Руководитель разработки

Киберматика; United States; Remote; USD 150,000 - 210,000; Full time

Job summary

Киберматика ищет руководителя разработки, который переведёт команду на AI-native модель. Ваша задача — перестроить процессы, внедрить агентную архитектуру, RAG и безопасный SDLC, управлять рисками и достигать измеримых метрик выпуска в продакшн.

Вы будете строить и команду, развивать инженеров, устанавливать стандарты качества и контроля. Формат работы — удалённо, задача — ускорить переход от идеи к рабочему решению с повышенным уровнем доверия и окупаемости для клиентов.

Qualifications

• :Перевод команды на работу с агентами как повседневную практику, с метриками до/после
• :Опыт вывода в продакшен LLM-систем с реальными пользователями
• :Знание архитектуры агентов, RAG, вызова инструментов и MCP
• :Опыт управления инженерами, найм и рост команд

Responsibilities

• Перестроить цикл разработки: спецификация → план → реализация агентом → автоматические проверки → ревью человеком
• Нанимать и обучать инженеров под новый режим работы
• Обеспечить безопасность: threat modeling, SAST/SCA, управление секретами и доступами
• Установить KPI: lead time, доля задач с первой итерации, стоимость токенов

Skills

Agent architecture

LLM observability

Secure SDLC

Leadership

Tools

Claude Code

Codex

Cursor

Job description

Описание

Ищем руководителя разработки, который переведёт команду на AI-native модель. Разработчики не пишут код руками, а развивают саму систему: спецификации, правила, агентов и автоматические проверки, через которые код пишут, тестируют и выпускают агенты. Безопасность этой системы для нас так же важна, как скорость. Нам нужен не евангелист, а практик: вы уже делали такую трансформацию, можете показать метрики до и после и сами строили AI-системы, которыми пользуются реальные люди. Киберматика делает B2B-продукты: Magic SEO и S-booster помогают бизнесу получать клиентов из поиска. У нас есть продукты, команда и работающая разработка. Мы развиваем действующие продукты, проверяем новые идеи и хотим, чтобы путь от задумки до работающего решения становился короче.

Задачи

Перестроить цикл разработки так, чтобы код руками не писался: спецификация → план → реализация агентом → автоматические проверки → ревью человеком. Работа инженеров — улучшать саму систему, роли аналитиков, разработчиков и QA пересобрать под это. Построить обвязку для агентов на нашей кодовой базе: правила и контекст проекта, skills, субагенты, MCP-доступ к внутренним системам, quality gates в CI. Ввести метрики AI-native поставки и показать эффект в цифрах: lead time, доля задач, принятых с первой итерации агента, ошибки в проде, стоимость токенов. Строить AI-функции продукта: агенты, RAG, вызов инструментов, оркестрация. Отвечать за качество (evals), мониторинг и стоимость инференса. Собирать с агентами прототипы за дни, а не недели, и доводить их до состояния, которое команда забирает в продакшен. Нанимать, учить и растить инженеров под новый способ работы. Делегировать и не становиться узким местом. Встроить безопасность в систему с первого дня: минимальные права и изоляция агентов, управление секретами, security review и SAST/SCA в каждом пайплайне, контроль зависимостей и MCP-серверов, защита данных и от prompt injection, политики использования AI. Следить за новыми моделями и инструментами, проверять их на наших задачах и внедрять то, что даёт результат.

Требования

Вы уже переводили команду на работу с агентами как повседневную практику, а не как пилот. Можете показать метрики до и после и рассказать, что не сработало и почему. Работаете с Claude Code, Codex, Cursor или аналогами каждый день и выстроили вокруг них свой процесс: spec-driven development, правила для агентов, мультиагентное планирование и ревью. Вывели в продакшен хотя бы одну систему на LLM с реальными пользователями и можете назвать её цифры. Понимаете архитектуру агентов, RAG, вызова инструментов и MCP. Умеете строить evals и пороги качества, ведёте LLM-observability. Выбираете между API и открытыми моделями по качеству, задержке и цене, проверяя их на своих данных, а не на чужих бенчмарках. От 8 лет в разработке: глубоко понимаете код, который пишут агенты, и умеете задать для него стандарты и проверки. Сильны в архитектуре, бэкенде, данных, облаках и CI/CD. Выстраивали secure SDLC: threat modeling, security review, SAST/SCA, управление секретами и доступами. Знаете риски агентной разработки и LLM-систем и умеете их закрывать: prompt injection, утечки данных через контекст, избыточные права агентов, атаки через зависимости и сторонние MCP-серверы. Работали с требованиями к персональным данным (152-ФЗ или аналоги). От 3 лет руководите инженерной командой или несколькими командами: найм, развитие, performance review. Объясняете технические решения на языке бизнеса: сроки, деньги, риски. Будет плюсом: Вы до сих пор сами пишете код: есть рабочие коммиты за последние 6–12 месяцев; Открытые репозитории, skills, MCP-серверы или доклады про AI-native разработку; Опыт с self-hosted моделями (vLLM, Ollama, Qwen); Опыт в роли AppSec или работы с ней в паре; Пример, когда вы обоснованно отказались от модной технологии

Условия

Формат: удалённо. Команда: действующая инженерная команда, которую предстоит перевести на новую модель вместе с вами. С фаундерами можно говорить напрямую, спорить по делу и предлагать изменения. Полный доступ к топовым моделям и инструментам и бюджет на токены без долгих согласований. Прямое влияние на процессы, стек и найм.