ZUBRO — это продукт аналитики юнит-экономики для продавцов на Wildberries и Ozon.
Мы показываем продавцу реальную экономику по каждому товару: маржу, расходы, рекламу, склады, движение товара и связанные показатели. Данные из площадок приходят автоматически каждую ночь, дальше система приводит их к единой схеме, считает агрегаты и показывает результат в отчетах и интерфейсе.
Разработка идет на живом магазине с настоящими цифрами, а не на тестовых данных. К декабрю планируется пилот на нескольких магазинах.
Команда небольшая:
тимлид;
два разработчика направлений (эта вакансия);
аналитик, который пишет ТЗ;
владелец продукта.
Код пишем в паре с AI-агентом — Claude Code в готовой среде с автоматическими проверками. Каждый разработчик владеет своим направлением целиком: от данных и расчетов до экрана в продукте.
Проект подробно задокументирован.
Документация доступна в двух форматах:
- как портал с навигацией для команды;
- напрямую для AI-агента через MCP-сервер, где все материалы проекта хранятся в машиночитаемом виде и обновляются автоматически.
Коротко о роли
Ищем двух разработчиков, каждый из которых возьмет на себя отдельное направление в продукте.
Сейчас есть два направления:
1.Логистика и складская аналитика Остатки по складам, товары в пути, оборачиваемость, сверка данных с кабинетами WB/Ozon и подключение новых источников данных.
2.Ассортимент, реклама и клиентский портал Дашборд рекламных расходов и ДРР, сверка с рекламными кабинетами, витрина отчетов под внешнего клиента, личный кабинет, тариф с триалом и чат поддержки.
Нам нужен не просто человек, который пишет код руками, а разработчик-владелец направления: умеет поставить задачу AI-агенту, проверить его работу на реальных данных, принять технические решения в рамках своего участка и отвечать за результат перед командой.
Через две недели после выхода ожидаем, что разработчик уже самостоятельно ведет задачи в GitHub: берет issue, ставит задачу агенту, проверяет результат, сдает PR с отчетом и проходит автоматические проверки.
К середине декабря ожидаем работающий раздел продукта, который можно показать команде и клиентам пилота.
Чем предстоит заниматься:
У нас есть два направления. На старте выберем то, которое лучше совпадает с опытом и интересом кандидата.
Направление 1 — логистика и складская аналитика
Основные задачи:
- развивать раздел по остаткам товаров на складах маркетплейсов;
- работать с данными по товарам в пути;
- считать и проверять оборачиваемость по складам;
- сверять рассчитанные показатели с данными из кабинетов WB/Ozon;
- работать с уже собранными данными первого месяца;
- на втором месяце подключить новый источник данных — поставки FBO — по готовому контракту коннектора;
- поддерживать документацию по своему направлению.
Направление 2 — ассортимент, реклама и клиентский портал
Основные задачи:
- делать дашборд рекламных расходов;
- считать и отображать ДРР по товарам и рекламным кампаниям;
- сверять рекламные показатели с данными из рекламных кабинетов;
- развивать витрину текущих отчетов под внешнего клиента;
- реализовывать выбор магазина;
- прорабатывать настройки и пустые состояния;
- делать экраны личного кабинета;
- реализовывать тариф с триальным периодом;
- развивать чат поддержки;
- работать с backend-логикой, базой и интерфейсом;
- поддерживать документацию по своему направлению.
В проекте уже есть фундамент:
- сбор данных с площадок;
- база данных;
- безопасность;
- деплой;
- документация;
- автоматические проверки;
- рабочая среда для AI-агента с контекстом проекта, правилами и журналом действий.
Предстоит работать не через постоянные созвоны и вопросы в чат, а через:
- документацию;
- GitHub issues;
- pull requests;
- отчеты;
- автоматические проверки;
- письменные вопросы, если действительно что-то заблокировано.
Первые две недели — плотный онбординг, помощь доступна практически в любой момент. После этого — два окна помощи в неделю. Если задача полностью заблокирована и это отмечено в системе, реакция в течение 4 часов.
Нужен человек, который:
- понимает, что именно должно получиться в продукте;
- умеет сформулировать задачу AI-агенту;
- пишет промпты с нормальным контекстом, критериями результата и проверками;
- постоянно проверяет, что агент сделал правильно;
- умеет остановить агента, если он пошел не туда;
- сверяет данные с реальным источником;
- держит контекст своего направления неделями;
- отвечает за результат перед командой;
- умеет работать через документацию и письменные задачи;
- задает вопросы так, чтобы по ним можно было работать без созвона.
Стек проекта:
Python;
SQL;
PostgreSQL;
FastAPI;
SQLAlchemy;
React + TypeScript;
Docker;
GitHub;
Claude Code.
Не обязательно быть экспертом во всем стеке. Важно уверенно понимать Python, SQL, работу с данными и backend-логику.
Если основной опыт совсем в другом стеке, может быть сложно: проект, документация и агентская среда заточены под текущий стек.
Нам особенно подходят люди из продуктов, где есть учетные данные, отчетность и необходимость, чтобы цифры сходились:
- BI-системы;
- финансовая и управленческая аналитика;
- ERP/CRM для малого и среднего бизнеса;
- товарный учет;
- e-commerce-аналитика вне маркетплейсов;
- внутренние аналитические системы;
- продукты с отчетностью, сверками и интеграциями.
Знание маркетплейсов не обязательно — оно есть в документации и рабочем контексте проекта.
Кто не подойдет не подойдет:
- человек, которому скучны данные, сверки и отчетность;
- разработчик, который хочет постоянных созвонов вместо письменной работы;
- человек, который не читает документацию и сразу идет спрашивать;
- “кнопконажиматель” AI-агента без проверки результата;
- тимлид или архитектор, которому нужно перестраивать процесс под себя;
- сильный highload backend-разработчик, которому будет тесно в регламентированном процессе;
- человек из сервисов аналитики маркетплейсов вроде mpfact, truestats, tablichki, moneyplace/moneysellers, mpstats и похожих продуктов.
Оффер обсуждается лично, но ориентир 220-280к/мес
ИП/крипта
Этапы найма/собеседований:
1.Если вы прошли - созвон на 15-30мин (9 вопросов)
2.Если проходите - оплачиваемое тестовое: задача на 4-6 часов (выделяется 7 дней) Такая же среда, копия нашего устройства (контракт, проверки, журнал) на синтетических данных.
3.Обратная связь через 3 или 6 дней после сдачи тестового.
4.Принимаем решение с кем продолжить работать
Если ознакомились с вакансией и есть релевантный опыт - просьба написать сопроводительное с акцентом на наличие релевантного опыта и дать отсылки на свое резюме.
