python разработчик LLM-агентов

Операционное совершенство; United States; Remote; USD 150,000 - 230,000; Full time

Job summary

Операционное совершенство ищет опытного бэкенд-разработчика и технического лидера для разработки ядра платформы на Python. В обязанности входит ведение команды, обеспечение продакшен-среды и взаимодействие с заказчиком по требованиям. Требуется прочный стек Python (asyncio, FastAPI, Pydantic) и опыт внедрения LLM-агентов.

График 5/2, работа в США с акцентом на надежность и масштабируемость систем. В кандидате ценится понимание экономики вызовов, кэширования и безопасного доступа к данным.

Qualifications

• Кандидат имеет высшее техническое образование и не менее 7 лет бэкенд-разработки.

Responsibilities

• Разрабатывать ядро платформы на Python: сессии, ходы агента, политики заказчика, учёт и агентный цикл под бюджет хода.
• Переводить пользователей с пилотной архитектуры на целевую без остановки работы.
• Снижать стоимость хода за счёт оптимизации входа, кэша префикса, лимитов инструментов, маршрутизации моделей и учёта по пользователю и ходу.
• Оценивать качество: создавать эталон на основе реальных трасс, сравнивать модели, регрессионное тестирование для каждого промпта, инструмента и модели.
• Подключать данные через MCP: 1С, КХД, СЭД, HR, поиск по документам с ACL.
• Обеспечивать надёжность фоновых процедур и записи во внешние системы: расписания, подтверждение человеком, ровно одна запись.
• Создавать песочницу для кода агента на сессию без секретов и исходящих соединений.
• Декомпозировать задачи, проводить ревью, работать с ИИ-агентами и нанимать сотрудников.
• Согласовывать требования и информационную безопасность с заказчиком.

Skills

Python (asyncio, FastAPI)

Go

LLM-агенты в продакшене

Контекст и стоимость вызовов

Идемпотентность и повторяемость задач

Education

Высшее техническое образование

Tools

PostgreSQL

Redis

S3

Docker

Kubernetes

GitLab CI

Job description

Описание:

Операционное совершенство

Задачи:

Разрабатывать ядро платформы на Python: сессии, ходы агента, политики заказчика, учёт и агентный цикл под бюджет хода Переводить пользователей с пилотной архитектуры на целевую без остановки работы Снижать стоимость хода за счёт состава входа, кэша префикса, лимитов инструментов, маршрутизации моделей и учёта по пользователю и ходу Оценивать качество: создавать эталон на основе реальных трасс, сравнивать российские модели, проводить регрессионные проверки для каждого промпта, инструмента и модели Подключать данные компании через MCP с правами пользователя: 1С, КХД, СЭД, HR, поиск по документам с ACL Обеспечивать надёжность фоновых процедур и записи во внешние системы: расписания, подтверждение человеком, ровно одна запись Создавать песочницу для кода агента на сессию без секретов и исходящих соединений Декомпозировать задачи, проводить ревью, работать с ИИ-агентами для кода и нанимать сотрудников Согласовывать требования и информационную безопасность с заказчиком

Требования:

Опыт разработки бэкенда от 7 лет, из них от 2 лет — работа техлидом или ведущим инженером и ответственность за продакшен Опыт работы с Python в продакшене: asyncio, FastAPI, Pydantic, типизация и тесты Умение читать и править код на Go Опыт внедрения LLM-агентов в продакшене с реальными пользователями: вызов инструментов, агентный цикл, ограничения и обработка ошибок Понимание контекста и стоимости: вход вызова, кэш префикса, сжатие истории, лимиты инструментов и расчёт цены хода по использованию Опыт оценки качества: эталонные наборы, LLM-судья и его проверка, регрессионное тестирование, трассировка Опыт работы с гибридным поиском, ранжированием, разбиением текста на фрагменты и правами доступа к документам Знание MCP, OAuth 2.0/OIDC и обмена токенами для работы агента от имени пользователя Знание долговременного выполнения задач, идемпотентности и повторов Опыт работы с PostgreSQL, Redis, S3, Docker, Kubernetes и GitLab CI Опыт работы с открытыми моделями через совместимые с OpenAI API, LiteLLM или аналоги Высшее техническое образование

Условия:

График 5/2