Ведущий разработчик (Tech Lead) платформы ИИ-агентов — TypeScript / Node.js / LLM
Miyoumi — бренд детских товаров: производство в Китае, продажи на Wildberries, Ozon, Яндекс Маркете, в опте и рознице, собственный склад.
miyoumi На сервисе с: 07.10.26 18:04
Miyoumi — бренд детских товаров: производство в Китае, продажи на Wildberries, Ozon, Яндекс Маркете, в опте и рознице, собственный склад.
Компанией уже управляет команда из 33 ИИ-агентов: финансы, закупки, склад, маркетплейсы, юрист, HR. У каждого агента своя роль, доступы и Telegram-бот, они ставят друг другу задачи и проверяют результат. За ними стоят 62 интеграции (1С, банки, WB, Ozon, Яндекс Маркет, Честный знак), почти 300 навыков и около 400 автоматических процессов. Это не пилот: через агентов ежедневно проходят реальные заказы, деньги и документы.
Сейчас агенты работают на арендованной платформе. Мы строим свою — оркестратор ИИ-агентов HARNESS: сначала переносим на неё наших агентов, затем выводим как продукт для других компаний.
Ищем инженера, который возьмёт этот продукт целиком: от первой миграции до работающей платформы и первых внешних клиентов.
Что предстоит сделать MVP по готовому ТЗ — около 12 недель:
- Ядро. REST API, очередь запусков на PostgreSQL (FOR UPDATE SKIP LOCKED), приоритеты, дедлайны, идемпотентность, роли и права, журнал аудита.
- Раннер агентов на Claude Agent SDK. Изоляция агента в контейнере, сборка контекста (промпт, память, постановка), MCP-коннекторы с ограничением доступа, журнал каждого шага, учёт токенов и стоимости.
- Telegram-шлюз. Бот на каждого агента (grammY), блокировка диалога (одно сообщение — один запуск), файлы, привязка сотрудников.
- Делегирование. Задача → подзадачи нескольким агентам → проверка менеджером → доработка → итог.
- Планировщик. Кроны двух типов — скрипт без LLM и запуск агента; защита от наложения, джиттер, автопауза после сбоев с алертом.
- Секреты и коннекторы. Шифрование, выдача доступа агенту или отделу, маскирование секретов в логах.
- Доступ к моделям. Шлюз LiteLLM на зарубежном сервере: Anthropic + OpenAI/OpenRouter с автоматическим переключением.
- Админка. React + Vite + Refine + Ant Design, 10 экранов: агенты, журнал запусков, задачи, кроны, коннекторы, затраты, пользователи, аудит.
- Эксплуатация. Docker Compose, Caddy, логи и метрики (pino, Loki, Grafana), алерты в Telegram, бэкапы с проверенным восстановлением.
- Переезд. Перенос 33 агентов по одному, параллельно со старой платформой, без остановки бизнеса.
После MVP — развитие продукта: мультиарендность, подключение клиентов, биллинг, маркетплейс навыков.
Как устроена работа:
- Вы — первый инженер и техлид продукта. Решения по архитектуре принимаете вы.
- ТЗ, схема БД, API, план спринтов и каркас репозитория уже готовы. Не нужно месяц собирать требования — можно сразу писать код.
- Код пишется вместе с ИИ: Claude Code — основной инструмент. Наши агенты сами пишут код платформы, поэтому мы знаем, как работать в паре с моделью и где её надо проверять.
- Работаете напрямую с основателем. Без согласований на три уровня.
- Есть живой полигон: каждая фича сразу проходит проверку на реальной компании с реальными заказами.
Что для нас важно:
- 5+ лет коммерческой бэкенд-разработки, из них от 3 лет на TypeScript / Node.js.
- Уверенный PostgreSQL: транзакции, блокировки, индексы, миграции, очереди на базе данных.
- Опыт с LLM в продакшене: tool use / function calling, агенты, MCP или аналоги. Вы понимаете, где модель ошибается и как это ловить.
- Надёжность распределённых систем: идемпотентность, ретраи, таймауты, конкурирующие воркеры, корректная остановка.
- Docker, Linux, деплой на свои серверы, HTTPS, базовая безопасность (секреты, права, защита входа).
- Каждый день пишете код с ИИ-ассистентом (Claude Code, Cursor и т. п.) и умеете проверять результат.
- Самостоятельность: доводите задачу до продакшена без менеджера проекта и оставляете после себя документацию — README, runbook, ADR.
Будет плюсом:
- Claude Agent SDK / Anthropic API, OpenAI Agents SDK, LangGraph.
- Telegram Bot API (grammY, telegraf).
- React и админки (Refine, react-admin, Ant Design).
- Grafana, Loki, Prometheus, OpenTelemetry.
