Старший Full-Stack разработчик (Python, React)

Что предстоит делать

<p>Наш клиент создает корпоративную LLM-шлюзовую платформу — API-слой, совместимый с OpenAI, который маршрутизирует трафик к нескольким провайдерам моделей, одновременно снижая стоимость инференса, обеспечивая соблюдение политик и предоставляя клиентам полную прозрачность фактической стоимости их AI-нагрузок. Платформа обслуживает инженерные команды, которые запускают LLM-нагрузки в продакшене в условиях реальных бюджетных, комплаенс- и управленческих ограничений.</p><p>Мы ищем Senior Full-Stack Engineer, который готов владеть фичами от начала до конца — от схемы PostgreSQL и эндпоинта FastAPI до экрана фронтенда, на который нажимает клиент. Это единая комбинированная роль, а не позиция бэкенд-разработчика с occasional фронтенд-задачами: большинство фич этого продукта охватывают middleware шлюза, management API и дашборд, и вы будете отвечать за поставку всех трех уровней.</p><p>Две области будут вашим основным фокусом:</p><ol><li>Платежи и биллинг — построение коммерческого слоя поверх учета использования платформы:<br>подписочные планы, биллинг на основе использования, выставление счетов, кредиты и контроль прав доступа.</li><li>Guardrails и телеметрия шлюза — построение слоя контроля политик и наблюдаемости, который делает шлюз безопасным, измеримым и аудируемым для корпоративных клиентов.</li></ol><p>Вы присоединитесь к небольшой, опытной, распределенной команде, где инженеры доводят свои фичи до продакшена, участвуют в архитектурных решениях и имеют реальное влияние на развитие платформы.</p><p><strong>Тип занятости:</strong> расширение команды по модели outstaffing для долгосрочного сотрудничества (с ежедневным пересечением по времени до 19:00 EEST)</p><p><strong>Стек проекта: </strong></p><ul><li>Бэкенд: Python 3.13, FastAPI, Uvicorn, Pydantic, Poetry</li><li>Данные: PostgreSQL 16, SQLAlchemy 2 (async, asyncpg), Redis Stack</li><li>LLM Gateway: OpenAI-совместимый прокси (LiteLLM) с кастомным Python middleware, мульти-провайдерная маршрутизация моделей</li><li>Фронтенд: React, TypeScript, Vite, Tailwind CSS, Chart.js</li><li>Платежи: Stripe или аналоги — подписки, метрический биллинг, webhooks, выставление счетов</li><li>Тестирование: pytest, Vitest, Testing Library</li><li>Инфраструктура: Google Cloud Platform, Kubernetes (GKE), Helm, Terraform, Docker</li><li>CI/CD: GitHub Actions</li><li>Наблюдаемость: Prometheus, Grafana, распределенная трассировка</li><li>Качество кода: black, isort, flake8, ESLint, Prettier</li></ul><p><strong>Что интересного в этом проекте:</strong></p><ul><li>Реальная работа с LLM-инфраструктурой — middleware на пути запросов живого модельного трафика, где хорошая оптимизация напрямую экономит деньги клиентов</li><li>Измеримое влияние: каждая фича выражается в сэкономленных токенах, предотвращенных затратах или корректно обработанных запросах</li><li>Существенное владение двумя значимыми доменами — биллингом и guardrails — а не инкрементальная работа над чужой архитектурой</li><li>Мульти-провайдерная работа с LLM у крупнейших вендоров моделей, плюс оптимизация промптов и оценка стоимости/качества</li><li>Современный стек с архитектурной свободой: Python 3+, FastAPI, React, TypeScript, Kubernetes, Terraform</li></ul><p><strong>Объем задач и зона ответственности:</strong></p><ul><li>Владеть фичами от начала до конца на всех уровнях: middleware шлюза, бэкенд API и фронтенд — включая проектирование схемы, API-контракты, UI, тесты и раскатку</li><li>Строить и поддерживать систему подписок и биллинга на основе использования, включая интеграцию платежного провайдера, надежность webhook-ов, маппинг использования в счета и контроль прав доступа</li><li>Проектировать и внедрять guardrails, которые проверяют и обеспечивают соблюдение политик для LLM-промптов