Fullstack разработчик

Привет! Мы — команда проекта Nastavnik. Мы не создаем еще одну онлайн-школу. Наша миссия — построить по-настоящему персонального AI-наставника, который адаптирует обучение под каждого пользователя в реальном времени. Система, которая точно знает, что ты уже усвоил, где у тебя пробелы, и какой следующий шаг в обучении будет для тебя максимально эффективным. Это и есть Nastavnik, и мы ищем сильного Fullstack-разработчика, который поможет нам воплотить эту идею в жизнь.
Проект находится на ранней стадии, а это значит, что у вас будет возможность спроектировать и реализовать ядро всей системы, влиять на ключевые технические решения и расти вместе с компанией.
Проект получил грант ФСИ (Старт-ИИ-1). В команде: основатель/PM, ML-инженер, методолог.
Первый пилот — май 2026.
Стек зафиксирован: Next.js · Django + DRF · FastAPI · PostgreSQL · Redis · Kubernetes.

Чем предстоит заниматься

Спроектировать и реализовать архитектуру frontend и backend с нуля — совместно с PM и ML-инженером, с прицелом на высокую нагрузку и масштабирование

Реализовать ключевые модули платформы: auth, система инвайтов, личный кабинет пользователя, экран урока, дашборд преподавателя, интерфейс методолога

Интегрировать frontend с ML-сервисом (FastAPI) по готовым API-контрактам

Настроить CI/CD, Docker, Kubernetes — до найма DevOps-инженера инфраструктура на вас

Участвовать в технических решениях: предлагать, обосновывать, брать ответственность за результат

Обязательные требования

Python 3+ лет коммерческого опыта. Django + DRF — знаете хорошо

Next.js + TypeScript — уверенная работа: SSR, роутинг, стейт

PostgreSQL — сложные запросы, индексы, понимание планов запросов

Docker + Kubernetes — разворачивали сервисы, понимаете изнутри

CI/CD — настраивали пайплайны (GitHub Actions, GitLab CI или аналоги)

Redis — кэш или очереди задач

Опыт проектирования архитектуры веб-приложений с нуля

Портфолио: живые работающие сервисы — не учебные проекты. Готовы объяснить принятые решения

Будет плюсом

• FastAPI — будете работать бок о бок с ML-инженером
• Векторные БД (pgvector, Qdrant и др) или RAG-пайплайны
• Опыт работы с LLM через API
• Terraform — инфраструктура как код
• TailwindCSS
• Понимание DKT, DQN или RL

Что предлагаем

• Вы — ключевой разработчик продукта. Архитектурные решения которые вы примете, будут работать годами
• Прямой доступ к основателю и ML-инженеру — никакой бюрократии
• Удалённый формат, гибкий график
• Конкурентная зарплата — обсуждаем честно на собеседовании
• По мере роста — найм DevOps-инженера, снятие инфраструктурной нагрузки

Как откликнуться
На HeadHunter или отправить нам на почту: резюме + ссылки на 1–2 работающих сервиса с кратким описанием вашей роли и стека.

Воронка простая: резюме→договариваемся о созвоне → звонок 30 минут → техническое собеседование → оффер.

Готовы построить будущее образования вместе? Присылайте резюме и ссылку на портфолио!