Fullstack-разработчик (AI-first, vibe coding) (Python, Django)

Team.Inno is one of the most experienced Belarusian companies providing full-cycle software development, implementation, and support, business analysis, design, testing, and project management.

For 18+ years, we have completed over 1,600 projects in various industries for clients in the US, Canada, UK, Germany, France, Italy, Japan, and other countries. Our team specializes in 40+ business domains, including Artificial Intelligence, Machine Learning, Augmented & Virtual Reality.

Team.Inno currently has 3,500+ specialists working in offices in Belarus, Poland, Lithuania, Georgia, and Germany. We are constantly seeking experienced and young professionals, and starting in 2025, we will offer free online courses for anyone looking to start a career in IT.

With us, you can try your hand at projects of various sizes, change directions, and choose your career path. Join us!

About the Role

We’re hiring a hands-on AI engineer to build and ship production-ready AI products powered by LLMs and agentic systems. The focus is on engineering the systems, services, interfaces, and integrations that bring LLMs to life in the hands of real users.

Focus: end-to-end ownership — from model selection and prompt engineering through deployment, observability, and iteration — across backend, frontend, and cloud infrastructure.
This role is for engineers who want to build real AI products rather than prototypes, and who use AI as a daily development tool — not “tried Copilot once,” but Claude Code / Cursor as a core part of the workflow.

What You’ll Be Doing
Build production-ready AI products

→ Develop AI-powered applications integrating LLM capabilities, RAG, and agentic workflows into real-world business processes
→ Select models, orchestrate prompts, design systems, and implement AI tooling (LangGraph, Langfuse, MCP)
→ Design evaluation, monitoring, and observability for production reliability
Design and deliver systems
→ Develop scalable, event-driven microservices and APIs — primarily in Python and Node.js / TypeScript or other modern stacks
→ Build modern, responsive React frontends that make AI useful in customer workflows
→ Architect cloud-native systems on AWS (Lambda, ECS/Fargate, API Gateway, SQS/SNS, DynamoDB, RDS)
Own delivery end-to-end
→ Take ownership of features from design through to production
→ Diagnose and improve production behaviors around reliability, latency, cost, and AI quality
→ Uphold clean code, automated testing, CI/CD, and operational excellence
→ Communicate directly with clients in English: requirements, technical discussions, demos
Drive AI-augmented engineering
→ Use AI coding tools (Claude Code and similar) to accelerate development and improve quality
→ Contribute to defining best practices for AI-assisted software engineering within the team
→ Mentor teammates, lead code reviews, and raise engineering standards

What We’re Looking For

Must have:

→ 2+ years of commercial software engineering experience, building and running production-grade applications
→ Strong hands-on experience with Python (async programming, API development, data pipelines) or with Node.js / TypeScript or another one
→ Experience with modern frontend frameworks (React, Vue, Angular) or readiness to actively work on the frontend
→ Experience with prompt engineering, agentic workflows, RAG, and LLM integration
→ Deep understanding of AWS, cloud-native engineering, APIs, and integration patterns
→ Experience with microservices, messaging patterns, event-driven and distributed architectures
→ Daily use of AI coding assistants (Claude Code, Cursor or similar)
→ Awareness of production AI challenges: reliability, latency, cost, hallucinations
→ Spoken English at B2 level — direct collaboration with clients

Nice to have:
→ Experience with other backend stacks: .NET / C#, Go, Java, PHP — AI expertise matters more than specific language!
→ Experience with FastAPI, Django, NestJS or similar frameworks
→ Familiarity with LangGraph, LangChain, Langfuse, CrewAI or other AI orchestration and observability tools
→ Experience with AI evaluation frameworks and systematic LLM output quality assessment
→ Experience with MCP (Model Context Protocol) servers
→ Experience delivering agentic systems in production
→ Familiarity with AI safety, guardrails, policy enforcement
→ Background in financial services or regulated environments
→ Experience with Terraform or CDK
→ Second foreign language (German strongly preferred)

You’ll thrive if you are:

→ Pragmatic — able to balance speed with long-term quality
→ Curious about AI, especially safety and responsible usage
→ Comfortable working in a fast-moving environment with ambiguity
→ A strong communicator who can explain complex ideas clearly
→ Passionate about mentoring and raising team standards

We offer:

Work Environment:

• On-site work format;
• Spacious and comfortable workstations;
• Detailed onboarding: introduction to the team, processes, and policies, office tour, welcome card;
• Cozy kitchens, game rooms, coworking spaces, and lounge areas.

