Grand trade — один из ключевых импортеров России и стран СНГ в категориях продовольственных и непродовольственных товаров. Мы успешно работаем на международном рынке импорта более 15 лет и создаем товарное разнообразие, предлагая лучшее, что есть у мира.
Приглашаем в нашу команду Руководителя направления разработки с применением ИИ. Ваша основная задача — обеспечение поэтапной модернизации и перевода на современный технологический стек бизнес-критичных логистических систем компании с помощью инструментов искусственного интеллекта.
_________________________________________________________________________________________________________________
МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
- Возможности профессионального развития.
- Открытую демократичную культуру и экспертную команду, ориентированную на общий результат.
- Социальный пакет, включающий ДМС с первого дня работы в компании.
- Партнерские скидки на платформе Best Benefits.
- Официальное оформление по трудовому законодательству РФ.
- Заработную плату, которая соответствует уровню рынка труда.
ВАМ ПРЕДСТОИТ:
- Проводить аудит SDLC и замерять эффективность: описывать текущий поток создания ценности (от требований до эксплуатации), собирать исторические метрики (baseline) из Трекера, Git и CI/CD, выявлять узкие места и формировать целевую модель AI SDLC.
- Выстраивать управляемый поток требований и спецификаций: задавать стандарт входных артефактов (включая OpenSpec), схему их хранения и версионирования (Яндекс Вики + Git), сквозную трассируемость до релиза и агентную декомпозицию на frontend/backend-задачи с ревью аналитиком.
- Создавать рабочую среду для Agentic SDLC: стандартизировать правила работы агентов (repository-level instructions, проектные skills) и формировать инженерную базу знаний (CodeBaseMemory), исключая зависимость от персональных «магических» решений отдельных разработчиков.
- Интегрировать агентов в инфраструктуру: настраивать безопасный доступ ИИ к коду, документации, Яндекс Вики, Трекеру и CI/CD (через MCP и аналоги) и выстраивать единый цикл работы (planning → implementation → verification → human review → merge).
- Лидировать пилот и обеспечивать качество (Quality & Security): запускать новый процесс на команде веб-сервисов, обучать коллег, разграничивать зоны ответственности агента и человека (human-in-the-loop), встраивать ИИ в автотесты и code review, а также настраивать quality gates и правила ИБ (permissions, secrets, логирование действий агентов).
- Формировать подход к модернизации legacy-систем: использовать ИИ для исследования крупного логистического монолита (code archaeology, анализ БД и хранимых процедур), восстанавливать спецификации, внедрять characterization tests для проверки эквивалентности поведения и обеспечивать поэтапную миграцию на современный стек без подхода «переписать всё с нуля».
МЫ ОЖИДАЕМ ОТ КАНДИДАТА:
- Практический опыт в software engineering от 7 лет, включая опыт в роли Tech Lead, Solution/Software Architect или Engineering Lead.
- Сильный hands-on бэкграунд: способность самостоятельно разобраться в коде, написать прототип, автоматизацию или интеграцию и проверить результат.
- Опыт реального применения AI coding agents в разработке (Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot/Coding Agent, Cursor и др.) и понимание context engineering, agent instructions, skills, tool use, MCP, sandboxing и автоматической верификации.
- Подтвержденный опыт оптимизации процессов разработки (SDLC), работы с инженерными метриками, проведения пилотов, а также глубокая практика с CI/CD, automated testing, code review и эксплуатацией production-систем.
- Умение работать с неполными требованиями, договариваться с аналитиками, разработчиками, QA и бизнесом, формализовывать процессы и готовность нести инженерную ответственность за результат, даже если значительная часть артефактов создана ИИ.
Будет преимуществом:
- Опыт работы со стеком наших систем: Python, TypeScript/JavaScript, Vue, PostgreSQL, RabbitMQ и хранимыми процедурами.
- Опыт реверс-инжиниринга и поэтапной модернизации legacy-систем, восстановления бизнес-логики по коду и БД, создания characterization tests.
- Практика работы с RAG / базами знаний, внедрения внутренних инженерных платформ (golden paths, developer enablement) и развития сообществ практики.
_________________________________________________________________________________________________________________
Какие этапы предстоит пройти?
- Общение с HR.
- Встреча-знакомство с руководителем.
- Сбор рекомендаций.
- Оффер. ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
LET’S GO!
