Python Developer

Описание

ZUBRO — это продукт аналитики юнит-экономики для продавцов на Wildberries и Ozon. Мы показываем продавцу реальную экономику по каждому товару: маржу, расходы, рекламу, склады, движение товара и связанные показатели. Данные из площадок приходят автоматически каждую ночь, дальше система приводит их к единой схеме, считает агрегаты и показывает результат в отчетах и интерфейсе. Разработка идет на живом магазине с настоящими цифрами, а не на тестовых данных. К декабрю планируется пилот на нескольких магазинах. Команда небольшая: тимлид; два разработчика направлений (эта вакансия); аналитик, который пишет ТЗ; владелец продукта. Код пишем в паре с AI-агентом — Claude Code в готовой среде с автоматическими проверками. Каждый разработчик владеет своим направлением целиком: от данных и расчетов до экрана в продукте. Проект подробно задокументирован.Документация доступна в двух форматах: - как портал с навигацией для команды; - напрямую для AI-агента через MCP-сервер, где все материалы проекта хранятся в машиночитаемом виде и обновляются автоматически. Коротко о роли Ищем двух разработчиков, каждый из которых возьмет на себя отдельное направление в продукте. Сейчас есть два направления: 1.Логистика и складская аналитика Остатки по складам, товары в пути, оборачиваемость, сверка данных с кабинетами WB/Ozon и подключение новых источников данных. 2.Ассортимент, реклама и клиентский портал Дашборд рекламных расходов и ДРР, сверка с рекламными кабинетами, витрина отчетов под внешнего клиента, личный кабинет, тариф с триалом и чат поддержки. Нам нужен не просто человек, который пишет код руками, а разработчик-владелец направления: умеет поставить задачу AI-агенту, проверить его работу на реальных данных, принять технические решения в рамках своего участка и отвечать за результат перед командой. Через две недели после выхода ожидаем, что разработчик уже самостоятельно ведет задачи в GitHub: берет issue, ставит задачу агенту, проверяет результат, сдает PR с отчетом и проходит автоматические проверки. К середине декабря ожидаем работающий раздел продукта, который можно показать команде и клиентам пилота. Чем предстоит заниматься: У нас есть два направления. На старте выберем то, которое лучше совпадает с опытом и интересом кандидата. Направление 1 — логистика и складская аналитика Основные задачи: - развивать раздел по остаткам товаров на складах маркетплейсов; - работать с данными по товарам в пути; - считать и проверять оборачиваемость по складам; - сверять рассчитанные показатели с данными из кабинетов WB/Ozon; - работать с уже собранными данными первого месяца; - на втором месяце подключить новый источник данных — поставки FBO — по готовому контракту коннектора; - поддерживать документацию по своему направлению. Направление 2 — ассортимент, реклама и клиентский портал Основные задачи: - делать дашборд рекламных расходов; - считать и отображать ДРР по товарам и рекламным кампаниям; - сверять рекламные показатели с данными из рекламных кабинетов; - развивать витрину текущих отчетов под внешнего клиента; - реализовывать выбор магазина; - прорабатывать настройки и пустые состояния; - делать экраны личного кабинета; - реализовывать тариф с триальным периодом; - развивать чат поддержки; - работать с backend-логикой, базой и интерфейсом; - поддерживать документацию по своему направлению. В проекте уже есть фундамент: - сбор данных с площадок; - база данных; - безопасность; - деплой; - документация; - автоматические проверки; - рабочая среда для AI-агента с контекстом проекта, правилами и журналом действий. Предстоит работать не через постоянные созвоны и вопросы в чат, а через: - документацию; - GitHub issues; - pull requests; - отчеты; - автоматические проверки; - письменные вопросы, если действительно что-то заблокировано. Первые две недели — плотный онбординг, помощь доступна практически в любой момент. После этого — два окна помощи в неделю. Если задача полностью заблокирована и это отмечено в системе, реакция в течение 4 часов. Нужен человек, который: - понимает, что именно должно получиться в продукте; - умеет сформулировать задачу AI-агенту; - пишет промпты с нормальным контекстом, критериями результата и проверками; - постоянно проверяет, что агент сделал правильно; - умеет остановить агента, если он пошел не туда; - сверяет данные с реальным источником; - держит контекст своего направления неделями; - отвечает за результат перед командой; - умеет работать через документацию и письменные задачи; - задает вопросы так, чтобы по ним можно было работать без созвона. Стек проекта: Python; SQL; PostgreSQL; FastAPI; SQLAlchemy; React + TypeScript; Docker; GitHub; Claude Code. Не обязательно быть экспертом во всем стеке. Важно уверенно понимать Python, SQL, работу с данными и backend-логику. Если основной опыт совсем в другом стеке, может быть сложно: проект, документация и агентская среда заточены под текущий стек. Нам особенно подходят люди из продуктов, где есть учетные данные, отчетность и необходимость, чтобы цифры сходились: - BI-системы; - финансовая и управленческая аналитика; - ERP/CRM для малого и среднего бизнеса; - товарный учет; - e-commerce-аналитика вне маркетплейсов; - внутренние аналитические системы; - продукты с отчетностью, сверками и интеграциями. Знание маркетплейсов не обязательно — оно есть в документации и рабочем контексте проекта. Кто не подойдет не подойдет: - человек, которому скучны данные, сверки и отчетность; - разработчик, который хочет постоянных созвонов вместо письменной работы; - человек, который не читает документацию и сразу идет спрашивать; - “кнопконажиматель” AI-агента без проверки результата; - тимлид или архитектор, которому нужно перестраивать процесс под себя; - сильный highload backend-разработчик, которому будет тесно в регламентированном процессе; - человек из сервисов аналитики маркетплейсов вроде mpfact, truestats, tablichki, moneyplace/moneysellers, mpstats и похожих продуктов. Оффер обсуждается лично, но ориентир 220-280к/месИП/крипта Этапы найма/собеседований:1.Если вы прошли - созвон на 15-30мин (9 вопросов)2.Если проходите - оплачиваемое тестовое: задача на 4-6 часов (выделяется 7 дней) Такая же среда, копия нашего устройства (контракт, проверки, журнал) на синтетических данных.3.Обратная связь через 3 или 6 дней после сдачи тестового.4.Принимаем решение с кем продолжить работатьЕсли ознакомились с вакансией и есть релевантный опыт - просьба написать сопроводительное с акцентом на наличие релевантного опыта и дать отсылки на свое резюме.