Backend Engineer (Python / парсинг соцсетей / LLM)

🌍 УдалённоSeniorПолная занятость

Зарплата не указана

Есть о чём спросить

Навык востребован (Python). Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Наша компания

Backend Engineer (Python / парсинг соцсетей / LLM) Мы собираем и классифицируем тренды в нишах по соцсетям. Система парсит контент площадок, размечает его по тематикам и форматам через LLM и отдает результат в контент-планы экспертов.

О роли

Сейчас модуль работает на сторонних платных сервисах, запускается вручную и считает нишу несколько дней из-за лимитов на выгрузку. Задача инженера — перевести его на собственные парсеры и автоматический запуск, расширить список площадок и снизить стоимость прогона до близкой к нулю. Проект находится на стадии MVP. Первые эксперты должны начать пользоваться продуктом в августе 2026 года, первые кли

Чем предстоит заниматься

1. Писать и поддерживать парсеры соцсетей: Instagram, TikTok, Threads, дальше Facebook, X и другие площадки

2. Уходить со сторонних платных сервисов на Apify и затем на собственные решения, контролируя стоимость прогона

3. Сделать автозапуск пайплайна: расписания, очереди, ретраи, мониторинг и оповещения о сбоях

4. Классифицировать контент через LLM: тематики, форматы, признаки тренда

5. Собирать и вести пайплайны обработки на LangGraph или LangChain

6. Сравнивать модели по качеству и цене и переводить разметку на более выгодную

7. Проектировать хранение и витрины данных, из которых собираются контент-планы

8. Держать систему живой при изменениях на стороне площадок

Задачи приходят не как готовые технические задания, а как описание процесса и ожидаемого результата. Инженеру нужно самостоятельно уточнить ограничения, сравнить варианты реализации и выбрать решение, подходящее для текущего масштаба, а не для гипотетического

Команда

Инженер будет работать напрямую с Product Manager и fullstack-инженерами платформы, которая потребляет данные трендвотчинга. CTO, отдельного архитектора и DevOps в команде пока нет, поэтому сотрудник должен самостоятельно принимать технические решения и доводить задачи до production

Расширение технической команды планируется позднее

Наши требования

1. Коммерческий опыт разработки от пяти лет и работа на senior-уровне

2. Сильный Python и опыт запуска production-приложений

3. Промышленный опыт парсинга соцсетей: пагинация, лимиты, прокси, устойчивость к изменениям на стороне площадки

4. LangGraph или LangChain — обязательно, с production-опытом, а не только в прототипах

5. Практический опыт с Gemini API и другими моделями, умение сравнивать их по качеству и стоимости

6. Классификация и разметка контента через LLM, структурированный вывод, контроль качества результата

7. Работа с очередями, расписаниями, ретраями и идемпотентностью длительных процессов

8. Уверенное знание PostgreSQL и проектирование схем под аналитические данные

9. Контроль стоимости: понимание, из чего складывается цена прогона, и умение ее снижать

10. Понимание правовых ограничений и правил площадок, готовность обсуждать риски до реализации

AI-инструменты

В ежедневной разработке используем Claude Code для работы с кодовой базой, проверки гипотез и ускорения реализации

Инженер должен понимать и проверять сгенерированный код, замечать ошибки и отвечать за качество итогового решения. Опыт с Claude Code будет преимуществом, но подойдет и системная работа с Cursor, GitHub Copilot, Windsurf или другими AI-инструментами

Apify, Playwright, Puppeteer

Оценка качества LLM-систем: наборы тестов, метрики, регрессии на изменение промтов

Эмбеддинги, кластеризация, векторный поиск

Аналитика соцсетей и работа с метриками вовлеченности

Data engineering: ETL, аналитические хранилища, ClickHouse

Обработка видео и изображений, мультимодальные модели

Backend: Python, FastAPI, асинхронные процессы, очереди, планировщики, внешние API

Парсинг: собственные парсеры, Apify, headless-браузеры, работа с прокси и лимитами

LLM: Gemini API, Anthropic и сопоставимые провайдеры, LangGraph, LangChain, структурированный вывод

Данные и инфраструктура: PostgreSQL, S3-совместимое хранилище, Railway, Git

Инженер может предложить другие инструменты, если они лучше подходят под задачи продукта