Локация
Астана, удалённый формат работы
Компания
Meteoro Platform развивает продукты на базе генеративного искусственного интеллекта.
Что делать
— Проектировать и создавать адаптивные и доступные пользовательские интерфейсы, переиспользуемые frontend-компоненты, backend-сервисы, API и модели данных.
— Оценивать технологии, фреймворки и паттерны, выбирая решения с учётом масштабируемости, поддерживаемости, безопасности и производительности.
— Интегрировать GenAI-модели совместно с ML-инженерами, оркестрировать инференс и асинхронные задачи, обеспечивать надёжный пользовательский опыт.
— Создавать guardrails: автоматизированные песочницы, правила статического анализа и системы валидации корректности, поддерживаемости и безопасности сгенерированного кода.
— Разрабатывать тесты, устранять узкие места frontend, backend, баз данных и распределённых систем, применять практики безопасной разработки и наблюдаемости.
— Участвовать в CI/CD, автоматизации деплоя, настройке инфраструктуры и поддержке production совместно с продуктовыми, дизайнерскими, инфраструктурными и ML-командами.
Требования
— Более 5 лет профессионального опыта в разработке ПО, включая значимую ответственность за production full-stack приложения.
— Уверенное владение TypeScript, JavaScript, HTML и CSS; опыт с React, Next.js, Vue или аналогичным современным frontend-фреймворком.
— Уверенное владение Python 3.10+ и опыт создания production-сервисов на FastAPI, Django или Flask.
— Опыт проектирования REST, GraphQL, WebSocket или event-driven API, а также работы с реляционными базами данных, кэшами, очередями и объектными хранилищами.
— Практическое знание асинхронного программирования, фоновых задач и характеристик I/O-bound и CPU-bound нагрузок.
— Способность проектировать масштабируемые системы и обосновывать технические решения с учётом ограничений производительности, безопасности, ресурсов и сроков.
— Опыт с pytest, Vitest или Jest, а также Playwright или Cypress; знание стратегий мокинга и изоляции тестов.
— Опыт создания систем валидации кода, правил статического анализа, linting-конвейеров, evaluation-сред или безопасных sandbox-сред.
— Практический опыт с автоматизированными delivery-конвейерами, контейнерами, облачной инфраструктурой и мониторингом production; способность эффективно взаимодействовать с продуктовыми, дизайнерскими, инфраструктурными и ML-командами.
Хорошо, если есть
— Опыт создания LLM-продуктов, agent workflows, model-serving или других решений генеративного ИИ.
— Знакомство с оркестрацией ML-процессов, PyTorch, диффузионными моделями, эмбеддингами или векторными базами данных.
— Опыт с OpenTelemetry, распределённой трассировкой, APM и системами анализа логов.
— Опыт проектирования библиотек компонентов, дизайн-систем и доступных интерфейсов.
— Знание производительности браузера, server-side rendering, streaming-интерфейсов и real-time паттернов.
— Опыт профилирования и оптимизации высоконагруженных распределённых систем и конвейеров данных.
— Знакомство с cloud-native архитектурой, IaC и Kubernetes или сопоставимыми платформами оркестрации.
Культура и преимущества
— Удалённый формат работы.
— Работа с современными технологиями и инструментами генерации кода.
— 25 дней отпуска, дополнительные выходные и больничный.
— Возможности профессионального и карьерного роста.
— Конкурентный пакет зарплаты и ежегодные выездные корпоративы.
