Python-разработчик
Коротко
Develops backend services for an AI/Agent platform, building async task pipelines, LLM integrations, agent workflows with LangGraph, RAG pipelines, and FastAPI · Needs: Requires experience developing LLM agents with skills, memory, tool calling, and multi-step dialog scenarios.
Описание от работодателя
Привет! Мы - Rocket Science
Мы digital-продакшн полного цикла, с собственной продуктовой аналитикой, дизайном и веб-разработкой.
Нам доверяют такие компании как СБЕР, Travelask, М.Видео, Unilever, Samsung, Nikon и Азбука вкуса. За 16 лет работы мы реализовали более 800 проектов.
Наша компания стремительно развивается, и в связи с этим мы ищем талантливого PHP-разработчика для укрепления нашей команды.
Чего в нашей компании нет:
Дресс-кода
Субординации и строгой иерархии
Излишней бюрократии
Что в нашей компании есть:
Адекватная и профессиональная команда
Желание работать не ради потраченного времени, а ради крутых и впечатляющих результатов
Чем ты будешь заниматься?
Разработка и развитие backend-сервисов для AI/Agent-платформы на Python
Проектирование и реализация асинхронных task-processing pipeline: постановка задач, очереди, воркеры, статусы, retries, idempotency.
Разработка AI/LLM-интеграций и orchestration-логики: вызов моделей, обработка результатов, управление контекстом и состоянием задач.
Построение агентских workflow с использованием LangGraph / аналогичных orchestration-инструментов.
Реализация RAG-пайплайнов: поиск контекста, работа с embeddings/vector storage, формирование контекста для LLM.
Разработка API на FastAPI, интеграция внутренних и внешних сервисов. Работа с PostgreSQL, Redis, Kafka/Redis Streams и другими инфраструктурными компонентами.
Обеспечение надёжности AI-задач: timeouts, retries, rate limiting, dead-letter handling, idempotency, fault tolerance.
Реализация streaming-ответов от AI-сервисов, например через SSE/WebSocket/Redis Streams.
Наблюдаемость AI-пайплайнов: logging, metrics, tracing, Langfuse/аналогичные инструменты, анализ latency и стоимости LLM-вызовов.
Участие в проектировании архитектуры микросервисов и распределённых систем.
Нам важно, что ты:
умеешь разрабатывать LLM-агентов и работать со skills, memory, tool calling и сложными многошаговыми диалоговыми сценариями;
понимаешь принципы построения мультиагентных систем и умеешь выстраивать взаимодействие между агентами;
имеешь опыт с RAG и retrieval: построением пайплайнов поиска, индексации и работы с контекстом;
умеешь создавать и интегрировать MCP-серверы, подключать внешние и внутренние системы и инструменты;
понимаешь, как строить evaluation, трассировку и метрики качества для AI-систем;
умеешь оптимизировать latency, стоимость, производительность и стабильность AI-решений;
способен пройти полный путь от AI-прототипа до production: от архитектуры и экспериментов до запуска, мониторинга и дальнейшего развития продукта.
Стек:
Python · FastAPI · Pydantic · PostgreSQL · Redis · Taskiq (или аналоги) · LangChain · LangGraph · MCP · RAG · Qdrant · Docker
Что мы предлагаем:
Удобный офис в центре Ростова-на-Дону, оборудованный всем необходимым для комфортной работы, с видом на реку Дон и Ворошиловский мост
Рассматриваем полностью удаленную работу
Предлагаем вместе заниматься корпоративным английским :)
Возможность придумывать, как делать компанию и свою работу лучше и быть услышанным
Возможности для карьерного и профессионального роста, обучения и развития внутри компании.
Адекватные коллеги
Интересные (и иногда не очень) задачи
P.S. Будет отлично, если ты напишешь сопроводительное письмо, в котором расскажешь почему тебе кажется, что мы можем хорошо подойти друг другу.