Backend / Full-stack Engineer (Node.js + AI)

17 Марта

Партнерские Вакансии

Компания "Симпл Вэй Групп"

Ищем разработчика внутренней корпоративной web-системы для автоматизации товарной обработки и документооборота с использованием ИИ, которая должна заменить текущий процесс, построенный на Excel-файлах, справочниках, ручной обработке данных и частичной автоматизации.

Система предназначена для работы с товарными позициями, карточками товаров, справочниками, проверками по перечням, расчётными профилями и автоматическим формированием выходных документов.

Цель проекта — создать браузерную систему, которая позволит:

• загружать и обрабатывать входные Excel-файлы;
• сопоставлять товары с внутренней базой с помощью ИИ
• работать с карточками товаров и их вариациями;
• использовать внутренние разработанные механизмы для подбора товарных вариаций;
• выполнять расчёты по заданным бизнес-правилам;
• формировать итоговые документы по шаблонам;
• вести работу нескольких пользователей в единой системе;
• хранить историю изменений и обеспечивать управляемость справочников.

Чем будешь заниматься:

• Разрабатывать backend AI-сервиса (LLM + embeddings + RAG) - это основное
• Собирать продукт с нуля по ТЗ до MVP и дальше до production
• Проектировать архитектуру
• Делать пайплайн:
  • нормализация → embeddings → поиск → финальный выбор
• Контролировать стоимость AI (tokens, retries, кэш, лимиты)
• Настраивать очереди и фоновые задачи
• Работать с файлами и изображениями (загрузка, хранение, раздача)
• Настраивать инфраструктуру (Docker, nginx, деплой)
• (Опционально) иногда трогать фронт - админка / дашборды

Что важно в работе:

• Нужно уметь делать MVP быстро (1–3 недели)
• Уметь принимать технические решения
• Не бояться “грязной” реальности продакшена
• Понимать, что AI = это ещё и экономика, а не только код

Стек

Бэкенд:

• Node.js, TypeScript (NestJS / Express)
• PostgreSQL (Prisma, pgvector)
• Redis / очереди (BullMQ / RabbitMQ)

AI:

• OpenAI API / совместимые (через LiteLLM / gateway)
• Embeddings + vector search
• RAG pipeline

Фронтенд (опционально):

• React
• WebSocket (Socket.io)
• Админ-панели / дашборды

Инфраструктура:

• Docker / docker-compose
• Nginx (reverse proxy, WebSocket, статика)

Must have:

• Опыт коммерческой разработки от 3 лет
• Уверенный backend (Node.js + TypeScript)
• PostgreSQL (индексы, оптимизация)
• Опыт работы с очередями / background jobs
• Понимание как довести сервис до production
• Опыт работы с LLM / AI API
• Умеешь работать автономно: взял задачу → довёл до результата

Будет плюсом:

• Опыт с embeddings / pgvector
• Понимание RAG (retrieval + rerank)
• Опыт контроля стоимости AI (tokens, batching, кэш)
• DevOps-навыки (деплой, CI/CD, мониторинг)
• React / full-stack опыт
• Опыт multi-tenant систем

Мы предлагаем:

• Возможность построить IT-направление с нуля, прямое влияние на архитектуру бизнеса

• Заработная плата обсуждается на интервью (фикс + бонус за достигнутые KPI)

• Формат работы: первые 3 месяца в офисе, после - гибрид