Ми розширюємо команду та шукаємо Python Backend Engineer, який допоможе розробляти та масштабувати бекенд для AI-продуктів: від API до інтелектуального пошуку та LLM-інтеграцій.
🔧 Що ви будете робити
Розробляти та підтримувати backend-сервіси на Python (FastAPI, asyncio) для AI-продуктів
Проєктувати й реалізовувати REST API, інтеграції із зовнішніми та внутрішніми сервісами
Будувати асинхронні сервіси з обробкою помилок, ретраями, таймаутами
Інтегрувати та оптимізувати векторні бази (Qdrant / FAISS / ChromaDB або Elasticsearch)
Реалізовувати RAG-ланцюжки: пошук → rerank → генерація відповіді
Працювати з базами даних:
MS SQL — складні запити, оптимізація, підтримка схем і процедур
MongoDB (або інші NoSQL)
Брати участь у налаштуванні CI/CD, контейнеризації (Docker) та процесах деплою (Kubernetes — як плюс)
Покращувати стабільність і продуктивність сервісів: кешування, метрики, логування, трейсинг
✅ Наші очікування
Обов’язково:
3+ роки комерційного досвіду розробки backend-рішень на Python
Досвід створення та підтримки REST API, розуміння принципів проєктування сервісів
Практика розробки асинхронних сервісів (asyncio, FastAPI, Starlette або подібні)
Досвід роботи з векторним пошуком / індексами та інструментами на кшталт Qdrant / FAISS / ChromaDB / Elasticsearch (достатньо 1–2)
Впевнена робота з БД:
MS SQL (запити, оптимізація; процедури — плюс)
та/або NoSQL (MongoDB, Cassandra — як плюс)
Буде плюсом:
Досвід інтеграції та роботи з LLM-моделями
Практика побудови RAG-систем (retrieval + rerank)
Кешування (Redis), обсервабіліті, метрики, трейсинг
Робота з чергами та стрімінгом (Kafka / RabbitMQ / Redis Streams)
Розуміння CI/CD-процесів (GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins тощо)
Базові DevOps-навички: Docker, розуміння середовищ деплою
Kubernetes на рівні користувача (деплой, конфіги)