и завершений, с конфигурацией на уровне тенанта и полной аудируемостью</li><li>Расширять пайплайн телеметрии и аналитические агрегации, которые обеспечивают клиентскую отчетность по стоимости и использованию, а также добавлять трассировку, метрики и алертинг по всем сервисам</li><li>Писать middleware, который работает на живом пути запросов, рассматривая задержку, сценарии отказов и graceful degradation как первостепенные задачи проектирования</li><li>Проектировать мульти-тенантные модели данных с корректной изоляцией между организациями, воркспейсами и ключами</li><li>Писать содержательные автоматизированные тесты для кода, который вы поставляете</li><li>Участвовать в архитектурных решениях, код-ревью и планировании; документировать решения для распределенной команды</li><li>Ответственно обращаться с чувствительными данными — шифрование секретов в состоянии покоя, доступ с минимальными привилегиями и аудит-логирование</li></ul><p><strong>Что нам нужно от вас:</strong></p><ul><li>5+ лет профессионального full-stack опыта с реальной глубиной на обеих сторонах — вы владели продакшен-бэкенд-сервисами <em>и</em> поставляли нетривиальные фронтенд-фичи</li><li>Сильные навыки Python и опыт создания продакшен-API на FastAPI (или Django REST / Flask, с готовностью работать на FastAPI), включая асинхронное программирование</li><li>Сильные навыки React и TypeScript — уверенная работа с компонентным UI, управлением состоянием SPA, роутингом и интеграцией REST API, включая стриминговые ответы</li><li>Опыт интеграции платежных систем — строго предпочтителен Stripe или сопоставимый провайдер (Paddle, Adyen, Braintree, Chargebee, Recurly). Вы работали с webhooks, идемпотентностью, жизненным циклом подписок, прурацией, возвратами или биллингом на основе использования/метрическим биллингом в продакшене</li><li>Уверенные навыки PostgreSQL: проектирование схем, миграции, индексация и оптимизация запросов — включая агрегации по большим таблицам событий/логов</li><li>Опыт работы с мульти-тенантными архитектурами, аутентификацией и авторизацией, а также изоляцией данных тенантов</li><li>Уверенная работа с Docker и запуском сервисов в Kubernetes; умение читать Helm-чарты и дебажить падающий под</li><li>Опыт работы с Redis или сопоставимым кэшем, а также с проектированием корректности кэша и инвалидации</li><li>Опыт использования AI-инструментов разработки (Cursor, VS Code с Copilot или аналоги) и LLM для исследований и решения проблем</li><li>Сильное чувство ответственности и автономии: умение взять неоднозначную проблему, предложить подход и реализовать его с минимальным контролем</li><li>Четкий письменный и устный английский для коммуникации и документации</li></ul><p><strong>Будет плюсом</strong></p><ul><li>Практический опыт интеграции LLM API (OpenAI, Anthropic, Google или аналоги) — стриминговые ответы, учет токенов, лимиты скорости, ретраи и контроль стоимости</li><li>Опыт создания guardrails, систем модерации контента — или работы над инструментами trust &amp; safety, комплаенса или безопасности</li><li>Знакомство с LLM-шлюзами или прокси, или с созданием внутренней LLM-платформы</li><li>Опыт работы с инструментами наблюдаемости и оценки LLM, а также с созданием evaluation harness-ов</li><li>Опыт работы с системами учета использования и рейтинга — превращение высоконагруженных потоков событий в точные, аудируемые биллинговые величины</li><li>Опыт в FinOps или оптимизации облачных затрат; опыт демонстрации клиентам, куда уходят их деньги</li><li>Опыт работы с Terraform и infrastructure-as-code на GCP (GKE, Cloud SQL, Secret Manager) или аналогичном облаке</li></ul><p><strong>Присоединяйтесь к нам — мы ищем тех, кому не всё равно!</strong></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/mev/vacancies/371535/#reply-btn-id">Відгукнутись на вакансію</a> </div>