TechLead/Architect (LLM) в стартап

Кадровый центр Сотрудничество

TechLead/Architect (LLM) в стартап

Москва

Метро: Библиотека им.Ленина

Описание вакансии

На новый проект ищем Техлида/Архитектора (LLM)

О проекте

AI-ассистент для умных покупок, который помогает пользователям экономить время и деньги. Ассистент находит и сопоставляет товары из разных онлайн-магазинов и маркетплейсов и формирует оптимальную корзину с учётом множества параметров.

Мы ищем технического лидера, который спроектирует архитектуру, который последовательно спроектирует и реализует POC в сжатые сроки с небольшой командой, далее выстроит процессы разработки и выведет продукт от прототипа к стабильному продакшену.

Плюсом является работа с микросервисными высоконагруженными и высокодоступными системами, работающими 24х7.

Ты будешь отвечать за техническую стратегию, выбор инструментов, архитектуру, ревью кода и управление командой разработки.

Задачи и конкретные модули будущего продукта

1.Проектирование распределённой системы

Создание отказоустойчивой архитектуры, объединяющей мобильный клиент, бэкенд, ИИ-сервисы, базы данных и внешние интеграции. Обеспечение безопасности данных.

2.Модуль сбора и актуализации данных (Crawler / Parser)

Фоновое обновление каталогов, цен и наличия товаров в магазинах. Необходим надёжный парсинг с обходом анти-бот, динамическим обновлением селекторов и контролем частоты запросов.

3.ИИ-сопоставление товаров (Product Matcher)

Объединение одинаковых позиций из разных магазинов в единые карточки. Система должна анализировать текст, изображения и атрибуты товаров, используя векторный поиск и LLM-модели, чтобы точно определять дубликаты и нормализовать каталог.

4.Безопасная работа с личными кабинетами (WebView Intelligence)

Безопасное хранение сессий, управление cookies и автоматизацию действий внутри WebView без риска блокировок со стороны магазинов.

5.Оптимизатор покупок (Cart Builder / Optimization Engine)

Расчёт оптимальной корзины с использованием каскада ML моделей.

6.Управление командой и процессами разработки

Формирование инженерной команды (бэкенд, мобильная разработка, QA, DevOps, AI/ML), проведение код- и архитектурных ревью, настройка CI/CD, мониторинга и метрик качества. Взаимодействие с продукт-менеджерами и бизнес-стейкхолдерами для приоритизации задач.

Ты нам подходишь, если у тебя есть:

  • Опыт разработки ПО от 5-7 лет из них минимум 2–3 года в ролях Tech Lead или Системного архитектора.
  • Использование современных методик разработки.
  • Опыт проектирования и запуска сложных распределённых систем (микросервисы, асинхронные очереди, высоконагруженные и высокодоступные решения).
  • Глубокое понимание современных архитектурных паттернов, принципов проектирования API, работы с реляционными и нереляционными базами данных, кэшированием и балансировкой нагрузки.
  • Опыт интеграции ИИ/ML-моделей в продакшен: работа с LLM, векторными базами, семантическим поиском, промпт-инжинирингом, понимание ограничений и способов валидации результатов нейросетей.
  • Навыки построения безопасных клиент-серверных взаимодействий: управление сессиями, токенами, шифрование данных на устройстве и в передаче, соответствие базовым стандартам защиты информации.
  • Умение выстраивать инженерные процессы: CI/CD, тестирование, мониторинг, обработка ошибок, управление техническим долгом.
  • Лидерские компетенции: опыт найма, менторства, проведения ревью, распределения задач между тимлидами и специалистами, коммуникация с бизнесом.
  • Системное мышление и умение принимать архитектурные решения в условиях неопределённости, оценивая риски, стоимость поддержки и скорость доставки фич

Желательные требования (опциональные)

Эти навыки будут преимуществом, но их отсутствие не станет причиной отказа. Мы готовы обучать или закрывать пробелы за счёт команды.

  • Опыт работы с конкретными инструментами из нашего текущего стека или ближайших аналогов: FastAPI, Playwright, Qdrant, Celery/Redis, OR-Tools, CLIP/ViT, Firebase.
  • Знание предметной области e-commerce, ритейла, программ лояльности.
  • Опыт разработки систем веб-автоматизации и парсинга, работающих с динамическими сайтами и защитными механизмами.
  • Понимание требований ФЗ-152 «О персональных данных» и GDPR, опыт внедрения политик конфиденциальности.
  • Навыки проектирования диалоговых интерфейсов, чат-ботов или AI-агентов.
  • Опыт управления распределёнными командами или работы в стартапах на стадии MVP → Product-Market Fit.

Технологический стек

Мы предварительно определили базовый стек на этапе прототипирования, но открыты к обоснованным архитектурным изменениям. Ниже приведён текущий и возможные альтернативы.

Компонент системы

Бэкенд-фреймворк Python + FastAPI, альтернатива =TBD

Основная БД PostgreSQL (+ TimescaleDB для временных рядов), альтернатива =TBD

Векторное хранилище Qdrant, альтернативы = Milvus, Weaviate, pgvector, Redis Stack

ИИ/ML-интеграция LLM API (Qwen, OpenAI, YandexGPT), CLIP-ViT / CLIP-MM-Ru, sentence-transformers, альтернативы = Любые совместимые модели через REST/gRPC, open-source LLM (Llama, Mistral)

Очереди и кэш Celery + Redis, альтернатива = TBD

Парсинг и автоматизацияиPlaywright / Headless Browser Pool, альтернатива = Scrapy, Selenium, Puppeteer, собственные обёртки над Chromium

Мобильный клиент

Flatter, Android/iOS, WebView (Kotlin, Jetpack Compose, WorkManager), альтернатива =TBD

Инфраструктура и DevOps Docker, Kubernetes, Yandex Cloud/Amazon

Уведомления и мессенджеры Firebase Cloud Messaging (FCM), Telegram Bot API, Twilio/SMS.ru, альтернатива = OneSignal, Pushwoosh, VK Mini Apps, собственные SMS-шлюзы

Оптимизация и алгоритмы OR-Tools (CP-SAT), эвристические солверы, альтернатива = PuLP, Google Optimization, собственные реализации на Python

Условия работы:

- Обсуждаются индивидуально с финальным кандидатом.

- Оплата - фикс + опцион

- Гибридный график работы

Навыки
  • Python
  • Large Language Model
  • RAG
  • ML
  • MobApp
  • High Load b2c shopping service
Посмотреть контакты работодателя

Адрес

Похожие вакансии

Кузница Кадров
  • Москва

  • Не указана

Рекомендуем
АТОЛ, группа компаний
  • Москва

  • Не указана

Рекомендуем
Агропромцифра

Архитектор решений

Агропромцифра

  • Москва

  • Не указана

Рекомендуем
АТОЛ, группа компаний

Технический лидер в Big Data

АТОЛ, группа компаний

  • Москва

  • Не указана

Альфа-Банк

TechLead JavaScript

Альфа-Банк

  • Москва

  • Не указана

МТС Банк
  • Москва

  • Не указана

LLM/RAG/AI Engineer (GigaChat Enterprise)

Салют для Бизнеса

  • Москва

  • Не указана

Эвокарго
  • Москва

  • Не указана

РТЛабс
  • Москва

  • Не указана

БКК Коломенский
  • Москва

  • от 471000 RUR

Клауд Солюшенс

Middle ML-инженер (NLP, LLM)

Клауд Солюшенс

  • Москва

  • от 471000 RUR

Хотите оставить вакансию?

Заполните форму и найдите сотрудника всего за несколько минут.
Оставить вакансию