AI Backend Developer (Claude Code) · Senior
Оценка ИИОтличное предложение для Senior-разработчика: работа с передовым стеком (Claude Code, LLM), удаленный формат, опционная программа и быстрый процесс найма. Проект находится на острие технологий AI, что гарантирует профессиональный рост.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только глубоких знаний Python и FastAPI, но и практического опыта работы с LLM в продакшене, включая оптимизацию токенов и RAG. Дополнительную сложность создает требование к навыкам React и готовность работать в паре с ведущим инженером в быстром темпе стартапа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата от $3500 находится на уровне или чуть выше среднерыночной для Senior Python/AI разработчиков в СНГ, работающих на международные стартапы. С учетом опционов, совокупный доход может быть значительно выше.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
AI-стартап · текстовая AI-среда для авторов
AI Backend Developer (Claude Code) · Senior
от 3500$ в месяц
Полный день · удалённо
Full-time
Ищем бэкенд-разработчика, для которого Claude Code — рабочая среда: быстро строит с AI, но проверяет, что тот написал, и отвечает за результат. В проекте уже есть ведущий AI backend-инженер — ты приходишь к ней в пару, со своими зонами ответственности.
Обязанности
— бэкенд AI-функций: чат, стриминг ответов, retrieval, Deep Research
— работа с API LLM-провайдеров: параллельные вызовы, лимиты, prompt caching, стоимость
— контракты между фронтом и бэкендом
— ревью AI-generated PR и поиск дефектов за зелёными тестами
— при необходимости — самому поправить фронт на React + TypeScript
Требования
— от 3 лет коммерческой бэкенд-разработки, включая LLM-сервисы в продакшене
— Python, asyncio, FastAPI, Pydantic v2, стриминг через SSE
— API OpenAI / Anthropic / Gemini: tool use, structured output, prompt caching, rate limits
— PostgreSQL и Redis
— React + TypeScript на уровне «поправлю сам»
— английский B1+
Будет плюсом: RAG и векторные БД, очереди (Celery, arq), Langfuse или OpenTelemetry, Docker, evals
Условия
— выход на следующий день после собеседования
— удалённо, full-time
— опционная программа
Как откликнуться
Без резюме — ответь на вопросы бота голосом: Откликнуться
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- TypeScript
- Python
- LLM
- PostgreSQL
- RAG
- Redis
- React
- Docker
- FastAPI
- Pydantic
- asyncio
- OpenAI API
- SSE
- Anthropic API
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики работы с LLM в реальных условиях.
Как вы подходите к оптимизации стоимости и задержек (latency) при использовании LLM API, учитывая prompt caching и параллельные вызовы?
Оценка навыков работы с асинхронностью в Python, критичной для стриминга ответов.
Расскажите о своем опыте реализации стриминга через SSE в FastAPI. С какими проблемами вы сталкивались при обработке долгих соединений?
Проверка умения работать с качеством AI-генерации.
Как вы организуете процесс ревью AI-generated PR? На что обращаете внимание в первую очередь, чтобы избежать скрытых дефектов?
Оценка опыта в области RAG и работы с данными.
Какие стратегии чанкинга и векторные базы данных вы использовали для реализации Retrieval-систем? Как вы оцениваете качество поиска (evals)?
Проверка готовности к Fullstack-задачам.
Насколько уверенно вы чувствуете себя в React/TypeScript при необходимости внести изменения в логику отображения ответов нейросети на фронтенде?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
