Компания Сталькрепеж

Разработчик серверной части (Node.js/TypeScript)

Коротко

Разработка серверной части проекта VEDAR на Node.js и TypeScript: API, интеграции с внешними сервисами, работа с SQL, авторизацией и ролями, контроль лимитов и расходов API. В перспективе — развёртывание LLM-инфраструктуры на Linux с GPU, CUDA и контейнерами. Компания — продуктовая, развивающая собственную серверную инфраструктуру для ИИ-моделей; работа в Москве с возможностью удалённого формата.

Локация
Москва, Малая Сухаревская площадь, 12; в условиях также указан удалённый формат
Зарплата
170 000–200 000 ₽ в месяц до вычета налогов
Компания
Сталькрепеж развивает проект VEDAR и собственную серверную инфраструктуру для работы с ИИ-моделями.
Что делать
•Разрабатывать серверную логику VEDAR на Node.js и TypeScript.
•Работать с SQL, моделями данных, авторизацией, ролями и разграничением доступа.
•Создавать API и интеграции с внешними сервисами, включая обработку заданий, статусов, отмен, повторов и результатов.
•Контролировать ошибки, лимиты и расходы API, а также готовить данные для TOKENOM.
•Поддерживать Git, автоматические проверки и техническую документацию; проверять небольшие изменения младшего разработчика.
•Подбирать серверное оборудование и в перспективе разворачивать LLM-инфраструктуру на Linux с GPU, CUDA, контейнерами, API моделей и мониторингом нагрузки.
Требования
•Уверенное владение Node.js и TypeScript; понимание JavaScript как основы этих технологий.
•Практический опыт работы с SQL и базами данных.
•Опыт разработки REST/API, авторизации, обработки ошибок и повторных попыток.
•Знание Git и умение читать существующий код.
•Умение использовать ИИ-инструменты для ускорения разработки, проверять сгенерированный код и объяснять принятые решения.
•Полная занятость, 5/2, 8 рабочих часов в день и 1 час перерыва.
Хорошо, если есть
•Опыт работы с маркетплейсами, очередями задач и контролем стоимости API.
•Знание React.
•Практика интеграций с генеративными моделями.
•Опыт с NVIDIA GPU, CUDA, PyTorch, vLLM, llama.cpp, Ollama или аналогичными инструментами.
•Опыт сборки или эксплуатации GPU-серверов и локального запуска LLM.
Культура и преимущества
•Работа в существующем проекте VEDAR, а не разработка с нуля.
•Корпоративные доступы и согласованные ИИ-инструменты.
•В перспективе — участие в построении собственной инфраструктуры под GPU и LLM.
•Окончательная сумма зависит от уровня кандидата и подтверждённого опыта.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте