Фронтенд (React) разработчик AI

Проект: мы разрабатываем и поддерживаем продукт ERA - систему комплексной диагностики продуктов и услуг. Наше решение позволяет производить диагностику, анализ и аудит продукта для получения комплексного решения развития, снятия барьеров роста сервисов. Цель проекта: построить полностью автономную систему для исследований, где ключевую роль играют смарт-агенты, выполняющие комплексный анализ без участия человека.

Основной инструмент — CLI-агент GigaCode (на базе Qwen Code) с доступом к разным моделям. Если вы работали с Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Qwen Code, OpenCode, Roo Code или Cursor — переход займёт день: принципы те же.

Стек: React, Next.js, TypeScript · Redux Toolkit, RTK Query · SSE, стриминг, MCP · CSS3, SASS/SCSS, CSS Modules · Jest, RTL · Node.js, REST, SSR · Git, Webpack, ESLint, Jenkins, Docker · Jira, Confluence · GigaCode CLI + реестр скиллов

Образ идеального кандидата:

Инженер с 3+ годами фронтенда, который может рассказать не только «оптимизировал загрузку главной на 20%», но и «выстроил workflow с агентом: спека → генерация → ревью, и закрыл фичу за два дня вместо недели» или «написал скилл/правила для агента, которыми теперь пользуется вся команда».

Ему интересно не просто потреблять AI-инструменты, а конструировать агентов и мульти-агентные взаимодействия. Он понимает, как работают real-time интерфейсы на SSE, может спроектировать чат с агентом, который стримит ответ, и следит за тем, как агентная разработка меняет архитектуру продуктов.

МЫ ОЖИДАЕМ:

• Опыт агентной разработки:

• Ежедневная работа с AI-агентами в разработке: Claude Code, Codex, Cursor, GigaCode, Qwen Code, OpenCode, Roo Code, Windsurf — любой из них. Важен не конкретный инструмент, а привычка так работать.

• Умение управлять контекстом и сессиями агента: что положить в контекст, когда начать новую сессию, как декомпозировать задачу, чтобы агент её не «размазал».

• Навык написания правил и промптов под проект: agents.md / CLAUDE.md / rules, переиспользуемые инструкции (скиллы).

• Понимание MCP: что это, зачем, опыт подключения MCP-серверов к агенту.

• Главное — умение ревьюить и доводить сгенерированный код: вайб-кодинг у нас заканчивается продакшеном, а не прототипом.
  
  Инженерная база:

• Коммерческая frontend-разработка от 3 лет; глубокий практический опыт с React, Next.js, TypeScript.

• Redux Toolkit (плюс — RTK Query), HTML5, CSS3, SASS/SCSS.

• REST API, SSR, серверный Node.js.

• Server-Sent Events (SSE): механика стриминга, обработка событий, реконнекты, graceful degradation.

• Unit-тесты (Jest / React Testing Library), код-ревью, GitFlow.

• SOLID, DRY, KISS — и понимание, когда агент их нарушает.
  
  Дополнительные (желательные) требования

• Опыт spec-driven development: работа через спецификации и планы (Spec Kit, спеки в репозитории, свой формат).

• Опыт написания собственных MCP-серверов или инструментов для агентов.

• Параллельная работа с несколькими агентами/сессиями (git worktrees, фоновые задачи).

• Оптимизация производительности веб-приложений; дизайн-системы, Figma/Pixso.

Чем придется заниматься:

Разрабатывать и рефакторить модули платформы (интерфейсы управления медиа-хранилищем) — руками агента под вашим управлением.

Проектировать поверхности взаимодействия человека и AI: чаты с потоковой передачей ответов (SSE), канвасы, дашборды агентов.

Создавать собственных AI-агентов и мульти-агентные системы, встроенные в продукт.

Разрабатывать и подключать инструменты на базе Model Context Protocol (MCP): понимать устройство MCP-серверов и проектировать клиентские решения «интерфейс — агент — инструменты».

Писать спецификации и правила для агентов, развивать реестр скиллов команды.

Ревьюить код — и человеческий, и агентский; держать планку качества.

Участвовать в планировании, оценке задач, релизах; работать в связке с аналитиками, бэкендом, дизайном и QA; менторить джунов — в том числе учить их работать с агентами.

Условия:

🏦 Москва: после ИС 3 дня в неделю в офисе