AI-First Senior Software Engineer

The role Это роль, которая превращает реальный офлайн‑бизнес в производственное программное обеспечение — за счёт руководства AI‑агентами, а не написания каждой строки вручную. Это практическая senior‑инженерная роль. Большая часть нашего кода пишется AI‑кодирующими агентами по машинно‑читаемым спецификациям. Это делает инженерное суждение senior‑уровня более ценным, а не менее: агенты пишут быстро, но всё‑равно выбирают неверные абстракции, упускают граничные случаи, ошибаются в расчётах денег и запасов и выпускают код, который проходит свои собственные тесты, но ломается в продакшене. Вы — инженер, который проектирует систему, задаёт ограничения и отвечает за то, что попадает в merge. Мы работаем в быстро меняющейся стартап‑среде, где важны и скорость, и точность. Вы должны иметь чёткое мнение о том, какие инженерные задачи AI сегодня выполняет хорошо (шаблоны, рефакторинг, тесты, миграции, документация), а какие — нет (архитектура, границы безопасности, компромиссные решения, отладка тонких продакшн‑проблем) — и как сознательно сочетать оба подхода.

What you will own & do

AI‑First Engineering

• Ежедневное, глубокое, нативное использование AI‑кодирующих агентов для реализации по спецификациям, рефакторинга, написания тестов, ревью кода, отладки и документирования.
• Относитесь к агентам как к команде, которой вы руководите: чёткие спецификации на вход, проверенный код на выход — вы отвечаете за контекст, файлы правил, ограничения и барьер ревью.

Настройте pipeline агентской доставки для нового продукта с первого дня: конвенции репозитория, инструкции для агентов, MCP‑инструменты и CI‑проверки, которые делают вывод агента безопасным для merge.

• Вносите вклад во внутренние оценки с инженерной стороны: определите, как выглядит «хороший» AI‑сгенерированный код и AI‑фичи, ориентированные на пользователя продукта.

Product Engineering

• Возьмите на себя архитектуру с нуля: границы сервисов, доменную и модель данных, API, окружения — построенные для реального операционного бизнеса с множеством площадок и ролей.
• Владейте фичами от начала до конца: от спецификации и критериев приёмки до дизайна, реализации, тестов, деплоя и мониторинга в продакшене.
• Создавайте операционные поверхности: дашборды, учёт запасов и перемещений, заказы, ценообразование, документы, согласования, отчётность и back‑office инструменты — включая мобильные потоки для сотрудников в поле.

Integrations & Data

• Интегрируйтесь с существующим миром: бухгалтерские и ERP‑системы, Excel и наследуемые данные, банки и платёжные провайдеры, фискализацию и регуляторную отчётность.
• Подключайте физическую сторону бизнеса там, где это актуально.
• Планируйте и проводите миграцию данных из электронных таблиц и наследуемых инструментов — надёжно, идемпотентно, с правильной обработкой ошибок и аудиторскими следами.

AI & LLM Systems

• Создавайте продакшн AI‑фичи: LLM‑агенты, вызов инструментов, RAG, обработку документов (накладные, счета‑фактуры, контракты), сверку, прогнозирование и обнаружение аномалий — с обоснованием, fallback‑механизмами и контролем затрат.
• Инжинирите недетерминированный слой: версионирование промптов, структурированные выводы, ограничения против галлюцинаций и инъекций промптов, безопасный доступ к данным по ролям.
• Инструментируйте поведение AI с помощью трассировки, логирования и метрик — рассматривайте вывод AI как измеряемый объект, а не как доверенный.

Engineering Quality & Ownership Владейте барьером merge: ревью PR‑ов от агентов и людей, соблюдение архитектурных, безопасностных и производительных стандартов. Пишите автоматические тесты и CI, которые делают вывод агента безопасным для релиза; сотрудничайте с QA по стратегии тестирования и готовности к выпуску.

• Возвращайте дефекты спецификаций и историй обратно вверх по потоку: когда рабочий элемент неверен или неоднозначен, он исправляется на уровне спецификации с Business Analyst, а не «хакится» в коде.
• Формируйте инженерную практику продукта: конвенции, окружения, наблюдаемость, обработку инцидентов — достаточно лёгкую для скорости стартапа, но достаточно строгую для доверия.

Must have 4+ года практического опыта разработки программного обеспечения для продакшн веб‑продуктов, с senior‑уровнем ответственности за систему или крупную область продукта. Сильные full‑stack навыки: современный backend (TypeScript / Node.js или Python), современный frontend (React / Next.js или аналогичный) и реляционные базы данных (PostgreSQL или аналогичная).

• Ежедневное, глубокое, нативное использование AI‑кодирующих инструментов (Claude Code, Cursor и др.) в вашем инженерном рабочем процессе. У вас есть реальный, продуманный процесс, построенный вокруг них, и вы можете отстоять свои выборы.
• Практический опыт создания функций на основе LLM: агенты, вызов инструментов, RAG, структурированные выводы — выведенных в продакшн, а не только демо.
• Надёжный системный дизайн для операционного B2B‑ПО: транзакционные данные, потоки запасов и денег, ролевой доступ, дизайн API, асинхронная обработка, интеграции со сторонними сервисами.
• Критические навыки ревью кода: вы читаете AI‑сгенерированный код с подозрением и ловите то, что упускают агенты — уязвимости, утечки данных, неверные абстракции, скрытую сложность.
• Владение Cloud & DevOps: Docker, CI/CD, минимум один крупный облачный провайдер (AWS / GCP / Azure), логирование и мониторинг.
• Менталитет 0 → 1: комфортно начинаете продукт с пустого репозитория, работаете напрямую с основателями, бизнес‑владельцами и продуктом, быстро выпускаете, не теряя строгости.
• Сильные письменные и устные навыки коммуникации на английском и украинском — включая спецификации, описания PR, технические обсуждения и общение с людьми, управляющими бизнесом.

Strong advantage (Nice to have)

• Опыт интеграции с BAS / 1C, украинскими банками и платёжными провайдерами, фискализацией или налоговой/акцизной отчётностью.
• Обработка документов (OCR, извлечение), прогнозирование или обнаружение аномалий в продакшн.
• Опыт работы с LLM‑оценками и наблюдаемостью (Langfuse, LangSmith или аналогичные) и векторными базами данных.

Why this role Вы будете отвечать за новый AI‑native/AI‑first инженерный процесс с пустого репозитория и докажете, что AI‑first машина доставки может трансформировать традиционную отрасль, а не только нишу стартапа.

• Подлинная инженерная ответственность — вы проектируете систему с нуля и контролируете барьер merge.
• Полный отказ от мобилизации для мужских сотрудников.

Настоящий бизнес в качестве первого клиента — живые операции, реальные пользователи, реальные объёмы и деньги.

• Чёткая траектория роста — Tech Lead / Engineering Lead для этой продуктовой линии.
• Прямой доступ к основателям и Head of Delivery & Product.
• AI‑first по умолчанию.
• Отличный офис в центре Киева.