Senior Backend-разработчик CRM, Python

О компании Close с 2013 года разрабатывает CRM, которая помогает командам продавать быстрее. Сейчас компания встраивает AI во все части продукта. Компания bootstrapped и прибыльна, команда из 120 человек работает полностью удалённо.

О роли Команда CRM отвечает за всё, с чем клиенты Close взаимодействуют ежедневно: лиды, контакты, возможности, задачи, активности, кастомные объекты и поиск. Сейчас команда работает над следующей итерацией ядра модели данных Close — крупнейшим инженерным проектом компании. Это серия миграций и проектов по реархитектуре. Инженеры могут переходить между командами по мере изменения задач.

Задачи

• Реархитектура ядра модели данных CRM: переработка связей между лидами, контактами, возможностями и кастомными объектами.
• Обеспечение работы Close для агентов: команда Agents строит основу MCP, а команда CRM — инструменты и эндпоинты поверх неё, открывающие данные и действия CRM. Основная сложность — поиск: любой MCP-совместимый harness должен уметь обходить, фильтровать и извлекать данные.

Требования

• Опытный инженер. Python — основа, но возможен опыт с Go, Rust или TypeScript. Умение выбирать инструмент под задачу.
• Архитектурное мышление: проектирование систем, на которых строят другие, планирование миграций без простоя продукта, умение разбивать реархитектуру на независимо поставляемые части.
• Интерес к задачам модели данных и поиска: схемы, связи, нормализация, проектирование запросов, системы типов.
• Опыт в поиске — серьёзный плюс: особенно Elasticsearch и смежное (внутренности Lucene, планирование запросов, релевантность, индексация в масштабе, построение или эксплуатация поискового движка).
• AI-native в продакшене: опыт поставки значимых LLM- или агентных функций реальным пользователям, понимание, где AI уместен в CRM-процессе, а где выигрывает структурированная система.
• Использование AI-инструментов в повседневной работе для ускорения разработки и разбора незнакомого кода.
• Опыт отладки инцидентов с нарушением latency-бюджетов, владения системой с реальным влиянием на клиентов, дежурств по пейджеру.
• Ориентация на поставку: предпочтение быстро выпустить сырую v1 для пятидесяти клиентов, чем три недели делать абстракции.

Стек

• Бэкенд: Python Flask, планировщик TaskTiger.
• Хранилища данных: MongoDB, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis.
• Инфраструктура: AWS (EKS, MSK, RDS, ElastiCache, EC2), Kubernetes, Docker, Terraform, Ansible.
• CI/CD: сборка Docker-образов, автоматические тесты, деплой в Kubernetes.
• Публичный API, потребляемый фронтенд-приложением на JavaScript и многочисленными интеграциями.

Условия

• 100% удалённая работа.
• Только США.
• Зарплата по договорённости.