Python developer for AI agents

Grand Line; United States; Hybrid; USD 140,000 - 210,000; Full time

Job summary

Grand Line ищет инженера по искусственному интеллекта для разработки и поддержки корпоративного AI‑ассистента. Требуется уверенное владение Python, архитектура LLM‑приложений, интеграции REST API и опыт работы с FastAPI и RAG‑системами.

Кандидаты будут развивать API на Python, внедрять агентные сценарии, обеспечивать надежность integrations и мониторинг. Формат удалённой или гибридной работы, перспективы роста в техническом лидере.

Qualifications

• Уверенный Python: типизация, ООП, асинхронное программирование, обработка ошибок.
• Опыт разработки API на FastAPI или аналогичном фреймворке.
• Практический опыт интеграции внешних и внутренних REST API.
• Хорошее знание SQL и PostgreSQL.
• Опыт работы с Git, Linux, Docker, CI/CD и автоматическими тестами.
• Понимание архитектуры LLM-приложений: tool calling, structured output, управление контекстом, prompt engineering.
• Опыт работы с LLM API и агентными фреймворками.
• Понимание RAG: embeddings, retrieval, reranking, оценка качества.
• Умение диагностировать проблемы распределённых интеграций и доводить изменения до промышленной эксплуатации.
• Умение находить баланс между качеством, быстродействием и стоимостью.
• Будет плюсом: Опыт разработки на базе открытых агентных платформ; Знание MCP, LangGraph, LangChain; Работа Qdrant, Chroma, FAISS, Milvus, Elasticsearch/OpenSearch - хотя бы с чем-то одним; Работа с Neo4j/ GraphRAG/иными графовые базы знаний и решениями поверх них; Умение настраивать Guardrails, снимать и оценивать метрики качества LLM/RAG; Kubernetes, observability и эксплуатация GPU-инфраструктуры; Особенности работы с VLM, OCR, STT/TTS и голосовыми омни-моделями; Опыт интеграции с корпоративными системами и разработки решений с ролевой моделью доступа.

Responsibilities

• Поддерживать и развивать ядро корпоративного ИИ-ассистента.
• Разрабатывать интеграции с внутренними системами: REST API, MCP-инструменты, базы данных, документооборот и корпоративные сервисы.
• Проектировать агентные сценарии: вызов инструментов, управление контекстом, структурированные ответы и многошаговые процессы.
• Интегрировать LLM разных провайдеров, оптимизировать качество, скорость и стоимость запросов.
• Разрабатывать и поддерживать RAG-системы, поиск по корпоративным знаниям, embeddings и reranking.
• Обеспечивать надёжность интеграций: обработку ошибок, авторизацию, логирование, мониторинг и контроль доступа.
• Разрабатывать API и фоновые сервисы на Python.
• Писать автоматические тесты, проводить отладку и разбор инцидентов.
• Улучшать архитектуру, документацию и процессы выпуска изменений.
• При необходимости развивать голосовые, мультимодальные и аналитические возможности ассистента.

Skills

Python

ООП/типизация

Асинхронное ПО

API/REST

FastAPI

SQL/PostgreSQL

Git/Linux/Docker

CI/CD

LLM/агентные фреймворки

RAG/embeddings

Tools

FastAPI

PostgreSQL

Git

Linux

Docker

CI/CD

Kubernetes

LangChain

LangGraph

Qdrant

FAISS

Elasticsearch/OpenSearch

Job description

Описание

Мы разрабатываем и улучшаем собственного самообучаемого ИИ-агента компании и ищем сотрудника, который хорошо знает текущие фреймворки ИИ-агентов и не боится погружаться в разные бизнес-процессы компании для правильной настройки интеграций.

Задачи

Поддерживать и развивать ядро корпоративного ИИ-ассистента. Разрабатывать интеграции с внутренними системами: REST API, MCP-инструменты, базы данных, документооборот и корпоративные сервисы. Проектировать агентные сценарии: вызов инструментов, управление контекстом, структурированные ответы и многошаговые процессы. Интегрировать LLM разных провайдеров, оптимизировать качество, скорость и стоимость запросов. Разрабатывать и поддерживать RAG-системы, поиск по корпоративным знаниям, embeddings и reranking. Обеспечивать надёжность интеграций: обработку ошибок, авторизацию, логирование, мониторинг и контроль доступа. Разрабатывать API и фоновые сервисы на Python. Писать автоматические тесты, проводить отладку и разбор инцидентов. Улучшать архитектуру, документацию и процессы выпуска изменений. При необходимости развивать голосовые, мультимодальные и аналитические возможности ассистента.

Требования

Уверенный Python: типизация, ООП, асинхронное программирование, обработка ошибок. Опыт разработки API на FastAPI или аналогичном фреймворке. Практический опыт интеграции внешних и внутренних REST API. Хорошее знание SQL и PostgreSQL. Опыт работы с Git, Linux, Docker, CI/CD и автоматическими тестами. Понимание архитектуры LLM-приложений: tool calling, structured output, управление контекстом, prompt engineering. Опыт работы с LLM API и агентными фреймворками. Понимание RAG: embeddings, retrieval, reranking, оценка качества. Умение диагностировать проблемы распределённых интеграций и доводить изменения до промышленной эксплуатации. Умение находить баланс между качеством, быстродействием и стоимостью. Будет плюсом: Опыт разработки на базе открытых агентных платформ; Знание MCP, LangGraph, LangChain; Работа Qdrant, Chroma, FAISS, Milvus, Elasticsearch/OpenSearch - хотя бы с чем-то одним; Работа с Neo4j/ GraphRAG/иными графовые базы знаний и решениями поверх них; Умение настраивать Guardrails, снимать и оценивать метрики качества LLM/RAG; Kubernetes, observability и эксплуатация GPU-инфраструктуры; Особенности работы с VLM, OCR, STT/TTS и голосовыми омни-моделями; Опыт интеграции с корпоративными системами и разработки решений с ролевой моделью доступа.

Условия

Возможен удаленный либо гибридный формат; офис в пяти минутах от метро «Фрунзенская». Работа в команде с разработчиками, дата-сайентистами и аналитиками. Возможность карьерного роста до технического лидера. Развитие в направлениях AI Engineering, архитектуры агентных систем и MLOps.