Что будет делать Junior-разработчик
Backend-разработка (Python · FastAPI)
- писать маленькие REST-эндпоинты (например, /tasks/trigger, /health, /memory/save)
- добавлять новые файлы в проект строго по шаблону (готовые boilerplates будут даны)
- поддерживать клиентские модули (вынести RPC-вызов LLM в отдельный клиент, добавить retry, timeout)
- добавлять логи, простые метрики, отлавливать ошибки
2. Работа с Docker / окружением
- запускать сервисы локально (docker compose up)
- править Dockerfile (копировать зависимости, менять base image)
- добавлять отдельные сервисы в docker-compose: qdrant, minio, pg-admin
3. Qdrant / память (база данных вектора)
- выполнять простые скрипты: init_memory_collections.py
- помогать писать helper-функции для поиска / вставки записей
- запускать pytest-тесты (pytest tests/test_memory_store_qdrant.py)
- обновлять документацию (README.md)
4. Вспомогательные задачи (рутина)
- структурировать файлы в проекте (создать папку, перенести файл, rename)
- приводить docstring'и к единому стилю
- писать минимальные unit-тесты для функций (пример будет)
Чего от него НЕ требуется
(чтобы снизить риск и не загружать человека лишним)
- не проектировать архитектуру
- не принимать продуктовые решения
- не писать ML-модели
- не оптимизировать inference
- не лезть в Teacher/Student/LoRA-пайплайн
- не заниматься сенсорами/RTOS/браслетом
ОБЯЗАТЕЛЬНО:
- Python уверенно — функции, классы, async/await
- FastAPI на уровне CRUD-эндпоинтов
- Docker на уровне: build, run, docker-compose
- Git, умение работать в ветках
Плюсом:
- SQLAlchemy (минимум insert/select)
- Qdrant / Pinecone / PGVector (базовые понятия)
- pytest
- опыт в ML не обязателен, но будет плюсом
Как будет выглядеть работа
- будут приходить задачи формата:
"Создать новый endpoint X" — пример кода и формат ответа уже даны
"В docker-compose добавить сервис Y" — просто копирование шаблона
"Запустить тест и скинуть результат"
- каждую задачу можно выполнить изолированно
- ревью будет проводиться архитектором ⇒ ошибки не страшны
