Python Job | Вакансии | Стажировки

@job_python
#junior #гибрид #офис Метран, Промышленная группа Python-разработчик LLM-сервисов и ИИ-агентов (Junior) Опыт работы: 1–3 года Полная занятость График: 5/2 Формат работы: гибрид или офис (Челябинск) ☑️ Чем предстоит заниматься -Разрабатывать LLM-сервисы и ИИ-агентов на Python (FastAPI) -Строить RAG-контур — база знаний (регламенты, учётная политика), векторный поиск, ответы строго по источникам -Подключать LLM к внутренним сервисам — 1С (выгрузки, HTTP-сервисы), базы данных, n8n, AnythingLLM -Доводить сервисы до продакшена — API, обработка ошибок, безопасность, наблюдаемость (видим, сколько тратим и что отвечаем) -Поддерживать и развивать агентов — обновлять после смены модели или промпта, чинить инциденты, откатывать версии -Следить за трендами LLM/агентов и предлагать, что применимо у нас ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Python — уверенное владение, типизация, async/await, ООП, unit-тесты, Git -Коммерческий опыт от 1 года или сильные пет-проекты — оцениваем по коду, а не по строчке в резюме -Опыт вызова LLM через API (OpenAI-совместимые) — промптинг, structured output, tool calling. Пет-проекты считаются -Понимание ограничений LLM — галлюцинации, недетерминизм, стоимость, латентность. Честное «не знаю» лучше выдумки, это у нас принцип -Понимание агентного цикла «модель → вызов инструмента → результат» — и когда агент не нужен, а хватит простого пайплайна -Базовые FastAPI (или аналогичный фреймворк) и SQL Будет плюсом: -RAG-тонкости — embeddings, векторные хранилища (pgvector/Qdrant/FAISS), chunking, faithfulness (ответ не выдумывает сверх найденного) -Наблюдаемость — трассировка запросов (сколько шагов делает модель, какие инструменты вызывает, сколько стоит). Langfuse/Phoenix/OpenTelemetry — плюс -Evals — набор проверочных кейсов и прогон регресса при смене промпта или модели -MCP (Model Context Protocol) — у нас подключение агентов к 1С идёт через MCP, покажем и научим -Безопасность финансовых данных — prompt injection, read-only по умолчанию, секреты в env, лимиты и журналирование. Покажем, как устроено у нас -Docker, CI/CD, Linux на рабочем уровне -Локальные/self-hosted модели (Ollama, vLLM) — у нас основная платформа Cloud.ru -n8n, AnythingLLM -Знание 1С, финансов/бухгалтерии — плюс Контакты: personal@metran.ru Python Job в Telegram | в VK | в Max
Перейти к посту Открыть в браузере
Если у вас установлено приложение,
вы можете сразу перейти в канал