Senior Fullstack разработчик с AI-опытом и практикой в LangGraph

Кто мы?

Мы — Университет Эволюции (Evolve.ru). Создаём международный AI-продукт, который переосмысляет коллаборационные платформы, помогая командам обучаться, планировать и творить совместно — с помощью LLM, real-time collaboration и современных AI-решений.
Наши клиенты уже сегодня — Альфа-Банк, Сбер, Х5, Ростелеком, Beeline и др.

Сейчас мы выходим на глобальный рынок и ищем технически мощного разработчика, который станет стартовым двигателем системы — сам реализует архитектуру, фичи, MVP и создаст фундамент, на котором будет расти команда.

Кто нам нужен?

Ты — fullstack-разработчик, который не просто «использует GPT», а реально строил AI-продукты и запускал кастомных агентов. Мы особенно ищем тех, кто:
— Работал с LangGraph или понимает, как его использовать в LLM-оркестрации;
— Может собрать флоу (LLM + tools + memory + retrievers) на своём пайплайне;
— Уже делал AI-продукт «из ничего» — от идеи до MVP, желательно сам.

• Senior-разработчик, у которого за плечами масштабные продуктовые системы

• Способен самостоятельно спроектировать и реализовать сложную архитектуру

• Умеет читать, писать и адаптировать любой код — независимо от стека

• Использует ИИ в работе каждый день (Cursor, Copilot, GPT и др.) — не из любопытства, а для ускорения результата. Ты не отвергаешь и не цитируешь постулаты Торвальда, а используешь ИИ как инструмент который ускоряет тебя x10.

• Понимает, как проектировать решения, которые выдерживают рост и нагрузку

• Готов быть «одиночной командой» на старте: от идеи до деплоя

• Используешь supercode и menory-bank. И знаешь как сделать ai кодинг системным.

Что предстоит делать?

Архитектура и система

• Спроектировать ядро AI-продукта: backend + real-time collaboration + LLM-оркестрация

• Внедрить RAG, vector search, встроенные LLM-интеграции (LangChain, LlamaIndex или аналоги)

• Настроить DevOps-цикл: деплой, безопасность, мониторинг

Разработка MVP и фичей

• Самому разрабатывать рабочие версии продукта с нуля

• Писать чистый, понятный, масштабируемый код

• Делать бэкенд, фронтенд, интеграции — fullstack с опорой на AI

• Активно использовать Cursor/Copilot, GPT, инструменты генерации кода — и знать, когда ими не пользоваться

Процессы и взаимодействие

• Работать рядом с фаундерами, продуктом, дизайнерами — быстро валидировать идеи

• Помогать строить культуру инженерной скорости, качества и экспериментов

• Передавать опыт и в будущем — участвовать в росте команды

Что важно в тебе

— Запускал AI-агентов (например, LangGraph) на Python — не «читал про», а делал руками, понимаешь, как устроены node, edge, state;
— Создавал работающий AI-продукт с нуля, сам писал LLM-интеграции, бэкенд, интерфейс;
— Понимаешь, как проектировать fullstack-систему, в которой работают LLM-интеграции, real-time фичи, и всё это деплоится продово.

Опыт:

• 7+ лет в коммерческой разработке

• Реальный опыт в продуктовых командах (с ростом, нагрузкой, сложными архитектурами)

• Участие в создании/масштабировании систем с DAU от 100k+

• Работа с LLM/AI-фичами — либо сейчас, либо с готовностью быстро освоить (если опыт рядом)

Технологии:

• Уверенный Python (FastAPI, async, LangChain и др.)

• TypeScript + современный фронт (Svelte, React, Vue — не важно, важно — понять и адаптироваться)

• Архитектуры: микросервисы, event-driven, pub/sub

• Опыт в real-time (WebSocket, CRDT, WebRTC и т.п.)

• Базы: Postgres, Redis, Mongo

• DevOps: Docker, CI/CD, облака (GCP, AWS или аналоги)

• Знание и применение AI-инструментов в разработке: вместо 10 часов — 30 минут, потому что ты знаешь как

Подход:

• Строишь надёжно и гибко — без усложнений

• Быстро погружаешься в любую систему и стек

• Понимаешь бизнес-контекст — даже если не занимаешься продуктом напрямую

• Легко объясняешь сложное простыми словами

Что даём:

• Возможность в одиночку построить ядро мирового продукта

• Работа с живыми задачами от лидеров рынка

• Опыт запуска с 0 до глобального масштаба

• Доверие, свобода, быстрые решения — без менеджерского ада

• Прямой контакт с фаундерами, CTO, продуктом

• Гибкий график, офис в Москве + удалёнка

• Конкурентная оплата труда

Как откликнуться?

Будет здорово, если вместе с откликом вы поделитесь:

• ссылкой на ваш GitHub/GitLab или код, которым вы гордитесь

• как вы применяете ИИ в своей разработке

• парой слов о себе и вашем подходе к работе

Если у вас есть опыт с LangGraph — особенно хотим вас увидеть. Будет отлично, если вы готовы показать этого агента live.

Нам важно понять ваш уровень по реальным примерам и подходу, а не по формальному описанию.