HRMosaic — это продуктовый AI-стартап в сфере HR Tech, который переосмысляет роль искусственного интеллекта в работе с людьми.
Мы создаём не просто инструменты, а помогаем компаниям встраивать AI в реальные процессы, усиливая команды и качество управленческих решений.
Проект построен на микросервисной архитектуре и работает как в облаке, так и on-premise. Мы активно развиваем развиваемся и ищем AI-native разработчика в команду.
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).
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.
Требования (обязательные):
-
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;
-
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-системами;
-
Знание Nginx для reverse proxy и API Gateway конфигурации.
Как мы работаем
-
Code Review: весь 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
- Python 3.13+;
- 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
Мы предлагаем
-
Полностью удаленный формат или гибрид;
-
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.
