Unionclubmsk
CURE AI развивает платформу интеллектуального управления инфраструктурой. Backend-платформа связывает когнитивные и ML-модули с пользовательскими интерфейсами, данными, симуляционными контурами и будущими интеграциями с реальными городскими, строительными и инженерными системами.
Ищем backend-разработчика, который будет поддерживать и расширять сервисную архитектуру продукта: API, runtime state, data layer, интеграционные адаптеры, безопасные execution-boundary и наблюдаемость. Это роль для инженера, которому интересно строить надёжный backend вокруг сложной AI-системы, а не только CRUD-приложения.
Задачи
- Поддерживать, развивать и оптимизировать backend-платформу на Python/FastAPI.
- Проектировать и реализовывать API-контракты для frontend, ML-компонентов, внутренних сервисов и внешних интеграций.
- Развивать сервисные слои CURE AI: World Model, Simulation Runtime, Reasoning, Planning, Safety, Learning, KPI и Tenant Profiles.
- Работать с PostgreSQL, Redis, Qdrant и Neo4j: хранение runtime-данных, профилей, событий, памяти, графовых представлений и KPI.
- Разрабатывать адаптеры и безопасные adapter/stub boundaries для подключения внешних систем.
- В перспективе участвовать в интеграциях с BMS, HVAC, лифтами, транспортной и городской инфраструктурой, уведомлениями, V2X/MEC и внешними API.
- Контролировать работу интеграций: health/readiness checks, обработка ошибок, retries, логирование, audit trails и observability.
- Совместно с ML-командой ускорять критические пайплайны, обеспечивать корректную передачу контекста и надёжный runtime state.
- Разрабатывать event-driven сценарии, state machines, фоновые задачи и real-time коммуникацию через WebSocket/Socket.IO.
- Реализовывать политики безопасного выполнения: fail-closed/fail-open, simulation-only режимы, блокировки реальных действий и контроль разрешений.
- Участвовать в улучшении CI/CD, контейнеризации, документации и инженерных стандартов проекта.
Технологический стек
Основной backend-стек:
- Python 3.11/3.12;
- FastAPI, Uvicorn;
- Pydantic, Pydantic Settings;
- SQLAlchemy Async, asyncpg;
- PostgreSQL;
- Redis;
- Qdrant;
- Neo4j;
- HTTPX;
- Python Socket.IO, ASGI WebSocket;
- PyJWT, Cryptography;
- APScheduler;
- Docker, Docker Compose;
- Nginx;
- GitLab CI/CD.
Сервисная инфраструктура:
- MoE как основной backend runtime;
- отдельный сервис авторизации;
- PostgreSQL как основное транзакционное хранилище;
- Redis для сессий, кэша и runtime state;
- Qdrant для векторного поиска и memory/retrieval;
- Neo4j для графового и knowledge layer;
- модельные и perception-сервисы, подключаемые через внутренние API;
- документация сервисов и контрактов через Mintlify;
- будущие execution-интеграции с обязательным simulation-first и safety boundary подходом.
Логика платформы:
Simulation Runtime;
World Model и Predictive World Model;
Causal Engine;
Planning Core;
Safety Service;
Tenant Profile Registry;
KPI Service;
Memory и Qdrant retrieval;
Graph/Knowledge projection;
LLM routing;
Outcome learning;
интеграционные adapter layers;
формальные и rule-based reasoning backends, включая Z3, Prover9/Mace4 и безопасные rule-engine boundaries.
Обязательные требования
- Уверенное владение Python и опыт коммерческой backend-разработки.
- Практический опыт с FastAPI или аналогичным современным Python web framework.
- Опыт работы с PostgreSQL, включая проектирование схем, индексы, миграции и оптимизацию запросов.
- Понимание async Python: asyncio, async/await, конкурентность, работа с внешними I/O-сервисами.
- Опыт работы с Redis и Docker/Docker Compose.
- Умение проектировать REST API, валидировать контракты и поддерживать обратную совместимость.
- Опыт интеграции внешних HTTP API, обработки ошибок, retries, timeout-политик и идемпотентности.
- Понимание принципов аутентификации, авторизации, JWT и безопасного хранения чувствительных данных.
- Умение писать читаемый, тестируемый и поддерживаемый production-код.
- Английский на уровне чтения документации и технической коммуникации.
Будет преимуществом
- Опыт с Qdrant, Elasticsearch, pvector или
другими search/vector системами.
- Опыт с Neo4j, графовыми БД или
knowledge graph-подходами.
- Опыт с event-driven архитектурой, очередями задач, state machines и real-time системами.
- Опыт разработки WebSocket/Socket.IO-сервисов.
- Понимание observability: structured logging, tracing, metrics, audit logs, health/readiness endpoints.
- Опыт работы с CI/CD, GitLab CI/CD, Nginx и
production Docker networking.
- Знание принципов fail-closed/fail-open и построения безопасных интеграционных контуров.
- Опыт интеграций с IOT, BMS, промышленными системами, городскими
АРІ, телеметрией или оборудованием.
- Опыт интеграций с IOT, BMS, промышленными системами, городскими
АРІ, телеметрией или оборудованием.
- Интерес к AI/ML-инфраструктуре, LLM-
интеграциям, simulation environments и cognitive systems.
- Опыт работы с персональными, медицинскими или иными чувствительными данными.
Что важно в этой роли
Системное мышление: нужно видеть не только отдельный сервис, но и весь жизненный цикл данных, состояния и решений.
Аккуратность в интеграциях: внешняя система не должна получить неконтролируемое действие из Al-контура.
Готовность работать в быстро развивающемся продукте, где часть архитектуры уже определена, а часть будет формироваться вместе с командой.
Интерес к созданию инфраструктуры, на которой безопасно работают ML-,
reasoning-и simulation-компоненты.
Испытательный срок 4 месяца, при успешной работе повышение до 7000$
‼Если уверены в своих навыках, можете написать в тг @DWassD (Давид) с пометкой Backend Develope r и приложить резюме
