Разработчик Python

О проекте

Компания Bell Integrator ищет разработчика Python в команду, которая развивает Business Building Block (BBB) электронного документооборота и участвует в построении нового процесса кредитования юридических лиц на базе BPC-архитектуры.

Ключевая функция BBB ЭДО — сбор документов у участников кредитной сделки и их автоматическая классификация с использованием ML-моделей, включая GigaChat. Решение развивается как универсальное и уже сейчас закрывает потребности всех подразделений в документах, а в перспективе будет тиражировано на другие процессы банка.

Вы будете работать над enterprise-приложением с высоким уровнем доступности в распределенной микросервисной архитектуре. В составе продукта — бэкенд-логика и фронтальные решения для клиентов банка. Команда развивает продукт по технологическим и бизнес-фичам:

• участвует в оценке задач и анализе требований
• обеспечивает интеграцию со смежными системами и платформенными сервисами
• оптимизирует и тюнит производительность систем
• проводит регулярное code review
• развивает практики автотестирования и CI/CD

Задачи

Вы станете единственным Python-разработчиком в команде и возьмёте на себя создание AI-агентов от идеи до продакшена. Ключевые направления:

• Проектирование и разработка продакшн-систем на Python 3.12+ для AI-агентов и LLM-моделей
• Реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонентов, построение пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG)
• Разработка и сопровождение API: микросервисы на FastAPI/Django, REST, асинхронные сервисы
• Интеграция с реляционными, NoSQL и векторными базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, ChromaDB, QDrant)
• Создание, обучение и внедрение ML-моделей: ML pipeline, prompt engineering, RAG, оценка качества, A/B-тестирование
• Контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка CI/CD (Jenkins, ArgoCD)
• Разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности и обеспечение безопасности
• Работа в Agile-команде, участие в планировании, менторинг

Типичный путь создания агента состоит из следующих шагов:

• Изучите бизнес-процессы: проработаете требования с аналитиками, поймёте, что именно должен делать агент
• Спроектируете архитектуру: определите источники данных, логику принятия решений и взаимодействие с системами
• Напишете промпты: составите системные инструкции и примеры для GigaChat, настроите поведение агента
• Создадите инструменты: напишете код для получения данных из смежных систем
• Организуете RAG: настроите поиск по базе знаний, чтобы агент мог находить нужную информацию
• Протестируете: напишете тесты, проверите работу на реальных данных, скорректируете промпты и логику
• Заведёте в продакшен: задеплоите сервис, настроите логирование и мониторинг, обеспечите поддержку

Пример задачи: агент для типизации документов должен автоматически определять тип документа из более чем 100 возможных категорий и верно классифицировать его.

Требования

• Глубокое знание Python 3.12+: asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest, коммерческий опыт от 4 лет
• Практический опыт разработки AI/ML-решений с использованием LangChain, LlamaIndex, RAG, интеграция с LLM API
• Проектирование и сопровождение высоконагруженных REST API на FastAPI/Django: архитектура, DI, сериализация, OpenAPI
• Продвинутая работа с PostgreSQL/Redis: сложные схемы, индексация, оптимизация запросов; опыт с векторными базами данных
• Навыки контейнеризации и деплоя в Kubernetes
• Опыт внедрения CI/CD-пайплайнов, настройки мониторинга, алертинга и логирования
• Уверенное владение Git, опыт работы в Agile/Scrum-командах
• Английский язык на уровне B2 и выше для чтения документации и общения

Будет плюсом

• Fine-tuning и кастомизация LLM, prompt engineering, оценка качества моделей
• Опыт с MLOps, LLMOps и мультирегиональными архитектурами
• Участие в R&D или open-source проектах, менторство, архитектурное мышление
• Опыт работы с GigaChat API

Условия

• Профессиональный и карьерный рост внутри компании, возможность участвовать в разных проектах
• Работа в распределённой команде профессионалов
• Уровень заработной платы обсуждается индивидуально
• Формат работы: офис или гибрид в Москве или Санкт-Петербурге