О компании

TwelveAI — AI-ассистент и слотовая CRM для сервисного бизнеса. Мы автоматизируем коммуникацию с клиентами — продажи, запись, поддержку — через AI, который действительно понимает контекст и доводит сделку до результата.

Параллельно развиваем второе направление — AI-агент для анализа и сверки технической документации.

Продукт уже прошёл стадию MVP, сейчас стабилизируется и активно масштабируется. Усиливаем команду инженером, который возьмёт на себя ключевые AI-модули и доведёт их до зрелого продакшена.

Что предстоит делать

1. AI-ассистент (основной продукт)

  • Разрабатывать LLM-ассистента: чат, сценарии, логика диалогов

  • Интегрировать ассистента с CRM и мессенджерами

  • Строить RAG-системы на базе документов и баз знаний

  • Оптимизировать качество ответов и стоимость инференса

2. AI-агент для сверки технических спецификаций

  • Анализировать и сравнивать документы (PDF, DOCX, текст)

  • Извлекать структурированные данные из спецификаций

  • Находить расхождения между требованиями и реализацией

  • Генерировать понятные и проверяемые отчёты

  • Работать с большими документами: chunking, embeddings, retrieval

3. Backend и архитектура

  • Разрабатывать backend-логику: CRM, сценарии, API

  • Проектировать REST и async API

  • Интегрироваться с внешними сервисами

  • Работать с транзакциями, race conditions, real-time (WebSocket)

4. Асинхронные пайплайны

  • Celery-задачи и обработка документов

  • Пайплайны обработки данных

  • Оптимизация производительности и latency

Наш стек

  • Backend: Django 4.2, Django Ninja, Django REST Framework, Daphne (ASGI), Django Channels

  • Хранилище: PostgreSQL, Redis

  • Асинхронные задачи: Celery, Django Celery Beat

  • AI / Data: OpenAI SDK, scikit-learn, NumPy, SciPy

  • Интеграции: Telegram API (Pyrogram, python-telegram-bot)

  • Инфраструктура: Docker, Docker Compose

Что важно для нас

Обязательно

  • 2+ года коммерческого опыта backend-разработки на Python

  • Практический опыт работы с LLM (OpenAI API или аналоги)

  • Понимание RAG, embeddings, vector DB

  • Django или FastAPI на уровне уверенного промышленного использования

  • PostgreSQL: транзакции, блокировки, конкурентный доступ

  • Celery и асинхронные задачи

  • Проектирование REST API

  • Docker в повседневной работе

Будет большим плюсом

  • Document AI: OCR, parsing, NLP

  • Semantic matching и сравнение документов

  • Опыт построения AI-агентов

  • WebSocket и real-time системы

  • Оптимизация стоимости и latency LLM

Кого мы ищем

Инженера, который:

  • строит AI-системы, а не просто вызывает API

  • доводит решения до продакшена, а не останавливается на демо

  • мыслит архитектурно и понимает, как масштабироваться

  • открыт к code review и конструктивной обратной связи