Senior Python Engineer

Эта роль идеально подходит для опытного Python‑инженера с практическим опытом создания разговорных AI‑агентов и интеграций на основе MCP для продуктов, ориентированных на конечных пользователей. Вы будете разрабатывать надёжные бэкенд‑сервисы и функции на базе LLM, используемые реальными клиентами, сотрудничая с командой инженеров senior‑уровня.

• Создавать и улучшать разговорных AI‑агентов (многошаговый диалог, вызов инструментов/функций, управление контекстом) для продуктов, ориентированных на конечных пользователей.
• Разрабатывать и поддерживать серверы, клиенты и интеграции на основе Python и MCP.
• Разрабатывать backend‑API для продуктов на базе LLM с использованием FastAPI или FastMCP.
• Работать над prompting, интеграцией инструментов, надёжностью и готовностью AI‑рабочих процессов к продакшну.
• Проектировать, строить и поддерживать масштабируемые и надёжные бэкенд‑системы.
• Сотрудничать с продуктовой и кросс‑функциональными командами для поставки высококачественных пользовательских решений.
• Участвовать в улучшении производительности, стабильности и поддерживаемости системы.
• При необходимости расширять инфраструктуру LLM и практики оценки.

• Уровень английского B2 или выше для эффективного технического общения.
• Сильный практический опыт работы с Python.
• Практический опыт разработки разговорных агентов или AI‑ассистентов в продакшене.
• Практический опыт работы с MCP: создание серверов, клиентов или интеграций, а не просто знакомство с концепцией.
• Опыт работы над продуктами, ориентированными на конечных пользователей с реальными пользователями, а не только над внутренними инструментами или конвейерами данных.
• Твёрдое понимание prompting и вызова инструментов/функций в системах на базе LLM.
• Доказанный опыт backend‑разработки с FastAPI или аналогичными фреймворками.
• Опыт проектирования и поддержки API и бэкенд‑сервисов.
• Владение Git и стандартными процессами контроля версий.
• Сильные навыки решения проблем и способность работать самостоятельно.

• Знакомство с Kubernetes.
• Понимание workflow по embedding‑ам и оценке (evals).
• Знакомство с концепциями инференса LLM, такими как temperature, top_p, guardrails и смягчение предвзятости.
• Опыт работы с инфраструктурой продакшн‑класса и масштабируемыми сервисами.

• Интересные проекты и задачи, ускоряющие профессиональный и личностный рост
• Долгосрочный проект
• 15 оплачиваемых дней отпуска в год
• 5 оплачиваемых дней больничного в год
• Гибкий, ориентированный на результат график; гибридная работа или удалёнка (офис с видом на город + работа из дома)
• Комфортабельный, стильный офис в Киеве с генератором/резервным питанием 🇺🇦
• Одинаковая зарплата, медицинская страховка, испытательный срок
• Мероприятия по тимбилдингу: вечеринки, онлайн‑активности, пикники и прочее
• Возможность работать в компании Top‑employee (DOU 2025)