- Интеграции с 1С (OData), API маркетплейсов, банков.
- Опыт multi-tenant SaaS и запуска собственного продукта.
Условия:
- 450 000 – 550 000 ₽ на руки — по итогам собеседования.
- Оформление по ТК РФ или договор с ИП — как вам удобнее.
- Удалённо из любой точки России.
- Оплачиваем ИИ-инструменты (Claude Max, Cursor) и серверы для разработки.
- Испытательный срок 3 месяца — это и есть срок MVP. Цель понятна с первого дня.
Как проходит отбор:
1. Отклик + ссылка на GitHub или проект с LLM-агентами. Если код закрыт — 5–7 строк: что строили, на каком стеке, что сломалось и как починили.
2. Звонок 30 минут с основателем.
3. Техническое интервью 1,5 часа: разбираем ТЗ, проектируем очередь и раннер.
4. Оплачиваемое тестовое задание до 8 часов: мини-раннер — очередь на Postgres, запуск агента, журнал шагов.
Похожие вакансии AI инженер
Мы развиваем «Поток» — единую цифровую среду для командной работы, которая объединяет целеполагание, управление задачами, коллаборацию и автопротокол в одном интерфейсе.
В рамках нашего проекта, формируем новый юнит «Аналитика встреч». Мы ищем технологического лидера в формате «играющего тренера»: вы будете вести команду и одновременно самостоятельно писать критичный код.
Обязанности
- разработка продукта, который помогает сотрудникам запоминать суть встреч
- сбор команды и распределение работы по двум направлениям — персональная аналитика и сводки по совместным проектам и темам для команд
- обеспечение удобства и пользы продукта: полного охвата, стабильных отчётов и высокого качества инсайтов, аналитики и рекомендаций
- создание сводок, которые помогают командам видеть прогресс совместных проектов и тем вместо ручного пересказа
- разработка персональных рекомендаций, которые экономят время и помогают не упустить важное из обсуждений
- вывод продукта из прототипа в промышленную эксплуатацию и обеспечение охвата на всех сотрудников банка
Требования
- опыт работы с python, pandas, numpy, pytest, langchain, langgraph от 6 лет
- опыт работы с llm, ии-агентами, rag, llm-wiki, графовыми бд
- знание nlp, классического ml, матстатистики, алгоритмов, постановки и интерпретации экспериментов
- понимание микросервисной архитектуры, обработки больших объёмов данных
- опыт проектирования ML-платформ и вывода их в прод
- опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.
Будет плюсом
- опыт работы с fine-tuning, lora, peft
- готовность нести ответственность за продукт и фичу целиком — от идеи до пользы для пользователя, проверка гипотез, отслеживание метрик и доведение решения до результата
- готовность разрабатывать полноценные решения и прототипы — от бэкенда и данных до интерфейса, активное использование ai-инструментов разработки для быстрого прототипирования
- готовность к глубокому погружению в бизнес-смысл решаемой задачи
- навык работы в команде.
Условия
- гибридный формат работы из офиса в г. Москва
- годовой бонус и ежегодный пересмотр
- ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
- корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
- офис на Ленинском проспекте с зонами отдыха и спортзалом
- льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
Добрый день!
Мы ищем IT Team Lead в команду разработки AI-сервисов в компанию, которая работает в сфере инфраструктурного, инженерного и гражданского строительства.
Команда создает продукты с фокусом на качество, которые решают задачи пользователей: от LLM-агентов до разных модальностей.
Цели:
1. Сохранять надежное качество на продакшене.
2. Разрабатывать новые продукты и поддерживать существующие.
3. Искать и внедрять лучшие решения в технологиях, которые постоянно меняются.
Обязанности:
- Управлять кросс-функциональной командой;
- Участвовать в найме сотрудников;
- Определять стек разработки для новых сервисов;
- Обсуждать требования и участвовать в планировании развития продукта;
- Проектировать архитектуру решений;
- Прорабатывать архитектуру со смежными подразделениями.
Требования:
- Опыт работы в роли тимлида команды разработки или кросс-функциональной команды от 2-х лет;
- Опыт программирования на Python от 4-х лет;
- Опыт применения и использования LLM в кодинге;
- Участие в пет-проектах, экспериментах или коммерческих проектах с LLM-тематикой;
- Умение строить тандем с продакт-менеджерами и "двигаться" быстро;
- Готовность работать в динамичной среде стартапа.
Условия:
- Офисный/гибридный формат — по договоренности с руководителем (Москва);
- Рост по карьерному треку: проходите курсы по софт- и хард-скиллам, развивайтесь и повышайте уровень с матрицей компетенций;
- Достойные финансовые условия.
Будем ждать ваших откликов!
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.