Additional Perks:

• Voluntary health insurance;
• Discounts from partner companies (from pizzerias and bookstores to electronics stores).

If you’re looking for real opportunities to grow professionally and take control of your career — we’ll be happy to welcome you to our friendly team!

The creation of the workplace is planned for the longer term.

​​​​​​​

Оплата: 100 000–140 000 ₽ на руки в месяц + проектные бонусы (KPI)
Удалённая работа · Полная занятость

О компании и проектах

Nodera развивает технологические продукты и создаёт отдельное направление разработки собственных и клиентских сервисов.

Сейчас мы развиваем работающий маркетплейс недвижимости и инфраструктуру контентфабрики: поиск и подготовку видеоматериалов, автоматическую обрезку видео, анализ хуков и модуль аналитики результатов по клиентам. В дальнейшем будут новые продукты компании и заказчиков.

Ищем разработчика, который понимает основы программирования, умеет доводить задачи до работающего результата и использует AI-инструменты для ускорения разработки.

Как устроена работа

Вы будете постоянно работать над продуктами вместе с собственником Nodera. Собственник сам участвует в разработке: вместе вы обсуждаете технические решения, реализуете функциональность и улучшаете продукты компании и заказчиков. К дизайну подключается дизайнер.

Что предстоит делать

• Развивать существующие продукты: разбираться в коде, добавлять функциональность и сохранять работоспособность прежних функций
• Создавать новые сервисы и модули: от обсуждения задачи и технического решения до запуска
• Работать с frontend, backend, базами данных, API и интеграциями
• Организовывать работу AI-агентов: ставить задачи, передавать контекст, проверять изменения и исправлять ошибки
• Тестировать новые функции и проверять, что изменения не сломали существующие сценарии
• Настраивать развёртывание, отслеживать ошибки и поддерживать продукты после запуска
• Показывать ежедневный прогресс и доводить согласованные этапы до законченного результата

Что для нас обязательно

• Завершённые работающие проекты: сайты, приложения или сервисы, которые можно показать и подробно разобрать
• База программирования: вы умеете писать и читать код, находить причины ошибок и объяснять технические решения
• Понимание архитектуры приложения: как взаимодействуют его части, где хранятся данные, как работают авторизация, API и обработка ошибок
• Практический опыт работы с frontend, backend и базами данных
• Опыт запуска проекта: вы можете рассказать, как тестировали его, разворачивали и решали проблемы после релиза
• Практика использования AI-инструментов, например Codex, Claude Code или Cursor, с самостоятельной проверкой результата
• Готовность учиться, разбираться в существующем коде и своевременно сообщать о сложностях

Рассматриваем кандидатов с небольшим коммерческим опытом. Важнее завершённые проекты, понимание программирования и ваш личный вклад. Подойдут собственные и клиентские проекты, если они действительно работают и вы можете объяснить, как их создали.

Технологии

В кодовых базах используются JavaScript/TypeScript, React, Node.js, Python, PHP/Yii2, SQL, очереди задач и Docker. Для работы с видео применяются ffmpeg и Remotion.

Не ожидаем экспертного знания каждого инструмента из списка. Нужны крепкая база и готовность поддерживать и развивать продукты с разным стеком.

Условия

• Первые два месяца — 100 000 ₽ на руки в месяц
• После испытательного срока — пересмотр по результатам работы с возможностью повышения базовой оплаты до 140 000 ₽ на руки
• Сверх базовой оплаты — дополнительное вознаграждение за каждый новый продукт, который вы берёте в работу: создание нового сервиса или развитие и сопровождение существующего
• AI-инструменты и токены оплачивает компания, для работы предоставляются корпоративные аккаунты
• Удалённая работа из любой страны
• Полная занятость и фокус на проектах Nodera, без совмещения с другой работой и сторонними заказами
• Рабочий язык — русский. Английский не является обязательным требованием
• Сотрудничество с ИП или самозанятым; другие варианты можно обсудить
• Прямая работа с собственником и возможность развиваться вместе с новым направлением компании

Что прислать в отклике

1. Ссылки на самые показательные завершённые проекты: работающий сайт, приложение или демо. GitHub — если код можно раскрывать
2. Краткое описание задачи и того, что вы сделали лично
3. Какие технологии и AI-инструменты использовали и как проверяли результат

Если проект закрытый, можно показать его в формате, который не нарушает договорённости о конфиденциальности.

