<aside> 💡

Айтигенио — это больше, чем просто онлайн-школа.

Мы создаём новую образовательную систему для детей, в центре которой - интерес ребёнка и его выбор. Какими направлениями заниматься, какие модули проходить и с каким преподавателем, на каких метапредметных навыках сделать упор - отвечая на эти вопросы, каждая семья в Айтигенио составляет собственный индивидуальный образовательный трек.

Верим, что именно такой подход позволит каждому нашему ученику раскрыть свой потенциал и стать успешным счастливым взрослым.

</aside>

<aside> 💚

Как мы отбираем кандидатов:

Мы ищем не просто профи, а тех, с кем на одной волне. Нам важно, чтобы совпадали не только скиллы, но и вайб, ценности и подход к работе. Поэтому смотрим не только на технические знания, но и на то, как вы мыслите, общаетесь и шутите.

Ведь крутая команда — это не только про продуктивность, но и про комфорт, атмосферу и мемы в перерыве 🚀

</aside>

**Мы ищем python-разработчика, который поможет нам запустить

AI-трансформацию на всех уровнях компании**

Наша команда AI-трансформации строит единую AI-экосистему для всей компании — AI-ассистенты для родителей и учеников, инструменты для преподавателей и администраторов. Мы создаем не разрозненные AI-инструменты, а целостную архитектуру с общим слоем данных, где все продукты работают синхронно. Это масштабная трансформация: мы делаем работу с AI стандартом для каждого подразделения и хотим стать первой школой с по-настоящему комплексным AI-продуктом.

Какие задачи вас ждут:

• Создание AI-ассистентов для разных ролей: родители, ученики, преподаватели, администраторы.
• Разработка проактивных агентских систем с вызовом инструментов и составными пайплайнами.
• Построение единой инфраструктуры данных для всей AI-экосистемы.
• Интеграция LLM с бизнес-системами компании.

Мы ждём, что вы:

• Уверенно владеете Python 3 с аннотацией типов.
• Имеете опыт разработки сложных AI-ассистентов с применением LLM: агентские системы с вызовом тулов, сложный роутингом, динамической композицией промптов, RAG.
• Понимаете различия между современными LLM (GPT-4, Claude, Llama и др.), их возможности и ограничения, знаете когда какую модель использовать.
• Готовы самостоятельно принимать решения и брать на себя ответственность.

Наш стек:

• Backend: Python-монолит: FastAPI, Pydantic, Pytest, а также внутренний сформировавшийся фреймворк для работы с LLM.
• БД: PostgreSQL + pgvector.