Job VC

Ми розширюємо команду та шукаємо
Python AI Engineer
, який допоможе розробляти та масштабувати бекенд для AI-продуктів: від API до інтелектуального пошуку та
LLM-інтеграцій.
🔧
Що ви будете робити
Розробляти та підтримувати
backend-сервіси на Python (FastAPI, asyncio)
для AI-продуктів
Проєктувати й реалізовувати
REST API
, інтеграції із зовнішніми та внутрішніми сервісами
Будувати
асинхронні сервіси
з обробкою помилок, ретраями, таймаутами
Інтегрувати та оптимізувати
векторні бази
(Qdrant / FAISS / ChromaDB або Elasticsearch)
Реалізовувати
RAG-ланцюжки
: пошук → rerank → генерація відповіді
Працювати з базами даних:
MS SQL
— складні запити, оптимізація, підтримка схем і процедур
MongoDB
(або інші NoSQL)
Брати участь у налаштуванні
CI/CD
, контейнеризації (
Docker
) та процесах деплою (Kubernetes — як плюс)
Покращувати стабільність і продуктивність сервісів: кешування, метрики, логування, трейсинг
✅
Наші очікування
Обов’язково:
2+ роки комерційного досвіду розробки backend-рішень на
Python
Досвід створення та підтримки
REST API
, розуміння принципів проєктування сервісів
Практика розробки
асинхронних сервісів
(asyncio, FastAPI, Starlette або подібні)
Досвід роботи з
векторним пошуком / індексами
та інструментами на кшталт
Qdrant / FAISS / ChromaDB / Elasticsearch
(достатньо
1–2)
Впевнена робота з БД:
MS SQL
(запити, оптимізація; процедури — плюс)
та/або
NoSQL
(MongoDB, Cassandra — як плюс)
Буде плюсом:
Досвід інтеграції та роботи з
LLM-моделями
Практика побудови
RAG-систем
(retrieval + rerank)
Кешування (Redis), обсервабіліті, метрики, трейсинг
Робота з чергами та стрімінгом (
Kafka / RabbitMQ / Redis Streams
)
Розуміння
CI/CD-процесів
(GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins тощо)
Базові DevOps-навички:
Docker
, розуміння середовищ деплою
Kubernetes
на рівні користувача (деплой, конфіги)