О компании

TwelveAI — AI-ассистент и слотовая CRM для сервисного бизнеса. Мы автоматизируем коммуникацию с клиентами — продажи, запись, поддержку — через AI, который действительно понимает контекст и доводит сделку до результата.

Параллельно развиваем второе направление — AI-агент для анализа и сверки технической документации.

Продукт уже прошёл стадию MVP, сейчас стабилизируется и активно масштабируется. Усиливаем команду инженером, который возьмёт на себя ключевые AI-модули и доведёт их до зрелого продакшена.

Что предстоит делать

1. AI-ассистент (основной продукт)

• Разрабатывать LLM-ассистента: чат, сценарии, логика диалогов

• Интегрировать ассистента с CRM и мессенджерами

• Строить RAG-системы на базе документов и баз знаний

• Оптимизировать качество ответов и стоимость инференса

2. AI-агент для сверки технических спецификаций

• Анализировать и сравнивать документы (PDF, DOCX, текст)

• Извлекать структурированные данные из спецификаций

• Находить расхождения между требованиями и реализацией

• Генерировать понятные и проверяемые отчёты

• Работать с большими документами: chunking, embeddings, retrieval

3. Backend и архитектура

• Разрабатывать backend-логику: CRM, сценарии, API

• Проектировать REST и async API

• Интегрироваться с внешними сервисами

• Работать с транзакциями, race conditions, real-time (WebSocket)

4. Асинхронные пайплайны

• Celery-задачи и обработка документов

• Пайплайны обработки данных

• Оптимизация производительности и latency

Наш стек

• Backend: Django 4.2, Django Ninja, Django REST Framework, Daphne (ASGI), Django Channels

• Хранилище: PostgreSQL, Redis

• Асинхронные задачи: Celery, Django Celery Beat

• AI / Data: OpenAI SDK, scikit-learn, NumPy, SciPy

• Интеграции: Telegram API (Pyrogram, python-telegram-bot)

• Инфраструктура: Docker, Docker Compose

Что важно для нас

Обязательно

• 2+ года коммерческого опыта backend-разработки на Python

• Практический опыт работы с LLM (OpenAI API или аналоги)

• Понимание RAG, embeddings, vector DB

• Django или FastAPI на уровне уверенного промышленного использования

• PostgreSQL: транзакции, блокировки, конкурентный доступ

• Celery и асинхронные задачи

• Проектирование REST API

• Docker в повседневной работе

Будет большим плюсом

• Document AI: OCR, parsing, NLP

• Semantic matching и сравнение документов

• Опыт построения AI-агентов

• WebSocket и real-time системы

• Оптимизация стоимости и latency LLM

Кого мы ищем

Инженера, который:

• строит AI-системы, а не просто вызывает API

• доводит решения до продакшена, а не останавливается на демо

• мыслит архитектурно и понимает, как масштабироваться

• открыт к code review и конструктивной обратной связи