Вакансии

Ixora — российская IT-компания, создающая облачные технологии для оценки качества образования. Наши решения помогают строить единую цифровую систему оценки на региональном и федеральном уровнях: ЕГЭ, ОГЭ и другие формы итоговой аттестации. Мы реализуем крупные госконтракты и сотрудничаем с ведущими государственными организациями в сфере образования. Задачи: — Разработка и развитие backend-части на C# / .NET Core — Разработка и поддержка frontend-части на Angular — Работа с существующими сервисами и участие в создании новых решений — Участие в проектировании и развитии архитектуры — Взаимодействие с командой разработки и DevOps Требования: — Опыт коммерческой веб-разработки от 5 лет — Отличное знание C# и платформы .NET Core — Опыт работы с Angular — Опыт работы с PostgreSQL и MongoDB — Опыт работы с RabbitMQ или Kafka Будет плюсом: — Опыт разработки и масштабирования высоконагруженных веб-сервисов или работы с многопоточностью — Опыт работы с ClickHouse, Redis — Опыт работы с Docker и Kubernetes — Уверенная работа в Linux — Опыт работы в облачной инфраструктуре — Понимание принципов DDD Условия: — Полностью удаленную работу с гибким графиком (ориентир на результат, а не на отработанные часы) — Оформление по ТК РФ, аккредитованная IT-компания, резидент Сколково — ДМС, возможность обучения и повышения квалификации за счет компании — Регулярные корпоративные мероприятия — Участие в проектах, которые реально влияют на развитие образования в стране — Работа в стабильной IT-компании с долгосрочными проектами — Компания ориентирована на долгосрочное сотрудничество: многие сотрудники работают 5–10+ лет — Горизонтальная структура: решения принимаются коллегиально Этапы отбора: — Собеседование с рекрутером — Собеседование с техническим директором — Собеседование с командой — Финальный оффер

Задачи: — Создание и развитие IT решения в рамках команды, сосредоточенной на выделенном проекте. — Реализация интеграционных решений и сервисов взаимодействия между внутренними и внешними системами. — Разработка и поддержка backend и frontend части продукта, активное участие в Fullstack-цикле. — Участие в выработке новых решений и вектора развития продукта, включая выбор оптимальных технологических стеков. Требования: — Высшее техническое образование. — Опыт работы ведущим разработчиком (и выше) от 3-х лет. — Опыт работы в Fullstack-роли (C# + React) приветствуется. Технические навыки: Backend (C# / .NET): уверенное знание C# dotnet ASP .NET Core, gRPC, EF Core; ООП, SOLID, паттерны проектирования; знание DDD, Onion/Clean/Vertical Slice архитектур, SOA, CQRS; опыт разработки микросервисной архитектуры. Интеграции и API: опыт работы с REST API/gRPC; знание архитектуры REST API/gRPC/Web сервисов; опыт проработки архитектуры комплексных интеграционных решений. Событийные архитектуры и брокеры сообщений: опыт работы с событийными архитектурами и брокерами сообщений; приветствуется опыт работы с библиотекой Rebus. Базы данных: понимание архитектуры реляционных и векторных СУБД, опыт проектирования логической модели данных; уверенное знание T-SQL, опыт работы с MSSQL и PostgreSQL. Frontend (React): опыт коммерческой разработки на React не менее 1 года; понимание современных подходов React (Hooks, Context, Suspense, React Query); приветствуется опыт работы с Module Federation для микрофронтендов; опыт использования UI-китов (Material-UI, Ant Design и аналоги) и кастомизации компонентов; знание стейт-менеджеров (Redux Toolkit, Zustand, MobX); опыт работы с TypeScript. Контейнеризация и DevOps: опыт работы с Kubernetes, OpenShift, Docker; опыт построения мониторинга с Grafana stack/Otel; опыт работы с CI/CD процессами. Методологии и инструменты: приветствуется опыт использования ИИ-инструментов, Spec-Driven Development, AI-агентов; ведение процесса с Jira, Confluence, GitLab; работа по Agile/Scrum. Условия: — Удалённый формат работы с возможностью гибрида в офисе в Москве. — Гражданство РФ. — Полная занятость, любой вид оформления (ТК РФ, ТД в приоритете).

