Беговая улица 2
О проекте:
Мы создаем инновационную платформу для уберизации юридических услуг, чтобы сделать профессиональную помощь юристов доступной и удобной для каждого. Наш продукт построен на современной микросервисной архитектуре, и сейчас мы активно внедряем передовые AI-технологии. Мы развиваем LLM-функционал, включая продвинутые RAG-системы и мультиагентные архитектуры, чтобы создать интеллектуальных ассистентов для пользователей и экспертов.
Мы ищем backend-разработчика, который станет надежной основой нашей команды. Вам предстоит не только развивать основную платформу, но и участвовать в создании сложных AI-систем. Для нас ценно, если вы уже имеете опыт работы с LLM или, что не менее важно, горите желанием глубоко погрузиться и обучаться этому новому направлению вместе с командой.
Что предстоит делать:
Разрабатывать и поддерживать микросервисы на Python с использованием FastAPI.
Участвовать в проектировании API и схем баз данных, в том числе для AI-компонентов.
Интегрировать сервисы с внешними системами (платежные агрегаторы, сервисы уведомлений, LLM-провайдеры).
Реализовывать и оптимизировать продвинутые RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) для работы с юридическими документами.
Участвовать в проектировании и разработке мультиагентных LLM-систем для автоматизации сложных процессов.
Писать качественный, тестируемый код и сопровождать документацию.
Работать с Docker-контейнерами и оркестрацией (Docker Compose, k8s).
Взаимодействовать с фронтенд-командой и другими бэкенд-разработчиками, включая ML-инженеров.
Технологический стек:
Язык: Python 3.10+
Фреймворки: FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic, Alembic
Базы данных: PostgreSQL, Redis, MongoDB
Брокеры сообщений: RabbitMQ / Kafka
Инфраструктура: Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s)
Поиск и аналитика: Elasticsearch / OpenSearch
AI/LLM-направление: Интеграция с LLM (DeepSeek, Anthropic, локальные модели), векторные базы данных (pgvector, Qdrant, Weaviate), фреймворки для RAG и агентских систем (LangChain, LlamaIndex, AutoGen и аналоги).
Мы ждем, что вы:
Имеете опыт коммерческой разработки на Python от 3-х лет.
Хорошо знаете FastAPI или Flask/Django с сильным желанием углубленно работать с FastAPI.
Имеете уверенные знания SQL (PostgreSQL) и опыт работы с ORM.
Имеете представление о принципах микросервисной архитектуры.
Понимаете, как работать с Docker и Docker Compose.
Имеете базовый опыт работы с очередями (RabbitMQ/Kafka) и кешированием (Redis).
Готовы изучать и применять LLM-технологии на практике (имеете начальный опыт или strong desire to learn).
Умеете писать понятный код и поддерживать его.
Будет большим плюсом:
Опыт работы или интерес к LLM, RAG-архитектурам, мультиагентным системам, NLP.
Практический опыт работы с векторными базами данных и эмбеддингами.
Знакомство с фреймворками для построения агентов и цепочек (LangChain, LlamaIndex, Haystack).
Devops-навыки, опыт настройки CI/CD.
Знакомство с Kubernetes.
Опыт работы в стартапах или над высоконагруженными проектами.
Мы предлагаем:
Возможность работать над социально значимым продуктом с современным стеком.
Участие в создании передовых AI-решений (RAG, агентские системы) с нуля до production.
Работу в команде passionate engineers.
Гибридный график работы.
Профессиональный рост и обучение за счет компании.
