Старший эксперт (Backend Engineer —AI Infrastructure)

• Разработка control plane: политики доступа, жизненный цикл сессий агентов, аудит вызовов;
• Интеграция банковских сервисов в агентный контур: экспозиция доменных API как MCP-инструментов с валидацией аргументов, идемпотентностью и ограничением побочных эффектов;
• Модель делегированного доступа для машинных идентичностей;
• Изоляция исполнения: sandbox тулов, network policy, egress-фильтрация.

• От 5 лет backend-разработки;
• Асинхронные микросервисы;
• Python 3.12+, FastAPI, asyncio, Pydantic v2, structured concurrency (TaskGroup). Go — плюс;
• Понимание агентного исполнения;
• Что такое MCP и как работает tool calling: как модель выбирает инструмент, как валидируется вызов, где возникают риски (prompt injection, эскалация полномочий через цепочку вызовов) и как их закрывать инфраструктурно;
• Identity и авторизация — ключевая компетенция;
• OAuth 2.1 (PKCE, client credentials, token exchange RFC 8693, scope-модели, отзыв токенов), Keycloak (realms, fine-grained authorization, federation, кастомные SPI), OIDC/JWT. Zero Trust и least privilege для машинных идентичностей;
• Межсервисное взаимодействие: gRPC (protobuf, streaming), REST, событийная интеграция Kafka/NATS для асинхронных агентных сценариев;
• Архитектура: API Gateway, BFF, микросервисы. Мультитенантная изоляция;
• Deployment: Kubernetes, service mesh (Istio/Linkerd) с mTLS и SPIFFE/SPIRE workload identity; при отсутствии mesh — mTLS на уровне приложения;
• Данные: PostgreSQL, Redis, Kafka, RabbitMQ, Oracle;
• Процессы;
• Agile (Scrum/Kanban), техническая документация, защита архитектурных решений.

Будет плюсом:
• Agentic Frameworks: Tool Calling, Function Calling, LangChain, LlamaIndex, AutoGen;
• Опыт интеграций с legacy-системами крупных организаций;
• Финансовый сектор, требования к аудиту и неотказуемости;
• Построение identity-инфраструктуры с нуля.