Senior Fullstack-разработчик (Python, Next.js, AI)
Описание
Мы развиваем AI-платформу, которая автоматически готовит экспертные заключения по внутренним ИТ-проектам Банка, выходящим на внешний рынок. LLM-агенты с промптами самостоятельно собирают информацию из открытых источников и внутренних материалов, складывают данные в RAG и LLM-wiki, анализируют проект и формируют структурированное заключение — с трансляцией хода работы агентов на фронтенд в реальном времени. Кроме разработки платформы команда выполняет ручную техническую экспертизу проектов (около трети времени): разбор архитектуры и кода, оценка безопасности, наличия мониторинга и логирования, анализ продуктовой спецификации. Стек проверяемых проектов разнородный и зависит от команд-разработчиков (Java, Go, Python, TypeScript/Node.js и др.), поэтому важно уметь быстро разбираться в чужой кодовой базе, в том числе с помощью AI-инструментов. НАШ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ СТЕК • Backend и AI-контур: Python, LangChain, LangGraph, LLM API, RAG (PostgreSQL + pgvector), LLM-wiki; • Frontend: Next.js, TypeScript, стриминг прогресса агентов (SSE/WebSockets); • Брокеры сообщений: RabbitMQ, Kafka; • Данные: PostgreSQL; • Инфраструктура: Docker, GitLab CI/CD. Обязанности: Разрабатывать backend и AI-контур платформы: агентные сценарии, промпты, оркестрация на LangChain/LangGraph, пайплайны сбора и анализа данных; Разрабатывать фронтенд на Next.js: интерфейс заключений, трансляция работы агентов в реальном времени; Помогать техническому лидеру в разноплановых задачах: прототипирование, исследование решений, интеграции, автоматизация; Проводить экспертизу внутренних ИТ-проектов Банка: выкачивать репозиторий, анализировать архитектуру и код (в т.ч. с применением AI/LLM-инструментов), выявлять слабые места; Проверять наличие и полноту мониторинга, логирования и алертинга в оцениваемых системах; Оценивать базовую безопасность решений: аутентификация/авторизация, работа с секретами, типовые уязвимости; Читать продуктовые спецификации и ТЗ, понимать идею и назначение проекта, формировать по нему структурированное заключение; Готовить краткие отчёты по результатам экспертизы: что за продукт, как устроен, где риски; При необходимости подхватывать задачи технического лидера на время его отсутствия. Требования: Опыт коммерческой разработки от 3 лет; Уверенное знание Python и практический опыт с LangChain/LangGraph (или аналогичными фреймворками оркестрации LLM-агентов); Опыт построения RAG-систем: векторный поиск, подготовка контекста для LLM, работа с pgvector или аналогами; Уверенное знание TypeScript и Next.js: разработка интерфейсов, работа со стримингом данных (SSE/WebSockets); Опыт работы с PostgreSQL: проектирование структуры данных, написание и оптимизация SQL-запросов; Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka) и асинхронными пайплайнами; Активный практический опыт использования AI/LLM-инструментов в повседневной разработке: анализ чужого кода, code review, поиск дефектов и слабых мест, работа с AI-агентами; Умение быстро разбираться в существующей кодовой базе, в том числе на незнакомом стеке; Понимание, зачем системе нужны мониторинг и логирование, и умение оценить их наличие и качество; Умение читать техническую и продуктовую документацию и формулировать выводы простым языком; Самостоятельное ведение задач полного цикла: от разбора постановки до вывода в продакшен, без микроменеджмента. БУДЕТ ПЛЮСОМ Опыт полиглот-разработки: работа с несколькими языками и экосистемами в разных проектах; Умение читать код на Java / Go (писать не требуется); Опыт создания кастомных harness/раннеров для LLM-агентов: управление промптами, инструментами, лимитами, трассировкой; Опыт проведения code review, аудита или технического due diligence проектов; Опыт работы в банковской или иной регулируемой сфере; Опыт разработки и эксплуатации систем в закрытом корпоративном контуре (ограниченный доступ к внешним API, прокси, внутренние репозитории). Условия: Программа реферального рекрутинга (выплата бонусов за приведенного друга); Оплата обучения и переквалификации; Участие в профильных конференциях; Материальная поддержка в разных жизненных ситуациях; ДМС (в том числе стоматология и психологическая поддержка); Комфортный офис (современный офис 5 мин. от м.Тёплый стан): бесплатная парковка для сотрудников, комфортная столовая, спортзал с профессиональными тренерами, медицинский кабинет (привозят различные аппараты по оценке здоровья бесплатно); Ориентируемся на финансовые пожелания кандидата в зависимости от навыков и опыта; Возможность выбрать время начала и окончания работы, а также возможность гибридного графика работы (офис/удаленка); Предоставление корпоративной техники сотрудникам.