Задачи: — Проектировать и развивать архитектуру системы на всех уровнях — Выстраивать интеграции с внешними и внутренними системами — Разбираться в legacy-коде и чужих системах — Проектировать и реализовывать функционал от базы данных до интерфейса Требования: — Опыт коммерческой разработки от 3 лет — Сильные знания backend-разработки, желательно Node.js / TypeScript, Python или сопоставимый стек — Уверенная работа с PostgreSQL / SQL, проектирование и оптимизация баз данных — REST API, WebSocket, интеграции и обмен данными — Понимание React / TypeScript и современной frontend-разработки — Git, Docker, Linux, CI/CD — Redis, очереди сообщений, фоновые задачи и кэширование — Понимание микросервисной и event-driven архитектуры — Понимание безопасности, авторизации, логирования и мониторинга Условия: — Официальное трудоустройство согласно ТК РК — Возможность выстроить архитектуру медицинской информационной системы группы компаний практически с нуля и влиять на выбор технологического стека — Работа в связке с главным менеджером по цифровизации и IT-отделом группы компаний — Перспективы профессионального и карьерного роста внутри группы компаний

Prime Group развивает собственную медицинскую информационную систему (МИС) и связанные внутренние сервисы для группы клиник. Ищем fullstack-разработчика, способного самостоятельно проектировать и развивать архитектуру системы на всех уровнях — от базы данных до интерфейса, — а также выстраивать интеграции с внешними и внутренними системами. Описание вакансии: Node.js / TypeScript, Python или сопоставимый стек PostgreSQL / SQL, проектирование и оптимизация БД REST API, WebSocket, интеграции и обмен данными React / TypeScript и современной frontend-разработки Git, Docker, Linux, CI/CD Требования: Опыт коммерческой разработки — от 3 лет Сильные знания backend-разработки, желательно Node.js / TypeScript, Python или сопоставимый стек Уверенная работа с PostgreSQL / SQL, проектирование и оптимизация БД REST API, WebSocket, интеграции и обмен данными Понимание React / TypeScript и современной frontend-разработки Git, Docker, Linux, CI/CD Redis, очереди сообщений, фоновые задачи и кэширование Понимание микросервисной и event-driven архитектуры Умение разбираться в legacy-коде и чужих системах Понимание безопасности, авторизации, логирования и мониторинга Способность самостоятельно проектировать и реализовывать функционал от БД до интерфейса Условия: Официальное трудоустройство согласно ТК РК Возможность выстроить архитектуру МИС группы компаний практически с нуля и влиять на выбор технологического стека Работа в связке с главным менеджером по цифровизации и IT-отделом группы компаний Перспективы профессионального и карьерного роста внутри группы компаний

Задачи: — Собирать требования от заказчика и формировать ТЗ — Формировать техническую документацию по продукту, возможно в автоматическом режиме — Контролировать реализацию в соответствии с ТЗ — Заниматься валидацией тест-кейсов, подготовленных QA — Разрабатывать приложения в трехзвенной архитектуре — Подключаться к вопросам деплоя совместно с Devops — Подключаться к разбору ошибок Требования к кандидату: — Fullstack-разработчик от 1 года — Python от 4 лет — Опыт разработки на FastAPI от 2 лет — Опыт проектирования и использования реляционных БД — Опыт проектирования и разработки API среднего слоя с возможностью масштабирования (Python) — Опыт покрытия модульными тестами всего кода — Практический опыт разработки front-end части приложений (Vue) — Практический опыт составления ТЗ, контроль корректности реализации — Практический опыт сборки артефактов приложения в CI/CD с последующим автоматическим деплоем (K8S) Условия: — Формат работы: Удаленка, Гибрид, Офис (Москва, Краснодар)

Задачи: — Собирать требования от заказчика и формировать ТЗ; — Формировать техническую документацию по продукту, возможно в автоматическом режиме; — Контролировать реализацию в соответствии с ТЗ; — Заниматься валидацией тест-кейсов, подготовленных QA; — Разрабатывать приложения в трехзвенной архитектуре; — Подключаться к вопросам деплоя совместно с Devops; — Подключаться к разбору ошибок. Обязательные требования: — Fullstack-разработчик от 1 года; — Python от 4 лет; — Опыт разработки на FastAPI от 2 лет; — Опыт проектирования и использования реляционных БД; — Опыт проектирования и разработки API среднего слоя с возможностью масштабирования (Python); — Опыт покрытия модульными тестами всего кода; — Практический опыт разработки front-end части приложений (Vue); — Практический опыт составления ТЗ, контроль корректности реализации; — Практический опыт сборки артефактов приложения в CI/CD с последующим автоматическим деплоем (K8S).

