Backend AI engineer

Intact; United States; Remote; USD 140,000 - 210,000; Full time

Job summary

Компания intact — системный интегратор с богатым опытом в проектировании и внедрении ИТ-инфраструктур для средних и крупных клиентов по различным отраслевым сегментам. Ваша роль — реализация архитектуры агентов на LangChain, создание инструментов для взаимодействия с внешними API и данными, а также написание и улучшение промптов для достижения целевого поведения.

Вы будете работать с PROMPT-инжинирингом, FastAPI, Django, SQLAlchemy, PostgreSQL, MongoDB и Redis, обеспечивая высокую доступность и

Qualifications

• Опыт коммерческой разработки на Python от 3+ лет (версии 3.10 и новее).
• Глубокое знание FastAPI (асинхронные эндпоинты, WebSocket, Pydantic v2, dependency injection).
• Опыт работы с Django и SQLAlchemy; работа с PostgreSQL + pgvector; настройка индексов и поиск по сходству.
• Uмерение и практика LangChain: создание цепочек, маршрутизация, интеграция инструментов (tool calling / function calling).
• Понимание промпт‑инжиниринга, системных промптов и вывода в JSON/Pydantic формате.
• Опыт работы в высоконагружённых проектах ( >1000 RPS ), оптимизация запросов и кэширование.

Responsibilities

• Проектирование архитектуры агентов на LangChain и инструментов для взаимодействия с внешними API и данными.
• Разработка REST API и WebSocket на FastAPI с высокой нагрузкой.
• Настройка и оптимизация Docker/Кubernetes, CI/CD, контроль версий и обзоры кода.
• Работа с хранением данных (PostgreSQL, MongoDB) и очередями (Redis, Kafka).
• Разработка пайплайнов Retrieval-Augmented Generation с использованием pgvector.

Skills

Python/FastAPI

LangChain

Prompt‑инжиниринг

API архитектура

High Load / 1000 RPS

Асинхронность (asyncio)

Docker

Kubernetes

Tools

PostgreSQL

SQLAlchemy

MongoDB

Redis

Kafka

pgvector

FastAPI/Django

Job description

Описание: Компания intact – системный интегратор, обладающий большим опытом в построении ИТ-инфраструктур. Мы реализуем комплексные проекты для средних и крупных компаний из разных отраслей экономики. intact предлагает полный спектр услуг от проектирования и внедрения решений до сервисной поддержки и обучения специалистов Клиента. Мы работаем с крупнейшими международными производителями оборудования и программного обеспечения. В основе бизнеса Компании — быстрая реакция, гибкие условия сотрудничества, возможность выбора наилучшего решения из ряда альтернатив.

Задачи

• Создание архитектуры агентов на LangChain
• Проектирование системы инструментов (tools / function calling) для взаимодействия агента с внешними API, базами данных и файловым хранилищем
• Написание и итеративное улучшение системных и динамических промптов для достижения целевого поведения агентов
• Работа с PromptTemplate, ChatPromptTemplate, FewShotPromptTemplat
• Тестирование промптов на разных LLM-моделях, настройка параметров (температура, top_p)
• Защита промптов от инъекций и нецелевого использования
• Реализация REST API и WebSocket на FastAPI с оптимизацией под высокие нагрузки
• Проектирование моделей данных через SQLAlchemy (PostgreSQL) и документных схем (MongoDB)
• Настройка пулов соединений, кэширования (Redis), асинхронных воркеров
• Постановка тяжелых задач (эмбеддинги, парсинг документов, batch-обработка) в Celery с отслеживанием статуса
• Интеграция с Kafka для событийной архитектуры и потоковой обработки данных
• Разработка пайплайнов Retrieval-Augmented Generation с использованием pgvector
• Настройка индексов (IVFFlat, HNSW) для быстрого поиска по сходств
• Реализация гибридного поиска (семантический + полнотекстовый) через комбинацию pgvector и полнотекстового поиска PostgreSQL
• Чанкинг документов, генерация эмбеддингов, управление версиями векторов
• Написание Dockerfile и docker-compose для подъема всего стека (FastAPI + Django + Celery worker + Beat + PostgreSQL (pgvector) + MongoDB + Redis + Kafka)
• Настройка сетей, томов, переменных окружения
• Деплой в Kubernetes (написание манифестов, helm-чартов, настройка HPA, Ingress, Участие в проектировании горизонтального масштабирования (балансировка, репликация БД, шардирование))
• Оптимизация времени ответа API и потребления ресурсов
• Обеспечение безопасного хранения API-ключей и секретов
• Внедрение rate limiting, аутентификации и авторизации
• Мониторинг потенциальных уязвимостей и prompt-атак

