python разработчик для автоматизации контакт-центра

HireHi; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Benefits offered by this job

График 5/2

ДМС

Реферальная программа

Система адаптации

Клубы по интересам

Скидки у партнёров

Job summary

HireHi ищет инженера AI с опытом разработки на Python и FastAPI для создания production‑производных решений на базе LLM.

Кандидат будет проектировать и внедрять backend‑сервисы, работать над RAG‑архитектурами и интеграцией инструментов через tool calling. Требуется самостоятельность, знание современных LLM API и опыт в микросервисной архитектуре.

Компания предлагает 5/2 график, ДМС и реферальную программу, поддерживает адаптацию и развитие команды.

Qualifications

• Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет.
• Опыт работы с FastAPI от 1 года.
• Опыт разработки production‑уровня с использованием LLM.
• Практический опыт использования AI‑инструментов в разработке.
• Глубокое понимание LLM и опыт работы с современными LLM API.
• Понимание основ RAG: embeddings, vector/hybrid search, reranking.
• Опыт prompt engineering, JSON Schema и tool calling.
• Опыт работы с локальными моделями Ollama/vLLM, Hugging Face.
• Знание PostgreSQL, Redis, Kafka, REST/OpenAPI, Docker, Docker Compose и Git.
• Опыт разработки в микросервисной архитектуре.

Responsibilities

• Разрабатывать и развивать production‑решения на базе LLM: AI‑ассистентов и автоматику обращений.
• Разрабатывать и поддерживать бэкенд‑сервисы и микросервисы на Python и FastAPI.
• Проектировать и развивать RAG‑системы: retrieval, embeddings, reranking, quality оценку.
• Разрабатывать AI‑агентов и интегрировать инструменты через tool calling и MCP.
• Оптимизировать качество LLM‑систем с помощью prompt engineering, evaluation и A/B‑тестирования.
• Исследовать новые технологии в области LLM и создавать прототипы для бизнес‑задач.
• Исследовать, внедрять и оптимизировать локальные LLM.
• Снижать стоимость и latency инференса.
• Участвовать в технических обсуждениях и помогать выбирать архитектурные решения.

Skills

Python разработка

FastAPI

LLM опыт

Prompt-инженерия

JSON Schema

Tool calling

PostgreSQL

Redis

Docker

Микросервисы

Асинхронность Python

Tools

Docker

Docker Compose

Git

OpenAPI

Kafka

Job description

Описание

Описание: Туту помогает планировать путешествия и бронировать билеты, отели и другие услуги. Команда AI-поддержки развивает ИИ-инструменты для автоматизации контакт-центра: суфлёры для операторов, LLM-ботов для чатов и писем, ИИ-агентов и другие решения на базе больших языковых моделей.

Задачи

• Разрабатывать и развивать production-решения на базе LLM: AI-ассистентов, автоматизацию обработки обращений и другие прикладные AI-продукты
• Разрабатывать и поддерживать бэкенд-сервисы и микросервисы на Python и FastAPI для интеграции LLM-решений
• Проектировать и развивать RAG-системы: retrieval, embeddings, reranking, оценку качества
• Разрабатывать AI-агентов и интегрировать инструменты и внешние сервисы через tool calling и MCP
• Оптимизировать качество LLM-систем с помощью prompt engineering, evaluation, golden datasets, LLM-as-a-judge и A/B-тестирования
• Исследовать новые технологии в области LLM и создавать прототипы для бизнес-задач
• Исследовать, внедрять и оптимизировать локальные LLM
• Снижать стоимость и latency инференса
• Участвовать в технических обсуждениях, помогать выбирать архитектурные решения и развивать инженерные практики команды

Требования

• Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет
• Опыт работы с FastAPI от 1 года
• Опыт разработки и запуска production-продуктов с использованием LLM
• Практический опыт использования AI-инструментов в разработке
• Глубокое понимание LLM и опыт работы с современными LLM API
• Понимание основ RAG: embeddings, vector/hybrid search, reranking, query transformation, metadata filtering
• Опыт prompt engineering, structured output, JSON Schema, tool/function calling и построения процессов оценки
• Опыт работы с локальными моделями: Ollama и/или vLLM, Hugging Face
• Понимание способов оптимизации inference по скорости, стоимости и качеству ответа
• Хорошее понимание асинхронного или многопоточного программирования на Python
• Опыт работы с PostgreSQL, Redis, Kafka, REST/OpenAPI, Docker, Docker Compose и Git
• Опыт разработки в микросервисной архитектуре
• Самостоятельность, готовность разбираться в новых технологиях и брать ответственность за технические решения
• Будет плюсом понимание NLU/NLP, BERT, fine-tuning и LoRA, вопросов безопасности LLM, продвинутый опыт работы с RAG, практический опыт с LangGraph, MCP и AI-агентами, опыт разработки решений для контакт-центра, поддержки пользователей или внутренних автоматизаций

Условия

• График работы 5/2
• ДМС
• Реферальная программа
• Выстроенная система адаптации
• Клубы по интересам
• Скидки у партнёров