We are looking for a Senior Fullstack Developer skilled in React.js and Node.js for one of our clients. You are a perfect candidate if you are growth-oriented, you love what you do, and you enjoy working on new ideas to develop exciting products. What we are looking for: — 5+ years experience as a Fullstack Developer. — Backend experience with Node.js and Microservices architecture. — Database experience with SQL and MongoDB. — Intermediate-advanced English. Nice-to-have: — Located in CET timezone (+/- 3 hours). — Database Architecture knowledge. Responsibilities: — Ability to build libraries and frameworks of reusable efficient code. — Competence in designing and implementing low-latency, stable and performing applications. — Capacity to effectively collaborate with other team members and stakeholders remotely. — Ability to implement data protection systems. — Competence in data storage solutions. What we offer: — On-time monthly payments with flexible withdrawal options. — Consistent 8-hour working days with clients. — Up to 24 flex days off per year without losing pay for full-time positions. — Exclusive long-term remote positions at cutting-edge companies. — Personally matched positions avoiding typical recruitment roadblocks. — One-time contracting process for multiple opportunities. — Consistent monthly compensation for positions landed through Proxify.

Задачи: — Разработка REST API на Node.js и Express: маршруты, сервисный слой, middleware, валидация — Работа со схемой данных в PostgreSQL, запросы и миграции через Prisma — Аутентификация и авторизация по ролям, интеграции с кассами, Telegram и AI-API — Разработка на React + TypeScript: формы, таблицы, состояния загрузки и ошибок — Использование TanStack Query, строгая типизация по обе стороны, тесты на ключевую логику — Использование Docker в локальной разработке, участие в код-ревью и планировании Требования: — От 0.5 лет коммерческой разработки или сильные пет-проекты с бэкендом и фронтендом — Опыт с Node.js + Express: слои, middleware, обработка ошибок в async-коде — Уверенный TypeScript без any в публичных сигнатурах — Знание SQL и PostgreSQL: связи, индексы, транзакции — Понимание REST: ресурсы, методы, коды ответов, идемпотентность — Опыт с React: хуки, ре-рендеры, формы и списки — Опыт работы с Git, ветками, PR, код-ревью — Будет плюсом: Prisma, Redis, очереди, WebSocket, Docker, интеграции LLM-API Условия: — Удаленная работа из России — Свободный график — Наставничество, регулярный код-ревью — Доступы к AI-сервисам (ChatGPT, Claude и другие) — Обучение за счет компании: курсы, книги, конференции, хакатоны

Задачи: — Разработка REST API на Node.js и Express: маршруты, сервисный слой, middleware, валидация — Работа с схемой данных в PostgreSQL, запросы и миграции через Prisma — Реализация аутентификации и авторизации по ролям, интеграции с кассами, Telegram и AI-API — Разработка на React + TypeScript: формы, таблицы, состояния загрузки и ошибок — Использование TanStack Query, строгая типизация по обе стороны, тесты на ключевую логику — Использование Docker в локальной разработке, участие в код-ревью и планировании Требования: — От 0.5 лет коммерческой разработки или сильные пет-проекты с бэкендом и фронтендом — Знание Node.js + Express: слои, middleware, обработка ошибок в async-коде — Уверенный TypeScript без any в публичных сигнатурах — Знание SQL и PostgreSQL: связи, индексы, транзакции — Понимание REST: ресурсы, методы, коды ответов, идемпотентность — Знание React: хуки, ре-рендеры, формы и списки — Опыт работы с Git, ветками, PR, код-ревью — Плюсом: Prisma, Redis, очереди, WebSocket, Docker, интеграции LLM-API Условия: — Удалённо из России — Свободный график — Наставничество, регулярный код-ревью — Доступы к AI-сервисам (ChatGPT, Claude и другие) — Обучение за счёт компании: курсы, книги, конференции, хакатоны