Требования

• Силен в Python/FastAPI и умеет строить высоконагруженный бэкенд
• Понимает AI‑стек: LangChain, RAG, pgvector, промпт‑инжиниринг, безопасность LLM
• Умеет критически оценивать решения, а не только «кодить по туториалу».
• Опыт коммерческой разработки на Python от 3+ лет (версии 3.10 и новее).
• Глубокое знание FastAPI (асинхронные эндпоинты, WebSocket, Pydantic v2, dependency injection)
• Опыт работы с Django.
• SQLAlchemy 2.0 (асинхронный/синхронный режимы, отношения, миграции через Alembic) / PostgreSQL + pgvector (настройка расширения, работа с векторными полями, поиск по сходству (IVFFlat / HNSW индексы), гибридный поиск).
• MongoDB (агрегации, индексы, схемы через Pydantic)
• Опыт настройки и использования Celery (брокеры Redis/RabbitMQ, периодические задачи, обработка ошибок, мониторинг через Flower)
• Контейнеризация.
• Уверенное владение Docker: Написание оптимизированных Dockerfile (многостадийная сборка, кэширование слоев).
• Управление томами (volumes) для персистентности данных.
• Настройка сетей (networks) для связи между контейнерами.
• Билдинг образов, работа с docker-compose
• Git: Работа в команде с GitFlow, ревью кода, Pull Request'ы.
• Промпт‑инжиниринг: Готовность и опыт написания системных промптов, Few-shot примеров, работа со структурированным выводом (JSON mode / Pydantic parsers).
• LangChain: Опыт коммерческой разработки с LangChain — создание цепочек (chains), маршрутизация, интеграция инструментов (tool calling / function calling), работа с памятью (memory), интеграция с векторными хранилищами через PGVector.
• Опыт работы в высоконагруженных проектах: > 1000 RPS, оптимизация запросов к БД (N+1, индексы, кэширование), работа с асинхронностью и конкурентностью (asyncio, semaphores, connection pooling), профилирование и оптимизация кода (cProfile, py-spy, мониторинг), опыт масштабирования приложений (горизонтальное/вертикальное).
• Будет плюсом: Опыт настройки Kubernetes (деплой, scaling, ingress, configmaps, secrets, helm‑чарты); Опыт работы с Kafka (производители/потребители, управление офсетами, настройка партиций, работа с Schema Registry); Знание основ информационной безопасности: Безопасное хранение секретов (Vault, Kubernetes Secrets), защита API (JWT, OAuth2, rate limiting, CORS), безопасная работа с пользовательскими данными (шифрование, маскировка, GDPR), понимание OWASP Top 10 для веб‑приложений, безопасная работа с LLM (prompt injection, data leakage, выход за допустимые границы)

Условия

• Уникальный ИБ проект + ИИ специфика
• Оплата профильного обучения и повышения квалификации официальная зарплата с первого рабочего дня
• В период больничных и отпусков размер заработной платы в 100% объёме, вне зависимости от стажа
• График удаленный
• Режим работы гибкий с 09:00 по МСК
• Аккредитованной IT организацией в Минцифры
• Официальное оформление с первого рабочего дня
• Оплата мобильной связи
• Корпоративная скидка на билеты в театр г. Москвы (для кандидатов из Москвы)
• ДМС после испытательного срока (в зависимости от региона)
• Корпоративный фитнес DDX Fitness или Spirit Fitness после испытательного срока (при наличии данных сетей в регионах)
• Бонусы и скидки от CORAL TRAVEL
• Очень френдли атмосфера – Генеральный директор совместно с HR проводит Welcome‑ланчи для новичков в неформальной обстановке
• С нами работают в долгую.