Fullstack AI Developer

Мы ищем инженера, который умеет не просто пользоваться AI-инструментами, а встраивает их в реальный процесс разработки: от постановки задачи и проектирования решения до production, проверки качества и поддержки.

Эта роль для разработчика, которому интересно работать на стыке fullstack-разработки, LLM, AI-агентов и современных AI coding tools. Нам важен реальный опыт: Cursor, Claude Code, Codex, RAG, MCP, tool calling, интеграции и доведение решений до работающего продукта.

• Разрабатывать AI-агентов и LLM-based решения для внутренних и продуктовых задач.
• Проектировать agentic workflows: сценарии, где AI-агент может выполнять многошаговые задачи, обращаться к инструментам, работать с данными и помогать автоматизировать процессы.
• Интегрировать LLM в backend/fullstack-приложения: API, RAG, tool calling, внешние сервисы, базы данных, внутренние системы.
• Работать с AI coding tools в ежедневной разработке: Claude Code, Cursor, Codex или аналогичными инструментами.
• Проходить путь от идеи и прототипа до production-решения: быстро проверять гипотезы, собирать MVP, дорабатывать архитектуру и качество.
• Проверять AI-generated код: ревью, тесты, безопасность, корректность логики, устойчивость решения.
• Участвовать в выборе подходов, инструментов и best practices для AI-native разработки внутри команды.

• Опыт коммерческой разработки на любом из современных языке программирования - Python/JS/TS/Java/Kotlin/Swift/C# и т.д.
• Опыт fullstack или backend-разработки: API, интеграции, базы данных, архитектура приложений.
• Практический опыт работы с AI-инструментами: Cursor, Claude Code, Codex.
• Понимание RAG, prompt engineering, управления контекстом и ограничений LLM.
• Опыт создания своих кастомных skills и AI-агентов, agentic workflows или автоматизаций на базе LLM.
• Опыт ежедневного использования AI coding tools: Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, GitHub Copilot или аналогов.
• Умение не просто генерировать код через AI, а проверять, дорабатывать и доводить его до production-качества. Опыт автоматизированного AI-тестирования.

Будет плюсом:

• Опыт коммерческой разработки от 3х лет.
• Понимание архитектуры построения современных приложени.
• Понимание MCP / Model Context Protocol.
• Опыт с evals, guardrails, тестированием качества LLM-выводов.
• Понимание рисков AI-систем: prompt injection, data leakage, небезопасные tool calls.
• Опыт с n8n, CrewAI, AutoGen или другими инструментами автоматизации и multi-agent систем.
• Опыт деплоя AI/LLM-решений в production.
• GitHub, pet-проекты, демо или другие артефакты, где можно увидеть ваш подход к AI-разработке.

• Работу с современными AI-инструментами, как c частью инженерного процесса.
• Возможность строить AI-native подход внутри команды и влиять на технические решения.
• Задачи, где нужно думать, проектировать и экспериментировать, а не просто перекладывать промпты из одного окна в другое.
• Команду, которая смотрит на AI как на инженерный инструмент.
  
   

P.S. Как понять, что мы подходим друг другу

Нам точно по пути, если вы можете показать конкретный кейс: какую задачу решали, как ставили задачу AI-агенту, как управляли контекстом, как проверяли результат и что в итоге дошло до production.

На интервью мы будем говорить о реальных примерах, архитектуре, качестве AI-generated кода и вашем подходе к разработке с AI-инструментами. Также попросим показать реальные артефакты на GitHub, демо, описание проекта.