6648 - Активный запрос: Fullstack-разработчик, Senior ❗️ — 29 июля 2026 г. в 06:13:43.679
6648 - Активный запрос: Fullstack-разработчик, Senior ❗️ 🔥 Важно! Срок подачи кандидатов до 03.08.2026 08:56 - Рейт: смотрим ваши ставки - Часовой пояс: МСК - Особые условия: Отсрочка платежа 70 к.д. 🎯 Компетенции: Python/Django +React/TypeScript 📌 Основные задачи: - модели и статусная машина запросов на генерацию/адаптацию Волны; - GraphQL-мутации и квери для ЛК и админки (запуск генерации, статусы, результат, ревью музреда); - Celery-пайплайн генерации: вызов Embedder API, поиск кандидатов в Qdrant, отбор состава Оркестратором (LLM), сборка стрима; - orchestration-слой агентов (Брифер, Оркестратор): вызовы ГигаЧата, инструменты агента, обработка структурированного вывода; - логика адаптации по обратной связи + ревью музыкальных редакторов; - мониторинг, обработка ошибок, ретраи. Продуктовый скоуп реализации: - диалоговый сбор брифа агентом «Брифер»: визуальные шаги + чат + автономное интернет-обогащение данных о клиенте; - генерация кастомной Волны: векторизация брифа через Embedder API, подбор кандидатов через Qdrant, отбор финального состава Оркестратором; - автономная адаптация Волны по обратной связи (лайки/дизлайки, обращения) с блокирующим ревью музыкального редактора; - библиотека готовых волн как AI-курируемый шорт-лист; - интеграции: ГигаЧат, каталог (скоуп по тарифу), личный кабинет, плеер, админка музыкального редактора. ✅ Требования: - Senior Fullstack-разработчик с сильным backend-уклоном на Python/Django и уверенным React/TypeScript. - Обязателен опыт Python 3, Django 3+, ORM, GraphQL (Graphene/graphene-django), Celery 5.x + RabbitMQ, PostgreSQL, HTTP-интеграций, S3/MinIO. - Для frontend-части важны React 18, TypeScript, Apollo Client, graphql-codegen, Vite, опыт чат-интерфейсов и диалоговых сценариев, Redux Toolkit. - Нужен опыт или высокая готовность к работе с LLM API, embedding, Qdrant/pgvector, semantic search / RAG, orchestration-слоем агентов, structured output, context handling. - Английский на уровне чтения технической документации, рабочая коммуникация на русском, GitLab, code review, тесты. Общие требования к кандидатам - готовность и интерес глубоко погрузиться в работу с LLM-агентами и встроить их в продукт: проектирование промптов и инструментов агента, orchestration-слой (многошаговые сценарии, вызов функций из агента), обработка структурированных ответов LLM, работа с контекстом; - практический опыт (или быстрая обучаемость) интеграции с LLM API (ГигаЧат / OpenAI-совместимые), эмбеддингами и векторными БД (Qdrant, pgvector), semantic search / RAG-подходами; - умение работать в условиях исследовательской неопределённости: агентная архитектура - новая область, часть требований уточняется по ходу, автономность и самостоятельность; - английский на уровне чтения технической документации; рабочая коммуникация на русском; - Git (GitLab), code review, покрытие кода тестами. - BFF / WebSocket - стриминг ответов агента в чат; - векторные БД (Qdrant) и организация векторного поиска; - Elasticsearch (django-elasticsearch-dsl); - наблюдаемость: OpenTelemetry, метрики, алертинг - мониторинг доли успешных генераций и доступности ML-сервисов; - Docker / docker-compose, базовое понимание Kubernetes (прод - в K8s).