Кутузовский проспект 32
Информация о проекте:
Наша команда – Команда развивает Business Building Block (BBB) ЭДО и участвует в проекте построения нового процесса кредитования ЮЛ на основе BPC-архитектуры. Ключевыми функциями BBB ЭДО является сбор документов у участников кредитной сделки, автоматическая их классификация с использованием ML моделей, включая giga chat.
BBB ЭДО проектируется и развивается как универсальное решение, на текущий момент позволяющее закрыть потребность всех подразделений участвующих в кредитном процессе в документах, а в перспективе будет тиражировано на другие процессы банка.
Мы разрабатываем enterprise приложение с высоким уровнем доступности в распределенной микросервисной архитектуре. Решение развивается на платформе, включает в себя автоматизированную систему c back-end логикой и фронтальные решения для работы клиентов банка.
· Развиваем наш продукт по продуктовым и технологическим фичам
· Участвуем в оценке фич и анализе требований
· Обеспечиваем интеграцию со смежными системами и платформенными сервисами
· Занимаемся оптимизацией и тюнингом производительности наших систем
· Проводим code review
· Развиваем автотестирование
· Используем CI/CD практики
Требования:
-
Владение Python 3.12+: глубокое знание стандартных и современных возможностей языка (asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest)
-
Практический опыт разработки AI/ML решений с использованием LangChain, LlamaIndex, RAG, интеграция с LLM API
-
Опыт проектирования и сопровождения высоконагруженных REST API на FastAPI/Django (архитектура, DI, сериализация, OpenAPI)
-
Продвинутая работа с PostgreSQL/Redis, проектирование сложных схем, индексация, оптимизация, векторные базы данных
-
Навыки контейнеризации, деплой в Kubernetes
-
Опыт внедрения CI/CD пайплайнов, мониторинга, алертинга, организации логирования
-
Уверенное знание Git, опыт командной работы (Agile, Scrum)
-
Английский B2+ для чтения документации и коммуникаций
Лидерские качества
-
Хорошие коммуникативные способности, инициатива и готовность брать на себя ответственность за результат своей работы.
Будет плюсом:
-
Fine-tuning и кастомизация LLM, prompt engineering, оценка качества
-
Опыт с MLOps, LLMOps и мультирегиональными архитектурами
-
Участие в R&D или open-source проектах, менторство, архитектурное мышление
-
Работа с GigaChat API
Вам предстоит:
-
Проектирование и разработка продакшн-систем с использованием Python 3.12+ для AI-агентов и LLM моделей
-
Реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонент, реализация пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG)
-
Разработка и поддержка API (FastAPI, Django): создание микросервисов, REST, асинхронные сервисы
-
Интеграция с реляционными, NoSQL и векторными базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, VectorDB: ChromaDB, QDrant)
-
Создание, обучение и внедрение ML-моделей (ML pipeline, Prompt Engineering, RAG, оценка качества, A/B тестирование)
-
Контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка DevOps-процессов (CI/CD: Jenkins, ArgoCD)
-
Разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности, обеспечение безопасности
-
Взаимодействие в Agile-командах, участие в планировании, менторинг
Условия:
-
Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах;
-
Опыт работы в распределенной команде профессионалов;
-
Уровень заработной платы обсуждается индивидуально;
-
Возможность работать вместе с командой по гибридному формату работы (1-2 раза в неделю), Кутузовский проспект 32
