Frontend Developer (AI, Москва)

Компания

Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. В компании работает более 2500 аналитиков, руководителей проектов, разработчиков, тестировщиков и специалистов по сопровождению крупных информационных систем. Проекты реализуются по всей России, среди заказчиков — ведущие финансовые, телеком и ритейл компании.

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

Проект

Разработка и поддержка продукта ERA — системы комплексной диагностики продуктов и услуг. Решение позволяет проводить диагностику, анализ и аудит продукта для получения комплексного решения развития и 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 ищут

Frontend-разработчика, для которого AI-агент — основной рабочий инструмент. Кандидат вайб-кодит осознанно: ставит агенту задачу через спецификацию, управляет контекстом, ревьюит результат. При этом остаётся инженером: понимает, что генерирует агент, и отвечает за качество кода в проде.

Агентная разработка — не строчка «будет плюсом», а способ ежедневной работы команды.

Как устроена работа (AI-workflow)

• Основной инструмент — CLI-агент GigaCode (на базе Qwen Code) с доступом к разным моделям. Если кандидат работал с Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Qwen Code, OpenCode, Roo Code или Cursor — переход займёт день: принципы те же.
• Внутренний реестр скиллов — готовых инструкций и плейбуков для агентов под типовые задачи проекта. Ими нужно пользоваться и пополнять реестр своими.
• Написание и поддержка правил для агентов (agents.md, системные промпты, контекст проекта), чтобы агент с первой сессии работал по стандартам команды.
• Подключение MCP-серверов к агентам и к продукту: таск-трекер, документация, внутренние API.
• Практика spec-driven development (SDD): сначала спецификация и план, потом генерация, потом ревью.
• Приветствуются любые удобные форматы и практики агентной разработки — свой workflow можно принести, лучшее попадёт 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

Ожидания от кандидата

• Подтверждённый опыт разработки от 3 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.
• 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.
• Умение ревьюить и доводить сгенерированный код: вайб-кодинг заканчивается продакшеном, а не прототипом.

В сопроводительном письме нужно коротко описать свой AI-workflow: каким агентом пользуетесь, как ставите задачи, самый впечатляющий результат в связке с агентом.

Задачи

• Разрабатывать и рефакторить модули платформы (интерфейсы управления медиа-хранилищем) — руками агента под управлением разработчика.
• 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

• Участие в интересном проекте.
• Возможность профессионального и карьерного роста в компании.
• Опыт работы в команде профессионалов.
• Уровень заработной платы обсуждается индивидуально.
• Офисный формат работы в Москве.