Задачи: — Разобраться в архитектуре TenChat и текущем процессе разработки. — Определить, какие задачи продуктовая команда сможет решать через вайбкодинг и где потребуется участие инженера. — Подобрать и настроить ИИ-инструменты для работы с существующей кодовой базой продукта. — Создать процесс от идеи до выпуска: описание задачи продактом, подготовка реализации с помощью ИИ, тестирование, просмотр результата, внесение правок и выпуск. — Подготовить контекст проекта для ИИ: описание архитектуры, правила работы с кодом, документацию по API, инструкции и шаблоны типовых задач. — Настроить среду, в которой продакт сможет запускать разработку с помощью ИИ, видеть результат и проверять пользовательские сценарии. — Организовать автоматические проверки и понятный порядок технического контроля перед выпуском изменений. — Провести первые фичи через этот процесс совместно с продакт-менеджером, устранить затруднения и подготовить инструкции для самостоятельной работы. — Развивать backend: создавать API и серверную логику, работать с базами данных и интеграциями, дорабатывать архитектуру для новых задач. — При наличии fullstack-опыта — реализовывать необходимые изменения в веб-интерфейсе. — Оценивать, насколько новый процесс сокращает время от постановки задачи до выпуска и объём ручной работы разработчиков при сохранении качества. Требования: — Коммерческий опыт backend-разработки на Java и Spring Boot. — Практический опыт вайбкодинга: создание и доработка работающих приложений с помощью ИИ, включая работу с существующим кодом. — Умение выстраивать последовательную работу ИИ с задачей: передавать контекст, декомпозировать изменения, проверять и исправлять результат. — Понимание полного цикла разработки: интерфейс, API, базы данных, тестирование и выпуск. — Умение самостоятельно оценивать сгенерированный код и отвечать за качество технического решения. — Способность переводить продуктовые задачи в технические решения и объяснять процесс коллегам без глубоких знаний программирования. — Самостоятельность в настройке процесса и доведении его до регулярного использования командой. Будет преимуществом: — Fullstack-опыт с JavaScript/TypeScript и современными frontend-фреймворками. — Опыт создания инструментов, с которыми продакты или другие нетехнические специалисты могли самостоятельно реализовывать задачи. — Кейсы внедрения ИИ в командную разработку с измеримым сокращением сроков. Условия: — Оформление по ГПХ на проект. — Удалённая работа и гибкий график. — Возможность влиять на архитектуру продукта и процесс разработки TenChat.

Задачи: — разработка и развитие веб-интерфейсов для AI-ассистента на TypeScript/React — разработка backend-сервисов на Node.js/TypeScript — разработка механизмов взаимодействия AI-агентов с кодовой базой и инструментами разработки — интеграция LLM / AI API — проектирование и реализация RESTful API и GraphQL сервисов — разработка механизмов контекстного анализа кода — оптимизация производительности и UX взаимодействия AI-ассистента с разработчиком — работа с WebSocket и Server-Sent Events для real-time коммуникации. Требования: — от 4 лет коммерческой разработки на TypeScript/JavaScript — хорошее понимание асинхронного программирования и event-driven архитектуры — опыт работы с Node.js — глубокое понимание TypeScript (типы, дженерики, декораторы) — понимание принципов работы AI / LLM систем — опыт интеграции внешних API и сервисов — понимание архитектуры веб-приложений и многоуровневой архитектуры — опыт проектирования архитектуры сложных систем. Будет плюсом: — знание Rust/Golang — создание Desktop приложений (tauri/electron) — опыт разработки AI-ассистентов для программистов — опыт разработки agentic AI-систем — опыт работы с LLM (OpenAI / open-source модели / RAG / embeddings) — понимание контекстного анализа кода — опыт разработки IDE-плагинов на JavaScript/TypeScript — опыт работы с Websocket и real-time системами — инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации — опыт создания AI-агентов и использования их в работе — опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия: — работа над AI Developer Platform нового поколения — разработка agentic AI-систем для программистов — сложные инженерные задачи на стыке IDE, анализа кода, AI и веб-интерфейсов — возможность влиять на архитектуру и развитие продукта — работа с современными LLM и AI-инфраструктурой — гибкий формат работы и конкурентную компенсацию — годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты — расширенный ДМС с первого дня, страхование жизни, корпоративная пенсионная программа — статус аккредитованной ИТ-компании со всеми преимуществами (отсрочка от срочной службы) — льготная ипотека для сотрудников, подписка Прайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний — корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях — реферальная программа (бонус до 100 000 рублей).

Требуется разработчик Fullstack с навыками React и PHP. Требуемые навыки: — senior уровень — PHP — React — TypeScript — Laravel — SQL Возможен полный рабочий день и удалённый формат работы.

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

Работаем полностью удалённо.

