Калужско-Рижская линия метро Калужская
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