Mosco.ai — это SaaS-платформа с использованием искусственного интеллекта, ориентированная на автоматизацию продаж и обработки лидов в сервисных бизнесах (особенно в сфере бытовых услуг на рынке США).
Мы предлагаем решения, которые помогают бизнесам быстрее отвечать на входящие заявки, квалифицировать клиентов, автоматизировать коммуникацию и управлять воронкой продаж, тем самым повышая конверсию и выручку.
Мы AI-платформа роста, находящаяся на стыке CRM, маркетинга и автоматизации, и нацеленная преимущественно на малый и средний бизнес с фокусом на простоту внедрения и практическую эффективность.
Что мы предлагаем:
✅ Достойная оплата труда от 250 000 руб-350 000 руб (решение по итогам встречи)
✅ Работа напрямую с фаундерами компании
✅ Комфортные условия работы УДАЛЕННО, дружный коллектив
Про опыт и задачи:
Развиватие ядра платформы:
- Настройка backend-архитектуры
- Развитие LLM-агентов и orchestration слоя
- Обеспечение масштабируемости и стабильности системы
-
Backend-heavy роль с фокусом на AI и архитектуру.
Стек
- Python 3.11+, FastAPI, asyncio
- PostgreSQL, SQLAlchemy, Alembic
- Redis (кэш, pub/sub, rate limiting)
- LLM API: OpenAI, Anthropic, Gemini
- WebSocket (real-time)
- Docker / docker-compose
- Интеграции: Twilio, Stripe, Google APIs
Обязанности
- Проектирование и развитие backend-архитектуры платформы
- Построение и развитие LLM-оркестратора и AI-агентов
- Реализация масштабируемых API и асинхронных сервисов
- Работа с real-time коммуникациями (WebSocket)
- Оптимизация производительности и стоимости (LLM, DB, infra)
- Проработка multi-tenant архитектуры
- Code review, внедрение стандартов разработки
- Взаимодействие с frontend и integrations-командой
Требования — Backend
- 5+ лет коммерческой разработки на Python
- Уверенный опыт с FastAPI / async Python в production
- Опыт работы с PostgreSQL (индексы, оптимизация, миграции)
- Опыт проектирования backend-архитектуры под нагрузкой
- Redis (кэш, pub/sub, rate limiting)
- Опыт построения API и real-time взаимодействия
Требования — AI / LLM
- Практический опыт работы с LLM API (OpenAI / Anthropic / Gemini) в production
- ВАЖНО! Опыт разработки AI-фич или агентов (чат-боты, автоматизация, обработка текста)
- Function calling / tool use
- Structured outputs (JSON, Pydantic)
- Обработка ошибок моделей, retries, fallback
- ВАЖНО! Опыт с RAG / embeddings / pgvector
- Multi-agent orchestration (LangGraph, CrewAI и др.)
- ВАЖНО! 2+ лет работы с Vibe Coding
- Понимание:
- token budget
- context management
- галлюцинаций и их ограничения
Готовы стать частью нашей команды?)
Ждем вашего отклика!
