Не просто код, а твій вплив на мільйони українців. Nova Digital — це технологічне серце екосистеми NOVA, де твій код стає частиною щоденного життя цілої країни. Про масштаб наших сервісів: • 50+ млн запитів щодня проходять через наші системи • 10+ млн активних користувачів покладаються на наші рішення Ми будуємо не просто продукт — ми створюємо технологічну інфраструктуру, яка об’єднує людей, бізнеси та можливості вже майже по цілому світу. Розширюємо R&D напрямок у Nova Digital та шукаємо Backend Python Developer у відділ досліджень та розробки (AI Integration). Твоя роль буде критично важливою: станеш містком між AI-дослідженнями та високонавантаженим продакшеном. Будеш не просто писати бекенд, а інтегрувати AI-рішення (LLM, RAG, AI Agents, Computer Vision) у реальні бізнес-процеси логістики та клієнтського сервісу, перетворюючи концепти (PoC) на стабільні сервіси (Production).
Що робитимеш як Backend Python Developer:
Інтеграція AI та LLM систем: Розробка backend-архітектури для інтеграції ШІ-моделей, створення RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) та побудова логіки роботи AI-агентів.
Дата-інженерія та ETL: Написання та оптимізація ETL/ELT пайплайнів (Apache Airflow) для збору, очищення та підготовки даних для ML-моделей та аналітики.
Робота з Cloud & Data: Проєктування та підтримка рішень на базі Google Cloud Platform (BigQuery, PubSub, CloudSQL, Composer, Dataproc).
Створення API та контрактів: Розробка чітких специфікацій та API-інтерфейсів для взаємодії між AI-моделями та іншими внутрішніми системами компанії.
Оптимізація та сервінг: Допомога у підготовці моделей до продуктивного запуску (контейнеризація Docker/Kubernetes, оптимізація запитів до БД та моделей).
Робота з базами даних: Підвищення ефективності роботи та масштабування архітектури БД (PostgreSQL, MS SQL, Vector DB).
CI/CD та логування: Налаштування CI/CD пайплайнів (GitLab), моніторинг роботи сервісів та метрик AI-моделей у реальному часі.
Твій ідеальний профіль: Must-have:
Досвід: Від 3 років комерційного досвіду розробки на Python (Backend / Data / ML Engineering).
AI / LLM стек: Практичний досвід роботи з LLM API (OpenAI, Anthropic/Claude, Google AI) та побудови систем з використанням RAG.
AI Agents & Frameworks: Досвід створення агентних систем або інтеграції LLM як backend-ядра за допомогою LangChain, CrewAI, AutoGen тощо.
Data стек: Впевнені знання SQL (PostgreSQL, MS SQL), досвід побудови складних ETL-процесів та роботи з Apache Airflow.
Cloud & DevOps: Досвід роботи з хмарними сервісами (переважно GCP: BigQuery, PubSub, CloudSQL) та контейнеризацією (Docker).
Базові знання ML: Розуміння життєвого циклу ML-моделей (від підготовки даних до Model Serving) та форматів даних (JSON, XML).
Мови: Впевнене володіння українською мовою, англійська — на рівні B1 і вище (здатність вільно читати технічну документацію та вести комунікацію).
Nice-to-have:
Досвід роботи з векторними базами даних (Vector DB: Chroma, Pinecone, Milvus, pgvector).
Знання інструментів для побудови складних агентних графів (LangGraph, Semantic Kernel) та розуміння багатоагентних архітектур.
Досвід роботи з великими даними (PySpark, MongoDB, побудова Data Lake).
Розуміння інструментів оптимізації інференсу моделей (ONNX, TensorRT, quantization).
Розуміння принципів CI/CD (GitLab CI).
Досвід роботи в сфері логістики, поштових сервісів або e-commerce.
Чому експерти різних напрямів працюють з нами: Технологічно:
Високонавантажені системи з реальними викликами масштабування
Сучасний стек та свобода технологічних рішень
Можливість впливати на архітектуру продуктів, якими користуються мільйони
Професійно:
Менторство від сеньйорів з досвідом enterprise-рішень
Разом будуємо інновації, що працюють для мільйонів
Ідейно:
Продукт, що змінює країну — не просто ще один стартап
Тут команди стають драйверами технологічних змін
Benefits:
Компенсація додаткових витрат, пов’язаних з робочими завданнями, здійснюються до внутрішніх політик компаній.
Добровільне м
