О проекте
HR-Mosaic - инженерная HRTech-платформа для автоматизации подбора персонала с использованием AI. Это не заказная разработка, а собственный продукт, который используют реальные клиенты.
Проект построен на микросервисной архитектуре и работает как в облаке, так и on-premise. Мы активно развиваем AI-направление и ищем разработчиков, которые хотят расти технически и понимать систему целиком.
Почему это интересно
✓ Реальный B2B-продукт с пользователями, а не заказная разработка;
✓ Современный стек и актуальные задачи (async, микросервисы, LLM);
✓ Развитие на пересечении backend и AI;
✓ Возможность влиять на архитектурные решения;
✓ Чистый код и инженерная культура (code review, автотесты, CI/CD).
Как мы работаем
• Code Review: все код проходит через review — это часть нашей культуры;
• CI/CD: автотесты, прозрачный DevOps-пайплайн, automatic deployment;
• Autotests: минимум 70% покрытия, автоматическая проверка в pipeline;
• Architecture First: взвешенные решения без бюрократии, обсуждение архитектуры;
• Чистый код: типизация, форматирование, линтинг;
• Документация: код документирован, есть примеры использования API.
Технологический стек
• Язык: python 3.13+;
• Backend: FastApi, asyncio, asyncpg;
• Валидация: pydantic;
• БД: PostgreSQL, asyncpg;
• AI/ML: OpenAI API, Ollama, sentence-transformers;
• Тестирование: pytest, pytest-asyncio (покрытие >= 70%);
• Качество кода: ruff, mypy, tox;
• Инфраструктура: Docker, Docker Compose, Nginx;
• Миграции: yoyo-migrations;
• Мониторинг: Sentry, OpenTelemetry, Langfuse;
• VCS&CI/CD: Git, code review, автотесты.
Ключевые задачи
• Разработка и поддержка backend-микросервисов на FastAPI;
• Интеграция с LLM (OpenAI, Ollama) для анализа резюме и документов;
• Оптимизация асинхронного кода и SQL-запросов для работы с большими объемами данных;
• Разработка REST API с автодокументацией (Swagger, ReDoc);
• Написание тестов (pytest) с покрытием >= 70%;
• Управление миграциями БД (yoyo-migrations);
• Участие в code review и поддержка качества кода.
Обязательные Требования
✓ 3+ года коммерческой разработки на Python (опыт production-систем);
✓ Практический опыт с FastAPI или аналогичными async-фреймворками (Starlette, aiohttp);
✓ Уверенное владение асинхронным программированием: asyncio,async/await, asyncpg;
✓ PostgreSQL: знание SQL, оптимизация запросов, работа с индексами;
✓ REST API: проектирование, документирование, лучшие практики;
✓ pytest: написание unit и интеграционных тестов для async-кода;
✓ Docker: базовые знания контейнеризации и Docker Compose;
✓ Опыт использования AI-ассистентов для разработки (Cursor, Claude, GitHub Copilot, Gemini и др);
✓ Git и code review: работа в команде, понимание best practices.
Будет плюсом
• Опыт работы с LLM (OpenAI API, LangChain, Ollama) -даже на pet-проектах;
• Понимание микросервисной архитектуры и распределенных систем;
• Опыт работы с type hints и mypy для статической проверки типов;
• Знание инструментов качества кода (ruff, black, pylint, pre-commit);
• Опыт работы с миграциями БД (Alembic, yoyo-migrations);
• Понимание Clean Architecture и принципов SOLID;
• Опыт с мониторингом и логированием (Sentry, OpenTelemetry, ELK);
• Опыт работы с очередями (Celery, RabbitMQ) или job-систем;
• Знание Nginx для reverse proxy и API Gateway конфигурации.
Что мы предлагаем
• Конкурентная зарплата: 230,000–260,000 руб./мес. (на руки);
• Полностью удаленный формат (работаешь откуда угодно);
• Профессиональный рост: clear path от middle до middle+/senior;
• Развитие в AI-направлении: уникальный опыт LLM-интеграции;
• Влияние на архитектуру: твои идеи формируют проект;
• Опытная команда: учишься у профессионалов, помогаешь junior;
• Real B2B-продукт: не заказная разработка, есть реальные пользователи;
• Инженерная культура: честная обратная связь, без микроменеджмента.
Букв получилось очень много - мы специально расписали всё в деталях, чтобы дать вам полную картинку проекта. Мы очень ценим, что вы уделили время изучению наших задач! Увидимся на интервью!
