Начинающий Разработчик AI SaaS (LLM, RAG, AI-агенты)

TL;DR

Начинающий Разработчик AI SaaS (LLM, RAG, AI-агенты): Разработка нового AI SaaS-продукта с нуля и участие в проектировании архитектуры платформы с акцентом на интеграцию LLM-моделей, RAG и AI-инструментов. Фокус на создании и тестировании MVP, быстрой проверке гипотез и развитии backend/frontend функциональности продукта.

Локация: Полностью удалённый формат работы

Компания

Квантастика — онлайн-школа программирования для детей 7–16 лет, запускающая AI SaaS-направление на базе современных нейросетевых технологий.

Что делать

• Разрабатывать новый AI SaaS-продукт с нуля.
• Проектировать архитектуру платформы совместно с командой.
• Интегрировать современные LLM-модели и AI-инструменты, включая RAG и AI-агентов.
• Разрабатывать backend и frontend функционал продукта.
• Создавать и тестировать MVP, быстро проверять гипотезы и улучшать функциональность платформы.
• Работать с API нейросетей, автоматизациями и участвовать в принятии технических решений.

Требования

• База в программировании, алгоритмах и архитектуре ПО.
• Практический опыт разработки собственных проектов с использованием нейросетей.
• Портфолио: готовые проекты, GitHub-репозитории, MVP или кейсы для демонстрации на интервью.
• Опыт/понимание AI-инструментов: LLM, RAG, AI-агенты или автоматизации (будет преимуществом).
• Опыт работы с Python и JavaScript/TypeScript (или другими современными языками разработки).
• Высокая мотивация создавать продукты, а не только писать код.

Хорошо, если есть

• Участие в хакатонах, олимпиадах или стартап-проектах.
• Опыт с OpenAI, Anthropic, Gemini, LangChain, LlamaIndex или аналогичными инструментами.
• Опыт запуска pet-проектов с реальными пользователями.
• Понимание принципов SaaS-продуктов и продуктовой разработки.

Культура и преимущества

• Полностью удалённый формат работы.
• Гибкий график, совместимый с обучением.
• Наставничество и возможность влиять на архитектуру и развитие платформы.
• Работа с современным технологическим стеком и нейросетями.
• Конкурентная оплата и быстрый рост внутри компании.

Процесс найма

• Интервью с демонстрацией проектов/репозиториев (MVP, кейсы).
• Обсуждение технических решений и подхода к созданию AI-продукта.