Как проходит собеседование

Попросим продемонстрировать один из ваших проектов и рассказать о его создании от начала до конца: задача, архитектура, разработка, применение AI, тестирование, запуск и поддержка. Обсудим технические решения, возникшие ошибки и способы их исправления

Наша служба занимается внедрением AI в бизнес Яндекс Лавки — сейчас это один из главных приоритетов компании. Год назад мы запустили первых агентов, которые автоматизируют отдельные процессы. К лету мы создали для Лавки более 100 виртуальных сотрудников. После десятков циклов e2e‑разработки мы пришли к выводу, что эффект от точечных агентов имеет верхний предел. Поэтому мы сменили подход — перешли к «космолётам». Теперь мы берём целую бизнес‑функцию (операции, коммерция, маркетинг, финансы и так далее), описываем все процессы в текущем виде (as‑is), а потом проектируем, как эта функция выглядела бы, если бы её создавали с нуля в мире, где в основе всего — AI. Затем поэтапно движемся к этой картине.

С технической точки зрения мы работаем с агентскими системами. У них есть общий контекст и знания. Часть систем — мультиагентные, в некоторых используются ReAct‑агенты на мощных моделях, а в других — детерминированные StateGraph‑агенты. Все системы работают на нашей собственной платформе агентов (в основе — Python и lang*). Сейчас на платформе уже более 50 агентов. В нашей службе нет разделения на разработчиков, тестировщиков и аналитиков — все работают фуллстеком. Команды сформированы по доменам: есть несколько «космолётных» команд, команды сквозных AI‑инструментов и команда платформы.

Мы ищем лидов в новые направления:

* «Космолёты» маркетинга
* «Космолёты» финансов
* «Космолёты» учётного центра
* Команду сквозных AI‑инструментов (проджект‑менеджмент, документооборот)

Это позиции играющего тренера: в команде будет 3–4 разработчика, и 30–50% времени вам нужно будет писать код самостоятельно. Команды пока формируются — вам предстоит вместе с нами достроить их.

Проектирование космолёта

Вы будете вместе с продакт‑менеджером описывать текущие бизнес‑функции, представлять, как они могут измениться с использованием ИИ, и разбивать план работы на этапы и кварталы — так, чтобы каждый шаг сразу давал бизнесу результат.

Техлидство

Вам предстоит принимать архитектурные решения для агентской системы направления, распределять задачи и спринты, следить за тем, чтобы команда двигалась в правильном техническом направлении.

Разработка

Вы станете выступать в роли играющего тренера: 30–50% времени посвятите написанию собственного кода, в том числе работе с самыми сложными и неопределёнными частями системы.

Развитие команды

Вы будете добирать команду, ставить цели и способствовать росту сотрудников — заниматься классическим people management в компактной команде.

Бизнес-эффект

Вы будете отвечать за прирост FTE в своём направлении перед бизнесом и вместе с представителем бизнес‑функции решать, какие процессы и в какой очерёдности автоматизировать с помощью AI. По мере достижения результатов зона ответственности может расширяться — к направлению будут добавляться смежные домены.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Руководили инженерной командой или были техлидом: умеете декомпозировать большие неопределённые цели в план, который команда способна поставлять итерациями
* Работали с LLM и агентами: имеете собственное мнение о том, как строить такие системы в проде
* Остаётесь сильным инженером: роль предполагает регулярную разработку, а не только менеджмент, поэтому на собеседовании будет секция с кодом
* Умеете разговаривать с бизнесом: погружаетесь в чужой домен, выстраиваете доверие с нетехническими стейкхолдерами и защищаете перед ними картину будущего
* Ищете динамичное направление: вас скорее заряжает, чем пугает работа в условиях high risk, high reward, когда курс корректируется по мере развития индустрии
* Следите за AI‑индустрией: не ограничиваетесь новостями, пробуете новое руками и можете отличить хайп от применимого

* Запускали направление или команду с нуля: нанимали, выстраивали процессы, доводили до первых результатов
* Внедряли изменения в живые бизнес‑процессы и знаете, как переводить людей на новые инструменты
* Имеете ML‑бэкграунд и опыт построения метрик качества для недетерминированных систем