Grand trade
Руководитель направления разработки с применением ИИ / AI SDLC Lead
Опыт работы: более 6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо или гибрид
☑️ Чем предстоит заниматься
•Проводить аудит SDLC и замерять эффективность: описывать текущий поток создания ценности (от требований до эксплуатации), собирать исторические метрики (baseline) из Трекера, Git и CI/CD, выявлять узкие места и формировать целевую модель AI SDLC
•Выстраивать управляемый поток требований и спецификаций: задавать стандарт входных артефактов (включая OpenSpec), схему их хранения и версионирования (Яндекс Вики + Git), сквозную трассируемость до релиза и агентную декомпозицию на frontend/backend-задачи с ревью аналитиком
•Создавать рабочую среду для Agentic SDLC: стандартизировать правила работы агентов (repository-level instructions, проектные skills) и формировать инженерную базу знаний (CodeBaseMemory), исключая зависимость от персональных «магических» решений отдельных разработчиков
•Интегрировать агентов в инфраструктуру: настраивать безопасный доступ ИИ к коду, документации, Яндекс Вики, Трекеру и CI/CD (через MCP и аналоги) и выстраивать единый цикл работы (planning → implementation → verification → human review → merge)
•Лидировать пилот и обеспечивать качество (Quality & Security): запускать новый процесс на команде веб-сервисов, обучать коллег, разграничивать зоны ответственности агента и человека (human-in-the-loop), встраивать ИИ в автотесты и code review, а также настраивать quality gates и правила ИБ (permissions, secrets, логирование действий агентов)
•Формировать подход к модернизации legacy-систем: использовать ИИ для исследования крупного логистического монолита (code archaeology, анализ БД и хранимых процедур), восстанавливать спецификации, внедрять characterization tests для проверки эквивалентности поведения и обеспечивать поэтапную миграцию на современный стек без подхода «переписать всё с нуля»
Этапы отбора:
•Общение с HR
•Встреча-знакомство с руководителем
•Сбор рекомендаций
•Оффер
☑️ Наши пожелания к кандидатам
•Практический опыт в software engineering от 7 лет, включая опыт в роли Tech Lead, Solution/Software Architect или Engineering Lead
•Сильный hands-on бэкграунд: способность самостоятельно разобраться в коде, написать прототип, автоматизацию или интеграцию и проверить результат
•Опыт реального применения AI coding agents в разработке (Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot/Coding Agent, Cursor и др.) и понимание context engineering, agent instructions, skills, tool use, MCP, sandboxing и автоматической верификации
•Подтвержденный опыт оптимизации процессов разработки (SDLC), работы с инженерными метриками, проведения пилотов, а также глубокая практика с CI/CD, automated testing, code review и эксплуатацией production-систем
•Умение работать с неполными требованиями, договариваться с аналитиками, разработчиками, QA и бизнесом, формализовывать процессы и готовность нести инженерную ответственность за результат, даже если значительная часть артефактов создана ИИ
Будет плюсом:
•Опыт работы со стеком наших систем: Python, TypeScript/JavaScript, Vue, PostgreSQL, RabbitMQ и хранимыми процедурами
•Опыт реверс-инжиниринга и поэтапной модернизации legacy-систем, восстановления бизнес-логики по коду и БД, создания characterization tests
•Практика работы с RAG / базами знаний, внедрения внутренних инженерных платформ (golden paths, developer enablement) и развития сообществ практики
