Full-stack AI Engineer Limassol, Cyprus

У большей части того, что мы создаём, пока нет готового сценария действий. Мы пишем его по ходу работы.

• Выпускать функции от начала до конца: схема данных, API, фоновые задачи, UI, продакшен. Часто за дни, а не за спринты.
• Создавать AI, который выполняет реальную работу: агенты и инструменты-ассистенты, retrieval, streaming, оценка качества, разумные расходы на токены.
• Быстро проверять новое. Новая модель, SDK для агентов, MCP-сервер: попробовать, измерить, решить, выпустить или отказаться.
• Подключать AI к реальным данным: Postgres, ClickHouse, внутренние API, Slack, электронная почта, LLM-провайдеры через OpenRouter.
• Запускать длительные и регулярные задачи на Trigger.dev: отчёты, проверки, синхронизации, с повторными попытками, которые не приводят к двойной отправке.
• Быть последним рубежом перед продакшеном. Вы будете ревьюить PR от нескольких команд и их агентов и находить пробелы в правах доступа, утечки данных, тяжёлые запросы и конфликты миграций.
• Делать наших coding-агентов умнее: skills, правила, проверки в CI. Чем лучше они становятся, тем больше может создать вся компания.
• Выпускать самостоятельно: миграции, деплой в Kubernetes и откат, если что-то пойдёт не так.

• Иметь 3+ года опыта разработки реальных продуктов, включая full-stack работу в продакшене.
• Быть по-настоящему любознательным. Вы читаете release notes ради удовольствия, уже пробовали ту новую модель и отличаете шумиху от полезного.
• Ясно общаться. Вы превращаете расплывчатый запрос от Sales или Compliance в работающую первую версию, объясняете компромиссы не-инженерам и пишете комментарии к ревью, которые людям действительно приятно получать.
• Брать ответственность на себя. Вы не ждёте идеального ТЗ: вы уточняете, выпускаете, слушаете и дорабатываете.
• Выпускали LLM-функции для реальных пользователей: tool calling, streaming, лимиты контекста, повторные попытки, кеширование, контроль расходов.
• Думать о безопасности AI на практике: prompt injection, защита персональных данных от попадания в промпты и логи, инструменты только с теми правами, которые им нужны.
• Уметь определять, стал ли AI лучше или хуже: тестовые наборы, регрессионные проверки, а не просто ощущения.
• Уже ежедневно работать с AI coding-агентами (Claude Code, Codex, Cursor или похожими). Вы знаете, как делегировать им задачи и когда им не стоит доверять.
• Хорошо владеть TypeScript, React и Next.js: вы можете спроектировать функцию с нуля.
• Уверенно работать с Postgres: схемы, миграции, индексы и причины медленного запроса. Supabase — плюс.
• Понимать Kubernetes и Docker настолько, чтобы выполнить деплой, прочитать логи упавшего пода и сделать откат. Быть гуру k8s не нужно.
• Знать основы безопасности: контроль доступа, инъекции, работа с секретами.
• Свободно владеть Git, включая запутанные слияния параллельных веток.

• ClickHouse или другие аналитические базы данных.
• Observability: OpenTelemetry, Grafana, отладка через трейсы.
• Вы уже создавали внутренние инструменты или платформы для разработчиков.
• Опыт в ad-tech: рекламодатели, паблишеры, рекламные форматы.

• Темп топового стартапа и реальные пользователи с первого дня: вся компания полагается на то, что вы выпускаете, и вам не нужно бороться за трафик или первого клиента.
• Новые AI-инструменты появляются у нас первыми. Вы будете работать с новейшими моделями и агентами, а не читать о них.
• От идеи до продакшена за дни. Вы создаёте, выпускаете и видите, как коллеги пользуются этим на той же неделе.
• Ваша работа умножается. Каждое улучшение инструмента или агента, которое вы делаете, помогает десяткам людей создавать быстрее.
• Много самостоятельности и реальное влияние на то, как AI используется во всей компании.