AI / Backend Engineer
Компания: Postgres Professional
Локация: Москва, Воронцовская, Новаторская, Новаторская, улица Обручева, 23с1
О компании
Postgres Professional — крупная компания, специализирующаяся на разработке и поддержке решений на базе PostgreSQL. Она занимает лидирующие позиции на рынке, предлагая высококачественные услуги и продукты для различных секторов бизнеса. Команда компании состоит из опытных специалистов, которые занимаются инновационными разработками, включая AI и машинное обучение.
Ключевые факты:
- Год основания: не указан
- Основной продукт: PostgreSQL
- Размер команды: более 200 сотрудников
- Локация: Москва, Воронцовская, Новаторская, улица Обручева, 23с1
О вакансии
Команда AI и Backend разработчиков в Postgres Professional занимается созданием передовых инструментов и систем, интегрирующих инновационные решения на базе машинного обучения и искусственного интеллекта. Основные проекты включают разработку CLI-агентов для кодинга и механизмы работы с мультимодальными моделями. Специалисты в этой команде активно работают с различными инфраструктурами для LLM inference и оптимизацией взаимодействия между агентами.
В команде ценятся высокие коммуникативные навыки и способность к совместной работе. Открытость к обучению и внедрению новых технологий также является ключевым аспектом работы.
Чем предстоит заниматься:
- Разработкой CLI-агентов для кодинга
- Реализацией механизмов работы с мультимодальными моделями на backend
- Тюнингом agent loops, включая ReAct и CodeAct
- Доработкой механизмов context engineering, включая сборку контекста и summarization
- Интеграцией инструментов через MCP-серверы
- Работой с LLM inference инфраструктурой, такой как vLLM и SGLang
- Реализацией streaming взаимодействия и long-running inference
- Развитием observability и трассировкой работы AI-агентов
Что мы предлагаем:
- Конкурентоспособные условия труда
- Возможность работать в динамичной команде специалистов
- Участие в интересных и инновационных проектах
Обязанности
- разрабатывать CLI-агентов для кодинга
- реализовывать механизмы работы с мультимодальными моделями на backend
- настраивать agent loops, такие как ReAct и CodeAct
- улучшать механизмы context engineering, включая сборку и summarization контекста
- интегрировать инструменты через MCP-серверы
- работать с LLM inference инфраструктурой, включая vLLM и SGLang
- реализовывать streaming взаимодействие и long-running inference
- развивать observability и трассировать работу AI-агентов