Backend Developer

Что предстоит делать

Навыки: LLM, Python, FastAPI, Agent Skills, PostgreSQL, Redis, Docker, React, TypeScript, Английский язык. Квалификация: Senior. Специализации: Бэкенд разработчик. Мы ищем Backend Developer, для которого Claude Code — рабочая среда. Который быстро строит с AI, но не перестаёт думать, проверять и отвечать за последствия AI-кодинга. И который, если на фронте случилась беда, сам разберётся в React и TypeScript. **Ты будешь не один.** В проекте уже есть ведущий backend-инженер, и ты приходишь к ней в пару. Это не роль помощника: у тебя будут свои зоны ответственности и свои решения. Просто вдвоём бэкенд двигается быстрее, чем в одиночку. **О продукте** Мы разрабатываем текстовую AI-среду для авторов. «Экзоскелет для автора»: усилитель когнитивных способностей. Целевая аудитория: писатели фикшн и нон-фикшн, копирайтеры, технические райтеры, исследователи и студенты-дипломники, редакторы, журналисты, переводчики, блогеры, сценаристы. Внутри: иерархия материалов с моментальным доступом к любому файлу, выбор топ-моделей (Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen, Kimi), библиотека редактируемых промптов, AI-слой с контекстом и retrieval, редактор на Tiptap, Chrome-расширение Echo. Слоган: A workspace for people who write for a living. Стек: Python 3.11, FastAPI, Pydantic, Supabase, Chroma. Фронт: React 18, TypeScript, MobX, Tiptap. **Два вопроса до отклика** 1. Claude — твой основной рабочий инструмент или ты открываешь его наравне с другими ИИ (Антигравити и пр.)? 2. Можешь ли ты выйти на работу на следующий день после собеседования? Если на любой вопрос ответ «нет» или «не знаю» — мы, скорее всего, не совпадём. Нам нужен эксперт по Claude, и нам нужно «завтра». **Что нужно сделать** Освоить бэкенд целиком и понимать фронт настолько, чтобы чинить его без посторонней помощи. - Развивать бэкенд AI-функций: чат, стриминг ответов, retrieval, Deep Research - Работать с API LLM-провайдеров: параллельные вызовы, лимиты, кэширование промптов, стоимость - Определять контракты между фронтом и бэкендом и знать, где ставить проверки - Работать с промптами, контекстом, retrieval и Chroma - Строить CLAUDE.md, skills - Ревьюить AI-generated PR быстро и системно, а не читать подряд - Находить дефекты за зелёными тестами - Разбирать баги, до которых AI не доходит или которые он уверенно «чинит» неправильно - Если на фронте случилась беда — разобраться в React + TypeScript и поправить Принимать технические решения и отвечать за результат. Каждый день ты работаешь в связке с нашим ведущим backend/AI-инженером и снимаешь с неё всё, что мешает заниматься самым сложным. Мы на стадии выхода, и нам нужен эксперт, а не человек, который будет разбираться на ходу. **Что нужно знать** Обязательно: - **Опыт:** от трёх лет коммерческой бэкенд-разработки, в том числе сервисы на LLM в продакшене - **Python и асинхронность:** asyncio (gather, TaskGroup, Semaphore, отмена задач, таймауты); разница между async, тредами и процессами, GIL, когда что использовать; httpx или aiohttp, пул соединений - **FastAPI:** async-эндпоинты, Depends, Pydantic v2; стриминг (StreamingResponse, SSE, background tasks); обработка обрыва клиента - **API LLM-провайдеров (OpenAI, Anthropic, Gemini):** стриминг, tool use / function calling, structured output; prompt caching, подсчёт токенов, usage; rate limits (RPM, TPM), 429, ретраи с backoff; понимание, что у разных провайдеров разные форматы, и опыт с абстракцией над ними (LiteLLM или своя) - **Данные:** PostgreSQL (транзакции, индексы, конкурентная запись); Redis (кэш, локи, очереди, pub/sub) - **Фронт:** понимание React + TypeScript на уровне, чтобы в случае большой беды поправить самому Будет плюсом: - **RAG:** эмбеддинги, векторные БД (Chroma, pgvector, Qdrant), чанкинг - **Очереди:** Celery, arq или Dramatiq для долгих задач вроде Deep Research - **Observability:** логирование LLM-вызовов, трейсинг (Langfuse, OpenTelemetry), учёт стоимости - **Инфраструктура:** Docker, nginx (настройки под SSE), базовый CI - **Evals:** как проверить, что после смены промпта ответы не стали хуже - **Тесты:** pytest, моки LLM-вызовов **Чего мы НЕ ищем** Тех, для кого AI — автодополнение. Тех, кто без AI не напишет сложную часть системы. Вайбкодеров, которые не понимают, что под сгенерированным кодом. Тех, кто только пользовался LLM, но ни разу не строил на них сервис. Тех, кому нужна неделя на знакомство с проектом до первого результата. Тех, кому на выход нужно больше суток. **Условия** Full-time, удалённо. Зарплату обсудим на собеседовании. Английский B1+: читать и писать техническую документацию. **Как откликнуться** Не нужно резюме. Не нужно сопроводительное. Переходи в нашего HR-бота: вопросы голосом, коротко и по существу. Использовать Claude в ответах не стоит: все твои ответы происходят при зажатом пальцем микрофоне, желательно без пауз и зависаний. **Почему это интересно** Мы бутстрап с продуктом, который реально работает, и мы запускаемся. Ты возьмёшь бэкенд AI-native продукта на самом важном этапе. Если через год мы взлетим — ты будешь знать, что это твоя работа. Опционная программа прилагается. Ждём тебя после успешного завершения короткого диалога с нашим HR-ботом.