Senior Python-разработчик AI-модуля

Что за роль

В Polymedia ищут Senior Python-разработчика для развития AI-модуля Visiology Cortex и связанных частей платформы. Основной фокус — backend-разработка и создание сценариев на базе LLM: от архитектуры агентов и RAG-пайплайна до интеграции с платформенными сервисами. Задачи могут затрагивать несколько языков и компонентов, поэтому важны самостоятельность и готовность быстро осваивать новые технологии.

Что предстоит делать

• Развивать архитектуру Cortex, включая LangGraph-агентов, маршрутизацию запросов и мультиагентные сценарии.
• Создавать и оптимизировать RAG-пайплайн: индексацию документов, работу с эмбеддингами, векторным поиском и реранкерами.
• Интегрировать LLM-провайдеров и open-source модели, настраивать стриминг ответов через SSE и учитывать стоимость инференса.
• Разрабатывать backend-сервисы на Python, работать с PostgreSQL и хранением векторных данных.
• Подключать Cortex к платформе Visiology через REST API для работы с дашбордами, метриками и моделями данных.
• При необходимости решать точечные задачи на Angular/TypeScript и C#/.NET, а также писать unit- и интеграционные тесты.
• Проводить технические исследования и прототипирование AI-сценариев, готовить документацию, участвовать в code review и Scrum-обсуждениях.

Что потребуется

• От шести лет коммерческой разработки, уверенное владение Python и опыт создания backend-сервисов.
• Практический опыт с PostgreSQL, понимание HTTP, REST API, структур данных и шаблонов проектирования.
• Знание основ LLM и RAG: эмбеддинги, векторный поиск, prompt engineering и ограничения контекстного окна.
• Опыт использования AI-ассистентов разработки, например Claude Code, Cursor или Copilot; умение задавать контекст, проверять и дорабатывать сгенерированный код.
• Навыки работы с Git, проведения code review и чтения технической документации на английском языке.
• Готовность работать на стыке нескольких языков и осваивать новые технологии.

Что важно знать

Опыт LangGraph, LangChain или LlamaIndex, векторных баз данных (FAISS, Qdrant, Milvus, pgvector), гибридного поиска и MCP будет преимуществом. Также полезны интеграции с API Anthropic Claude, OpenAI, GigaChat или YandexGPT, знакомство с Angular, .NET, DWH/BI, DAX/OLAP, Docker и CI/CD. В вакансии указаны график 5/2 и возможность удалённого или гибридного формата.