Senior/Lead Руководитель разработки (Python / AI & LLM / RAG / Управление командой)

О проекте: ИТ-компания, разрабатывающая разноплановые проекты с фокусом на AI/LLM-решения, интеграции и высоконагруженные сервисы. Ищем Senior/Lead руководителя разработки, который сочетает сильную техническую экспертизу в Python и AI-стеке с навыками управления командой. Это роль для лидера, который не только проектирует архитектуру и пишет код, но и развивает команду, выстраивает процессы и способен объяснить сложные технические концепции простым языком. Ключевые задачи: Управление и процессы: Руководство группой backend-разработки (от 3 человек). Предварительная оценка трудозатрат, декомпозиция задач, планирование ресурсов и спринтов. Проведение качественного Code Review. Обеспечение оптимального взаимодействия внутри команды и со смежными подразделениями (AI/ML, Data, Product). Архитектура и разработка (Hands-on): Проектирование технической архитектуры решений и сервисов. Выполнение задач по разработке: проектирование и написание кода. Участие в разработке технической документации и формировании архитектурных стандартов. Обязательные требования (Hard Skills): Опыт и управление (КРИТИЧНО!): Опыт разработки не менее 5 лет. Опыт руководства группой разработчиков от 3 человек. Умение разбивать большую задачу на подзадачи и распределять их. Python и Web (КРИТИЧНО!): Python 3.11+: уверенное владение ООП, современными паттернами, асинхронным программированием (asyncio), строгой типизацией (typing). Web-разработка: FastAPI и Pydantic (v2): создание асинхронных API, валидация/сериализация данных, генерация OpenAPI-документации. AI и LLM (КРИТИЧНО!): Проектирование агентных сценариев на LangGraph. Интеграция с OpenAI-совместимыми API (OpenAI, Azure, локальные LLM через vLLM/Ollama). Практическое применение Structured Outputs (JSON/Pydantic-схемы, function calling, tool use). Опыт построения RAG-пайплайнов (чанкинг, эмбеддинги, reranking, гибридный поиск). Базы данных и векторный поиск: PostgreSQL: проектирование схем, оптимизация запросов, работа с индексами, использование SQLAlchemy 2.0 / Tortoise / asyncpg. Векторные хранилища: pgvector, Qdrant, Weaviate, Chroma (выбор эмбеддингов, настройка индексов HNSW/IVFFlat, фильтрация по метаданным). Инфраструктура, данные и CI/CD: Docker и Docker Compose, понимание принципов оркестрации (Kubernetes). Работа с асинхронными очередями: Redis, Celery, ARQ, Kafka, RabbitMQ. Настройка пайплайнов в GitLab CI/CD, линтинг (ruff, mypy), автоматизированные тесты. Работа с данными: обработка JSON, TOML, DAT, CSV; извлечение информации из PDF, парсинг DXF-чертежей. Тестирование: Unit- и интеграционные тесты (pytest, pytest-asyncio), мокирование внешних AI-API. Требования Soft Skills и прочее: Уверенное владение Linux (уровень выше базового, без задач DevOps). Навык объяснять сложные технические проблемы простым и понятным языком. Опыт публичных выступлений: конференции, митапы и другие профильные мероприятия. Работа в гибких и гибридных методологиях (Agile/Scrum).