Senior Fullstack Engineer (Python / React / LLM)
Описание
Senior Fullstack Engineer (Python / React / LLM)Прямой работодатель LLM technology ( llmtech.ru )Россия Сеньор Информационные технологии • Разработка • Fullstack • Python • React • PostgreSQL • Data Analysis • Natural Language Processing (NLP) • SaaS/PaaS • WEB • Консалтинг, профессиональные услуги 18 августа Удаленная работа Опыт работы более 5 лет Работодатель LLM technology Короткая ссылка: Откликнуться Описание вакансииSenior Fullstack Engineer (Python / React / LLM) (платформа Experts)Мы делаем платформу для скаутинга и поддержки эксперта. Эксперт приходит через партнерскую сеть, проходит проверку по критериям, подписывает договор онлайн и заполняет структурированные формы о своей профессиональной деятельности. Из этих данных собираются базы, которые используют другие наши продукты. Проект находится на стадии MVP. Первые эксперты должны начать пользоваться продуктом в августе 2026 года, первые клиенты ожидаются ориентировочно в сентябре. Бэклог на следующие 6–12 месяцев ещё формируется, поэтому задачи и приоритеты будут уточняться по мере тестирования продукта. Ищем двух fullstack-инженеров: первый выходит на старте и закладывает архитектуру, второй присоединяется следом.ЗадачиПредстоит построить платформу с нуля: от регистрации партнера по реферальной ссылке до передачи данных об эксперте в смежные продукты.Проектировать backend, API и структуру данныхРазрабатывать личные кабинеты партнера и эксперта на React: формы, прогресс, статусы, возврат на доработкуДелать админку: очередь заявок, оповещения, решения по экспертамСобирать контур допуска партнера: видеоуроки, тест, доступ к работеВести договор в кабинете экспертаСтроить KYC-пайплайн на LLM: прием документов, извлечение данных, оценка по критериям, вердиктОтвечать за качество LLM: промты, стабильность результата, разбор расхождений с решением администратораСобирать из форм структурированные данные и отдавать их в смежные продукты через APIСтроить очереди и фоновые процессы, деплоить и держать стабильность после релиза Задачи приходят не как готовые технические задания, а как описание процесса и ожидаемого результата. Инженеру нужно самостоятельно уточнить ограничения, сравнить варианты реализации и выбрать решение, подходящее для текущего масштаба, а не для гипотетического. Часть требований к обработке данных на входе будет неполной — их предстоит уточнять вместе с продуктом и владельцами смежных продуктов.КомандаИнженер будет работать напрямую с Product Manager и дизайнером. CTO, отдельного архитектора и DevOps в команде пока нет, поэтому сотрудник должен самостоятельно принимать технические решения и доводить задачи до production. Расширение технической команды планируется позднее.СтекBackend: Python, FastAPI, асинхронные процессы, фоновые задачи, очереди, внешние API. Frontend: React. Данные и инфраструктура: PostgreSQL, S3-совместимое хранилище, Railway, Git. LLM: Anthropic API и сопоставимые провайдеры, структурированный вывод, обработка документов. Стек обсуждаем: инженер может предложить другие инструменты, если они лучше подходят под задачи продукта.Что важноКоммерческий опыт разработки от пяти лет и работа на senior-уровнеСильный Python и опыт запуска production-приложенийFastAPI или сопоставимый Python-фреймворкПрактический опыт с LLM в продакшене, а не только в прототипах: структурированный вывод, обработка ошибок, ретраи, контроль стоимости, стабильность результатаLLM-пайплайны: LangGraph, LangChain, RAG или сопоставимые инструментыОпыт получения структурированных данных из неструктурированного текста и документовПроектирование API и схем данныхРабота с асинхронностью, очередями и длительными фоновыми процессамиУверенное знание PostgreSQL: индексы, транзакции, миграции и оптимизация запросовПрактический опыт с React и интеграцией frontend с backend APIОпыт систем с ролями и правами доступа: разные типы пользователей видят разные данныеСамостоятельное развертывание приложений и диагностика после релизаАккуратная работа с персональными данными: хранение документов, доступы, логирование Особенно релевантен опыт запуска продукта с нуля, работы в стартапе или небольшой команде и прямого взаимодействия с продуктовой командой. Роль подойдет инженеру, который продолжает самостоятельно писать код, не ждет готовой архитектуры и умеет принимать технические решения в условиях неопределенности. Самостоятельно обучать сложные ML-модели не требуется — нужен прикладной инженер, который умеет выбирать готовые модели, библиотеки и сервисы и собирать из них работающий продукт.AI-инструментыВ ежедневной разработке используем Claude Code для работы с кодовой базой, проверки гипотез и ускорения реализации. Инженер должен понимать и проверять сгенерированный код, замечать ошибки и отвечать за качество итогового решения. Опыт с Claude Code будет преимуществом, но подойдет и системная работа с Cursor, GitHub Copilot, Windsurf или другими AI-инструментами.Будет плюсом— Оценка качества LLM-систем: наборы тестов, метрики, регрессии на изменение промтов — OCR и разбор документов — Опыт в KYC, скоринге или других системах проверки пользователей — Конструкторы форм, анкеты, многошаговые процессы с валидацией — Биллинг, реферальные и партнерские программы — Геймификация: уровни, достижения, рейтинги, прогресс — Опыт AI SaaS, маркетплейсов, EdTech или платформ с двумя типами пользователейУсловия— Полная занятость — Удаленная работа — Основной язык команды — русский — Рабочее пересечение по часовым поясам с основной командой — Формат оформления и уровень дохода обсуждаются индивидуальноСпециализация Информационные технологии Разработка Fullstack Python React PostgreSQLОтрасль и сфера применения Data Analysis Natural Language Processing (NLP) SaaS/PaaS WEB Консалтинг, профессиональные услугиУровень должности Сеньор