Senior/Lead Python Developer (AI)

REMOTE RUSSIA / BY | RED

Senior/Lead Руководитель разработки (Python / AI & LLM / RAG / Управление командой)

Ставка: до 320 000 руб. на руки в месяц.

Грейд: Senior / Lead.

Загрузка: Full-time.

Срок привлечения: 3 месяца с возможностью пролонгации.

Формат: Удалённо.

Часовой пояс: UTC+3 (МСК).

Локация/Гражданство: РФ, РБ / РФ, РБ.

О проекте: ИТ-компания, разрабатывающая разноплановые проекты с фокусом на AI/LLM-решения, интеграции и высоконагруженные сервисы.

Ищем Senior/Lead руководителя разработки, который сочетает сильную техническую экспертизу в Python и AI-стеке с навыками управления командой. Это роль для лидера, который не только проектирует архитектуру и пишет код, но и развивает команду, выстраивает процессы и способен объяснить сложные технические концепции простым языком.

Ключевые задачи:

Управление и процессы:

Руководство группой backend-разработки (от 3 человек).
Предварительная оценка трудозатрат, декомпозиция задач, планирование ресурсов и спринтов.
Проведение качественного Code Review.
Обеспечение оптимального взаимодействия внутри команды и со смежными подразделениями (AI/ML, Data, Product).

Архитектура и разработка (Hands-on):

Проектирование технической архитектуры решений и сервисов.
Выполнение задач по разработке: проектирование и написание кода.
Участие в разработке технической документации и формировании архитектурных стандартов.

Обязательные требования (Hard Skills):

Опыт и управление (КРИТИЧНО!):

Опыт разработки не менее 5 лет.
Опыт руководства группой разработчиков от 3 человек.
Умение разбивать большую задачу на подзадачи и распределять их.

Python и Web (КРИТИЧНО!):

Python 3.11+: уверенное владение ООП, современными паттернами, асинхронным программированием (asyncio), строгой типизацией (typing).
Web-разработка: FastAPI и Pydantic (v2): создание асинхронных API, валидация/сериализация данных, генерация OpenAPI-документации.

AI и LLM (КРИТИЧНО!):

Проектирование агентных сценариев на LangGraph.
Интеграция с OpenAI-совместимыми API (OpenAI, Azure, локальные LLM через vLLM/Ollama).
Практическое применение Structured Outputs (JSON/Pydantic-схемы, function calling, tool use).
Опыт построения RAG-пайплайнов (чанкинг, эмбеддинги, reranking, гибридный поиск).

Базы данных и векторный поиск:

PostgreSQL: проектирование схем, оптимизация запросов, работа с индексами, использование SQLAlchemy 2.0 / Tortoise / asyncpg.
Векторные хранилища: pgvector, Qdrant, Weaviate, Chroma (выбор эмбеддингов, настройка индексов HNSW/IVFFlat, фильтрация по метаданным).

Инфраструктура, данные и CI/CD:

Docker и Docker Compose, понимание принципов оркестрации (Kubernetes).
Работа с асинхронными очередями: Redis, Celery, ARQ, Kafka, RabbitMQ.
Настройка пайплайнов в GitLab CI/CD, линтинг (ruff, mypy), автоматизированные тесты.
Работа с данными: обработка JSON, TOML, DAT, CSV; извлечение информации из PDF, парсинг DXF-чертежей.

Тестирование:

Unit- и интеграционные тесты (pytest, pytest-asyncio), мокирование внешних AI-API.

Требования Soft Skills и прочее:

Уверенное владение Linux (уровень выше базового, без задач DevOps).
Навык объяснять сложные технические проблемы простым и понятным языком.
Опыт публичных выступлений: конференции, митапы и другие профильные мероприятия.
Работа в гибких и гибридных методологиях (Agile/Scrum).

APPLY