Инженер агентной разработки (оператор AI-агента)

Описание

О команде и задаче Мы делаем распределённую систему реального времени: микросервисы на Go, фронтенд на React с картой, PostgreSQL и ClickHouse, брокер NATS, потоки по WebSocket, всё в Docker Compose, наблюдаемость на Grafana/Prometheus/Loki, Linux-серверы, git. Это не классическая разработка. Вы работаете по SSH на сервере разработки, где запущен AI-агент (Claude Code CLI): формулируете ему задачу, принимаете результат и отвечаете за то, что рабочий поток системы не сломался. Писать production-код с нуля не требуется — требуется понимать, как система устроена, и уметь проверить, что она работает. Обязанности - Разобраться в задаче (фича или исправление) и в том, как устроена затронутая часть системы. - Сформулировать агенту чёткий стартовый промпт: что сделать, где, какой результат считается верным. - Принять результат: посмотреть изменения в git, прогнать проверочные команды, открыть интерфейс, посмотреть логи и метрики. - При поломке — внятно описать симптом и вернуть задачу агенту, довести до рабочего состояния. - Вести короткие заметки по типовым сценариям: что проверять, где смотреть, какие команды запускать. Требования - Опыт backend-разработки от 5 лет — на любом языке. Нам важно, что вы понимаете, как устроены серверные системы изнутри. - Уверенный Linux в командной строке: ssh, git (ветки, коммит, merge, diff), docker и docker compose, чтение логов (tail, grep, journalctl). - Понимание архитектуры современных серверных систем на уровне принципов: клиент-сервер, REST API, WebSocket, брокер сообщений (NATS, Kafka, RabbitMQ — любой), реляционная БД и SQL на уровне SELECT, микросервисы, контейнеры, обратный прокси (nginx). - Умение читать чужой код и диффы (Go, JavaScript, Python — любое) и понимать, что именно изменилось. - Базовая наблюдаемость: смотрели метрики и логи (Grafana, Prometheus, Loki, Kibana, Zabbix — любое) и отличаете «сломалось» от «работает». - Чёткая письменная речь. Это критично: качество постановки задачи напрямую определяет качество результата. Будет плюсом - Рабочий опыт с AI-ассистентами: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, ChatGPT в реальных задачах. - QA-опыт: ручное или автоматизированное тестирование, приёмка чужой работы. - Скрипты на bash или Python. - CI/CD, эксплуатация, дежурства, разбор инцидентов. - Геоданные, карты, ГИС. - Предметная область: телеметрия, системы реального времени, беспилотные аппараты, АСУ. Чего не требуем Глубокого знания конкретного языка и коммерческой разработки на нём. Алгоритмов и профильного высшего. Kubernetes, облаков, высоконагруженных распределённых систем. Английского выше уровня чтения документации. Условия - Москва, офис, полный день. - Небольшая команда: с вами рядом инженер по борту и инженер по компьютерному зрению. - Реальный продукт и короткий путь от задачи до результата в проде.