TypeScript

#vacancy #Python #Django #React #TypeScript #GraphQL #LLM #Fullstack Senior Full Stack разработчик (Python/Django + React/TypeScript / LLM-агенты) 🎵 🤖 ID вакансии: Fullpy_DNA Ставка: обсуждается. Грейд: Senior. Загрузка: Full-time (полная занятость). Формат: Удалённо. Язык: Рабочая коммуникация на русском, английский — чтение технической документации. Локация/Гражданство: Россия / РФ. 📌 Важно: рассматриваются кандидаты с релевантностью опыта от 85% (аутстаффинговая позиция). 🚀 Ключевые задачи: Backend-разработка: Модели и статусная машина запросов на генерацию/адаптацию «Волн». GraphQL-мутации и квери для ЛК и админки (запуск генерации, статусы, результат, ревью музредов). Celery-пайплайн генерации: вызов Embedder API, поиск кандидатов в Qdrant, отбор состава Оркестратором (LLM), сборка стрима. Orchestration-слой агентов (Брифер, Оркестратор): вызовы ГигаЧата, инструменты агента, обработка структурированного вывода. Логика адаптации по обратной связи + ревью музыкальных редакторов. Мониторинг, обработка ошибок, ретраи. Frontend-разработка: Диалоговый онбординг с Брифером: чат + визуальные шаги сбора брифа, стриминг ответов. Экран рекомендованных «Волн» и отображение сгенерированной кастомной «Волны». Интерфейс музыкального редактора для ревью и адаптации волн (админка). Механики обратной связи (лайки/дизлайки), отображение статусов генерации. Интеграция с GraphQL-API (codegen), обработка асинхронных статусов и ошибок. 🎯 Обязательные требования: Общие (AI и процессы): Готовность и интерес глубоко погрузиться в работу с LLM-агентами и встроить их в продукт: проектирование промптов и инструментов агента, orchestration-слой (многошаговые сценарии, вызов функций из агента), обработка структурированных ответов LLM, работа с контекстом. Практический опыт (или быстрая обучаемость) интеграции с LLM API (ГигаЧат/OpenAI-совместимые), эмбеддингами и векторными БД (Qdrant, pgvector), semantic search/RAG-подходами. Умение работать в условиях исследовательской неопределённости: агентная архитектура — новая область, часть требований уточняется по ходу, автономность и самостоятельность. Английский на уровне чтения технической документации, рабочая коммуникация на русском. Git (GitLab), code review, покрытие кода тестами. Backend-стек: Python 3, Django 3+, ORM, миграции. GraphQL на Graphene/graphene-django — основной API-слой проекта (аутентификация через django-graphql-jwt): проектирование мутаций, квери, типов, resolver'ов. Celery 5.x + RabbitMQ: асинхронные таски, ретраи, идемпотентность, долгие операции. PostgreSQL: проектирование эффективной схемы данных, оптимизация запросов. Интеграции по HTTP с внешними сервисами (httpx/requests, ретраи, таймауты) — критично для Embedder API, ГигаЧата и векторной БД. S3-совместимое хранилище (boto3/MinIO). Frontend-стек: React 18 + TypeScript. GraphQL-клиент: Apollo Client + graphql-codegen (типизированные хуки из схемы — используются в админке и ЛК). Сборка на Vite. Опыт построения чат-интерфейсов/диалоговых сценариев: сообщения, состояния загрузки, стриминг ответов, пошаговые формы — ядро UX Брифера. Управление состоянием: Redux Toolkit или аналогичный опыт. 💡 Будет преимуществом (Nice to have): Опыт работы с REST (DRF) в дополнение к GraphQL. Опыт работы с музыкальными API или аудио-обработкой. Опыт построения систем с real-time стримингом (WebSocket, SSE). Опыт работы с LangChain, LangGraph или другими LLM-оркестраторами. Понимание принципов промпт-инжиниринга и работы с контекстом LLM. Опыт работы в условиях стартапа или исследовательских проектов. Интерес к музыкальной индустрии и understanding музыкальных предпочтений пользователей. 📲 Контакт для отклика: @hrwomenpro (При отклике, пожалуйста, сразу присылайте актуальное резюме, пишите ID вакансии: Fullpy_DNA)