Python-разработчик направления аналитики

ZUBRO — продукт аналитики юнит-экономики для продавцов на Wildberries и Ozon. Система показывает реальную экономику по каждому товару: маржу, расходы, рекламу, склады, движение товара и связанные показатели. Данные с площадок приходят автоматически каждую ночь, приводятся к единой схеме, считаются агрегаты и отображаются в отчетах и интерфейсе. Разработка идет на живом магазине с настоящими цифрами. К декабрю планируется пилот на нескольких магазинах.

Команда небольшая: тимлид, два разработчика направлений (эта вакансия), аналитик, который пишет ТЗ, и владелец продукта. Код пишется 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: есть портал с навигацией для команды и MCP-сервер для AI-агента с машиночитаемыми материалами.

Ищем двух разработчиков, каждый возьмет отдельное направление в продукте. На старте направление выбирается по совпадению с опытом и интересом кандидата.

Направление 1 — логистика и складская аналитика:

• 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:

• 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. Работа ведется через документацию, GitHub issues, pull requests, отчеты, автоматические проверки и письменные вопросы. Первые две недели — плотный онбординг с помощью практически в любой момент, далее два окна помощи в неделю; при полной блокировке задачи, отмеченной в системе, реакция в течение 4 часов.

Требования:

• понимать, что должно получиться в продукте;
• уметь сформулировать задачу AI-агенту;
• писать промпты с контекстом, критериями результата и проверками;
• постоянно проверять, что агент сделал правильно;
• уметь остановить агента, если он пошел не туда;
• сверять данные с реальным источником;
• держать контекст своего направления неделями;
• отвечать за результат перед командой;
• уметь работать через документацию и письменные задачи;
• задавать 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.

Особенно подходят люди из продуктов с учетными данными, отчетностью и необходимостью, 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.

Не подойдут: 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.

Условия:

• формат работы: удалённо;
• занятость: полная, график 5/2, 8 рабочих часов;
• опыт работы: 3–6 лет;
• оплата: ориентир 220–280 тыс. ₽ в месяц, оформление ИП/крипта;
• этапы найма: созвон 15–30 минут (9 вопросов), оплачиваемое тестовое на 4–6 часов (выделяется 7 дней) в среде, аналогичной рабочей, на синтетических данных, обратная связь через 3 или 6 дней после сдачи, затем решение.