Tech Lead Full-Stack Developer (Python, FastAPI)

Кинопоиск — один из крупнейших стриминговых сервисов в России. Каждый день миллионы людей смотрят в нём любимые фильмы, сериалы, спортивные трансляции и другой контент — в браузере, на телефоне и по телевизору.

Наши команды работают над развитием и улучшением фронтенда Кинопоиска: разрабатывают новые функции, совершенствуют архитектуру, оптимизируют производительность. Наша цель — сделать взаимодействие с сервисом максимально удобным на любом устройстве и повысить удовлетворённость пользователей.

Ищем тимлида в одну из команд фронтенд‑разработки Кинопоиска. Если вы умеете управлять людьми и проектами, вам интересно создавать сложные высокопроизводительные приложения и влиять на то, как миллионы пользователей взаимодействуют с сервисом, — ждём вас в команде.

Управление командой

Вы будете работать с людьми, чтобы добиться выдающихся результатов: распределять и делегировать задачи, помогать подчинённым развиваться, ставить цели и мотивировать сотрудников их достигать. Также вам предстоит нанимать новых сотрудников, следить за рабочими процессами, улучшать их и повышать эффективность команды.

Реализация проектов

Вам предстоит отвечать за реализацию проектов в команде: вместе с менеджерами и другими командами искать лучшие способы добавления новой продуктовой функциональности, оценивать задачи, планировать работу, разбивать её на части, прорабатывать архитектуру и технические решения.

Техническое развитие продукта

Вы будете формировать и реализовывать технологическую стратегию развития платформы. Вам нужно следить за качеством, ускорять работу приложения, внедрять новые подходы, инструменты и решения. Наша цель — обеспечить пользователям лучший опыт работы с Кинопоиском на любых устройствах, а также высокий уровень поддержки и запуска продуктовых проектов.

Больше о фронтенде в Яндексе — в канале Yandex for Frontend

* Руководили командой разработки и хотите дальше развиваться в этой роли
* Разрабатывали и проектировали сложные веб‑приложения
* Имеете хороший технический бэкграунд и знаете стек React + TypeScript
* Запускали большие сложные фичи и умеете работать с рисками
* Умеете анализировать и улучшать рабочие процессы в команде
* Используете ИИ‑агентов в работе
* Постоянно развиваетесь сами и готовы помогать расти другим

AGROBANK — один из крупнейших банков Узбекистана, активно проходящий этап цифровой трансформации. Мы развиваем современную технологическую экосистему, объединяющую финансовые сервисы, цифровые продукты и решения на базе искусственного интеллекта.

В рамках развития AI-направления мы запускаем новые проекты в области NLP, голосовых ассистентов и AI-платформ, ориентированных на автоматизацию клиентских сервисов и развитие цифровых продуктов банка.

Сейчас мы ищем NLP Team Lead, который будет руководить разработкой решений на базе языковых моделей, работать с LLM-архитектурами и участвовать в создании новых AI-продуктов для банка.

В этой роли вы будете управлять разработкой NLP-решений, взаимодействовать с ML-инженерами, разработчиками и внешними вендорами, а также участвовать в исследованиях и внедрении современных AI-подходов.

Обязанности:

— Руководство разработкой NLP и LLM-решений для банковских и клиентских сервисов.

— Разработка MVP чат-бота для call-центра на узбекском языке совместно с внешними вендорами.

— Участие в R&D проектах по созданию voice-assistant решений и оценке качества моделей.

— Разработка чат-ботов и AI-ассистентов для агропродуктов, включая построение RAG-систем на базе базы знаний.

— Участие в создании интерактивной AI-платформы для развития регионов с использованием AI-агентов и генеративных моделей.

— Определение и разработка метрик качества моделей и AI-продуктов.

— Организация процессов разметки и подготовки данных совместно с внешними партнёрами и командами.

— Взаимодействие с командами разработки, аналитики и AI-инженеров при внедрении решений в продакшн.

— Руководство небольшой командой и развитие направления NLP внутри банка.

Требования:

— Опыт работы в области NLP / Machine Learning от 2–3 лет.

— Уверенное владение Python.

— Опыт работы с фреймворками PyTorch.

— Опыт работы с современными инструментами для разработки LLM-решений
(LangChain, vector databases).

— Опыт контейнеризации и разработки сервисов с использованием Docker.

— Понимание архитектуры NLP-моделей и генеративных AI-систем.

— Опыт разработки и внедрения AI-решений в production.

— Навыки организации работы команды и взаимодействия с вендорами.

— Английский язык на рабочем уровне.

— Знание узбекского языка будет большим преимуществом (для работы с NLP-решениями).

Будет плюсом:

— Опыт разработки RAG-систем и AI-агентов.

— Опыт работы с voice-assistant или speech-to-text системами.

— Опыт работы с SQL.

— Понимание процессов CI/CD и MLOps.

