Лидер Продукта / Python Backend Tech Lead ПравоКонсультант (удаленная работа)

Вакансия: Лидер Продукта / Python Backend Tech Lead ПравоКонсультант

Описание вакансии

Ищем сильного технического лидера, который самостоятельно пишет на Python, проектирует микросервисы и выстраивает работу инженерной команды с AI-инструментами.

Основная зона ответственности backend приложения: архитектура, взаимодействие сервисов, надёжность, производительность и выпуск изменений. Frontend занимает меньшую часть задач. Опыт React/TypeScript будет преимуществом.

О компании и продукте

ПравоТех продуктовая IT-компания, работающая с 2008 года. Мы развиваем ПравоКонсультант AI-сервис, который помогает человеку решить конкретную юридическую задачу: проверить договор, разобраться с долгом или увольнением, подготовить документ или план действий. В сентябре 2026 года к сервису обратились около 85 000 раз.

ПравоКонсультант объединяет специализированных AI-агентов в одном приложении. Команда Продукта создаёт сервисы, через которые пользователь ставит задачу, передаёт материалы, получает результат и продолжает работу.

Внутри компании эта роль называется Лидер круга Продукт .

Чем предстоит заниматься

• Самостоятельно проектировать и разрабатывать ключевые backend-сервисы на Python, проводить содержательное ревью кода.

• Определять границы микросервисов, API-контракты и форматы событий, обеспечивать совместимость при независимых релизах.

• Развивать авторизацию, доступ для организаций, работу с диалогами и документами, тарифы, биллинг, лимиты и учёт расходов.

• Проектировать взаимодействие приложения с агентными сервисами через API-шлюз.

• Обеспечивать надёжность долгих операций на 10 30 минут: состояния, прогресс, отмену, восстановление после сбоев и обрывов связи.

• Исключать повторное выполнение действий и двойные списания при повторных запросах и доставке событий.

• Работать с нагрузкой: находить узкие места в коде, запросах к БД, очередях и межсервисном взаимодействии.

• Развивать наблюдаемость: метрики, логи, распределённые трассировки, алерты и разбор инцидентов.

• Выстраивать разработку с AI-агентами: от постановки задачи и проектирования до проверки кода, тестирования и выпуска.

• Нанимать и развивать инженеров, распределять ответственность и организовывать регулярную поставку изменений.

• Вместе с командой и дизайнером прорабатывать функциональность приложения и техническую реализацию пользовательских сценариев.

Что для нас важно

• От 6 лет коммерческой разработки, включая от 3 лет практической разработки на Python. Вы продолжаете писать код и разбирать сложные технические задачи.

• Опыт самостоятельного проектирования и эксплуатации микросервисных систем: границы сервисов, контракты, события, версионирование и согласованность данных.

• Уверенная работа с Python, FastAPI, asyncio и Pydantic. Понимание конкурентного выполнения, блокирующих операций, тайм-аутов и управления ресурсами.

• Опыт работы с PostgreSQL, транзакциями, индексами и оптимизацией запросов.

• Практика использования очередей и фоновой обработки: повторная доставка, идемпотентность, повторы, восстановление и обработка неуспешных задач.

• Опыт работы с нагрузкой и надёжностью в production. Можете объяснить, какую проблему нашли, какое решение приняли и как проверили результат.

• Опыт руководства командой от 4 инженеров: найм, постановка задач, ревью, развитие сотрудников и ответственность за выпуск.

• Практическое использование AI-агентов в разработке с самостоятельной проверкой результата. Важно понимать, как встроить их в работу команды и сохранить качество кода.

• Понимание интеграций с LLM и агентными системами: потоковые ответы, вызовы инструментов, задержки, стоимость запросов и обработка ошибок.

• Умение принимать технические решения с учётом сроков, стоимости сопровождения и задачи пользователя.

Будет преимуществом

• Опыт организации командной разработки с Claude Code, Codex или аналогичными инструментами: инструкции, навыки агентов, автоматические проверки и ревью.

• Глубокое знание Python: профилирование, память, диагностика проблем asyncio.

• Биллинг, финансовые операции, резервирование лимитов и сверка списаний.

• Надёжное выполнение многошаговых задач, компенсирующие операции и событийная архитектура.

• OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Langfuse или аналогичные инструменты.

• MCP, OAuth и интеграции с внешними AI-клиентами.

• React, TypeScript и Next.js для работы на стыке frontend и backend.

• Go на уровне чтения кода, опыт поставки продуктов в инфраструктуру заказчика.

Как разделена ответственность

Команда Продукта отвечает за приложение и сервисы вокруг агентов: доступы, данные, документы, оплату, лимиты, интеграции и надёжную доставку результата пользователю.

Команда Агентов отвечает за построение агентов, юридическое качество, поиск, RAG и оценку ответов.

Одна из первых задач лидера согласовать с командой Агентов границы ответственности внутри API-шлюза и контракты взаимодействия.

Опыт работы продакт-менеджером, самостоятельного управления активацией, удержанием и A/B-тестами не является обязательным. Юридическое образование, обучение моделей и ML-исследования также не требуются.

Наш стек

• Backend: Python 3.14, FastAPI, Pydantic v2, asyncio, SQLAlchemy, Alembic.

• Данные: PostgreSQL, MongoDB, Redis, S3.

• События и интеграции: NATS JetStream, HTTP, SSE, MCP, OAuth.

• AI-интеграции: FastMCP, tool calling, LiteLLM, OpenRouter.

• Наблюдаемость: OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Langfuse.

• Frontend: TypeScript, React 19, Next.js 16, TanStack Query, Tailwind, shadcn, Playwright, Vitest.

• Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Argo CD, GitLab CI.

Условия

• Удалённая работа или гибрид; офис в Москве на Большой Полянке.

• Оформление по ТК РФ.

• ДМС со стоматологией.

• Самостоятельность в технических решениях и организации работы команды.

• Возможность влиять на архитектуру и развитие AI-сервиса.

Этапы отбора

HR-интервью техническое интервью выборы лидера круга .

Финальный этап онлайн-встреча, на которой вы представите свой опыт, подход к руководству и видение развития технической части продукта. Материалы для подготовки предоставим заранее.

В отклике будет полезно коротко рассказать:

1. Какой Python-сервис вы лично проектировали и разрабатывали: задача, архитектура и нагрузка.

2. Какую сложную проблему надёжности или производительности решили.

3. Как используете AI-агентов в собственной работе и в команде.

4. Сколькими инженерами руководили и за что отвечали.