Lead AI-Augmented Python developer

#senior #гибрид X5 Tech Lead AI-Augmented Python developer Опыт работы: от 5 лет Оформление: официальное Формат работы: гибрид (Москва) ☑️ Чем предстоит заниматься -Взаимодействие с бизнесом: -Погружаться в бизнес-контекст, взаимодействовать с ключевыми стейкхолдерами и пользователями -Генерировать образ результата совместно с Владельцами продуктов для нахождения оптимального способа его достижения -Переводить нечёткие бизнес-запросы в архитектурные решения и реализуемые планы -Инженерная работа: -Проектировать и разрабатывать клиент-серверные приложения на Python (FastAPI, Django) -Строить автоматизации бизнес-процессов: интеграции между системами, ETL-пайплайны, боты, внутренние инструменты -Планировать архитектуру решений совместно с внутренними экспертами, принимать обоснованные технические решения -Писать автоматизированные тесты (Playwright, Pytest), обеспечивать качество и надёжность решений -Выстраивать CI/CD-пайплайны, настраивать агентские системы для code review и автоматизированного контроля качества -Деплоить и поддерживать свои решения в продакшене -AI-augmented разработка: -Использовать AI-кодинг ассистенты (Claude Code, Cursor, Codex) как основные инструменты ежедневной работы -Работать с MCP-серверами, CLI-агентами и другими инструментами AI-augmented workflow -Оценивать и внедрять новые инструменты автоматизации разработки и тестирования -Формировать инженерные практики работы с AI для всей команды ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Инженерный фундамент: -5+ года опыта разработки на Python, знание современных фреймворков и технологий -Опыт проектирования и разработки REST API и клиент-серверных приложений -Работа с реляционными БД (PostgreSQL), брокерами сообщений и очередями (Redis, RabbitMQ, Kafka) -Понимание принципов проектирования: когда монолит, когда сервисы, когда скрипт -Опыт работы с Docker, понимание CI/CD -Привычка писать юнит-тесты, автоматизация процесса тестирования через агентов -AI-инструментарий: -Практический опыт работы с AI-кодинг ассистентами: Claude Code, Cursor, Codex — не просто «пробовал», а ежедневно используете в работе -Понимание, как эффективно формулировать задачи для AI-агентов, валидировать результат, итерировать -Опыт или готовность работать с MCP-серверами (Playwright MCP, DB MCP) -Понимание, что такое промпт-инжиниринг в контексте разработки, а не генерации текстов LLM-кой (если гоняли GitHub Spec-Kit, GSD, Ralph Loop или Superpowers — будет плюсом) -Опыт автоматизированного тестирования с Playwright или аналогами -Экспериментировать с MCP-серверами, CLI-инструментами, и другими подходами к AI-augmented разработке -Архитектурное мышление: -Способность принимать технические решения, учитывая бизнес-контекст, сроки и ограничения -Опыт проектирования решений, которые пойдут в продакшен, а не останутся прототипами -Способность трансформировать legacy-архитектуру в сторону более современных решений, используя AI инструменты