Fullstack разработчик

Требования: • Агентная разработка (vibe coding) • Опыт продуктовой разработки от 4 лет, уровень senior fullstack • Агентные CLI-инструменты (Claude Code, Codex CLI, Cursor agent mode, Aider) как основной способ работы • Spec-driven development: формулирование функциональных и нефункциональных требований до первого промпта; умение писать инженерные спецификации и контекстные файлы (правила, схемы, markdown) • Модульность: слабая связанность, доменные границы, нарезка проекта на небольшие изолированные файлы • Управление контекстным окном для предотвращения дрейфа и галлюцинаций • Умение сбросить сессию агента и начать заново с более жёсткими ограничениями • Разработка в несколько потоков, менеджмент репозитория под агентную работу, опыт коллаборативной AI-разработки • Ревью и аудит AI-кода: слабые имена, дублирование, отсутствующие проверки, небезопасная работа с данными • Тесты как способ управления агентом: юнит- и интеграционные тесты пишутся до логики фичи • Инфраструктура и восстановление: версионирование, снапшоты БД, бэкапы, CI, процедуры восстановления данных • Готовность писать код руками при необходимости и ответственность за результат, включая код, сгенерированный агентом • Современный типизированный backend-язык с асинхронностью, моделью ошибок, управлением зависимостями, воспроизводимым окружением • HTTP API и realtime-транспорт: REST, двусторонние соединения, стриминг, протокол сообщений, переподключения, валидация схем • Автотесты: юнит- и интеграционные, изоляция внешних сервисов и зависимостей, поддержание тестовых данных • Реляционные БД: схема, миграции, индексы, нетривиальные запросы, понимание пределов БД • Разрешение конфликтов зависимостей, включая бинарную несовместимость библиотек • Компонентный SPA-фреймворк и типизированный JavaScript; готовность сменить фреймворк за неделю • Компонентные тесты в браузерном окружении • Realtime-клиент: переподключения, стриминг, рантайм-валидация сообщений • Медиа в браузере: доступ к устройствам ввода, работа с аудиопотоком, кодирование и передача • Состояние на клиенте и ограничения браузера: защищённый контекст, сертификаты в dev, хранилище • Умеренность в UI: простой интерфейс без тяжёлых фреймворков и дизайн-систем • Классические CV-задачи: детекция, эмбеддинги, кластеризация, обработка изображений и метаданных, дедупликация • Локальные LLM: форматы весов и квантизации, размер контекста, латентность, стоимость запроса; умение измерять • Речевые модели: распознавание и синтез речи, баланс качества и ресурсов, ограничения по задержке и длине входа • Мультимодальные модели: генерация описаний по изображению, оценка качества генерации • Эмбеддинги и векторный поиск: семантический поиск, гибридные схемы, переранжирование, метрики качества • Ресурсы и эксплуатация inference: одна модель на процесс, память ускорителя, батчинг, прогрев, поведение под нагрузкой • Не требуется: обучение моделей с нуля, MLOps, распределённое обучение • Пайплайны обработки как идемпотентные стадии с фиксацией состояния • Понимание разницы между инкрементальным и полным пересчётом и цены ошибки • Целостность данных при деплое, сведение расходящихся баз, миграции данных • Границы сервисов: процессы, владение данными, поведение при отказах • Контейнеризация: образы с тяжёлыми зависимостями, тома для данных и весов моделей, политики перезапуска, диагностика падений • Linux и сеть: удалённый доступ, проброс портов, разрешение конфликтов, чтение логов • Скриптование рутины: деплой, синхронизация данных, ротация логов • Уверенное владение Git, включая нетривиальные операции; чтение истории • Базовая безопасность: сервис без аутентификации локален, секреты не в репозитории, dev/prod режимы разведены • Автоматические smoke-проверки интерфейса после изменений • 4+ года разработки, из них 2+ года бэкенда в продакшене • 1+ год реального фуллстека: разработка клиента и сервера • Проект с LLM/ML как частью продукта • Запуск моделей локально или on-premise • 2–3+ месяца ежедневной работы через агентные инструменты Задачи: • Подключение и настройка USB-камеры: интеграция с ПО, захват видеопотока, детекция лиц, распознавание жестов • Реализация стереоскопического режима 2D→3D на телевизоре без специализированной 3D-панели • Разработка клиентских интерфейсов для телевизора и мобильного устройства по дизайн-макетам, адаптация вёрстки, интеграция с бэкендом, двустороннее realtime-взаимодействие • Разработка технической документации, инженерных спецификаций и контекстных файлов, используемых при агентной разработке