QSOFT
Python-разработчик AI-сервисов (LLM / RAG)
5 дн. назад
Страна неизвестнаMiddleRemote
pythonfastapipydanticsqlalchemypostgresqlredisapache kafkaqdrant
Разработка и развитие асинхронных Python-сервисов на FastAPI для AI-сервисов с использованием технологий RAG, LangChain и семантического поиска.
Обязанности
- Развивать HTTP API и бизнес-логику двух асинхронных Python-сервисов на FastAPI
- Проектировать и реализовывать RAG-пайплайны: retrieval, query rewriting, multi-hop поиск, сбор контекста, structured output, цитирование источников и обработку частичных ответов
- Развивать агентные сценарии на LangChain, LangGraph и deepagents: инструменты, middleware, ограничения числа вызовов, защита от циклов и контроль контрактов ответа
- Улучшать качество семантического поиска: chunking, dense/sparse retrieval, фильтры Qdrant, reranking, RRF и token budget
- Развивать событийную индексацию статей, файлов и структурированного контента через Kafka
- Обеспечивать корректную мультитенантность и фильтрацию результатов по правам пользователей, групп и сообществ
- Интегрировать и заменять LLM-, embedding- и reranking-провайдеры, включая OpenAI-compatible API, vLLM и Ollama
- Работать с PostgreSQL, Redis и Qdrant, проектировать модели данных и Alembic-миграции
- Диагностировать проблемы качества, производительности и надежности на границах внешних сервисов
- Развивать автоматические тесты и quality gates, поддерживать воспроизводимые локальные и CI-окружения
- Улучшать наблюдаемость: структурированные логи, технические метрики, OpenTelemetry и трассировку LLM/RAG через Langfuse
- Участвовать в декомпозиции задач, ревью кода и принятии архитектурных решений
Требования
- Уверенное владение Python и практический опыт разработки backend-сервисов
- Хорошее понимание асинхронного программирования: event loop, конкурентный I/O, таймауты, отмена, управление ресурсами и graceful shutdown
- Опыт разработки API на FastAPI или сопоставимом Python-фреймворке
- Практический опыт с PostgreSQL и SQLAlchemy: транзакции, конкурентный доступ, индексы, миграции и диагностика запросов
- Опыт интеграции внешних сервисов и проектирования устойчивого взаимодействия: retry/backoff, timeout, idempotency, ограничение параллелизма и обработка частичных отказов
- Понимание событийной архитектуры и семантики Kafka consumer: consumer groups, offset commit, rebalance, повторная доставка и идемпотентная обработка
- Понимание устройства RAG: chunking, embeddings, retrieval, reranking, контекстное окно, ограничения LLM и способы снижения галлюцинаций
- Умение писать unit- и интеграционные тесты для асинхронного кода, отделяя бизнес-логику от внешней инфраструктуры
- Способность разбираться в существующей кодовой базе, находить причины проблем и предлагать минимальные, проверяемые изменения.