AI-First Backend Engineer (TypeScript)

О роли

Мы ищем backend engineer, который будет создавать AI-native функции поверх нашего TypeScript monorepo: память студента, персонализированные учебные пути, обратную связь в реальном времени и инструменты на базе LLM для учителей и студентов.

Задачи

• Создавать сервисы памяти студента — отслеживать, что студент делал в классе и дома
• Реализовать персонализированный выбор и назначение заданий на основе уровня студента
• Создавать обратную связь в реальном времени для учителей, предоставляемую в живом режиме во время урока
• Разрабатывать AI‑функции поверх LLM API: AI‑коуч для учителей, распознавание фотографий с занятий
• Создавать аналитику прогресса студентов для родителей и учителей
• Отвечать за надёжность: окружения, быстрые релизы, мониторинг
• Интегрировать LLM через API с надёжной логикой отката — чтобы новое обновление OpenAI не ломало продакшн

Требования

• 3+ лет опыта backend разработки на TypeScript
• Глубокие знания PostgreSQL и Supabase: умение проектировать схему, понимание нормализации и знание, когда её нарушать
• Сильный инженерный бэкграунд: настройка окружений, быстрый и надёжный выпуск релизов
• Развёртывание в GCloud, уверенная работа с Docker
• Настройка наблюдаемости (Sentry / Grafana / Prometheus) — вы знаете, что сломано, ещё до того как вам скажут
• Практический опыт работы с LLM через API (LangChain / OpenRouter): понимание агентов и важности откатов
• Работа в AI-native режиме: Cursor, Claude Code и агенты являются частью ежедневной работы, а не побочным экспериментом

Условия

• AI‑инструменты в ежедневной работе: Cursor, Claude Code и агенты являются реальной частью процесса, а не экспериментом одного человека
• AI внутри продукта: мы активно внедряем AI‑функции в LMS на стыке backend и AI
• Remote‑first, работа из любого часового пояса, без фиксированных рабочих часов
• Короткие цепочки принятия решений: небольшая команда, минимум бюрократии, быстрые ревью — ваше техническое мнение имеет вес
• Продукт реального масштаба: LMS работает в десятках стран, реальная нагрузка и реальные задачи
• Этап масштабирования: мы регулярно запускаем новые страны, продукт продолжает расти