Вакансии Киберматика: работа в IT и digital

Ищем руководителя разработки, который переведёт команду на AI-native модель. Разработчики не пишут код руками, а развивают саму систему: спецификации, правила, агентов и автоматические проверки, через которые код пишут, тестируют и выпускают агенты. Безопасность этой системы для нас так же важна, как скорость.

Нам нужен не евангелист, а практик: вы уже делали такую трансформацию, можете показать метрики до и после и сами строили AI-системы, которыми пользуются реальные люди.

О компании: Киберматика делает B2B-продукты: Magic SEO и S-booster помогают бизнесу получать клиентов из поиска. У нас есть продукты, команда и работающая разработка. Мы развиваем действующие продукты, проверяем новые идеи и хотим, чтобы путь от задумки до работающего решения становился короче.

Чем предстоит заниматься

• Перестроить цикл разработки так, чтобы код руками не писался: спецификация → план → реализация агентом → автоматические проверки → ревью человеком. Работа инженеров — улучшать саму систему, роли аналитиков, разработчиков и QA пересобрать под это.
• Построить обвязку для агентов на нашей кодовой базе: правила и контекст проекта, skills, субагенты, MCP-доступ к внутренним системам, quality gates в CI.
• Ввести метрики AI-native поставки и показать эффект в цифрах: lead time, доля задач, принятых с первой итерации агента, ошибки в проде, стоимость токенов.
• Строить AI-функции продукта: агенты, RAG, вызов инструментов, оркестрация. Отвечать за качество (evals), мониторинг и стоимость инференса.
• Собирать с агентами прототипы за дни, а не недели, и доводить их до состояния, которое команда забирает в продакшен.
• Нанимать, учить и растить инженеров под новый способ работы. Делегировать и не становиться узким местом.
• Встроить безопасность в систему с первого дня: минимальные права и изоляция агентов, управление секретами, security review и SAST/SCA в каждом пайплайне, контроль зависимостей и MCP-серверов, защита данных и от prompt injection, политики использования AI.
• Следить за новыми моделями и инструментами, проверять их на наших задачах и внедрять то, что даёт результат.

Что для нас важно

Опыт AI-native трансформации

• Вы уже переводили команду на работу с агентами как повседневную практику, а не как пилот.
• Можете показать метрики до и после и рассказать, что не сработало и почему.
• Работаете с Claude Code, Codex, Cursor или аналогами каждый день и выстроили вокруг них свой процесс: spec-driven development, правила для агентов, мультиагентное планирование и ревью.

Глубокая AI-экспертиза

• Вывели в продакшен хотя бы одну систему на LLM с реальными пользователями и можете назвать её цифры.
• Понимаете архитектуру агентов, RAG, вызова инструментов и MCP.
• Умеете строить evals и пороги качества, ведёте LLM-observability.
• Выбираете между API и открытыми моделями по качеству, задержке и цене, проверяя их на своих данных, а не на чужих бенчмарках.

Инженерная база

• От 8 лет в разработке: глубоко понимаете код, который пишут агенты, и умеете задать для него стандарты и проверки.
• Сильны в архитектуре, бэкенде, данных, облаках и CI/CD.

Безопасность

• Выстраивали secure SDLC: threat modeling, security review, SAST/SCA, управление секретами и доступами.
• Знаете риски агентной разработки и LLM-систем и умеете их закрывать: prompt injection, утечки данных через контекст, избыточные права агентов, атаки через зависимости и сторонние MCP-серверы.
• Работали с требованиями к персональным данным (152-ФЗ или аналоги).

Руководство

• От 3 лет руководите инженерной командой или несколькими командами: найм, развитие, performance review.
• Объясняете технические решения на языке бизнеса: сроки, деньги, риски.

Будет плюсом

• Вы до сих пор сами пишете код: есть рабочие коммиты за последние 6–12 месяцев.
• Открытые репозитории, skills, MCP-серверы или доклады про AI-native разработку.
• Опыт с self-hosted моделями (vLLM, Ollama, Qwen).
• Опыт в роли AppSec или работы с ней в паре.
• Пример, когда вы обоснованно отказались от модной технологии.

Условия

• Формат: удалённо.
• Команда: действующая инженерная команда, которую предстоит перевести на новую модель вместе с вами. С фаундерами можно говорить напрямую, спорить по делу и предлагать изменения.
• Полный доступ к топовым моделям и инструментам и бюджет на токены без долгих согласований.
• Прямое влияние на процессы, стек и найм.

Как проходит отбор

1. В отклике коротко опишите одну трансформацию, которую вы провели: что было, что сделали, какие цифры получили. Ссылка на код или демо приветствуется.
2. Разговор о вашем опыте: разбираем реальные кейсы, а не теорию.
3. Практическая сессия: вместе собираем прототип с агентными инструментами и смотрим, как вы работаете.
4. Встреча с командой и руководством, затем оффер.