Старший продуктовый инженер (Python/React, LLM)

Что предстоит делать

<p><strong>О проекте</strong> <br>Мы работаем с американским (Нью-Йорк) стартапом в сфере proptech/govtech, который создаёт систему учёта для соблюдения требований по доступному жилью в Нью-Йорке — платформу, которая проводит жилищный проект от одобрения через лотерею до поддержания соответствия требованиям год за годом. Их пайплайн AI-ревью уже работает в продакшене, обрабатывая реальные заявки для реальных зданий. Много грязных документов из реального мира, детерминированная регуляторная логика и слой AI, который берёт на себя объём, пока эксперты занимаются исключениями.</p><p>Это долгосрочное, стабильное сотрудничество с небольшой командой с высокой степенью ответственности и высокой коллаборацией.</p><p><strong>Условия сотрудничества</strong></p><ul><li>Контракт GIG или B2B</li><li>Полная занятость, долгосрочно</li><li>Удалённо, фокус на рынок США</li></ul><p><strong>Чем вы будете заниматься</strong></p><ul><li>Вести фичи от начала до конца: спецификация, модель данных, миграции, бэкенд-сервисы, пайплайны и UI</li><li>Создавать <nobr>LLM-powered</nobr> интеллектуальную обработку документов (извлечение, классификация, обнаружение пробелов) по грязным реальным документам — сканам, таблицам, рукописному тексту</li><li>Проектировать и запускать циклы eval, которые делают AI пригодным для релиза: golden-датасеты на основе обратной связи от экспертов, регрессионные проверки в CI</li><li>Проводить границу между AI и детерминированным кодом — LLM классифицируют/извлекают/предлагают; всё, что подаётся регулятору, проходит через чистую, покрытую unit-тестами политику-логику</li><li>Выпускать Python-сервисы (FastAPI, Postgres, event-driven) и фронтенды на React/TypeScript</li></ul><p><strong>Требования</strong></p><ul><li>5+ лет создания и эксплуатации продакшен-ПО (senior product engineer)</li><li>Уверенный Python (FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, Postgres)</li><li>Реальный практический опыт с LLM/GenAI: пайплайны промптов со структурированными выводами, evals, OCR/обработка документов, агенты — фичи, которые выдержали реальных пользователей</li><li>Фронтенд на React + TypeScript</li><li>AI-native рабочий процесс: вы используете AI/кодинг-агентов для написания большей части кода и умеете проверять их вывод</li><li>Комфортно работать с неопределённостью и самостоятельно формулировать размытые задачи</li><li>Строгая инженерная дисциплина: TDD, аудит-трейлы, верификация</li><li>Английский B2+ (комфортное общение с командой)</li></ul><p><strong>Будет плюсом</strong></p><ul><li>Proptech, fintech, govtech или legaltech (регулируемые домены с большим объёмом документов)</li><li>Event-driven архитектура (outbox pattern, стримы, идемпотентные консьюмеры)</li><li>Опыт миграции бизнеса с legacy-системы при сохранении её работоспособности (например, Salesforce)</li><li>Создавали eval-инфраструктуру или системы ревью с участием человека (human-in-the-loop)</li></ul><p><strong>Процесс интервью</strong></p><ol><li>Скрининг с hiring-менеджером (бэкграунд, ответственность, как вы работаете с AI)</li><li>Кодинг-скрининг — реалистичная задача из домена (берите свои AI-инструменты)</li><li>Проектирование AI-системы — слабо определённая реальная задача</li><li>Разговор с CEO</li></ol> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/regtime/vacancies/372690/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>