ID 3946. Fullstack-разработчик (Python/Django +React/TypeScript)
Ставка: рассмотрим ваши ставки (*указывайте в форме ставку с налогами)
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.
– 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).
Что он должен знать по backend
- Python 3 и Django 3+, ORM, миграции
- GraphQL на Graphene / graphene-django, проектирование query, mutation, resolver
- Celery + RabbitMQ: асинхронные задачи, ретраи, идемпотентность, долгие процессы
- PostgreSQL: схема данных, оптимизация запросов
- Интеграции с внешними API по HTTP: таймауты, ретраи, устойчивость
- S3-совместимые хранилища (boto3, MinIO)
- Желательно: Qdrant / векторный поиск, WebSocket/стриминг, observability, Docker, базово Kubernetes
Что он должен знать по frontend
- React 18 + TypeScript
- Apollo Client + graphql-codegen
- Vite
- Построение чат-интерфейсов и пошаговых сценариев
- Работа со стримингом ответов, статусами загрузки, ошибками
- Управление состоянием, например Redux Toolkit
- Плюсом будет опыт с Ant Design, Nx, pnpm, Storybook, realtime/WebSocket
Краткое описание задачи:
Что предстоит делать:
– 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.
Тип работ: outstaff / fulltime
Для рассмотрения специалиста необходимо заполнить форму