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 — поставленные и поддерживаемые продуктовые фичи, а не прототипы; ключевым является методика, а не знание конкретного инструмента • Spec-driven development: функциональные и нефункциональные требования формулируются до первого промпта; спецификация → план → код; умение писать инженерные спецификации и контекстные файлы (правила, схемы, markdown), удерживающие агента в рамках задачи • Модульность как условие агентной работы: слабая связанность и доменные границы, нарезка проекта на небольшие изолированные файлы вместо монолита • Управление контекстным окном: осознанный подбор того, что попадает в контекст, для предотвращения дрейфа и галлюцинаций на устаревшем коде • Умение вовремя сбросить сессию: остановить зациклившегося агента, очистить рабочее дерево 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: осмысленные юнит- и интеграционные тесты пишутся до логики фичи • Инфраструктура и восстановление: версионирование, снапшоты БД, бэкапы, CI, готовая процедура восстановления данных • Готовность писать код руками, когда агент упёрся, и ответственность за результат, включая код, сгенерированный агентом • Современный типизированный backend-язык: асинхронность, модель ошибок, управление зависимостями, воспроизводимое окружение • HTTP API и realtime-транспорт: REST и двусторонние соединения — стриминг, протокол сообщений, переподключения, валидация схем на границе • Автотесты как норма: юнит- и интеграционные, изоляция внешних сервисов и тяжёлых зависимостей, поддержание тестовых данных • Реляционные БД руками: схема, миграции, индексы, нетривиальные запросы, понимание пределов выбранной БД • Разрешение конфликтов зависимостей, включая бинарную несовместимость библиотек (характерно для окружений с ML-пакетами) • Компонентный SPA-фреймворк и типизированный JavaScript; конкретный фреймворк не принципиален, принципиальна готовность сменить его за неделю • Компонентные тесты в браузерном окружении, а не только ручная проверка • Realtime-клиент: переподключения, стриминг, рантайм-валидация входящих 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 и кластеризация объектов, обработка изображений и метаданных, дедупликация • Локальные LLM: форматы весов и квантизации, размер контекста, латентность и стоимость запроса; умение измерять, а не предполагать • Речевые модели: распознавание и синтез речи, размен качества на ресурсы, ограничения по задержке и длине входа • Мультимодальные модели: генерация описаний по изображению, оценка качества генерации • Эмбеддинги и векторный поиск: семантический поиск, гибридные схемы с полнотекстовым, переранжирование, метрики качества выдачи • Ресурсы и эксплуатация inference: одна модель на процесс, память ускорителя, батчинг, прогрев, поведение под нагрузкой • Не требуется: обучение моделей с нуля, MLOps-платформы, распределённое обучение • Пайплайны обработки как идемпотентные стадии с фиксацией состояния: перезапускаемость, докат, инкрементальность • Понимание разницы между инкрементальным и полным пересчётом и цены ошибки (полный пересчёт обычно уничтожает ручную разметку) • Целостность данных при деплое, сведение расходящихся баз, миграции данных, а не только схемы • Границы сервисов: как процессы общаются, кто владеет данными, что происходит при отказе одного из них • Контейнеризация: образы с тяжёлыми зависимостями, тома для данных и весов моделей, политики перезапуска, диагностика падений • Linux и сеть: удалённый доступ, проброс портов, разрешение конфликтов портов, чтение логов как основной способ разбирательства • Скриптование рутины: деплой, синхронизация данных, ротация логов • Уверенное владение Git, включая нетривиальные операции; чтение истории как источника проектных решений • Базовая безопасность: сервис без аутентификации не выходит за пределы локального интерфейса, секреты не попадают в репозиторий, dev- и prod-режимы разведены явно • Автоматические smoke-проверки интерфейса после изменений • 4+ года разработки, из них 2+ года бэкенда в продакшене • 1+ год реального фуллстека: разработка и клиента, и сервера к нему • Проект, где LLM/ML были частью продукта, а не демонстрационным примером • Запуск моделей локально или on-premise, а не только вызовы облачных API • 2–3+ месяца ежедневной работы через агентные инструменты Задачи: • Подключение и настройка USB-камеры на целевом устройстве: интеграция камеры с ПО устройства и захват видеопотока; детекция лиц и определение пользователя, находящегося перед устройством; распознавание управляющих жестов • Реализация стереоскопического режима 2D→3D: поиск и реализация способа вывода стереоскопического изображения на произвольном телевизоре, не требующем специализированной 3D-панели (приоритетный вариант — пассивное 3D) • Разработка клиентских интерфейсов для телевизора и мобильного устройства: реализация экранов по предоставляемым Заказчиком дизайн-макетам; адаптация вёрстки под особенности вывода на телевизоре и под мобильные экраны; интеграция с существующим бэкендом Заказчика, включая двустороннее realtime-взаимодействие • Разработка технической документации по всем перечисленным блокам работ, включая инженерные спецификации и контекстные файлы, использованные при агентной разработке