full stack developer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Команда запускает новый продукт — AI-платформу для супераппа. Нужно развивать бэкенд и обеспечивать стабильное качество при быстрой скорости релизов.

• Проектировать и реализовывать сложные фичи на полном стеке с соблюдением архитектурных паттернов.
• Разрабатывать и оптимизировать workflows оркестрации AI-агентов, включая multi-agent handoffs и RAG-интеграцию.
• Создавать реактивные UI-компоненты по архитектуре Feature Slice Design.
• Реализовывать асинхронные системы обработки сообщений с Redis-батчингом и распределённой блокировкой.
• Оптимизировать запросы к БД и векторного поиска для мультиагентной изоляции и высокой производительности.
• Участвовать в архитектурных решениях для масштабирования.

• 5+ лет коммерческого опыта бэкенд-разработки на Python, Go, Java, C#, TypeScript (основной стек — Python (FastAPI) и TypeScript (NestJS)).
• Понимание проектирования API, асинхронности, работы с БД, очередями, архитектурных паттернов.
• Понимание асинхронного программирования: async/await, coroutines, generators, event loop.
• Базовые знания фронтенда (React/TypeScript, state management).
• Глубокое понимание PostgreSQL: ACID, уровни изоляции, индексы, EXPLAIN ANALYZE, оптимизация запросов, JSONB.
• Опыт с Redis как кэш/очередь/хранилище.
• Опыт миграций БД (Alembic).
• Опыт с S3-совместимыми хранилищами (MinIO, AWS S3).
• Опыт распределённых систем, очередей сообщений (Celery, Bull/Redis) и микросервисов.
• Владение Docker, GitLab CI, Kubernetes.
• Опыт интеграции LLM в проекты.
• Опыт с Git (Git Flow, код ревью).
• Написание тестов (pytest, Jest).
• Опыт 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, мультитенантной архитектурой, векторными базами данных (Qdrant, Pinecone, Weaviate), real-time системами с WebSockets/SSE, RAG-системами, LLM (system prompts, tools/function calling, MCP, skills), LLM-провайдерами (OpenAI SDK, Anthropic, VertexAI, OpenRouter), AI-инструментами для разработки (Claude Code, Cursor), монорепозиториями, Rate Limiting, streaming responses (SSE, chunked transfer), Drizzle/Prisma, увлечение технологиями (homelab, Mikrotik, FPGA, Neovim, self-hosted, open source).

• Полный день в офисе.
• Открытая и дружелюбная атмосфера.
• Возможность применять трендовые технологии и экспериментировать.