ПравоТех — продуктовая IT-компания. Мы развиваем ПравоКонсультант — AI-сервис, который помогает человеку пройти путь от жизненной ситуации до юридического результата: разобраться с долгом, увольнением, разводом, получить план действий или подготовить документ. В сентябре 2026 года к сервису обратились около 85 000 раз.
Ищем продуктового инженера-лидера, который будет превращать возможности AI-агентов в понятный и востребованный продукт: от первого запроса до результата, повторного обращения и оплаты.
В этой роли вы будете самостоятельно проектировать и разрабатывать ключевые сценарии на React/TypeScript и Python, руководить командой и отвечать за пользовательские метрики. Нам важен опыт работы со всем сценарием: интерфейсом, продуктовыми сервисами, интеграциями и надёжной доставкой результата.
Чем предстоит заниматься
- Развивать путь пользователя: вход, первый запрос, уточняющие вопросы, получение расчёта, плана или документа, возвращение с новой ситуацией.
- Разрабатывать чат со стримингом, библиотеку дел, редактор и выгрузку документов.
- Создавать общие интерфейсные компоненты для агентов: анкеты, расчёты, планы, документы и сравнения. Новые возможности должны появляться у пользователей без отдельной разработки каждого интерфейса.
- Проектировать и развивать продуктовые сервисы: авторизацию, доступ для организаций, тарифы, биллинг, лимиты, аналитику и обратную связь.
- Обеспечивать надёжность долгих запусков на 10–30 минут: статусы, возобновление, отмену, повторы без дублирования операций и восстановление после обрыва связи.
- Определять контракты между интерфейсом, API-шлюзом и агентными сервисами, обеспечивать обратную совместимость.
- Находить точки потерь в воронках, проверять гипотезы, проводить A/B-тесты и развивать механики активации, удержания, монетизации и роста через пользователей.
- Использовать AI-агентов для разработки и содержательно проверять созданный ими код.
- Нанимать и развивать инженеров, организовывать регулярный выпуск изменений.
Одна из первых задач — вместе с лидером круга Агенты определить границу ответственности внутри API-шлюза и зафиксировать контракты между командами.
За какой результат отвечает роль
- Рост доли пользователей, получивших первый полезный результат.
- Сокращение времени и количества шагов до результата.
- Повторные обращения и удержание пользователей.
- Конверсия в оплату и удержание платящих.
- Стоимость успешного результата и экономика тарифов.
- Снижение числа прерванных запусков, обрывов стриминга и потерянных ответов.
Юридическое качество, поиск, RAG и инфраструктуру моделей развивают другие команды. Лидер Продукта понимает их устройство и влияние на пользовательский опыт, договаривается об интеграциях и проверяет изменения на стыке систем.
Что ожидаем от вас
- От 6 лет разработки в продакшене, включая от 3 лет TypeScript/React и от 3 лет Python. Вы продолжаете самостоятельно писать код.
- Опыт запуска пользовательского продукта с измеримым результатом: можете назвать метрику, значения до и после, срок и свой вклад.
- Практический опыт работы с воронками и онбордингом, монетизацией или ростом через пользователей, экспериментами и A/B-тестами.
- Опыт выпуска AI-интерфейсов для реальных пользователей: стриминг ответов, долгие задачи с прогрессом, уточняющие вопросы внутри сценария, показ источников.
- Опыт проектирования пользовательского продукта на микросервисах: контракты и версионирование, события, идемпотентность, надёжность долгих операций.
- Уверенное ревью Python-сервисов на FastAPI, asyncio и Pydantic, а также TypeScript/React. Умение находить ошибки в состояниях, конкурентных операциях и авторизации.
- Использование AI-агентов как основного инструмента разработки: от идеи до работающего сценария с проверкой результата.
- Понимание LLM-систем: RAG, tool calling, стоимость токенов, задержки, оценка качества и регрессии при смене модели или промпта.
- Опыт наблюдаемости AI-систем: Langfuse или аналог, трассировка вызовов, оценки, стоимость, версии промптов; OpenTelemetry.
- Опыт руководства командой от 4 инженеров: найм, постановка задач, процесс разработки, ревью и развитие сотрудников.
Будет преимуществом
- Глубокое знание Python: профилирование, память, внутреннее устройство asyncio.
- Практика построения RAG, поиска и оценки качества моделей.
- Декларативный интерфейс, в котором агент описывает необходимые элементы, а приложение отображает их через готовые компоненты.
- Биллинг с переменной себестоимостью: токенные лимиты, учёт расхода и сверка списаний.
- Совместное редактирование документов в реальном времени.
- OAuth 2.1 и подключение внешних AI-клиентов через MCP.
- SLO и алерты для долгих сценариев.
- Go на уровне чтения кода, опыт поставки продукта on-premise.
- Опыт мобильной разработки или React Native.
Юридическое образование, обучение моделей и ML-исследования не требуются. Мобильное приложение — более позднее направление; опыт его разработки необязателен.
Наш стек
- Фронтенд: TypeScript, React 19, Next.js 16, TanStack Query, Tailwind, shadcn, zod, Playwright, Vitest.
- Бэкенд: Python 3.14, FastAPI, Pydantic v2, asyncio, SQLAlchemy, Alembic.
- События и интеграции: NATS JetStream, HTTP, SSE, MCP, OAuth.
- AI: FastMCP, tool calling, LiteLLM, OpenRouter.
- Данные: PostgreSQL, MongoDB, Redis, S3.
- Наблюдаемость и эксперименты: Langfuse, OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, PostHog, Flipt.
- Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Argo CD, GitLab CI.
Условия
- Удалённый или гибридный формат; офис в Москве на Большой Полянке.
- Оформление по ТК РФ.
- ДМС со стоматологией.
- Самостоятельность в технических и продуктовых решениях, возможность влиять на развитие сервиса и формирование команды.
Этапы знакомства
HR-интервью → техническое интервью → выборы лидера круга.
Финальный этап — онлайн-встреча, на которой вы представите свой опыт, подход к лидерству и видение развития продукта. Заранее предоставим материалы для подготовки.
В отклике будет полезно коротко рассказать:
- Какой пользовательский AI-продукт вы выпускали и что реализовали лично.
- Какую метрику улучшили, на сколько и за какой срок.
- Какие задачи сейчас решаете на Python и React/TypeScript.
- Какой командой руководили и кого нанимали.
