Навыки: React, TypeScript, Next.js, LLM. Квалификация: Middle. Специализации: Фронтенд разработчик.
Bell Integrator - крупный системный интегратор страны. Мы являемся аккредитованной ИТ- компанией.
На текущий момент с нами работает более 2500 высококлассных аналитиков, руководителей проектов, разработчиков, тестировщиков и специалистов по сопровождению крупных информационных систем. Bell Integrator активно реализует проекты по всей России, среди наших заказчиков - ведущие системообразующие финансовые, телеком и ритейл компании страны.
Центральный офис Bell Integrator расположен в Москве, представительства - в Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Пензе, Саратове, Уфе, Барнауле, Минске (Беларусь).
Проект:
Мы разрабатываем и поддерживаем продукт ERA - систему комплексной диагностики продуктов и услуг. Наше решение позволяет производить диагностику, анализ и аудит продукта для получения комплексного решения развития, 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 мы ищем:
Frontend-разработчика, для которого AI-агент - это основной рабочий инструмент, а не игрушка. Вы вайб-кодите осознанно: ставите агенту задачу через спецификацию, управляете контекстом, ревьюите результат - и за счёт этого делаете за день то, что раньше занимало неделю. При этом вы остаётесь инженером: понимаете, что генерирует агент, и отвечаете за качество кода в проде.
Здесь агентная разработка - не строчка «будет плюсом», а то, как устроена ежедневная работа команды.
Как мы работаем (наш AI-workflow)
Основной инструмент - CLI-агент GigaCode (на базе Qwen Code) с доступом к разным моделям. Если вы работали с Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Qwen Code, OpenCode, Roo Code или Cursor - переход займёт день: принципы те же.
У нас большой внутренний реестр скиллов - готовых инструкций и плейбуков для агентов под типовые задачи проекта. Вы будете ими пользоваться и пополнять реестр своими.
Пишем и поддерживаем правила для агентов (agents.md, системные промпты, контекст проекта), чтобы агент с первой сессии работал по нашим стандартам.
Подключаем MCP-серверы к агентам и к продукту: таск-трекер, документация, внутренние API.
Практикуем spec-driven development (SDD): сначала спецификация и план, потом генерация, потом ревью - а не «промпт-молитва» в надежде на лучшее.
Приветствуем любые удобные вам форматы и практики агентной разработки - приносите свой workflow, лучшее заберём 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
Образ идеального кандидата:
Инженер с 3+ годами фронтенда, который может рассказать не только «оптимизировал загрузку главной на 20%», но и «выстроил workflow с агентом: спека → генерация → ревью, и закрыл фичу за два дня вместо недели» или «написал скилл/правила для агента, которыми теперь пользуется вся команда».
Ему интересно не просто потреблять AI-инструменты, а конструировать агентов и мульти-агентные взаимодействия. Он понимает, как работают real-time интерфейсы на SSE, может спроектировать чат с агентом, который стримит ответ, и следит за тем, как агентная разработка меняет архитектуру продуктов.
Отклик:
В сопроводительном письме коротко опишите ваш AI-workflow: каким агентом пользуетесь, как ставите ему задачи, самый впечатляющий результат, которого добились в связке с агентом.
Мы ожидаем:
- Подтвержденный опыт разработки от 3х 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, чтобы агент её не «размазал».
- 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.
- Главное - умение ревьюить и доводить сгенерированный код: вайб-кодинг у нас заканчивается продакшеном, а не прототипом.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать и рефакторить модули платформы (интерфейсы управления медиа-хранилищем) - руками агента под вашим управлением.
- 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:
- Возможность участия в интересном проекте
- Возможность профессионального и карьерного роста в компании;
- Опыт работы в команде профессионалов;
- Уровень заработной платы обсуждается индивидуально.
- Формат работы -офисный формат в Москве

