DUC Technologies – это быстроразвивающаяся консалтинговая компания в сфере IT, специализирующаяся на решениях в области управления данными, AI и прикладной Python-разработки.
Мы уже более 3 лет на рынке IT и за это время зарекомендовали себя как надежный партнер и работодатель.
Наша команда экспертов в сфере Big Data успешно работает в формате удаленного it-отдела. И будет рада принять тебя в теплую атмосферу нашей команды. Мы уважаем дисциплинированных, активных, ответственных и неординарных сотрудников.
Обязанности:
- Разработка и настройка чат-ботов и ассистентов, включая реализацию цепочек вызовов, механизмов памяти и fallback.
- Построение систем Retrieval-Augmented Generation (RAG): от разбиения данных на чанки до поиска релевантных результатов.
- Оптимизация затрат на вызовы LLM, работа с механизмами streaming и function calling.
- Интеграция API сторонних LLM (OpenAI, Claude, DeepSeek) и адаптация промптов под задачи.
- Работа с векторными хранилищами (FAISS, Pinecone) и графами знаний.
- Создание прототипов MVP интерфейсов для демонстрации функционала (HTMX/Bootstrap/Streamlit).
- Настройка инфраструктуры для LLM: подключение API, конфигурирование кэшей и систем очередей.
- Применение методов квантования моделей и организация fallback на локальные версии GPT.
- Мониторинг ключевых метрик и ведение логов работы систем.
- Работы с low code редакторами и настройка пайплайнов работы с LLM.
Требования:
- Опыт Backend-разработки от 6 лет;
- Продвинутое владение Python: опыт работы с asyncio, threading, multiprocessing, профилированием задач, чувствительных к памяти/CPU;
- Уверенное использование FastAPI в сочетании с Pydantic v2 для построения асинхронной архитектуры;
- Опыт проектирования схем данных, настройки индексов и работы с СУБД: PostgreSQL, Redis, MongoDB;
- Знание принципов контейнеризации: Docker, Docker Compose; базовое понимание Kubernetes;
- Способность оперативно создавать рабочие MVP в сжатые сроки;
- Умение самостоятельно определять задачи и подбирать оптимальные архитектурные решения;
- Опыт взаимодействия с любыми API LLM;
- Работа с векторными хранилищами (Vespa, Qdrant) и графами знаний.
Будет плюсом:
- Управление командой;
- Навыки быстрого прототипирования пользовательских интерфейсов (HTMX/Bootstrap/Streamlit).
- Знания в области построения RAG-систем: выбор подходящих векторных БД и графов знаний.
- Практический опыт настройки систем очередей сообщений: RabbitMQ, Kafka; работа с Celery — реализация retry-логики, dead-letter очередей.
- Опыт работы с vLLM;
- Опыт работы с провайдером ollama и библиотеками llamaindex, langchain, mcp, a2a;
- Опыт разбиения на чанки и оптимизация точности LLM-моделей;
- Опыт fine-tuning LLM моделей;
- Опыт работы с Danswer, Onyx, Langflow, Langfuse, k8s.
Условия:
- Удаленный формат работы;
- Работа в аккредитованной IT компании;
- Гибкий график работы 5/2, с 9.00- 18.00 или другой по согласованию (суббота, воскресенье и праздничные - выходные)
