Дабл Ап

О проекте 2UP AI Platform — корпоративная AI SaaS-платформа для создания и развёртывания граф-агентов на базе LangGraph. Платформа объединяет агентные сценарии, RAG, работу с несколькими LLM-провайдерами, корпоративные интеграции, мультитенантную архитектуру, потоковую генерацию ответов и инструменты наблюдаемости. Мы ищем инженера, который сможет работать на стыке сильного Python backend и прикладной AI-разработки: развивать сервисы платформы, создавать LLM-агентов, улучшать RAG-пайплайны и доводить AI-функциональность до стабильного production. Что предстоит делать Backend и архитектура платформы Разрабатывать и развивать сервисы на Python и FastAPI. Проектировать API и внутреннюю архитектуру AI-платформы. Работать с асинхронным Python: asyncio, aiohttp, async-драйверы баз данных. Развивать pipeline обработки сообщений: инициализация, подготовка контекста, retrieval, вызов LLM, работа с инструментами, кэширование, метрики и форматирование ответа. Работать с MongoDB: модели данных, индексы, запросы, агрегации и оптимизация производительности. Использовать Redis для кэширования, хранения состояния и временных данных. Реализовывать WebSocket/SSE streaming ответов AI-агентов. Интегрировать корпоративные и внешние сервисы через API: Jira, Confluence, Google Workspace, S3, OAuth/OIDC и другие системы. Писать тесты, участвовать в code review и рефакторинге существующего кода. LLM, агенты и RAG Разрабатывать AI-агентов и графовые workflow на LangGraph. Реализовывать StateGraph, tool calling, memory, управление контекстом, ветвлениями и обработкой ошибок. Создавать и улучшать RAG-пайплайны для работы с документами и корпоративными источниками знаний. Настраивать загрузку и обработку PDF, DOCX, PPTX, wiki, тикетов и других источников. Работать с чанкингом, метаданными, embeddings, векторным и гибридным поиском. Настраивать retrieval, reranking, фильтрацию и цитирование источников. Интегрировать разные LLM через OpenAI API, Anthropic API, OpenRouter, LiteLLM или аналогичные инструменты. Разрабатывать MCP-инструменты и подключать их к агентному фреймворку. Улучшать качество ответов и снижать количество галлюцинаций. Оптимизировать latency, стоимость запросов, размер контекста и выбор моделей. Качество и эксплуатация Настраивать трассировку и наблюдаемость LLM-сценариев. Формировать наборы тестовых запросов и проводить регрессионные проверки. Использовать Langfuse, RAGAS, LLM-as-a-judge или аналогичные подходы. Участвовать в контейнеризации, CI/CD, мониторинге и логировании. Анализировать production-инциденты и повышать устойчивость AI-сервисов. Обязательные требования От 3 лет коммерческого опыта backend-разработки на Python. Уверенное знание Python 3.11+. Практический опыт разработки production-сервисов на FastAPI, Flask, Django или аналогичных фреймворках. Опыт с асинхронным Python. Опыт работы с PostgreSQL и/или MongoDB. Практический опыт с Redis. Уверенная работа с Docker и docker-compose. Опыт интеграции внешних API. Опыт работы с LLM API и понимание особенностей LLM-систем. Практический опыт создания RAG-решений. Опыт с LangChain, LangGraph или аналогичными агентными фреймворками. Понимание embeddings, vector search, chunking, retrieval и reranking. Умение разбираться в существующем коде и развивать уже работающую систему. Будет плюсом Опыт с Qdrant, pgvector, Pinecone, Weaviate или другими векторными хранилищами. Опыт с LightRAG, GraphRAG или agentic RAG. Практический опыт с Langfuse, LangSmith, RAGAS. Опыт разработки MCP-серверов и инструментов. Опыт с LiteLLM и несколькими LLM-провайдерами. Опыт с Keycloak, OAuth2, OIDC и JWT. Опыт разработки мультитенантных SaaS-систем. Опыт с S3/MinIO. Знание Prometheus, Grafana, Sentry, OpenTelemetry. Опыт с Kubernetes и CI/CD. Опыт self-hosted LLM, vLLM, Ollama или Hugging Face. Опыт fine-tuning моделей через LoRA/QLoRA. Кого мы ищем Нам подойдёт инженер, который: не ограничивается прототипами и умеет доводить решения до production; одинаково уверенно чувствует себя в backend-разработке и AI-интеграциях; понимает, что качество AI-системы зависит не только от промпта, но и от архитектуры, данных, retrieval, наблюдаемости и обработки ошибок; умеет принимать технические решения с учётом качества, скорости, стоимости и дальнейшего масштабирования; готов работать с существующей кодовой базой, а не только создавать решения с нуля. Условия Работа над собственной корпоративной AI-платформой. Удалённый или гибридный формат. Полная занятость. Возможность влиять на архитектуру продукта и технические решения. Задачи на стыке backend, LLM, RAG и AI Agents. Оформление и уровень дохода обсуждаются индивидуально. Процесс отбора Короткое знакомство с HR. Техническое интервью с командой. Финальная встреча с руководителем.

