Tech Lead / разработчик Backend (удаленная работа)

Вакансия: Tech Lead / разработчик Backend

Описание вакансии

Мы многопрофильный холдинг ИТР, один из наших проектов аналитическая платформа рыночных данных на базе ИИ для стратегического планирования и оптимизации расходов, времени и ресурсов. Сейчас мы в поиске Tech Lead / разработчика Backend в нашу команду.

Твои задачи:

Проектирование high-level и detailed архитектуры системы.
Разработка принципов мультитенантности, безопасности, отказоустойчивости.
Создание диаграмм потоков данных, ADR, проведение архитектурных ревью.
Координация backend-разработчиков и взаимодействие с Product Owner.
Создание FastAPI Gateway как единой точки входа для всех запросов.
Реализация callback-механизмов, управления сессиями и истории уточнений.
Интеграция с ключевыми компонентами: vLLM, Qdrant, LangGraph, LangFuse, Airflow.
Внедрение механизмов валидации входных и выходных данных через Pydantic.
Настройка middleware для логирования, аутентификации и авторизации (JWT, OAuth2).
Реализация row-level security и multi-schema подхода в PostgreSQL.
Настройка взаимодействия с векторной базой Qdrant для эффективного поиска.
Работа с vLLM для оптимизации инференса моделей.
Написание юнит-тестов и интеграционных тестов с использованием pytest.
Контейнеризация сервисов с Docker и настройка окружений.
Участие в код-ревью и поддержание культуры качества кода.

Что важно для нас:

Уверенное владение асинхронным программированием, Pydantic для валидации данных, понимание внутреннего устройства ASGI-приложений.

Понимание подходов к изоляции данных на уровне схем PostgreSQL, настройка row-level security и управление доступами.

Практическое понимание RAG-подходов, промпт-инжиниринга, векторного поиска. Опыт интеграции с LLM через API или специализированные библиотеки.

PostgreSQL (схемы, миграции, pg dump/pg restore), векторные базы (Qdrant), понимание особенностей хранения и поиска эмбеддингов.

Будет плюсом:

Опыт работы с LangChain / LangGraph
Знание API Qdrant и оптимизация векторного поиска
Практика с Airflow для оркестрации задач
Понимание работы vLLM и особенностей его эксплуатации

Условия и возможности:

График 5/2, гибридный формат работы (возможна полная удаленка)

Работа с передовыми технологиями ИИ и аналитики
Реальные задачи по интеграции больших языковых моделей, работа с современным стеком (vLLM, LangGraph, Qdrant)

Конкурентная заработная плата
Обсуждается по итогам собеседования с учетом вашего опыта и компетенций