Fullstack Developer (GenAI)

Локация: Астана, удалённый формат работы

Компания

Meteoro Platform развивает продукты на базе генеративного искусственного интеллекта.

Что делать

• Проектировать и создавать адаптивные и доступные пользовательские интерфейсы, переиспользуемые frontend-компоненты, backend-сервисы, API и модели данных.
• Оценивать технологии, фреймворки и паттерны, выбирая решения с учётом масштабируемости, поддерживаемости, безопасности и производительности.
• Интегрировать GenAI-модели совместно с ML-инженерами, оркестрировать инференс и асинхронные задачи, обеспечивать надёжный пользовательский опыт.
• Создавать guardrails: автоматизированные песочницы, правила статического анализа и системы валидации корректности, поддерживаемости и безопасности сгенерированного кода.
• Разрабатывать тесты, устранять узкие места frontend, backend, баз данных и распределённых систем, применять практики безопасной разработки и наблюдаемости.
• Участвовать в CI/CD, автоматизации деплоя, настройке инфраструктуры и поддержке production совместно с продуктовыми, дизайнерскими, инфраструктурными и ML-командами.

Требования

• Более 5 лет профессионального опыта в разработке ПО, включая значимую ответственность за production full-stack приложения.
• Уверенное владение TypeScript, JavaScript, HTML и CSS; опыт с React, Next.js, Vue или аналогичным современным frontend-фреймворком.
• Уверенное владение Python 3.10+ и опыт создания production-сервисов на FastAPI, Django или Flask.
• Опыт проектирования REST, GraphQL, WebSocket или event-driven API, а также работы с реляционными базами данных, кэшами, очередями и объектными хранилищами.
• Практическое знание асинхронного программирования, фоновых задач и характеристик I/O-bound и CPU-bound нагрузок.
• Способность проектировать масштабируемые системы и обосновывать технические решения с учётом ограничений производительности, безопасности, ресурсов и сроков.
• Опыт с pytest, Vitest или Jest, а также Playwright или Cypress; знание стратегий мокинга и изоляции тестов.
• Опыт создания систем валидации кода, правил статического анализа, linting-конвейеров, evaluation-сред или безопасных sandbox-сред.
• Практический опыт с автоматизированными delivery-конвейерами, контейнерами, облачной инфраструктурой и мониторингом production; способность эффективно взаимодействовать с продуктовыми, дизайнерскими, инфраструктурными и ML-командами.

Хорошо, если есть

• Опыт создания LLM-продуктов, agent workflows, model-serving или других решений генеративного ИИ.
• Знакомство с оркестрацией ML-процессов, PyTorch, диффузионными моделями, эмбеддингами или векторными базами данных.
• Опыт с OpenTelemetry, распределённой трассировкой, APM и системами анализа логов.
• Опыт проектирования библиотек компонентов, дизайн-систем и доступных интерфейсов.
• Знание производительности браузера, server-side rendering, streaming-интерфейсов и real-time паттернов.
• Опыт профилирования и оптимизации высоконагруженных распределённых систем и конвейеров данных.
• Знакомство с cloud-native архитектурой, IaC и Kubernetes или сопоставимыми платформами оркестрации.

Культура и преимущества

• Удалённый формат работы.
• Работа с современными технологиями и инструментами генерации кода.
• 25 дней отпуска, дополнительные выходные и больничный.
• Возможности профессионального и карьерного роста.
• Конкурентный пакет зарплаты и ежегодные выездные корпоративы.