Мы 2UP — диджитал-агентство полного цикла. Занимаемся проектированием, разработкой и дизайном сложных интернет-проектов ❤️ Наша компания входит в реестр аккредитованных Минцифры РФ IT-компаний. Немного фактов о нас: Более 10 лет на рынке; 80+ штатных специалистов; Лучший работодатель среди ИТ-компаний по Ростовской области по версии HeadHunter; Входим в ТОП-30 ИТ-компаний по всей России по версии HeadHunter; Входим в ТОП-50 работодателей по версии Хабр Карьеры; Спецприз конкурса SBER AI для стартапов в сфере искусственного интеллекта; Лучшая инновационная компания Ростовской области; Получили поддержку Агентства стратегических инициатив; Победители премии Рунета в номинации «Разработка»; Зарегистрировали 4 патента в области искусственного интеллекта. Сейчас мы ищем специалиста по тендерам / закупкам на проектную, позадачную занятость. Нам нужен эксперт, который сможет подключаться к конкретным закупочным процедурам и помогать нам качественно проходить все этапы участия в тендерах. ВАЖНО: обязателен опыт работы с 44-ФЗ и 223-ФЗ именно на стороне исполнителя / поставщика / участника закупки. Что нужно будет делать: Анализировать закупочную документацию по 44-ФЗ и 223-ФЗ; Оценивать релевантность закупок для компании; Проверять требования к участникам, составу заявки, подтверждающим документам; Готовить и сопровождать подачу заявок на участие в закупках; Работать с ЭТП; Контролировать сроки подачи заявок, запросов на разъяснения, подписания документов; Готовить запросы на разъяснение документации; Проверять технические задания и выявлять потенциальные риски; Участвовать в подготовке пакета документов совместно с внутренней командой; Помогать с прохождением процедур до этапа заключения договора; При необходимости — консультировать команду по требованиям конкретной закупки. Что для нас важно: Опыт работы с закупками по 44-ФЗ и 223-ФЗ от 2 лет; Опыт именно на стороне исполнителя / поставщика / подрядчика; Понимание логики участия в тендерах, а не только размещения закупок со стороны заказчика; Опыт подготовки заявок на участие в электронных процедурах; Умение внимательно читать закупочную документацию и видеть риски; Понимание состава документов для участия в закупках; Опыт работы с ЭТП; Аккуратность, внимательность к срокам и деталям; Умение быстро включаться в задачу и работать самостоятельно. Будет плюсом: Опыт участия в IT-закупках, digital, разработке ПО, интеграционных или консалтинговых проектах; Опыт подготовки заявок на конкурсы, аукционы, запросы котировок и запросы предложений; Понимание специфики закупок на разработку, сопровождение, внедрение IT-решений; Опыт работы с аккредитованными IT-компаниями. Условия: Формат: удаленная работа; Занятость: проектная, позадачная, не фултайм; Оплата: обсуждается индивидуально под задачу / закупочную процедуру; Возможен долгосрочный формат сотрудничества при успешной совместной работе; Быстрое включение в задачи без лишней бюрократии; Работа с интересными IT- и digital-проектами.