Лидер продукта (Python, React, AI)

Описание

Ищем продуктово-инженерного лидера, который сам разрабатывает на Python и React/TypeScript, руководит командой и улучшает активацию и удержание пользователей. Для этой роли обязательны от 6 лет разработки в продакшене, включая от 3 лет Python и от 3 лет React/TypeScript, опыт выпуска пользовательских AI-функций и руководство командой от 4 инженеров. О продукте ПравоТех — продуктовая IT-компания, работающая с 2008 года. Мы развиваем ПравоКонсультант — AI-сервис, который помогает человеку решить конкретную юридическую задачу: проверить договор, разобраться с долгом или увольнением, подготовить документ или план действий. В сентябре 2026 года к сервису обратились около 85 000 раз. Следующий этап развития — сотни специализированных агентов в одном понятном продукте. Команда Продукта создаёт сценарии, интерфейсы и сервисы, через которые пользователь получает результат и возвращается с новой задачей. Нам важен практически применимый результат и реальная экономия времени — с учётом проверки и переделок. Ваши задачи Самостоятельно проектировать и разрабатывать ключевые части продукта на Python и React/TypeScript, проводить ревью обоих стеков. Улучшать активацию: помогать пользователю дойти до первого успешного результата через понятный онбординг, постановку задачи, загрузку материалов, получение и проверку ответа. Проектировать сценарии и интерфейсы самостоятельно или вместе с дизайнером: шаги, состояния, ошибки, промежуточные и пустые экраны, подсказки. Развивать чат со стримингом, библиотеку дел, редактор и выгрузку документов. Создавать общие компоненты для агентов: анкеты, расчёты, планы, документы и сравнения. Обеспечивать надёжность запусков на 10–30 минут: прогресс, уточняющие вопросы, отмену, восстановление после обрыва и повторы без дублирования действий или списаний. Развивать авторизацию, доступ для организаций, тарифы, биллинг, лимиты и учёт расхода. Проектировать контракты между интерфейсом, API-шлюзом и агентными сервисами. Находить потери в пользовательском пути по событиям и воронкам, проверять гипотезы и проводить A/B-тесты. Создавать причины вернуться: продолжение работы над делом, сохранённые материалы и новые решения; устранять продуктовые причины оттока. Нанимать и развивать инженеров, организовывать регулярный выпуск изменений. За какой результат отвечает лидер Активация — первый успешный результат пользователя, а не регистрация или первый ответ. Возврат пользователей за повторной пользой. Сокращение времени до пригодного результата, включая проверку и доработку. Стоимость успешного результата и корректность учёта расходов. Надёжная доставка результата без потерянных ответов и прерванных сценариев. Лидер сам предлагает и проверяет улучшения, принимает продуктовые и технические решения и отвечает за их эффект. Как разделена ответственность Команда Агентов отвечает за юридическое качество, агентную логику, поиск, RAG и оценку ответов. Команда Продукта — за пользовательский путь, онбординг, активацию, возврат за пользой, интерфейсы и продуктовые сервисы. Маркетинг — за привлечение, конверсию в первую оплату, коммуникации возврата и реактивации, New Income. Продукт обеспечивает работающий путь к оплате и реализует согласованные коммерческие эксперименты с подключёнными событиями. Тарифную модель Продукт определяет с участием Маркетинга и Finance. Среди первых задач — согласовать границы внутри API-шлюза с лидером Агентов, общие определения метрик с Маркетингом и способ измерения реальной пользы для пользователя. Что обязательно 6+ лет разработки в продакшене, включая 3+ года Python и 3+ года React/TypeScript. Вы продолжаете самостоятельно писать код. Опыт запуска пользовательского продукта с измеримым результатом: можете назвать метрику, значения до и после, срок и свой вклад. Опыт самостоятельного улучшения пользовательского пути, онбординга, активации или удержания. Самостоятельное проектирование сценариев и интерфейсов — одному или вместе с дизайнером, с объяснением принятых решений. Пользовательские AI-интерфейсы в продакшене: стриминг, прогресс долгих задач, уточняющие вопросы агента и показ источников. Проектирование микросервисной архитектуры: API-контракты, события, версионирование, идемпотентность и обработка сбоев. Содержательное ревью Python/FastAPI и React/TypeScript: конкурентные операции, состояния, авторизация и обработка ошибок. Работа с продуктовой аналитикой, экспериментами и A/B-тестами, тарифами, лимитами и биллингом как системой. Понимание RAG, tool calling, стоимости и задержек LLM-запросов, оценки качества при смене модели или промпта. Наблюдаемость AI-систем: Langfuse или аналог, трассировка вызовов, стоимость и оценки; OpenTelemetry. Использование AI-агентов как основного инструмента разработки с самостоятельной проверкой результата. Руководство командой от 4 инженеров, включая найм, постановку задач, ревью и развитие сотрудников. Будет плюсом Глубокая экспертиза Python: asyncio, профилирование, работа с памятью. Декларативные интерфейсы и системы компонентов для агентов. Токенный биллинг, учёт расхода и сверка списаний. Совместное редактирование документов. MCP, OAuth и подключение внешних AI-клиентов. SLO и алерты для долгих операций. Практика RAG и оценки качества моделей. Go на уровне чтения, опыт поставки on-premise. Юридическое образование, обучение моделей и управление маркетинговыми каналами или бюджетами не требуются. Мобильное приложение планируется позже; опыт мобильной разработки необязателен. Основной стек Фронтенд: TypeScript, React 19, Next.js 16, TanStack Query, Tailwind, shadcn, Playwright, Vitest. Бэкенд: Python 3.14, FastAPI, Pydantic v2, asyncio, SQLAlchemy, Alembic. Данные и интеграции: PostgreSQL, MongoDB, Redis, S3, NATS JetStream, SSE, MCP. Наблюдаемость и эксперименты: Langfuse, OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, PostHog, Flipt. Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Argo CD, GitLab CI. Условия Удалённая работа или гибрид; офис в Москве на Большой Полянке. Оформление по ТК РФ. ДМС со стоматологией. Самостоятельность в продуктовых и технических решениях, возможность влиять на развитие сервиса и формирование команды. Этапы отбора HR-интервью → техническое интервью → выборы лидера круга. Выборы — онлайн-встреча с презентацией вашего опыта, подхода к руководству и видения развития продукта. Материалы для подготовки предоставим заранее. В отклике коротко расскажите: Сколько лет коммерчески работаете с Python и React/TypeScript и что разрабатываете сейчас. Какой пользовательский AI-продукт выпускали и что реализовали лично. Какой сценарий спроектировали и какую пользовательскую метрику улучшили. Сколькими инженерами руководили и кого нанимали.