Руководитель направления разработки с применением ИИ / AI SDLC Lead (Tech Lead / Architect)

Grand trade — один из ключевых импортеров России и стран СНГ в категориях продовольственных и непродовольственных товаров. Мы успешно работаем на международном рынке импорта более 15 лет и создаем товарное разнообразие, предлагая лучшее, что есть у мира.

Приглашаем в нашу команду Руководителя направления разработки с применением ИИ. Ваша основная задача — обеспечение поэтапной модернизации и перевода на современный технологический стек бизнес-критичных логистических систем компании с помощью инструментов искусственного интеллекта.

_________________________________________________________________________________________________________________

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

• Возможности профессионального развития.
• Открытую демократичную культуру и экспертную команду, ориентированную на общий результат.
• Социальный пакет, включающий ДМС с первого дня работы в компании.
• Партнерские скидки на платформе Best Benefits.
• Официальное оформление по трудовому законодательству РФ.
• Заработную плату, которая соответствует уровню рынка труда.

ВАМ ПРЕДСТОИТ:

• Проводить аудит SDLC и замерять эффективность: описывать текущий поток создания ценности (от требований до эксплуатации), собирать исторические метрики (baseline) из Трекера, Git и CI/CD, выявлять узкие места и формировать целевую модель AI SDLC.
• Выстраивать управляемый поток требований и спецификаций: задавать стандарт входных артефактов (включая OpenSpec), схему их хранения и версионирования (Яндекс Вики + Git), сквозную трассируемость до релиза и агентную декомпозицию на frontend/backend-задачи с ревью аналитиком.
• Создавать рабочую среду для Agentic SDLC: стандартизировать правила работы агентов (repository-level instructions, проектные skills) и формировать инженерную базу знаний (CodeBaseMemory), исключая зависимость от персональных «магических» решений отдельных разработчиков.
• Интегрировать агентов в инфраструктуру: настраивать безопасный доступ ИИ к коду, документации, Яндекс Вики, Трекеру и CI/CD (через MCP и аналоги) и выстраивать единый цикл работы (planning → implementation → verification → human review → merge).
• Лидировать пилот и обеспечивать качество (Quality & Security): запускать новый процесс на команде веб-сервисов, обучать коллег, разграничивать зоны ответственности агента и человека (human-in-the-loop), встраивать ИИ в автотесты и code review, а также настраивать quality gates и правила ИБ (permissions, secrets, логирование действий агентов).
• Формировать подход к модернизации legacy-систем: использовать ИИ для исследования крупного логистического монолита (code archaeology, анализ БД и хранимых процедур), восстанавливать спецификации, внедрять characterization tests для проверки эквивалентности поведения и обеспечивать поэтапную миграцию на современный стек без подхода «переписать всё с нуля».

МЫ ОЖИДАЕМ ОТ КАНДИДАТА:

• Практический опыт в software engineering от 7 лет, включая опыт в роли Tech Lead, Solution/Software Architect или Engineering Lead.
• Сильный hands-on бэкграунд: способность самостоятельно разобраться в коде, написать прототип, автоматизацию или интеграцию и проверить результат.
• Опыт реального применения AI coding agents в разработке (Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot/Coding Agent, Cursor и др.) и понимание context engineering, agent instructions, skills, tool use, MCP, sandboxing и автоматической верификации.
• Подтвержденный опыт оптимизации процессов разработки (SDLC), работы с инженерными метриками, проведения пилотов, а также глубокая практика с CI/CD, automated testing, code review и эксплуатацией production-систем.
• Умение работать с неполными требованиями, договариваться с аналитиками, разработчиками, QA и бизнесом, формализовывать процессы и готовность нести инженерную ответственность за результат, даже если значительная часть артефактов создана ИИ.

Будет преимуществом:

• Опыт работы со стеком наших систем: Python, TypeScript/JavaScript, Vue, PostgreSQL, RabbitMQ и хранимыми процедурами.
• Опыт реверс-инжиниринга и поэтапной модернизации legacy-систем, восстановления бизнес-логики по коду и БД, создания characterization tests.
• Практика работы с RAG / базами знаний, внедрения внутренних инженерных платформ (golden paths, developer enablement) и развития сообществ практики.

_________________________________________________________________________________________________________________

Какие этапы предстоит пройти?

1. Общение с HR.
2. Встреча-знакомство с руководителем.
3. Сбор рекомендаций.
4. Оффер. ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀

LET’S GO!