- Страна
- Россия
Lead AI-Augmented Python developer
Оценка ИИИнновационная роль в крупной стабильной компании (X5 Group). Использование передового стека (AI-augmented development) делает позицию уникальной на рынке и крайне привлекательной для профессионального роста.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только глубоких знаний Python и архитектуры (5+ лет), но и специфического опыта работы с AI-инструментами (Cursor, MCP, Claude Code), что делает поиск подходящего кандидата сложным.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИУказанная роль Lead-уровня в Москве в сфере AI/Python обычно предполагает вознаграждение выше среднего по рынку из-за уникальной специализации на AI-augmented разработке.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
X5 Tech
Lead AI-Augmented Python developer
Опыт работы: от 5 лет
Оформление: официальное
Формат работы: гибрид (Москва)
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Взаимодействие с бизнесом:
-Погружаться в бизнес-контекст, взаимодействовать с ключевыми стейкхолдерами и пользователями
-Генерировать образ результата совместно с Владельцами продуктов для нахождения оптимального способа его достижения
-Переводить нечёткие бизнес-запросы в архитектурные решения и реализуемые планы
-Инженерная работа:
-Проектировать и разрабатывать клиент-серверные приложения на Python (FastAPI, Django)
-Строить автоматизации бизнес-процессов: интеграции между системами, ETL-пайплайны, боты, внутренние инструменты
-Планировать архитектуру решений совместно с внутренними экспертами, принимать обоснованные технические решения
-Писать автоматизированные тесты (Playwright, Pytest), обеспечивать качество и надёжность решений
-Выстраивать CI/CD-пайплайны, настраивать агентские системы для code review и автоматизированного контроля качества
-Деплоить и поддерживать свои решения в продакшене
-AI-augmented разработка:
-Использовать AI-кодинг ассистенты (Claude Code, Cursor, Codex) как основные инструменты ежедневной работы
-Работать с MCP-серверами, CLI-агентами и другими инструментами AI-augmented workflow
-Оценивать и внедрять новые инструменты автоматизации разработки и тестирования
-Формировать инженерные практики работы с AI для всей команды
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Инженерный фундамент:
-5+ года опыта разработки на Python, знание современных фреймворков и технологий
-Опыт проектирования и разработки REST API и клиент-серверных приложений
-Работа с реляционными БД (PostgreSQL), брокерами сообщений и очередями (Redis, RabbitMQ, Kafka)
-Понимание принципов проектирования: когда монолит, когда сервисы, когда скрипт
-Опыт работы с Docker, понимание CI/CD
-Привычка писать юнит-тесты, автоматизация процесса тестирования через агентов
-AI-инструментарий:
-Практический опыт работы с AI-кодинг ассистентами: Claude Code, Cursor, Codex — не просто «пробовал», а ежедневно используете в работе
-Понимание, как эффективно формулировать задачи для AI-агентов, валидировать результат, итерировать
-Опыт или готовность работать с MCP-серверами (Playwright MCP, DB MCP)
-Понимание, что такое промпт-инжиниринг в контексте разработки, а не генерации текстов LLM-кой (если гоняли GitHub Spec-Kit, GSD, Ralph Loop или Superpowers — будет плюсом)
-Опыт автоматизированного тестирования с Playwright или аналогами
-Экспериментировать с MCP-серверами, CLI-инструментами, skills.md и другими подходами к AI-augmented разработке
-Архитектурное мышление:
-Способность принимать технические решения, учитывая бизнес-контекст, сроки и ограничения
-Опыт проектирования решений, которые пойдут в продакшен, а не останутся прототипами
-Способность трансформировать legacy-архитектуру в сторону более современных решений, используя AI инструменты
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- FastAPI
- Django
- PostgreSQL
- Redis
- RabbitMQ
- Kafka
- Docker
- CI/CD
- Playwright
- PyTest
- ETL
- REST API
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- MCP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта использования AI-инструментов в рабочем процессе.
Расскажите о вашем ежедневном workflow с использованием Cursor или Claude Code: как вы распределяете задачи между собой и AI-ассистентом?
Оценка понимания архитектурных паттернов взаимодействия с LLM.
Как вы подходите к использованию MCP-серверов (Model Context Protocol) для расширения возможностей AI-агентов в контексте работы с базами данных или браузером?
Проверка навыков проектирования сложных систем.
Опишите случай, когда вам приходилось трансформировать legacy-архитектуру: какие технические решения вы принимали и как AI помог в этом процессе?
Оценка навыков обеспечения качества кода.
Как вы организуете автоматизированное тестирование с помощью Playwright и Pytest в проектах, где большая часть кода генерируется AI?
Проверка лидерских качеств и умения работать с бизнесом.
Как вы переводите абстрактные бизнес-требования в конкретные архитектурные спецификации для AI-агентов, чтобы минимизировать галлюцинации и ошибки?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
