Senior Python-разработчик для Visiology Cortex Polymedia

256K ₽–319K ₽/мес
Опубликовано 05.11.2026
оценка на руки
УдалённоSeniorAI/Big DataPythonPostgreSQLLLMRAGLangGraphEmbeddingsVector Search

Что за роль

Visiology Cortex — AI-модуль платформы Visiology. В этой роли предстоит развивать его архитектуру и создавать сценарии на основе LLM и RAG. Работа включает backend-разработку и интеграции с другими частями платформы.

Чем вы будете заниматься

  • Развивать LangGraph-агентов, маршрутизацию запросов и мультиагентные сценарии.
  • Создавать и оптимизировать RAG-пайплайн: индексацию документов, работу с эмбеддингами и реранкерами, векторный поиск.
  • Интегрировать LLM, реализовывать стриминг ответов и контролировать стоимость инференса.
  • Разрабатывать backend-сервисы на Python и работать с PostgreSQL.
  • Интегрировать модуль с платформой через REST API; выполнять точечные задачи на Angular/TypeScript и C#/.NET.
  • Проводить исследования и прототипировать AI-сценарии, писать тесты и техническую документацию.
  • Использовать AI-ассистенты в цикле разработки, включая анализ, реализацию, тестирование и ревью.
  • Участвовать в технических обсуждениях и Scrum-событиях.

Требования

  • Более 6 лет коммерческой разработки.
  • Уверенное знание Python, опыт разработки backend-сервисов и работы с PostgreSQL.
  • Понимание LLM и RAG, включая эмбеддинги, векторный поиск, prompt engineering и ограничения контекста.
  • Практический опыт работы с AI-ассистентами разработки.
  • Понимание HTTP и REST API, структур данных и шаблонов проектирования.
  • Навыки code review, Git и английский язык на уровне чтения технической документации.
  • Готовность изучать новые технологии и работать с несколькими языками.

Будет плюсом

  • Опыт с LangGraph, LangChain или LlamaIndex в production.
  • Опыт построения RAG-систем, работы с векторными базами данных, реранкерами и гибридным поиском.
  • Опыт интеграции с API LLM-провайдеров, MCP, TypeScript/Angular или C#/.NET.
  • Опыт с Docker, CI/CD, Agile/Scrum и DWH/BI-системами.

Что мы предлагаем

  • Полная занятость, график 5/2.
  • Удалённый или гибридный формат работы.
Требования к языку
АнглийскийB1
БазовыйСреднийПродвинутыйРодной

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно проектирует Python backend для корпоративного ИИ-продукта: умеет связывать REST API, PostgreSQL и компоненты Visiology Cortex в надёжную архитектуру.

→

Практически разбирается в создании агентных систем на LangGraph: строит маршрутизацию запросов и мультиагентные сценарии, продумывая обработку ошибок и предсказуемость ответов.

→

Тщательно улучшает качество и скорость RAG-пайплайнов: настраивает индексацию документов, эмбеддинги, векторный поиск и реранкинг, проверяет результаты и итеративно дорабатывает промпты.

→

Соответствует уровню senior: самостоятельно принимает технические решения, оценивает компромиссы между качеством, задержкой и стоимостью LLM-сценариев и эффективно организует работу в удалённом или гибридном формате.

Ресурсы для обучения

→Сетевой инженер (уровень CCNA +)Курс

Карьерный путь

Старший Python-разработчик Visiology Cortex (Сейчас)→Ведущий разработчик ИИ-платформы или технический лидер направления LLM и RAG (Через 1–2 года)→Архитектор ИИ-платформы или руководитель разработки корпоративных ИИ-продуктов (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python-разработки, 2026
$5,2 млрд
Годовой рост рынка Python-разработки
18%
Использование AI-инструментов Python-разработчиками
76%
Инвестиции в генеративный AI, 2025
$33,9 млрд

Навыки и требования

Обязательные
PythonPostgreSQLLLM
Растущий спрос
GraphRAG и построение графов знаний поверх PostgreSQL/pgvectorОценка качества RAG: RAGAS, трассировка и мониторинг LLM-приложенийРазвёртывание и оптимизация LLM: vLLM, quantization и inference на GPU
Снижающийся спрос
Изолированные prompt-шаблоны без retrieval, тестирования и версионированияTF-IDF и Elasticsearch как единственный механизм семантического поиска

Тренды отрасли

RAG переходит от прототипов к промышленным системам
В корпоративных AI-проектах retrieval-augmented generation становится практичным способом подключать LLM к актуальным внутренним данным без переобучения модели. Для российского рынка особенно востребованы сценарии с закрытым контуром и локальным хранением данных. Кандидатам стоит показать опыт гибридного поиска, reranking, контроля доступа и измерения качества ответов, а не только сборки цепочки LangGraph.
Векторный поиск сближается с традиционными базами данных
PostgreSQL с расширением pgvector позволяет хранить структурированные данные и эмбеддинги рядом; это упрощает эксплуатацию и контроль доступа в сравнении с отдельным поисковым контуром. Для приложений Visiology Cortex полезны навыки настройки HNSW/IVFFlat, фильтрации метаданных и гибридного поиска с полнотекстовым индексом. На собеседовании важно уметь объяснить компромисс между качеством retrieval, задержкой и стоимостью.

Новости AI/Big Data

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев

Похожие вакансии
AI/ML-разработчик на Python
ИЦ АЙ-ТЕКО·193K ₽–240K ₽
Senior AI Engineer — LangChain и LangGraph
Centillion Infotech·292K ₽–364K ₽
Middle/Senior Python разработчик
Сбер·300K ₽–400K ₽
Senior Backend Engineer для платформы CVAT
CVAT·297K ₽–369K ₽
Senior NLP Engineer — Python, LLM
Runello·285K ₽–354K ₽
Руководитель направления разработки — AI SDLC
Grand Trade·312K ₽–388K ₽
AI Engineer — мультимодальные ETL/ELT-пайплайны
350K ₽–450K ₽
Middle Python Developer — Django, FastAPI
Арелаг консалт·191K ₽–238K ₽
Ведущий инженер-программист C++
YADRO·526K ₽–655K ₽
Python-разработчик для ITSM на Frappe Framework
ББР Банк·188K ₽–234K ₽
Staff Backend Software Engineer
OLX·429K ₽–534K ₽
Senior-разработчик Go — PostgreSQL и микросервисы
350K ₽
.NET / C# Developer — ASP.NET Core
Smart Communications·214K ₽–266K ₽
Senior Backend Engineer — Go/Node.js
Itransition·291K ₽–363K ₽
Junior Go-разработчик — Go
ITK Academy·75K ₽–125K ₽