Python Backend-разработчик для AI-голосовых агентов Альвента

80K ₽–120K ₽/мес
Опубликовано 03.11.2026
подтверждённая · ниже рынка

Что за роль

Компания «Альвента» разрабатывает голосовых AI-агентов для клиник. Backend связывает диалоговую логику с медицинскими информационными системами, CRM и веб-интерфейсами.

Чем вы будете заниматься

  • Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы на Python, FastAPI и asyncio.
  • Развивать сценарии и состояния звонков, извлечение данных из реплик и работу с LLM.
  • Интегрировать сервисы с МИС, CRM клиник и внешними API.
  • Проектировать REST API, фоновые задачи и очереди.
  • Работать со схемами данных и запросами PostgreSQL.
  • Анализировать логи звонков, исправлять ошибки поведения агента, участвовать в код-ревью и писать тесты.
  • Развёртывать и сопровождать сервисы в Docker на Ubuntu.

Требования

  • Коммерческий опыт разработки на Python от 1 до 3 лет.
  • Опыт с FastAPI, async/await, Pydantic v2, PostgreSQL, SQLAlchemy и Alembic.
  • Опыт с Celery, RabbitMQ, Redis, Docker Compose, Git и Linux (Ubuntu).
  • Умение читать чужой код и доводить задачи до продакшена.

Будет плюсом

  • Интеграции с LLM API, включая OpenAI-совместимые API или vLLM, и structured output.
  • Знакомство с LangGraph, LangChain, WebSocket, аудио и real-time системами.
  • Опыт с SIP, Asterisk, LiveKit, Pipecat или медицинскими информационными системами.
  • Практика написания тестов на pytest.

Что мы предлагаем

  • Полная занятость, график 5/2, удалённый формат.
  • Зарплата от 80 000 до 120 000 ₽ в месяц на руки.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно разрабатывает асинхронные сервисы на Python с FastAPI и asyncio и умеет продумывать надёжные сценарии звонков: состояния диалога, обработку сбоев и извлечение структурированных данных из реплик.

→

Внимателен к целостности медицинских данных: проектирует REST API и интеграции с МИС, CRM и внешними системами, тщательно описывает схемы через Pydantic и управляет изменениями базы PostgreSQL с помощью SQLAlchemy и Alembic.

→

Практически решает задачи фоновой и событийной обработки: использует Celery, RabbitMQ и Redis для очередей, повторных попыток и координации работы сервисов голосовых AI-агентов.

→

Самостоятельный разработчик уровня «мидл», которому комфортна удалённая работа: умеет разбивать задачи интеграции и диалоговой логики на проверяемые этапы, фиксировать технические решения и доводить функциональность до стабильной эксплуатации.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Python Backend-разработчик для AI-голосовых агентов (Сейчас)→Старший Python-разработчик голосовых AI-сервисов — ведёт интеграции с МИС и CRM и отвечает за надёжность диалоговых сценариев (Через 1–2 года)→Технический руководитель направления голосовых AI-агентов — определяет архитектуру backend-платформы и развитие интеграций для клиник (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python-разработки, 2026
$8,5 млрд
Прогнозный годовой рост рынка
18,0%
Использование AI-инструментов Python-разработчиками
76%
Инвестиции в генеративный AI, 2025
$33,9 млрд

Навыки и требования

Обязательные
PythonFastAPIAsyncio
Растущий спрос
WebSocket и потоковая передача аудио в реальном времениИнтеграция LLM и голосовых API: управление диалогом, вызов инструментов, обработка прерыванийНаблюдаемость и оценка AI-систем: OpenTelemetry, трассировка запросов и тестирование качества ответов
Снижающийся спрос
Синхронные WSGI-приложения на Flask для высоконагруженных потоковых сценариевCelery с RabbitMQ как единственный механизм фоновой обработки без поддержки потоковых и событийных архитектур

Тренды отрасли

Переход голосовых агентов к низкой задержке и потоковой обработке
Для естественного диалога важна задержка ответа порядка сотен миллисекунд. Вакансии и проекты всё чаще требуют асинхронного Python, WebSocket, потоковой передачи аудио и управления прерываниями; кандидатам полезно показать измерения задержки и устойчивости сервиса под конкурентной нагрузкой.
Рост связки LLM с голосовыми сервисами и бизнес-системами
По данным McKinsey, 65% опрошенных организаций регулярно использовали генеративный AI в 2024 году — почти вдвое больше, чем годом ранее. Для голосовых агентов это усиливает спрос на надёжную интеграцию моделей, управление контекстом и безопасный вызов инструментов; особенно ценны примеры с ограничением доступа и обработкой ошибок.

Новости HealthTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев