Разработчик серверной части — VEDAR
Описание
Обязанности: Ищем самостоятельного разработчика серверной части в VEDAR. Нужен человек, который умеет разбираться в существующей системе, подключать внешние сервисы и работать не только с кодом, но и с серверной инфраструктурой. На первом этапе — серверная часть VEDAR. Далее — участие в построении собственного контура для LLM и других моделей ИИ. Что предстоит делать• • серверная логика VEDAR на Node.js и TypeScript;• SQL и модели данных; вход, роли и разделение доступов;• API и интеграции с внешними сервисами;• задания, статусы, отмены, повторы и сохранение результата;• контроль ошибок, лимитов и расходов; подготовка данных для TOKENOM;• Git, автоматические проверки, короткая техническая документация;• • проверка небольших правок младшего разработчика;• подбор и настройка серверного железа: CPU, RAM, NVMe, GPU, PCIe, сеть, питание и охлаждение;• в дальнейшем — развёртывание LLM: Linux, Python, NVIDIA/CUDA, контейнеры, запуск моделей, API к моделям и мониторинг нагрузки. Требования: • • уверенный Node.js и TypeScript; JavaScript нужно понимать как основу Node.js и TypeScript, но отдельная специализация на «чистом JavaScript» не требуется;• SQL и практический опыт с базами данных;• REST/API, авторизация, обработка ошибок и повторов;• Git;• умение читать существующий код;• умение использовать ИИ для ускорения разработки, но лично проверять полученный код и объяснять решение.Будет плюсом• опыт маркетплейсов, очередей задач, контроля стоимости API;• React;• • практика интеграций с генеративными моделями;• опыт с NVIDIA GPU, CUDA, PyTorch, vLLM, llama.cpp, Ollama или аналогами;• опыт сборки или эксплуатации GPU-серверов и локального запуска LLM. Условия: Полная занятость, 5/2. 8 рабочих часов в день + 1 час перерыв. Зарплата: 170 000–200 000 ₽ в месяц до вычета налогов. Формат: ОФИС. Работа в существующем проекте VEDAR, не разработка «с нуля». Корпоративные доступы и согласованные ИИ-инструменты. В перспективе — участие в построении собственной серверной инфраструктуры VEDAR под GPU и LLM. Окончательная сумма зависит от уровня кандидата и подтверждённого опыта.