— Опыт работы с LLM-архитектурами и генеративными моделями.

— Опыт построения AI-продуктов с нуля (MVP → production).

Мы предлагаем:

— Работу в одной из крупнейших финансовых организаций страны, проходящей масштабную цифровую трансформацию.

— Участие в развитии AI-направления и создании новых технологических продуктов банка.

— Возможность работать с современными LLM-технологиями, NLP-решениями и AI-платформами.

— Работа в команде, развивающей искусственный интеллект внутри банка.

— Профессиональное развитие и участие в технологических проектах национального масштаба.

— Комфортный офис в центре Ташкента
(библиотека, тренажёрный зал, зоны отдыха).

— Конкурентную заработную плату (обсуждается индивидуально).

Мы строим корпоративную дата-платформу нового поколения: объединяем забор, хранение, трансформации и потребление данных в единый стандартизированный путь. Объединяем разрозненные решения, заново проектируем архитектуру и постепенно переносим действующие процессы на новый стек.

Ищем тимлида, который возглавит кросс-функциональную команду SMT дата-инженеров, системных аналитиков, BI и QA. Команда отвечает за трансформации, silver и gold слои, витрины, семантический слой и инструменты потребления. Наша цель сделать так, чтобы аналитик мог быстро и безопасно собирать и публиковать витрины без постоянного участия дата-инженера.

SMT работает в связке с Holocron, которая отвечает за ingestion, доставку и сырой слой. Ты будешь управлять командой целиком, развивать архитектуру и качество, участвовать в найме и продолжать писать код. Вместе с менеджером проекта отвечать за результат: он за roadmap, приоритеты и стейкхолдеров, ты за команду, техническое планирование и инженерное качество.

Стек

Python, Spark, Airflow, Kafka, S3, Iceberg, StarRocks основной кандидат на роль движка над Iceberg, ClickHouse для аналитической нагрузки, Kubernetes, CI/CD. Внедряем OpenMetadata для каталога и lineage. Подход к трансформациям выбираем: dbt или собственное решение.

Что предстоит делать

• Участвовать в разработке ядра платформы и самых сложных задачах команды. На отдельных этапах код может занимать до половины времени.
• Участвовать в архитектуре SMT и вместе с Holocron проектировать единый путь от ingestion до потребления: простой self-service сценарий должен занимать минуты, а сложный оставаться возможным.
• Растить кросс-функциональную команду: нанимать и развивать специалистов, давать обратную связь, участвовать в перформанс-ревью, выстраивать взаимодействие инженеров, аналитиков, BI и QA.
• Делить команду на зоны ответственности и опираться на сильных специалистов как на лидов направлений.
• Участвовать в миграции существующих процессов на платформу: разобраться в текущей логике, спланировать перенос и довести его до стабильной работы на новом стеке.
• Выстраивать инженерные процессы: код-ревью, тестирование пайплайнов, дежурства, разбор инцидентов, SLA на доставку данных.
• Отвечать за стабильность и производительность: метрики, мониторинг, стоимость вычислений, скорость создания витрин и использование self-service инструментов.
• Формировать техническое видение и защищать его вместе с менеджером проекта переводить бизнес-запросы в инженерные решения.
• Внедрять AI-инструменты там, где они реально ускоряют команду.

Мы будем рады, если ты

• Сильный инженер, который уже вёл команду формально или фактически. Хочешь совмещать управление с участием в разработке и не планируешь уходить в чистый менеджмент.
• Разбираешься в дата-инфраструктуре: ETL/ELT, DWH и Data Lake, модели данных, витрины, семантический слой.
• Хорошо владеешь Python или Go и SQL, знаком с Airflow, CI/CD, Docker, Kubernetes.
• Понимаешь распределённые системы: как ведёт себя Spark под нагрузкой, что происходит с данными в объектном хранилище, где у обработки узкие места.
• Умеешь мыслить продуктово: смотреть на внутренний инструмент глазами его пользователя и отличать нужное от красивого.
• Умеешь управлять кросс-функциональной командой и делегировать: команда из десяти человек не управляется в ручном режиме.
• Принимаешь решения в условиях неопределённости и умеешь объяснить, почему выбрал именно это.
• Умеешь разбираться в существующих системах и переносить критичные для бизнеса процессы без потери стабильности.

Плюсом будет

• Опыт создания self-service инструментов для аналитиков или разработчиков внутренних платформ, low-code/no-code интерфейсов.
• Работа с открытыми табличными форматами.
• Опыт с dbt или собственными фреймворками трансформаций.
• Опыт с StarRocks, ClickHouse или другими движками аналитических запросов.
• Data Quality, Data Contracts, Data Lineage, Data Catalog — на практике, а не в теории.
• Опыт работы с высоконагруженной Kafka.
• Опыт публичных выступлений и работы с инженерным брендом.