AI/Fullstack разработчик для агентных и внутренних систем

О роли

Ищем разработчика, который может довести задачу от идеи до работающего контура: спроектировать AI-агента, собрать backend, сделать простой интерфейс, подключить интеграции и развернуть результат в локальной или облачной среде.

Это end-to-end роль. Она подойдёт человеку, который спокойно чувствует себя и в Python, и в JavaScript / TypeScript, и не теряется, когда нужно перейти от логики агента к API, интерфейсу или deployment.

Фокус роли — AI-агенты и внутренние инструменты. Важен не красивый прототип, а рабочий контур, который можно использовать внутри процесса, команды или продукта.

Почему эта роль появляется сейчас

• AI-сценарии всё чаще требуют сквозной сборки: нужен человек, который может связать архитектуру, интерфейс и развёртывание в один результат.
• Внутренние инструменты нужно запускать быстрее: если каждую небольшую систему раскладывать на несколько узких ролей, скорость падает, а контекст расползается.
• Агентные сценарии редко живут только в одном слое: они почти всегда требуют API, базы данных, RAG, пользовательский экран, интеграции и понятный путь до продакшн-среды.
• Команде нужен человек, который умеет работать асинхронно и документировать решения, без постоянных созвонов и микроменеджмента.

Задачи

• Проектировать и разрабатывать AI-агентов: LLM, инструменты, RAG, логика вызова и поведения.
• Собирать backend на Python, FastAPI, Node.js или смежном стеке по задаче.
• Делать простые пользовательские интерфейсы на React, Next.js, HTMX или других лёгких инструментах, если это нужно для сценария.
• Подключать интеграции: внешние API, CRM, базы данных, документы, векторные хранилища и внутренние сервисы.
• Разворачивать решения через Docker в локальных и облачных средах.
• Документировать архитектурные решения, ограничения, структуру данных и логику работы в Markdown.
• Доводить задачи до состояния, когда систему можно показать, проверить, использовать и развивать дальше без потери контекста.

Стек и рабочая среда

Что считаем хорошим результатом

• Задача доведена до рабочего состояния end-to-end, а не застряла на уровне полуготового прототипа.
• AI-контур связан с backend, интерфейсом и данными так, что им можно пользоваться в реальном процессе.
• По системе остаётся понятная документация в Markdown: что сделано, как это работает, где ограничения и как развивать дальше.
• Разработчик не теряется между слоями системы и умеет сам собрать следующий шаг без постоянного сопровождения.
• Работа идёт в спокойном асинхронном ритме без потери качества, ответственности и прозрачности.

Условия

• Формат: полностью удалённая работа.
• График: гибкий, с акцентом на результат и договорённости, а не на постоянное присутствие онлайн.
• Коммуникация: минимум синхронных созвонов; при необходимости возможны текст и голос, но базовый режим — асинхронный.
• Планирование: задачи удобно вести через Kanban, async sprint или другой лёгкий процесс без микроменеджмента.
• Доступность: формат учитывает возможность работать с перерывами, что особенно важно при хронических состояниях.
• Технологическая доступность: поддерживается работа с ассистивными технологиями, включая экранные дикторы и voice input.

Кому может подойти роль

• Fullstack-разработчику, который уже работает с Python и React и хочет делать более прикладные AI-системы.
• Backend-инженеру, который умеет собирать API и интеграции и готов делать простой интерфейс там, где это ускоряет результат.
• AI-разработчику широкого профиля, которому интересны не только модели, но и вся цепочка от архитектуры до запуска.
• Специалисту, которому нужен удалённый и асинхронный формат, если комфортно самостоятельно планировать работу и вести документацию.

Как откликнуться

1. Что прислать: резюме или краткий профиль, ссылки на GitHub, портфолио или рабочие демо, а также 2-3 релевантных кейса с коротким описанием вашей роли и результата.
2. Что важно показать: умение доводить системы end-to-end, опыт с AI-агентами, FastAPI, интеграциями, базами данных, простыми интерфейсами и документацией в Markdown.
3. Куда писать: контакт для отклика пока не указан в исходных материалах. Для публикации страницы нужен подтверждённый email, форма или другой официальный канал.
4. Что будет дальше: точный процесс отбора не описан. Перед публикацией вакансии стоит определить шаги: скрининг, технический разговор, обсуждение кейсов, тестовое задание или иной маршрут.