набережная реки Мойки 75-79Д
Мы не ищем того, кто просто умеет писать код. Мы ищем архитектора новой реальности, который чувствует LLM на кончиках пальцев и понимает, что классическая разработка умерла. Если ты считаешь, что Claude 3.5 Sonnet — твой лучший парный программист, а Cursor — твое основное оружие, нам по пути.
Что мы делаем:
Мы строим продукты меняющие мир на базе автономных агентов. У нас нет легаси, нет бесконечных митингов. Только чистый созидательный хаос и AI-first подход.
Что нужно будет делать:
* Проектировать системы, где AI — это не "прикрученная фича", а фундамент.
* Строить сложные RAG-цепочки и системы автономных агентов (LangGraph, CrewAI).
* Оптимизировать промпты так, чтобы галлюцинации стремились к нулю.
* Важно: Использовать AI для написания 90% кода. Мы ценим скорость доставки (time-to-market) выше, чем ручное выстукивание по клавишам.
Ты наш человек, если:
* Твой стек: Python/TypeScript + любая обертка над LLM.
* Ты понимаешь разницу между Top-P и Temperature не по учебнику, а по опыту.
* Ты умеешь заставить модель рассуждать (Chain-of-Thought) там, где другие просто сдаются.
* Ты ленив в хорошем смысле: если задачу можно автоматизировать агентом — ты это сделаешь.
Кто мы ищем Разработчика, который уже запускал multi-agent системы и готов отдать 95 % рутины самим агентам. Ты не будешь «писать код руками» — ты будешь архитектором и учителем армии автономных агентов, которые сами пишут, тестируют, деплоят и улучшают весь продукт 24/7 для 100 млн потенциальных пользователей.
Минимальный опыт (мы берём даже без коммерческого стажа)
* От 6 месяцев реальной работы с LLM (пет-проекты и open-source — отлично).
* Хотя бы один запущенный multi-agent проект (LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналог).
* Базовый Python.
* Понимание RAG, memory graph, tool-calling и orchestration.
Если ты уже делал, чтобы агенты сами себя улучшали или работали в команде — ты наш человек.
Стек, с которым ты будешь работать (первые 3 недели)
* LangGraph + CrewAI + custom memory graph
* Groq / Together.ai / Llama-3.1-70B (потом self-hosted)
* Python + FastAPI
* Next.js 15 + Tailwind + shadcn/ui
* Vercel + Fly.io + Supabase + Qdrant/Chroma
Всё остальное агенты создадут сами.
Что ты будешь делать (первые 3 месяца)
* Запустить Central Orchestrator и 12 специализированных агентов.
* Собрать MVP, где агенты полностью закрывают разработку, деплой и улучшения.
* Настроить self-improvement loop (агенты сами анализируют логи и становятся лучше каждую ночь).
С 4-го месяца — только высокоуровневые цели и кураторство.
Тестовое задание (выполни прямо сейчас и прикрепи к отклику)
Чтобы мы поняли, что ты именно тот, кого ищем, сделай одно из двух (на выбор, 30–60 минут):
Вариант А (быстрый): Пришли ссылку на GitHub (или gist) с твоим готовым multi-agent проектом + 3–4 предложения, что именно ты сделал и как агенты взаимодействовали.
Вариант Б (мини-задача): Создай простой CrewAI / LangGraph crew из 3 агентов, который:
1. Исследует тему
2. Пишет текст
3. Проверяет и улучшает результат
Запусти его на любую тему (например, «как оптимизировать inference LLM») и пришли:
* GitHub gist / репозиторий
* скриншот результата работы crew
* 2–3 предложения, почему ты выбрал именно эту архитектуру
Это не обычная работа. Это место, где ты запустишь систему, которая дальше развивает себя сама.
Жду твоего сообщения. Готов запустить агентов?
