AI Delivery Lead / Архитектор разработки на AI-агентах

Ищем технического лидера, который умеет строить полный цикл разработки на AI-агентах: от анализа требований и архитектуры до генерации кода, ревью, тестирования, security checks и релизного контроля. Нам нужен не просто опытный разработчик, а человек, который превращает AI-инструменты в управляемую инженерную систему.

Проект LandComp 2.0 находится в стадии ускоренной реализации AI-first продукта: AI-дизайнер сада, B2B-ассистент, генерация изображений, композиции, маркетплейс и Supabase-инфраструктура. Нужно пересобрать delivery так, чтобы команда работала не в режиме ручного кранча, а через повторяемый agentic workflow.

Задачи:

• провести аудит текущей архитектуры, backlog, AI-пайплайнов и delivery-процесса;

• спроектировать agentic SDLC для продукта: discovery, analysis, architecture, implementation, review, QA, security, release;

• настроить роли агентов: analyst agent, architect agent, code agent, reviewer agent, QA agent, security agent, documentation agent;

• ввести Definition of Done для AI-first разработки;

• организовать работу команды с Cursor, GitHub/GitLab, CI/CD, тестами и документацией;

• снизить количество возвратов из приемки и ускорить закрытие blocker/critical задач;

• быть техническим владельцем качества решений, архитектурных trade-offs и скорости поставки.

• опыт tech lead / staff engineer / engineering lead в продуктовой разработке;

• практический опыт с AI coding agents: Cursor, Claude Code, Codex, GitHub Copilot или аналогами;

• понимание agent workflows: planner, executor, reviewer, evaluator, human-in-the-loop;

• сильная база в web/mobile/backend архитектуре;

• опыт построения CI/CD, code review, test automation и release gates;

• умение быстро разбираться в чужой кодовой базе и превращать хаос в управляемый процесс;

• способность общаться с продуктом, дизайном, разработкой и бизнесом на одном языке.

Будет плюсом:

• опыт с LLM/RAG/agent systems;

• опыт с React Native / Expo / Supabase;

• опыт с продуктами, где AI является ядром пользовательского сценария;

• опыт crisis delivery / rescue проектов;

• опыт настройки внутренних engineering playbooks и правил работы AI-агентов.

Что предлагаем:

• удаленный формат;

• проект с реальным AI-ядром, а не "AI поверх обычного CRUD";

• возможность построить AI-first engineering practice с нуля;

• прямое влияние на архитектуру, команду и скорость продукта;

• быстрый цикл принятия решений.