Восточная улица 56
Привет! Мы — команда проекта Nastavnik. Мы не создаем еще одну онлайн-школу. Наша миссия — построить по-настоящему персонального AI-наставника, который адаптирует обучение под каждого пользователя в реальном времени. Система, которая точно знает, что ты уже усвоил, где у тебя пробелы, и какой следующий шаг в обучении будет для тебя максимально эффективным. Это и есть Nastavnik, и мы ищем сильного Fullstack-разработчика, который поможет нам воплотить эту идею в жизнь.
Проект находится на ранней стадии, а это значит, что у вас будет возможность спроектировать и реализовать ядро всей системы, влиять на ключевые технические решения и расти вместе с компанией.
Проект получил грант ФСИ (Старт-ИИ-1). В команде: основатель/PM, ML-инженер, методолог.
Первый пилот — май 2026.
Стек зафиксирован: Next.js · Django + DRF · FastAPI · PostgreSQL · Redis · Kubernetes.
Чем предстоит заниматься
Спроектировать и реализовать архитектуру frontend и backend с нуля — совместно с PM и ML-инженером, с прицелом на высокую нагрузку и масштабирование
Реализовать ключевые модули платформы: auth, система инвайтов, личный кабинет пользователя, экран урока, дашборд преподавателя, интерфейс методолога
Интегрировать frontend с ML-сервисом (FastAPI) по готовым API-контрактам
Настроить CI/CD, Docker, Kubernetes — до найма DevOps-инженера инфраструктура на вас
Участвовать в технических решениях: предлагать, обосновывать, брать ответственность за результат
Обязательные требования
Python 3+ лет коммерческого опыта. Django + DRF — знаете хорошо
Next.js + TypeScript — уверенная работа: SSR, роутинг, стейт
PostgreSQL — сложные запросы, индексы, понимание планов запросов
Docker + Kubernetes — разворачивали сервисы, понимаете изнутри
CI/CD — настраивали пайплайны (GitHub Actions, GitLab CI или аналоги)
Redis — кэш или очереди задач
Опыт проектирования архитектуры веб-приложений с нуля
Портфолио: живые работающие сервисы — не учебные проекты. Готовы объяснить принятые решения
Будет плюсом
- FastAPI — будете работать бок о бок с ML-инженером
- Векторные БД (pgvector, Qdrant и др) или RAG-пайплайны
- Опыт работы с LLM через API
- Terraform — инфраструктура как код
- TailwindCSS
- Понимание DKT, DQN или RL
Что предлагаем
- Вы — ключевой разработчик продукта. Архитектурные решения которые вы примете, будут работать годами
- Прямой доступ к основателю и ML-инженеру — никакой бюрократии
- Удалённый формат, гибкий график
- Конкурентная зарплата — обсуждаем честно на собеседовании
- По мере роста — найм DevOps-инженера, снятие инфраструктурной нагрузки
Как откликнуться
На HeadHunter или отправить нам на почту: резюме + ссылки на 1–2 работающих сервиса с кратким описанием вашей роли и стека.
Воронка простая: резюме→договариваемся о созвоне → звонок 30 минут → техническое собеседование → оффер.
Готовы построить будущее образования вместе? Присылайте резюме и ссылку на портфолио!
