О продукте
ZUBRO — продукт аналитики юнит-экономики для продавцов на Wildberries и Ozon. Показываем продавцу реальную экономику по каждому товару: маржу, расходы, рекламу, склады, движение товара и связанные показатели. Данные из площадок приходят автоматически каждую ночь, система приводит их к единой схеме, считает агрегаты и показывает результат в отчетах и интерфейсе.
Разработка идет на живом магазине с настоящими цифрами, а не на тестовых данных. К декабрю планируется пилот на нескольких магазинах.
Команда небольшая:
•тимлид;
•два разработчика направлений (эта вакансия);
•аналитик, который пишет ТЗ;
•владелец продукта.
Код пишем в паре с AI-агентом — Claude Code в готовой среде с автоматическими проверками. Каждый разработчик владеет своим направлением целиком: от данных и расчетов до экрана в продукте.
Проект подробно задокументирован. Документация доступна в двух форматах:
•как портал с навигацией для команды;
•напрямую для AI-агента через MCP-сервер, где все материалы проекта хранятся в машиночитаемом виде и обновляются автоматически.
Коротко о роли
Ищем двух разработчиков, каждый из которых возьмет на себя отдельное направление в продукте. Сейчас есть два направления:
1.Логистика и складская аналитика — остатки по складам, товары в пути, оборачиваемость, сверка данных с кабинетами WB/Ozon и подключение новых источников данных.
2.Ассортимент, реклама и клиентский портал — дашборд рекламных расходов и ДРР, сверка с рекламными кабинетами, витрина отчетов под внешнего клиента, личный кабинет, тариф с триалом и чат поддержки.
Нам нужен не просто человек, который пишет код руками, а разработчик-владелец направления: умеет поставить задачу AI-агенту, проверить его работу на реальных данных, принять технические решения в рамках своего участка и отвечать за результат перед командой.
Через две недели после выхода ожидаем, что разработчик уже самостоятельно ведет задачи в GitHub: берет issue, ставит задачу агенту, проверяет результат, сдает PR с отчетом и проходит автоматические проверки. К середине декабря ожидаем работающий раздел продукта, который можно показать команде и клиентам пилота.
Чем предстоит заниматься
У нас есть два направления. На старте выберем то, которое лучше совпадает с опытом и интересом кандидата.
Направление 1 — логистика и складская аналитика
•развивать раздел по остаткам товаров на складах маркетплейсов;
•работать с данными по товарам в пути;
•считать и проверять оборачиваемость по складам;
•сверять рассчитанные показатели с данными из кабинетов WB/Ozon;
•работать с уже собранными данными первого месяца;
•на втором месяце подключить новый источник данных — поставки FBO — по готовому контракту коннектора;
•поддерживать документацию по своему направлению.
Направление 2 — ассортимент, реклама и клиентский портал
•делать дашборд рекламных расходов;
•считать и отображать ДРР по товарам и рекламным кампаниям;
•сверять рекламные показатели с данными из рекламных кабинетов;
•развивать витрину текущих отчетов под внешнего клиента;
•реализовывать выбор магазина;
•прорабатывать настройки и пустые состояния;
•делать экраны личного кабинета;
•реализовывать тариф с триальным периодом;
•развивать чат поддержки;
•работать с backend-логикой, базой и интерфейсом;
•поддерживать документацию по своему направлению.
Что уже есть в проекте
•сбор данных с площадок;
•база данных;
•безопасность;
•деплой;
•документация;
•автоматические проверки;
•рабочая среда для AI-агента с контекстом проекта, правилами и журналом действий.
Как устроена работа
Предстоит работать не через постоянные созвоны и вопросы в чат, а через:
•документацию;
•GitHub issues;
•pull requests;
•отчеты;
•автоматические проверки;
•письменные вопросы, если действительно что-то заблокировано.
Первые две недели — плотный онбординг, помощь доступна практически в любой момент. После этого — два окна помощи в неделю. Если задача полностью заблокирована и это отмечено в системе, реакция в течение 4 часов.
Нужен человек, который
•понимает, что именно должно получиться в продукте;
•умеет сформулировать задачу AI-агенту;
•пишет промпты с нормальным контекстом, критериями результата и проверками;
•постоянно проверяет, что агент сделал правильно;
•умеет остановить агента, если он пошел не туда;
•сверяет данные с реальным источником;
•держит контекст своего направления неделями;
•отвечает за результат перед командой;
•умеет работать через документацию и письменные задачи;
•задает вопросы так, чтобы по ним можно было работать без созвона.
Стек проекта
Python, SQL, PostgreSQL, FastAPI, SQLAlchemy, React + TypeScript, Docker, GitHub, Claude Code.
Не обязательно быть экспертом во всем стеке. Важно уверенно понимать Python, SQL, работу с данными и backend-логику. Если основной опыт совсем в другом стеке, может быть сложно: проект, документация и агентская среда заточены под текущий стек.
Нам особенно подходят люди из продуктов, где есть учетные данные, отчетность и необходимость, чтобы цифры сходились:
•BI-системы;
•финансовая и управленческая аналитика;
•ERP/CRM для малого и среднего бизнеса;
•товарный учет;
•e-commerce-аналитика вне маркетплейсов;
•внутренние аналитические системы;
•продукты с отчетностью, сверками и интеграциями.
Знание маркетплейсов не обязательно — оно есть в документации и рабочем контексте проекта.
Кто не подойдет
•человек, которому скучны данные, сверки и отчетность;
•разработчик, который хочет постоянных созвонов вместо письменной работы;
•человек, который не читает документацию и сразу идет спрашивать;
•«кнопконажиматель» AI-агента без проверки результата;
•тимлид или архитектор, которому нужно перестраивать процесс под себя;
•сильный highload backend-разработчик, которому будет тесно в регламентированном процессе;
•человек из сервисов аналитики маркетплейсов вроде mpfact, truestats, tablichki, moneyplace/moneysellers, mpstats и похожих продуктов.
Условия
Оффер обсуждается лично, но ориентир 220-280к/мес. ИП/крипта.
Этапы найма/собеседований
1.Если вы прошли — созвон на 15-30мин (9 вопросов).
2.Если проходите — оплачиваемое тестовое: задача на 4-6 часов (выделяется 7 дней). Такая же среда, копия нашего устройства (контракт, проверки, журнал) на синтетических данных.
3.Обратная связь через 3 или 6 дней после сдачи тестового.
4.Принимаем решение с кем продолжить работать.
Если ознакомились с вакансией и есть релевантный опыт — просьба написать сопроводительное с акцентом на наличие релевантного опыта и дать отсылки на свое резюме.
