Bell Integrator – крупный системный интегратор страны. Мы являемся аккредитованной ИТ– компанией.

На текущий момент с нами работает более 2500 высококлассных аналитиков, руководителей проектов, разработчиков, тестировщиков и специалистов по сопровождению крупных информационных систем. Bell Integrator активно реализует проекты по всей России, среди наших заказчиков – ведущие системообразующие финансовые, телеком и ритейл компании страны.

Центральный офис Bell Integrator расположен в Москве, представительства – в Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Пензе, Саратове, Уфе, Барнауле, Минске (Беларусь).

Проект: 

Мы разрабатываем и поддерживаем продукт ERA - систему комплексной диагностики продуктов и услуг. Наше решение позволяет производить диагностику, анализ и аудит продукта для получения комплексного решения развития, снятия барьеров роста сервисов Банка. Цель проекта — построить полностью автономную систему для исследований, где ключевую роль играют смарт-агенты, выполняющие комплексный анализ без участия человека.

Кого мы ищем:

Frontend-разработчика, для которого AI-агент — это основной рабочий инструмент, а не игрушка. Вы вайб-кодите осознанно: ставите агенту задачу через спецификацию, управляете контекстом, ревьюите результат — и за счёт этого делаете за день то, что раньше занимало неделю. При этом вы остаётесь инженером: понимаете, что генерирует агент, и отвечаете за качество кода в проде.

Здесь агентная разработка — не строчка «будет плюсом», а то, как устроена ежедневная работа команды.

Как мы работаем (наш AI-workflow)

Основной инструмент — CLI-агент GigaCode (на базе Qwen Code) с доступом к разным моделям. Если вы работали с Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Qwen Code, OpenCode, Roo Code или Cursor — переход займёт день: принципы те же.
У нас большой внутренний реестр скиллов — готовых инструкций и плейбуков для агентов под типовые задачи проекта. Вы будете ими пользоваться и пополнять реестр своими.
Пишем и поддерживаем правила для агентов (agents.md, системные промпты, контекст проекта), чтобы агент с первой сессии работал по нашим стандартам.
Подключаем MCP-серверы к агентам и к продукту: таск-трекер, документация, внутренние API.
Практикуем spec-driven development (SDD): сначала спецификация и план, потом генерация, потом ревью — а не «промпт-молитва» в надежде на лучшее.
Приветствуем любые удобные вам форматы и практики агентной разработки — приносите свой workflow, лучшее заберём в реестр.


Стек
React, Next.js, TypeScript · Redux Toolkit, RTK Query · SSE, стриминг, MCP · CSS3, SASS/SCSS, CSS Modules · Jest, RTL · Node.js, REST, SSR · Git, Webpack, ESLint, Jenkins, Docker · Jira, Confluence · GigaCode CLI + реестр скиллов

Образ идеального кандидата:

Инженер с 3+ годами фронтенда, который может рассказать не только «оптимизировал загрузку главной на 20%», но и «выстроил workflow с агентом: спека → генерация → ревью, и закрыл фичу за два дня вместо недели» или «написал скилл/правила для агента, которыми теперь пользуется вся команда».

Ему интересно не просто потреблять AI-инструменты, а конструировать агентов и мульти-агентные взаимодействия. Он понимает, как работают real-time интерфейсы на SSE, может спроектировать чат с агентом, который стримит ответ, и следит за тем, как агентная разработка меняет архитектуру продуктов.


Отклик:

В сопроводительном письме коротко опишите ваш AI-workflow: каким агентом пользуетесь, как ставите ему задачи, самый впечатляющий результат, которого добились в связке с агентом.

Мы ожидаем:

  • Подтвержденный опыт разработки от 3х лет (по ТК РФ)
  • Глубокий практический опыт с React, Next.js, TypeScript.
    Redux Toolkit (плюс — RTK Query), HTML5, CSS3, SASS/SCSS.
    REST API, SSR, серверный Node.js.
    Server-Sent Events (SSE): механика стриминга, обработка событий, реконнекты, graceful degradation.
    Unit-тесты (Jest / React Testing Library), код-ревью, GitFlow.
    SOLID, DRY, KISS — и понимание, когда агент их нарушает.
  • Ежедневная работа с AI-агентами в разработке: Claude Code, Codex, Cursor, GigaCode, Qwen Code, OpenCode, Roo Code, Windsurf — любой из них. Важен не конкретный инструмент, а привычка так работать.
  • Умение управлять контекстом и сессиями агента: что положить в контекст, когда начать новую сессию, как декомпозировать задачу, чтобы агент её не «размазал».
  • Навык написания правил и промптов под проект: agents.md / CLAUDE.md / rules, переиспользуемые инструкции (скиллы).
  • Понимание MCP: что это, зачем, опыт подключения MCP-серверов к агенту.
  • Главное — умение ревьюить и доводить сгенерированный код: вайб-кодинг у нас заканчивается продакшеном, а не прототипом.

Чем предстоит заниматься:

  • Разрабатывать и рефакторить модули платформы (интерфейсы управления медиа-хранилищем) — руками агента под вашим управлением.
  • Проектировать поверхности взаимодействия человека и AI: чаты с потоковой передачей ответов (SSE), канвасы, дашборды агентов.
  • Создавать собственных AI-агентов и мульти-агентные системы, встроенные в продукт.
  • Разрабатывать и подключать инструменты на базе Model Context Protocol (MCP): понимать устройство MCP-серверов и проектировать клиентские решения «интерфейс — агент — инструменты».
  • Писать спецификации и правила для агентов, развивать реестр скиллов команды.
  • Ревьюить код — и человеческий, и агентский; держать планку качества.
  • Участвовать в планировании, оценке задач, релизах; работать в связке с аналитиками, бэкендом, дизайном и QA; менторить джунов — в том числе учить их работать с агентами.

Условия:

      • Возможность участия в интересном проекте
      • Возможность профессионального и карьерного роста в компании;
      • Опыт работы в команде профессионалов;
      • Уровень заработной платы обсуждается индивидуально.
      • Формат работы  -офисный формат в Москве