О проекте
За ближайший год мы вводим в эксплуатацию:
- Чат-боты (от внешних: FAQ, AI Gift Maker, маркетинг-ботов до внутренних help-desk бот, stand-up бот и других)
- AI агентов для автоматизации рутинных задач компании
- Аналитические сервисы (дашборды) для руководителей
Вам предстоит стать двигателем инфраструктуры: писать код, деплоить контейнеры, обеспечивать стабильность и прокачаться в мире AI-агентов.
Чем предстоит заниматься
- Backend-разработка микросервисов и API (Node.js / TypeScript + Python при необходимости).
- Интеграции с 1С, ERP, WMS, CRM, DWH через REST/GraphQL или прямые драйверы.
- CI/CD: Docker, GitHub Actions (или GitLab CI);
- Мониторинг и логи: Grafana + Prometheus, ELK/ClickHouse для логов; настройка алёртов.
- SRE-практики: SLA, автотесты, код-ревью, контроль time-to-restore.
- Базовая работа с LLM-фреймворками (LangChain/LangGraph): подключить готовый бот к нашему backend’у, добавить простое RAG-хранилище.
- При необходимости — быстрая верстка внутренних панелей (React/Vue).
Профиль кандидата
- Отличное владение Node.js + TypeScript;
- Базовое владение Python (FastAPI/Flask) на уровне чтения и модификации.
- Опыт продакшен-деплоя в Docker, понимание базовых DevOps-принципов (CI, логирование, алёрты, backup).
- Уверенная работа с PostgreSQL/MySQL и NoSQL (Redis, Mongo, Elastic).
- Security basics: Vault/Secret Manager, RBAC, HTTP-best-practice.
- Готовность разбираться в LangChain/LangGraph, Telegram/WhatsApp API, Web-hooks.
Будет плюсом:
- Интеграции с ERP/WMS/CRM, понимание корпоративных процессов.
- Опыт high-load и k8s, GraphQL, TypeORM/Prisma.
- Базовые знания MLOps (Triton, MLflow) — как плюс, но не must.
Что предлагаем
- Работа в ядре нового AI-хаба: свобода выбора технологий, прямой контакт с CTO.
- Белая ЗП в активно растущей компании
- Формат работы: гибрид или удаленка
- ДМС, корпоративные скидки, бюджет на конференции и курсы