Описание
MEDvidi — это психиатрическая клиника на базе искусственного интеллекта, задающая новый стандарт безопасной, эффективной и масштабируемой психиатрической помощи в США. Мы объединяем лицензированных врачей с проприетарными AI-инструментами для обеспечения последовательного, ориентированного на результат лечения таких состояний, как СДВГ, тревожность, депрессия и другие. Технология MEDvidi автоматизирует ведение документации, follow-up и планирование лечения, освобождая врачей для фокуса на пациентах и повышая эффективность и клиническое качество. Мы ищем Senior Backend (NodeJS) Engineer для присоединения к команде AI Automation и руководства разработкой AI-driven интеграций в рамках нашей телемедицинской платформы.
Задачи
•Проектирование и разработка backend-архитектуры для AI-powered систем автоматизации с фокусом на производительность, масштабируемость и отказоустойчивость
•Интеграция и масштабирование LLM-based продуктовых фич в тесном сотрудничестве с AI-инженерами и продуктовыми командами
•Внедрение и развитие agent-based систем (например, ReAct, supervisor-agent модели), поддерживающих сложные процессы принятия решений
•Оптимизация Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines и обогащение контекста с использованием структурированных и неструктурированных данных
•Разработка надёжных API для внутренних сервисов и внешних интеграций
•Обеспечение качественной observability, мониторинга и алертинга с использованием инструментов вроде Grafana и OpenSearch
•Участие в код-ревью, вклад в обсуждения архитектуры и ведение качественной технической документации для новых систем и API
Требования
•8+ лет коммерческой разработки backend на Node.js в продуктовых компаниях (предпочтительно SaaS), с глубоким пониманием сложных backend-систем end-to-end
•Сильный опыт проектирования backend-архитектур и технических решений, включая декомпозицию систем, trade-offs масштабируемости, долгосрочную поддерживаемость и выбор технологий
•Подтверждённый опыт создания масштабируемых, высокопроизводительных backend-систем и надёжных API, с пониманием потоков данных, режимов отказа и узких мест производительности
•Практический опыт интеграции LLM в production-системы (не демо), с фокусом на надёжность, предсказуемость, контроль затрат и измеримое улучшение качества
•Опыт проектирования и реализации multi-agent AI workflows в production, включая оркестрацию, паттерны ReAct, supervisor-agent архитектуры, понимание когда такие подходы оправданы
•Практический опыт с современными AI-фреймворками
•Солидный опыт проектирования и оптимизации RAG pipelines: эмбеддинги, векторные базы данных, стратегии retrieval, ранжирование, chunking, trade-offs между качеством и латентностью
•Сильные навыки prompt engineering, включая структурированные выводы (JSON/YAML), валидацию схем, итерацию на основе evaluation (например, AI eval frameworks), техники надёжности помимо prompt-only решений
•Понимание LLM-инфраструктуры в production-окружениях: трейсинг и observability (LangSmith, Langfuse или аналоги), evaluation frameworks и метрики качества, инструментарий и оркестрация, механизмы безопасности и guardrails, оптимизация производительности и затрат
•Практический опыт с PostgreSQL (проектирование схем, миграции, оптимизация производительности) и AWS (CDK, Lambda, API Gateway, ElastiCache)
•Хорошее понимание observability и debugging (Grafana, OpenSearch или аналоги)
•Сильная инженерная культура: тестирование, CI/CD, надёжность, техническая ответственность
•Продуктовое мышление с умением создавать user-centered автоматизацию, а не изолированные технические компоненты
•Проактивный AI enthusiast подход: исследует и валидирует новые AI-подходы и паттерны, применимые к продуктовым задачам
•Свободный русский язык; английский на уровне B2+
Будет плюсом
•Опыт работы с медицинским/healthcare AI или в регулируемых средах
•Опыт работы с MCP (Model Context Protocol) в Node.js
Условия
•Возможность внести вклад в продукт-ориентированную компанию в сфере медтех
•Понятные карьерные возможности и конкурентная компенсация
•Полностью удалённое долгосрочное сотрудничество по модели B2B
•Медицинская страховка после испытательного срока, плюс компенсация занятий спортом и wellness
•Индивидуальные занятия английским языком через Preply и понятные пути роста
•19 оплачиваемых дней отпуска в год, 4 дополнительных wellness дня в год, оплачиваемый больничный на первые 5 рабочих дней
•Продуманные подарки к значимым жизненным событиям и офлайн корпоративные мероприятия
