Backend Developer / Python Backend Engineer

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$