Backend-Prompt Engineer
06 Декабря 2025
Город:
Москва
Занятость:
Временная работа
Компания "ТПС Недвижимость"
Обязанности:
- Проектирование и разработка backend-части системы (модульность, микросервисы, очереди, кеширование).
- Интеграция внешних сервисов (платежные системы, email, облачные хранилища и т.д.).
- Работа с базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB): проектирование схем, оптимизация запросов, миграции.
- Реализация авторизации и аутентификации (JWT, OAuth2, refresh-токены, роли пользователей).
- Настройка очередей задач и фоновых воркеров (Celery / RabbitMQ / Redis Queue / Kafka).
- Работа с файловыми хранилищами (S3 / MinIO / локальные решения).
- Настройка логирования, мониторинга и алертинга (Sentry, Prometheus, Grafana, ELK).
- Разработка системы прав и ролей (RBAC).
- Написание автотестов (unit, integration, pytest).
- Настройка CI/CD (GitLab CI, Docker, Docker Compose, Kubernetes, Helm).
- Безопасность API и данных (rate limiting, CORS, SQL-инъекции, XSS, CSRF).
- Оптимизация производительности (асинхронность, кеширование, балансировка нагрузки).
- Поддержка DevOps-процессов (деплой, откаты, staging-среда).
- Документирование API (Swagger / OpenAPI / Postman-коллекции).
- Разработка и тестирование промптов для LLM-моделей (GPT-4, Claude, Mistral и т.п.).
- Проектирование цепочек запросов (prompt pipelines) и систем контекстного ввода (few-shot, chain-of-thought, RAG).
- Оптимизация формулировок запросов для точных и предсказуемых ответов моделей.
- Пост-обработка и структурирование ответов модели (JSON, Markdown, HTML, docx и т.д.).
- Интеграция моделей в backend-архитектуру через API (OpenAI SDK, Anthropic SDK, HuggingFace, LangChain и др.).
- Мониторинг и логирование промптов — контроль токенов, стоимости, времени отклика.
- Настройка систем кэширования и оптимизации для LLM-вызовов.
- Разработка инструментов для тестирования качества промптов и анализа ответов моделей.
- Обеспечение безопасности LLM-интеграций (защита от prompt injection, управление API-ключами).
- Совместная работа с продуктовой и ML-командой для улучшения логики генерации контента.
- Требования:
- Python (FastAPI / Django / Flask) или Node.js (NestJS / Express).
- PostgreSQL / Redis / MongoDB.
- Docker, Docker Compose, Linux.
- Асинхронное программирование (asyncio / aiohttp / celery).
- Опыт интеграции с LLM API (OpenAI, Anthropic, Mistral и т.д.).
- Знание принципов построения масштабируемой архитектуры и балансировки нагрузки.
- Понимание основ prompt engineering, RAG, LangChain, LlamaIndex — будет преимуществом.
- Опыт аналогичной работы от 4-х лет.
- Условия:
- Проектная деятельность;
- Ударенный режим;
- Оплата - по договоренности.
Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы открыть контакты работодателя
Прикрепите резюме для отклика
Уже с нами?
Войдите, чтобы отправить резюме
27 Ноября
Москва
от 250 000 до 300 000 руб.
Компания "Hello, Doc!" "Hello, Doc!" (hellodoc.app) — активно развивающаяся компания в сфере онлайн медицины. С начала 2019 года мы занимаемся...
27 Ноября
Backend-разработчик (Python, Django, FastAPI)
Москва
Компания "Верме" Чем нужно будет заниматься: Писать чистый, понятный и поддерживаемый код, следуя передовым практикам разработки....
27 Ноября
MLops (ML Inference Engineer)( WILDBERRIES )
Москва
Компания "WILDBERRIES" Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния...
27 Ноября
Auto QA Engineer (Python)( Диджитал зон )
Москва
Компания "Диджитал зон" DZ Systems - группа компаний, основанная в 2005 году. Мы входим в реестр аккредитованных IT компаний. Созданные нами...
27 Ноября
Backend-разработчик Java Spring (Lead)
Москва
Компания "DM Solutions" DM Solutions – ИТ компания. Мы создаем и внедряем программные решения для цифровой трансформации корпораций и...
Вакансия размещена в отрасли