Почему открыта позиция

Запуск нового крупного продукта (AI-платформа). Необходимо развивать backend часть и обеспечить стабильное качество при высокой скорости релизов.

⚙️ Что нужно делать

• Проектирование и реализация сложных фич на полном стеке с соблюдением архитектурных паттернов (Facade, Repository, UoW).
• Разработка и оптимизация workflows оркестрации AI-агентов, включая multi-agent handoffs и RAG-интеграцию.
• Создание реактивных UI-компонентов по архитектуре Feature Slice Design (FSD) со строгим соблюдением дизайн-токенов.
• Реализация асинхронных систем обработки сообщений с Redis-батчингом и распределённой блокировкой.
• Оптимизация запросов к БД и векторного поиска для мультиагентной изоляции и высокой производительности.
• Участие в архитектурных решениях для масштабирования к будущему росту.

✅ Требования

• 5+ лет коммерческого опыта backend-разработки на одном или нескольких языках (Python, Go, Java, C#, TypeScript). Основной стек проекта — Python (FastAPI) и TypeScript (NestJS).
• Понимание фундаментальных принципов: проектирование API, асинхронность, работа с БД, очереди, архитектурные паттерны.
• Понимание асинхронного программирования: async/await, coroutines, generators, event loop.
• Базовые знания frontend-разработки (React/TypeScript, state management).
• Глубокое понимание работы PostgreSQL: ACID, уровни изоляции транзакций, индексы, EXPLAIN ANALYZE, оптимизация запросов, работа с JSONB. Опыт с Redis как кэш/очередь/хранилище.
• Опыт работы с миграциями БД (Alembic). Знание Flyway, Liquibase будет плюсом.
• Опыт работы с S3-совместимыми хранилищами (MinIO, AWS S3).
• Опыт с распределёнными системами, очередями сообщений (Celery, Bull/Redis) и микросервисами.
• Владение Docker, GitLab CI, Kubernetes.
• Опыт интеграции LLM в проекты (чат-боты, суммаризация, автоматизация — на любом уровне).
• Опыт работы с Git (Git Flow, код ревью).
• Написание тестов (pytest, Jest).
• Опыт работы с ORM (SQLAlchemy).
• Понимание observability: логирование, мониторинг, трейсинг (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, ELK-стек, Langfuse).
• Способность быстро разбираться в задачах и доставлять результат.

Будет плюсом

• Опыт с мультиагентной SaaS-архитектурой.
• Опыт работы с мультитенантной архитектурой (изоляция данных между клиентами).
• Векторные базы данных (Qdrant, Pinecone, Weaviate), понимание embedding, vectorization и семантический поиск.
• Real-time системы с WebSockets/SSE.
• Знание RAG-систем и пайплайнов обработки документов.
• Понимание работы LLM: system prompts, tools/function calling, MCP (Model Context Protocol), skills.
• Опыт работы с различными LLM-провайдерами (OpenAI SDK, Anthropic, VertexAI, OpenRouter).
• Опыт использования AI-инструментов для разработки (Claude Code, Cursor).
• Опыт работы с монорепозиториями.
• Понимание Rate Limiting (на уровне сервиса, ingress).
• Опыт реализации streaming responses (SSE, chunked transfer) для real-time отдачи LLM-ответов.
• Знание Drizzle/Prisma для JavaScript-проектов.
• Увлечение технологиями за пределами основной работы: homelab, Mikrotik, FPGA, Neovim, self-hosted решения, контрибьют в open source и т.д.

Условия и процессы

• Формат: полный день/офис, команда разработки и продукта в постоянной коммуникации (Telegram, спринты, ретро).
• Атмосфера — открытая и дружелюбная, ценим инициативу и самостоятельность.
• Возможность применять трендовые технологии и реализовывать смелые идеи — мы за аргументированные эксперименты.
• Ценим осознанность, уважение к чужой экспертизе и постоянное развитие.
• Мы ищем разработчика с глубокими знаниями, поэтому на интервью будем обсуждать не только технологии из вакансии, но и фундаментальные принципы: алгоритмы, архитектура, базы данных, сети.