О компании и продукте
HR-Mosaic — инженерная HRTech-компания.
Платформа для автоматизации подбора персонала с использованием AI.
Основные направления продукта:
• Анализ резюме и вакансий с помощью LLM (OpenAI, локальные модели через Ollama)
• Микросервисная архитектура с асинхронной обработкой больших объёмов данных
• On-premise-развёртывание для корпоративных заказчиков
• Интеграции с HR-системами, ATS и CRM (в том числе hh и корпоративные системы)
Ищем Senior Python Engineer / Backend Architect, который умеет строить системы, принимать технические решения и брать на себя ответственность за ключевые куски платформы.
Стек
• Backend и данные: Python 3.13+ (строгая типизация, type hints) / FastAPI (async/await) / PostgreSQL (сложные запросы, индексы, оптимизация) / asyncpg / Pydantic / yoyo-migrations;
• AI/ML и LLM: OpenAI API, локальные LLM через Ollama / sentence-transformers, nltk / RAG-подходы, векторные представления / Langfuse — телеметрия LLM;
• Инфраструктура и observability: Docker, Docker Compose / Nginx (reverse-proxy / API-gateway) / Sentry / OpenTelemetry / Helm / Kubernetes;
• Качество и процессы: pytest, pytest-asyncio / ruff, mypy / tox / uv для управления зависимостями / Git (GitHub / GitLab), CI/CD.
Чем предстоит заниматься
Архитектура и техническое лидерство:
• Проектировать и развивать backend-архитектуру платформы;
• Принимать ключевые технические решения, участвовать в архитектурных сессиях, формировать технические стандарты;
• Проводить code review, менторить middle-разработчиков, помогать выстраивать инженерные практики;
• Планировать эволюцию сервисов.
Разработка функционала:
• Разрабатывать и поддерживать микросервисы на FastAPI (чистая архитектура, модульность, тестируемость);
• Проектировать и оптимизировать PostgreSQL / Разрабатывать REST API / Встраивать паттерны.
AI/LLM-часть:
• Интегрировать LLM (OpenAI, Ollama) в бизнес-сценарии;
• Участвовать в проектировании и реализации простых RAG-пайплайнов;
• Работать с векторными представлениями текста, улучшать промпты и подходы к оценке качества.
Интеграции и инфраструктура:
• Реализовывать интеграции с внешними системами: HH, HR-системы, ATS, CRM;
• Оптимизировать работу с БД, кэшем и очередями (в перспективе — message-broker);
• Работать с Docker и окружениями (dev/stage/prod), участвовать в настройке CI/CD;
• Настраивать мониторинг и логирование ключевых сервисов.
Обязательные требования
• 5+ лет коммерческой разработки на Python (backend), уверенный Senior-уровень;
• Опыт проектирования и развития production-систем и сервисной архитектуры;
• Уверенная работа с FastAPI и асинхронным Python (asyncio, async/await);
• Глубокое понимание работы с PostgreSQL;
• Опыт построения микросервисной архитектуры: границы сервисов, взаимодействие через API, базовые паттерны надёжности;
• Опыт написания и поддержки тестов (pytest), понимание, что и как тестировать;
• Опыт code review и менторства (помощь middle/junior, наведение порядка в коде);
• Уверенная работа с Docker и Git, практика командной разработки (PR-ы, codereview,ветвление);
• Умение брать зону ответственности: от обсуждения требований до вывода фичи в прод и наблюдения за ней;
• Опыт использования AI-ассистентов для разработки (Cursor, Claude, GitHub Copilot, Gemini и др);
• Готовность разбираться в LLM/AI-части: даже если нет глубокого опыта, важно инженерное любопытство и желание погружаться.
Что будет большим плюсом
• Практический опыт работы с LLM / RAG в продакшене: OpenAI API, Ollama, LangChain / LangGraph, Pydantic-AI;
• Опыт проектирования или поддержки систем с большими объёмами данных и/ или high-load;
• Знание и применение архитектурных паттернов (event-driven, saga, circuit breaker, идемпотентность);
• Опыт работы с мониторингом и observability (Sentry, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry);
• Опыт с Kubernetes и Helm;
• Опыт миграций БД и управления схемой в живых системах;
• Понимание базовых принципов безопасности веб-приложений (OWASP, JWT, OAuth2).
Что мы предлагаем
• Полностью удалённый формат, full-time;
• Гибкий график в рамках договорённостей с командой;
• Работа в компактной инженерной команде без лишней бюрократии;
• Прямое взаимодействие с фаундерами / CPO / CTO, быстрые решения без длинных согласований;
• Интересные задачи на стыке AI/LLM, архитектуры и high-load-backend;
• Роль ключевого инженера в продукте;
• Возможность расти в сторону Architect / Tech Lead / AI-engineer;
• Работа над продуктом с реальными пользователями и понятной бизнес-ценностью;
• Возможность влиять на то, как именно AI встроен в реальные HR-процессы.
Букв получилось очень много - мы специально расписали всё в деталях, чтобы дать вам полную картинку проекта. Мы очень ценим, что вы уделили время изучению наших задач! Увидимся на интервью!
