AI-first Backend-разработчик (TypeScript)

Algonova (ex. Algorithmics Global) — международная EdTech-компания. Девять лет учим детей навыкам XXI века в 90+ странах, ежегодно — 700 тысяч учеников. Чем предстоишь заниматься Строить сервисы памяти об ученике — что он делал на уроке и в домашке Реализовывать подбор и назначение персональных заданий под уровень ребёнка Делать realtime-фидбэк учителю о классе прямо во время урока Развивать AI-фичи поверх LLM API: AI-коуч для учителя, распознавание фото с работами учеников Собирать аналитику по ученикам, классам и учителям Отвечать за надёжность : окружения, быстрые релизы, мониторинг Интегрировать LLM через API с грамотной fallback-логикой — без слепого прыжка на самую свежую модель после каждого релиза OpenAI Наш стек TypeScript-монорепо для основных сервисов, Python для ML-heavy задач и ресерча, Supabase / PostgreSQL, Docker / GCloud. Что мы ждём 3+ года бэкенд-опыта на TypeScript (предпочтительно) или Python PostgreSQL и Supabase : спроектируешь схему таблиц, понимаешь нормализацию и когда она нужна, читаешь миграции и умеешь их применять Сильный инженерный бэкграунд: настраиваешь окружения, делаешь быстрые и надёжные релизы Деплоишь в GCloud, пишешь конфиг для Docker Observability : Sentry / Grafana / Prometheus — настроишь так, чтобы об ошибках узнавать сразу и понимать, как чинить (поднять под это AI-агента — отдельный плюс) Опыт с LLM через API (LangChain / OpenRouter): понимаешь, зачем нужны fallback'и Работаешь в AI-native режиме : ведёшь разработку в связке с AI-агентами и хочешь в этом расти Будет плюсом realtime-системы (WebRTC и т.п.) — синхронизация данных учителя и ученика качество работы с LLM: evals, observability (LangFuse / LangSmith) системы в офлайн-режиме (не во всех школах стабильный интернет) open-source AI-модели (хостинг / файнтюнинг) — когда-нибудь захотим оптимизировать косты опыт в EdTech графы знаний и основы ML для персонализации обучения Что предлагаем AI-инструменты в ежедневной работе . Cursor, Claude Code и агенты — рабочая часть процесса, а не эксперимент одного энтузиаста. Будет с кем обмениваться опытом и пространство, чтобы пробовать новые подходы AI внутри продукта . Активно внедряем AI-фичи в LMS — задачи на стыке backend и AI будут регулярно Удалёнка из любой точки мира , без ограничений по часовым поясам и стране оформления Короткие цепочки решений . Небольшая команда, минимум бюрократии, быстрое ревью. Твоё мнение по техническим решениям имеет вес Продукт с реальным масштабом . LMS работает в десятках стран, нагрузка и задачи — не учебные Стадия скейлапа : регулярно открываем новые страны, продукт растёт — задач и роста хватит надолго