7321 - Активный запрос: Data Scientist, Middle+, Senior ❗️
7321 - Активный запрос: Data Scientist, Middle+, Senior ❗️ 🔥 Важно! Срок подачи кандидатов до 22.10.2026 15:50 - Рейт: смотрим ваши ставки - Локация: РФ - Гражданство: РФ - Часовой пояс: МСК - Формат работы: Удаленно - Особые условия: Постоплата в 60-70 рабочих дней. - Проект: Развитие внутренних продуктов ИТ компании. - Длительность: до конца 2026г с возможностью пролонгации 📌 Основные задачи: - Создание ИИ‑агентов с использованием LangChain и LangGraph; - Проектирование и разработка внутреннего SDK для поддержки агентных решений; - Формирование и подготовка оценочных датасетов (eval datasets) для тестирования и валидации агентов. ✅ Требования: - Глубокое понимание основ языка: работа с типами данных, функциями и классами, обработка исключений, применение итераторов и генераторов, использование context managers и модуля typing, знание внутренней структуры объектов и принципов управления памятью; - Практический опыт в организации параллельной и конкурентной обработки задач: владение async/await и asyncio, работа с потоками и процессами, использование очередей и семафоров, реализация механизмов отмены задач, установки таймаутов и контроля нагрузки; - Навыки создания отказоустойчивых сервисов: разработка на FastAPI, валидация данных через Pydantic, реализация механизмов аутентификации, применение методологии TDD, настройка систем логирования, аудита, сбора метрик и трассировки; - Умение управлять системными ресурсами и процессами: работа с subprocess и multiprocessing, обработка сигналов, установка лимитов по CPU и RAM, контроль RSS и файловых дескрипторов, обработка зависших процессов и предотвращение ситуаций нехватки памяти (OOM); - Подтверждённый опыт внедрения RAG‑решений в корпоративных системах; - Владение принципами построения агентских систем: способность реализовать агентский цикл на чистом Python; - Знание ключевых элементов архитектуры ИИ‑агента и их взаимодействия; - Опыт развёртывания микросервисной архитектуры: навыки работы с Docker и Kubernetes; - Практические навыки оптимизации инференса LLM: настройка модели и движка для повышения пропускной способности. ➕ Дополнительные требования: - Опыт разработки ИИ‑агентов с применением LangChain и LangGraph; - Практические навыки реализации консьюмеров для Apache Kafka; - Опыт построения ETL‑процессов корпоративного уровня (enterprise ETL). 📩 Просьба предоставлять CV вместе с ФИО, рейтом, грейдом, локацией (страна + город) и оценкой +/- по требованиям. ✉️ Писать в Max