Senior Python Backend Developer, AI Agents Platform (MWS AI)

MTS AI – это отдельная компания внутри экосистемы МТС. У нас царит атмосфера стартапа, новые продукты, никакого легаси, небольшие команды, с дружественной атмосферой. Мы разрабатываем AI-решения и продукты, используя технологии обработки и синтеза естественного языка, компьютерного зрения и edge computing. Формируем AI-сообщество, сотрудничаем с ведущими технологическими компаниями и международными экспертами, проводим исследования, инвестируем в перспективные проекты и команды. О продукте Мы строим отказоустойчивую масштабируемую облачную платформу для создания и эксплуатации диалоговых AI-ассистентов: no-code конструктор агентов, оркестрация диалога, RAG, AutoML/MLOps и многоканальная доставка сообщений. Самих ботов и агентов под конкретного заказчика мы не пишем: мы делаем движок и инфраструктуру, на которых их собирают и гоняют в проде. Сейчас к нам в команду мы ищем эксперта разработки, который возьмёт на себя самые критичные и нагруженные части платформы. Нам важен не только сильный инженер, но и человек, кому интересно, как индустрия агентов взрослеет на глазах: от prompt- к context engineering, от одиночного бота к мульти-агентным системам, MCP и A2A как новые стандарты, память и eval агентов, reasoning-модели, эффективный serving (vLLM/SGLang). Вы это не просто читаете в ленте,а пробуете руками. Над чем будете работать оркестратор диалога на LangGraph (граф сценариев, чекпоинтинг состояния, tool-calling, интеграция с LLM). Это сердце платформы и одна из самых нагруженных её частей планирование и выполнение многошаговых задач, субагенты и мульти-агентная оркестрация развитие долговременной памяти агентов, изолированные сэндбоксы для исполнения кода и инструментов, guardrails и контроль действий парсинг и чанкинг документов, индексация и гибридный/семантический поиск в Milvus рантайм диалога на Kafka: обработка входящих сообщений, маршрутизация ответов в каналы, поток событий диалога в аналитику оценка качества агентов, наблюдаемость Чем предстоит заниматься реализовывать высоконагруженные бэкенды критичной бизнес-логики быть владельцем кода одного или нескольких сервисов и отвечать за его качество, производительность, отказоустойчивость и документированность. прототипировать и исследовать подходы (новые модели, фреймворки агентов, способы инференса), чтобы обоснованно выбирать решения, а не следовать хайпу по желанию и в перспективе расти в техлида или тимлида продукта Мы ожидаем от вас релевантный опыт backend-разработки от 5 лет с Python как основным языком на экспертном уровне (у нас 3.12): понимаете не только как писать, но и как и почему оно работает под капотом глубокое понимание async-модели: где asyncio даёт выигрыш, а где только добавляет сложности, как не положить event loop блокирующим вызовом и как дебажить асинхронный код под нагрузкой; опыт с async-фреймворком (у нас FastAPI) опыт проектирования и эксплуатации высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов (нагрузка, конкурентность, backpressure, деградация, идемпотентность) уверенная работа с микросервисами и брокерами сообщений (у нас Kafka) опыт с реляционными БД (у нас PostgreSQL); понимание, чем платить за консистентность и как не положить базу под нагрузкой алгоритмы и структуры данных, ООП, SOLID, чистый читаемый код, code review, юнит-тесты devOps-культура: CI/CD,gitlab, docker, kubernetes, консоль интерес к домену агентов и актуальным ии-экосистемам: вы следите за тем, что появляется (LangChain/LangGraph, RAG, function/tool-calling, MCP, векторные БД, инференс LLM), и имеете аргументированное мнение, что из этого применимо у нас английский на уровне чтения и написания технической документации (B1+) Будет плюсом практический опыт с LangGraph/LangChain или другими агентными фреймворками опыт построения RAG-систем и работы с векторными БД (Milvus, Qdrant, pgvector и т. п.. опыт serving ML-моделей (Triton Inference Server, KServe, vLLM) и работа с CUDA/GPU понимание пайплайнов ML и актуальных проблем NLP опыт с ClickHouse, Redis, S3/MinIO, gRPC бэкенд на других языках (Go, C++, Rust, Java/Kotlin и пр.); у нас адаптеры на Go опыт с любыми чат-бот/агент-платформами или разработка собственных ботов и агентов опыт удалённой работы в распределённой команде Наш стек Python 3.12, FastAPI, asyncio; LangGraph и LangChain 1.0, MCP (langchain-mcp-adapters), LiteLLM, OpenAI-совместимые API для LLM. Инференс и ML: эмбеддинги на Triton (GPU, PyTorch), serving моделей на KServe, AutoML-пайплайны. Данные и шина: Kafka, PostgreSQL, ClickHouse, адаптеры, шлюзы на Go 1.25, fiber, gRPC, franz-go Milvus, Redis, S3/MinIO, Clickhouse Kubernetes, Helm, GitLab CI, OpenTelemetry и Prometheus Что мы предлагаем: атмосфера IT-стартапа и участие в инновационных проектах в области AI; работу в сильной команде, уровень разработчиков в компании — middle+/senior и актуальный стек технологий; действительно гибкий график, у нас нет обязательных дней в офисе и начала рабочего времени, команда встречается в офисе по договоренности, возможен полностью удаленный формат по РФ; новый современный офис на метро Курская, если тебе все же нравится видеться иногда с коллегами; программа ДМС с полным покрытием с первой недели работы, включая стоматологию и услуги телемедицины, полис для выезжающих за рубеж, страхование жизни; участие в конференциях и митапах, обучение за счет компании.