Мы — Generative AI команда, создающая инструменты для анализа голоса клиента. Наш продукт анализирует огромные массивы клиентского опыта и коммуникаций (звонки, чаты, отзывы), превращая их в структурированные данные и бизнес-решения. Мы работаем на стыке NLP, LLM и классической аналитики.
Мы ищем сильного Fullstack-разработчика, который станет техническим ядром команды. Вам предстоит не просто закрывать задачи, а отвечать за архитектуру, техническое состояние и стабильность продукта. Это возможность строить сложные RAG-системы и удобные интерфейсы для работы с инсайтами, влияя на стратегию развития клиентского сервиса.
Чем предстоит заниматься:
Fullstack разработка: Создавать и развивать MVP и продовые версии продуктов. Бэкенд на Python (обработка данных, API) и фронтенд на React (пользовательские сервисы, визуализация аналитики).
Архитектура и стабильность: Участвовать в проектировании отказоустойчивой архитектуру, отвечать за техническое состояние сервиса и оптимизацию производительности.
Агенты, LLM Workflow и RAG: Интегрировать LLM в рабочие пайплайны, настраивать RAG для работы с базой знаний и коммуникациям, проектировать и внедрять AI-агентов для решения нетривиальных задач.
API и Интеграции: Проектировать REST API для взаимодействия фронтенда и бэкенда, а также интегрироваться с корпоративными хранилищами данных и внешними сервисами.
Профессиональные знания, умения и навыки:
Backend: Уверенное владение Python (от 4-5 лет). Опыт работы с современными асинхронными фреймворками (FastAPI / Flask / Django).
Frontend: Опыт разработки SPA на React.js. Понимание жизненного цикла компонентов, Hooks, State management (Redux/Zustand/MobX).
Базы данных: Глубокое знание SQL (PostgreSQL) и опыт работы с векторными базами данных (ChromaDB, Elasticsearch, Milvus или аналоги).
GenAI Stack: Понимание принципов работы LLM, опыт использования фреймворков LangChain / LlamaIndex / GigaChain. Умение писать эффективные промпты и чейны.
Инфраструктура: Опыт работы с Docker, понимание процессов CI/CD, базовые навыки DevOps (умение развернуть и поддерживать свое приложение).
Критичные навыки:
Опыт создания RAG-систем: Практическое понимание того, как работает семантический поиск, чанкинг текста и эмбеддинги.
Архитектурное мышление: Умение проектировать масштабируемые системы, выбирать оптимальный стек и обосновывать свои решения.
Ownership: Готовность брать на себя ответственность за стабильность продакшена. Принцип «You build it, you run it».
Будет плюсом:
Опыт работы с библиотеками для визуализации данных на фронтенде (D3.js, Recharts, React Flow).
Опыт работы с инструментами транскрибации (ASR) и аудио-аналитики (Whisper и др.), так как мы работаем с коммуникациями.
Использование AI-ассистентов в разработке (Cursor, GitHub Copilot) для ускорения рутины.
Опыт работы с очередями задач (Celery, RabbitMQ, Kafka) для обработки больших массивов данных.
Условия: