Software Engineer / Python разработчик (AI HRTech) (удаленная работа)

Вакансия: Software Engineer / Python разработчик (AI HRTech)

Описание вакансии

HRMosaic это продуктовый AI-стартап в сфере HR Tech, который переосмысляет роль искусственного интеллекта в работе с людьми.

Мы создаём не просто инструменты, а помогаем компаниям встраивать AI в реальные процессы , усиливая команды и качество управленческих решений.

Проект построен на микросервиснои архитектуре и работает как в облаке, так и on-premise. Мы активно развиваем развиваемся и ищем AI-native разработчика в команду.

Почему это интересно

• Реальныи B2B-продукт с пользователями, а не заказная разработка;

• Современныи стек и актуальные задачи (async, микросервисы, LLM);

• Развитие на пересечении backend и AI;

• Возможность влиять на архитектурные решения;

• Чистыи код и инженерная культура (code review, автотесты, CI/CD).

Задачи

• Разработка и поддержка backend-микросервисов на FastAPI;

• Интеграция с LLM (OpenAI, Ollama) для анализа резюме и документов;

• Оптимизация асинхронного кода и SQL-запросов для работы с большими

  объемами данных;

• Разработка REST API с автодокументациеи (Swagger, ReDoc);

• Написание тестов (pytest) с покрытием > = 70%;

• Управление миграциями БД (yoyo-migrations);

• Участие в code review и поддержка качества кода.

Требования (обязательные):

• 3+ года коммерческои разработки на Python (опыт production-систем);

• Практическии опыт с FastAPI или аналогичными async-фреи мворками (Starlette,

  aiohttp);

• Уверенное владение асинхронным программированием: asyncio,async/await,

  asyncpg;

• PostgreSQL: знание SQL, оптимизация запросов, работа с индексами;

• REST API: проектирование, документирование, лучшие практики;

• Написание unit и интеграционных тестов для async-кода;

• Docker: базовые знания контеи неризации и Docker Compose;

• Опыт использования AI-ассистентов для разработки (Cursor, Claude, GitHub

  Copilot, Gemini и др);

• Git и code review: работа в команде, понимание best practices.

Будет плюсом

• Опыт работы с LLM (OpenAI API, LangChain, Ollama) -даже на pet-проектах;

• Понимание микросервиснои архитектуры и распределенных систем;

• Опыт работы с type hints и mypy для статическои проверки типов;

• Знание инструментов качества кода (ruff, black, pylint, pre-commit);

• Опыт работы с миграциями БД (Alembic, yoyo-migrations);

• Понимание Clean Architecture и принципов SOLID;

• Опыт с мониторингом и логированием (Sentry, OpenTelemetry, ELK);

• Опыт работы с очередями (Celery, RabbitMQ) или job-системами;

• Знание Nginx для reverse proxy и API Gateway конфигурации.

Как мы работаем

• Code Review: весь код проходит через review - это часть нашеи культуры;

• CI/CD: автотесты, прозрачныи DevOps-паи плаи н, automatic deployment;

• Autotests: минимум 70% покрытия, автоматическая проверка в pipeline;

• Architecture First: взвешенные решения без бюрократии, обсуждение

  архитектуры;

• Чистыи код: типизация, форматирование, линтинг;

• Документация: код документирован, есть примеры использования API.

Технологическии стек

• Python 3.13+;
• FastApi, asyncio, asyncpg;
• Валидация: pydantic;
• БД: PostgreSQL, asyncpg;
• AI/ML: OpenAI API, Ollama, sentence-transformers;
• Тестирование: pytest, pytest-asyncio (покрытие > = 70%);
• Качество кода: ruff, mypy, tox;
• Инфраструктура: Docker, Docker Compose, Nginx; Миграции: yoyo-migrations;
• Мониторинг: Sentry, OpenTelemetry, Langfuse;
• VCS&CI/CD: Git, code review, автотесты

Мы предлагаем

• Полностью удаленныи формат или гибрид;

• Профессиональныи рост: clear path от middle до middle+/senior;

• Развитие в AI-направлении: уникальныи опыт LLM-интеграции;

• Влияние на архитектуру: твои идеи формируют проект;

• Опытная команда: учишься у профессионалов, помогаешь junior;

• Real B2B-продукт: не заказная разработка, есть реальные пользователи;

• Инженерная культура: честная обратная связь, без микроменеджмента.