Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Разработчик Python (ИИ-помощник)

middleremoteМосква, RUСкор 75.8/1001д назад
Аналитика рынка
📊 Backend: зарплаты и спрос на рынке
Стек
pythondjangofastapiflaskgrpckuberneteslangchainllamaindexllmpostgresqlredisrest
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
МТС Банк развивает цифровые финансовые сервисы и делает их доступными для всех. Мы работаем с современным технологическим стеком, высоконагруженными системами и облачной инфраструктурой. Такой подход позволяет создавать надёжные решения для бизнеса и клиентов. Мы в поиске Ведущего разработчика Python в команду ИИ-помощник. Обязанности проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python (FastAPI / Flask / Django) создавать и оптимизировать цепочки LangChain (chains, agents, tools, memory) для реализации сложных сценариев обработки запросов и выполнения многошаговых задач выполнять интеграцию с LLM разрабатывать архитектуру оркестратора: управление состоянием процессов, обработка ошибок и повторных попыток, логирование, аудит выполнения шагов проектировать REST API для взаимодействия с фронтендом, мобильными клиентами и внешними системами работать с диалоговыми сценариями ИИ-ассистента: контекстная память, маршрутизация намерений, вызов инструментов, генерация ответов писать тесты (unit, integration), участвовать в code review, документировать API и внутренние сервисы Требования Python 3.9+ — уверенное владение, опыт промышленной разработки от 3 лет LangChain (или аналоги: LlamaIndex, Semantic Kernel) — практический опыт от 1 года: построение chains, agents, работа с memory, tools, output parsers понимание принципов работы LLM: prompt engineering, few-shot, chain-of-thought, function calling, token limits, temperature и другие параметры опыт интеграции с API LLM-провайдер
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs