Lead AI-Augmented Python developer
Опыт работы: от 5 лет
Оформление: официальное
Формат работы: гибрид (Москва)
☑️ Чем предстоит заниматься
Взаимодействие с бизнесом:
•Погружаться в бизнес-контекст, взаимодействовать с ключевыми стейкхолдерами и пользователями
•Генерировать образ результата совместно с Владельцами продуктов для нахождения оптимального способа его достижения
•Переводить нечёткие бизнес-запросы в архитектурные решения и реализуемые планы
Инженерная работа:
•Проектировать и разрабатывать клиент-серверные приложения на Python (FastAPI, Django)
•Строить автоматизации бизнес-процессов: интеграции между системами, ETL-пайплайны, боты, внутренние инструменты
•Планировать архитектуру решений совместно с внутренними экспертами, принимать обоснованные технические решения
•Писать автоматизированные тесты (Playwright, Pytest), обеспечивать качество и надёжность решений
•Выстраивать CI/CD-пайплайны, настраивать агентские системы для code review и автоматизированного контроля качества
•Деплоить и поддерживать свои решения в продакшене
AI-augmented разработка:
•Использовать AI-кодинг ассистенты (Claude Code, Cursor, Codex) как основные инструменты ежедневной работы
•Работать с MCP-серверами, CLI-агентами и другими инструментами AI-augmented workflow
•Оценивать и внедрять новые инструменты автоматизации разработки и тестирования
•Формировать инженерные практики работы с AI для всей команды
☑️ Наши пожелания к кандидатам
Инженерный фундамент:
•5+ года опыта разработки на Python, знание современных фреймворков и технологий
•Опыт проектирования и разработки REST API и клиент-серверных приложений
•Работа с реляционными БД (PostgreSQL), брокерами сообщений и очередями (Redis, RabbitMQ, Kafka)
•Понимание принципов проектирования: когда монолит, когда сервисы, когда скрипт
•Опыт работы с Docker, понимание CI/CD
•Привычка писать юнит-тесты, автоматизация процесса тестирования через агентов
AI-инструментарий:
•Практический опыт работы с AI-кодинг ассистентами: Claude Code, Cursor, Codex — не просто «пробовал», а ежедневно используете в работе
•Понимание, как эффективно формулировать задачи для AI-агентов, валидировать результат, итерировать
•Опыт или готовность работать с MCP-серверами (Playwright MCP, DB MCP)
•Понимание, что такое промпт-инжиниринг в контексте разработки, а не генерации текстов LLM-кой (если гоняли GitHub Spec-Kit, GSD, Ralph Loop или Superpowers — будет плюсом)
•Опыт автоматизированного тестирования с Playwright или аналогами
•Экспериментировать с MCP-серверами, CLI-инструментами, и другими подходами к AI-augmented разработке
Архитектурное мышление:
•Способность принимать технические решения, учитывая бизнес-контекст, сроки и ограничения
•Опыт проектирования решений, которые пойдут в продакшен, а не останутся прототипами
•Способность трансформировать legacy-архитектуру в сторону более современных решений, используя AI инструменты
