уверенное владение Docker и Docker Compose

-Понимание асинхронного программирования в Python (asyncio)

-Практический опыт интеграции LLM в приложения

-Опыт разработки AI-агентов, использования tool calling / function calling

-Понимание принципов работы LLM, управления контекстом и построения агентных процессов

-Опыт работы с REST API, внешними сервисами и сторонними интеграциями

-Уверенное владение Git, Linux

-Будет плюсом:

-Опыт работы с LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK

-Опыт самостоятельного проектирования агентных архитектур без использования готовых фреймворков

-Опыт развертывания и обслуживания локальных LLM (Qwen, Gemma, Llama и другие)

-Опыт работы с GPU-инфраструктурой, RunPod и аналогичными платформами

-Знание vLLM, llama.cpp, Ollama и других инструментов инференса

-Понимание принципов квантования моделей, ограничений VRAM и оптимизации инференса

-Опыт построения RAG-систем, работы с эмбеддингами и векторным поиском

-Опыт настройки мониторинга, логирования и CI/CD

Контакты: ••••••••

🔥 Подписаться на наши каналы / •••••••• / ••••••••

Поиск по вакансиям

Название компании скрыто

Названия компаний и их продуктов мы не публикуем на сайте — они доступны в Telegram-боте I AM HIRED. Откройте эту вакансию в боте: увидите название, сможете откликнуться и настроить рассылку подходящих вакансий.

Открыть вакансию в боте