LiveAI — AI-first платформа для персональной и командной работы со знаниями. Мы объединяем заметки, чаты, документы и AI-агента в едином рабочем пространстве, где ассистент помнит контекст пользователя, умеет работать с его данными и самостоятельно выполняет задачи.
Продукт активно развивается: микро-фронтенд архитектура, CRDT-редактирование документов, собственная система AI-агентов с доступом к данным пользователя через инструменты, свой MCP-сервер для подключения внешних AI-клиентов, граф знаний. Это не очередная обёртка поверх ChatGPT — это самостоятельная инфраструктура, в которой AI — гражданин первого класса.
Команда небольшая, технологии зрелые: архитектурные решения фиксируются в ADR, каждый пакет документирован, тесты обязательны для любой фичи (ATDD), CI/CD полностью автоматизирован.
Чем предстоит заниматься:
Позиция фуллстек — без перекоса в backend или frontend. Типичная задача затрагивает 3–4 сервиса одновременно: протокол, контракт, бизнес-логика на сервере, UI, тесты.
Примеры задач ближайших кварталов:
- Расширять возможности AI-агента — новые инструменты чтения/записи для заметок, чатов, файлов, граф знаний
- Проектировать и реализовывать MCP-сервер для интеграции платформы с внешними AI-клиентами
- Разрабатывать систему комментариев поверх CRDT-документов с реалтайм-доставкой и упоминаниями
- Интегрировать потоковое распознавание речи в диалоги с ассистентом
- Строить совместную работу над документами: шаринг, права, публичные ссылки, одновременное редактирование
- Проектировать персональный граф знаний и механизмы его автообогащения из контента пользователя
- Воронку привлечения и аналитику: от анонимного визита до оплаты, с атрибуцией и когортным анализом
- Разбираться с production-инцидентами и закрывать целые классы проблем, а не только локальные баги
Наш стек:
Backend: TypeScript, Node.js 22, Hono.js, PostgreSQL (multi-tenant, schema-per-tenant), Kysely, Redis (Streams, Consumer Groups, distributed locks), WebSocket / Socket.IO, Yjs +
Hocuspocus (CRDT), ClickHouse, S3/MinIO, Ory Kratos, LangChain / LangGraph для AI-оркестрации.
Frontend: Vue 3 (Composition API), Vite, Module Federation (микро-фронтенды), RxJS, TipTap 3, RxDB, Tailwind CSS, Radix UI, Tauri (desktop), Capacitor (mobile).
Инфраструктура и процессы: Kubernetes + ArgoCD (GitOps), Dagger для сборки образов, GitLab CI, Vault, External Secrets, OpenTelemetry, Changesets для версионирования,
pnpm-монорепозиторий.
Тестирование: Vitest (unit / integration), Playwright (E2E), testcontainers.
Обязательные требования :
- 5+ лет коммерческой разработки, из них минимум 2 года — с принятием архитектурных решений, а не только написанием кода
- Сильный TypeScript на продакшене минимум 3 года: проектирование публичных API, generics, conditional types, работа со строгим режимом
- Глубокий Node.js: async-паттерны, streams, event loop, умение диагностировать утечки памяти и latency
- Vue 3 Composition API или React с аналогичной глубиной (если только React — готовность перейти на Vue)
- PostgreSQL на уровне, близком к DBA-lite: индексы, EXPLAIN, MVCC, уровни изоляции, умение писать и отлаживать миграции
- Redis не только как кэш: понимание разницы между Pub/Sub и Streams, Consumer Groups, distributed locks, TTL-паттерны
- Опыт с горизонтально масштабируемыми сервисами: идемпотентность, exactly-once, outbox pattern, graceful degradation. Понимание, почему нельзя использовать in-memory состояние как
источник истины - Опыт с event-driven архитектурой и межсервисной коммуникацией
- Observability first: структурированное логирование, distributed tracing, correlation IDs
- Опыт работы в монорепозитории с несколькими пакетами и независимыми версиями
- Умение быстро читать чужой код и ориентироваться в большой кодовой базе, в особенности умение читать ИИ
- Уверенная работа с Git: rebase, bisect, культура осмысленных коммитов
- Пишет тесты как часть задачи, а не отдельным этапом. Unit, integration, E2E
Будет большим плюсом:
- Опыт с WebSocket / Socket.IO в нагруженных сценариях
- Multi-tenancy на практике (schema-per-tenant, row-level security или аналоги)
- Kubernetes на уровне пользователя: чтение манифестов, Kustomize, понимание как разворачивается ваш сервис
- Работа с LLM через API (OpenAI, Anthropic): streaming, tool calling, обработка нестабильных latency и rate limits
- Опыт с CRDT / операционными трансформациями / реалтайм-коллаборацией: Yjs, Automerge, Hocuspocus
- Знание Module Federation или другого подхода к микро-фронтендам
- Участие в расследовании production-инцидентов и написание post-mortem
- Security: понимание OWASP Top 10, JWT-подводных камней, работы с secret management
Что мы ждём по подходу к работе
- Самостоятельность: умение взять задачу, изучить существующий код, сформулировать план и защитить его, а не ждать пошаговых инструкций
- Прагматизм: готовность делать достаточно хорошо там, где достаточно, и идти в глубину там, где это нужно. Мы не любим over-engineering и преждевременные абстракции
- Владение результатом: задача считается сделанной, когда она работает в продакшене и наблюдается, а не когда смержили PR
- Письменная культура: архитектурные решения, пост-мортемы, обсуждения — в тексте, структурированно
- Открытость к AI-инструментам: вся команда ежедневно использует Claude Code / Codex для работы с кодовой базой. У нас полностью ИИ разработка - это нужно понимать, с учетом подводных камней с этим связанными.
Условия
- Формат: удалённая работа
- График: полная занятость
- Оформление: по ТК РФ