Python-разработчик для платформы управления языковыми моделями ЛоцияОпубликовано 05.11.2026

297K ₽–369K ₽/мес

Опубликовано 05.11.2026

оценка на руки

Удалённо Senior AI/Big Data Python FastAPI Asyncio PostgreSQL Redis Kafka Qdrant

297K ₽–369K ₽/мес

оценка на руки

Что за роль

Лоция развивает платформу для управления языковыми моделями. В работе используются FastAPI, asyncio, PostgreSQL, Redis, Kafka и векторная база Qdrant.

Чем вы будете заниматься

Разрабатывать функции платформы.
Писать тесты и разбирать ошибки.

Требования

От четырёх лет опыта разработки серверной части.
Опыт работы с микросервисами, SQL и векторными базами.
Понимание работы LLM и MCP-серверов.

Будет плюсом

Опыт создания ИИ-агентов.

Кто здесь добьётся успеха

→

Опытный серверный разработчик с четырьмя и более годами практики на Python, который уверенно строит асинхронные сервисы на FastAPI и asyncio и понимает, где конкурентность повышает пропускную способность, а где усложняет систему.

→

Умеет проектировать микросервисные потоки обработки данных: выбирать подходы к хранению в PostgreSQL, кэшированию в Redis и обмену событиями через Kafka, а также писать эффективные SQL-запросы.

→

Практически понимает особенности платформ для языковых моделей: умеет работать с векторным поиском в Qdrant, учитывать ограничения и поведение LLM и разбираться во взаимодействии с серверами MCP.

→

Самостоятельный специалист, которому подходит удалённая работа: способен декомпозировать задачи платформы, покрывать изменения тестами и системно разбирать ошибки без постоянного контроля.

Ресурсы для обучения

→Сетевой инженер (уровень CCNA +)Курс

Карьерный путь

Python-разработчик платформы управления языковыми моделями (Сейчас)→Ведущий Python-разработчик платформы LLM и микросервисной архитектуры (Через 1–2 года)→Архитектор платформы языковых моделей (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python-разработки, 2026

$8,5 млрд

Годовой рост рынка Python-разработки

18%

Внедрение генеративного AI в разработку ПО

40%

Инвестиции в генеративный AI, 2025

$33,9 млрд

Навыки и требования

Обязательные

PythonFastAPIAsyncio

Растущий спрос

LangChain и LlamaIndex для оркестрации LLM-приложенийKubernetes и Docker для развёртывания Python-микросервисовOpenTelemetry для наблюдаемости асинхронных сервисов и LLM-пайплайнов

Снижающийся спрос

Flask для новых высоконагруженных асинхронных API — чаще выбирают FastAPICelery с RabbitMQ для новых событийных систем — уступает Kafka и асинхронным брокерам

Тренды отрасли

RAG становится стандартным паттерном для корпоративных LLM-платформ

Вместо дообучения моделей команды чаще подключают поиск по внутренним данным: в RAG-пайплайнах сочетают векторное хранилище вроде Qdrant, PostgreSQL и переранжирование результатов. Для кандидата полезно уметь измерять качество retrieval и контролировать задержку и стоимость ответа.

Переход от прототипов к управляемым LLM-сервисам

По данным McKinsey, 65% опрошенных организаций в 2024 году регулярно использовали генеративный AI хотя бы в одной функции — почти вдвое больше, чем годом ранее. Растёт потребность в версионировании промптов и моделей, оценке качества, контроле доступа и мониторинге; практический плюс — опыт построения таких компонентов как самостоятельных Python-микросервисов.