Backend-разработчик (интеграция ИИ-решений)

Дата размещения вакансии: 04.06.2025
Работодатель: Дари еду
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Мы ищем middle-разработчика с опытом backend-разработки и интересом к интеграции ИИ-решений. Вам предстоит участвовать в тестировании, доработке и внедрении нейросетевых моделей и ИИ-агентов в бизнес-процессы компании.

Позиция подойдет тем, кто хочет развиваться в сфере искусственного интеллекта и автоматизации, работать с современными инструментами и участвовать в создании прототипов и MVP.

Основные задачи:

  • Тестирование и анализ API нейросетевых решений (OpenAI, Claude, Mistral и др.);

  • Разработка и доработка backend-логики для интеграции ИИ-агентов в существующие системы;

  • Оптимизация запросов к LLM (снижение токен-коста, кэширование, улучшение промтов);

  • Поиск и адаптация open-source решений для бизнес-задач;

  • Создание прототипов и MVP на базе ИИ-инструментов (GPT, RAG-системы, автономные агенты);

  • Фиксация багов, анализ производительности, доработка кода;

  • Взаимодействие с командой разработки и аналитиками для внедрения решений;

  • Написание технической документации.

Требования:

  • Опыт backend-разработки на Python/Node.js/Go (или аналогичных языках);

  • Знание REST API, GraphQL, WebSockets;

  • Опыт работы с базами данных (SQL/NoSQL);

  • Базовое понимание работы LLM и нейросетей;

  • Умение анализировать и оптимизировать запросы к API ИИ-сервисов;

  • Английский на уровне чтения документации;

  • Готовность разбираться в новых технологиях и инструментах.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с OpenAI API, Claude, Mistral, LlamaIndex и др.;

  • Знание фреймворков для работы с ИИ (LangChain, LlamaIndex, AutoGPT);

  • Опыт настройки RAG-систем или автономных агентов;

  • Навыки контейнеризации (Docker) и облачных сервисов (AWS/GCP/Azure);

  • Понимание основ ML и обработки естественного языка (NLP).

Условия:

  • Полный рабочий день, удаленно или гибрид (Москва);

  • Работа над разнообразными и нестандартными задачами;

  • Возможность профессионального роста в сфере ИИ;

  • Современный стек и поддержка обучения.