# Full Stack/Backend разработчик на новый продукт AI Platform для суперапп

## 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.