Ведущий Python разработчик

ООО ИТ-Экспертиза — аккредитованная IT-компания, которая занимается архитектурой информационных систем, разработкой ПО и направлениями информационной безопасности. Команда создает комплексные продукты, где backend, интеграции и практики ИБ работают вместе — от корпоративных платформ до прикладных решений для мониторинга и управления сервисами.

Ключевые факты:

• Продуктовая разработка в сферах архитектуры ИС, разработки ПО и информационной безопасности
• В портфеле решения «1С: Интеграция КОРП» (корпоративная шина данных), «САКУРА» (комплекс ИБ), «Умный мониторинг», «Пуск» (панель управления сервисами и компонентами), «Когнитум» (корпоративная ИИ платформа)

Сейчас компания развивает новое направление AI-продукта и усиливает команду разработчиков для прикладных сценариев с LLM и интеграциями.

Команда ООО ИТ-Экспертиза строит решения на стыке архитектуры ИС, разработки программного обеспечения и информационной безопасности. В продуктовой работе сочетаются интеграции, надежные backend-сервисы и инженерный подход к хранению данных, очередям и взаимодействию компонентов.

Сейчас приоритет — разработка нового AI-продукта. В роли Ведущего Python разработчика вы будете участвовать в подключении языковых моделей по API и сборке прикладных сценариев для внутренних и клиентских продуктов.

Направление также включает вклад в техническую архитектуру: проектирование взаимодействия сервисов, организацию фоновых и долгих задач, а также техническую экспертизу, которая помогает команде развиваться и поддерживать качество решений.

Чем предстоит усилить команду:

• Разрабатывать backend-сервисы на Python: API, интеграции, фоновые и долгие задачи
• Подключать LLM через внешние API и собирать прикладные сценарии
• Проектировать архитектуру решений: очереди, хранение результатов, интеграции
• Участвовать в развитии команды через техническую экспертизу

Что мы активно используем:

• FastAPI для построения API
• asyncio для асинхронной обработки запросов и задач
• PostgreSQL для надежного хранения данных
• Linux, Docker и Git в повседневной инженерной работе

Как это связано с AI в продукте:

• Управление вызовами LLM как внешнего сервиса: таймауты, ошибки, ограничения
• Подходы к RAG и/или векторному поиску приветствуются как расширение текущих решений