Окрема вакансія: fullstack Python + React + TypeScript, у кого LLM уже дійшов до користувачів

Дірка на дошці вакансій — не «хтось, хто теж пробував GPT». Це fullstack-місце: Python на API, React і TypeScript на екрані оператора, і LLM-фіча, яка вже зустріла живих користувачів — abort посеред стріму, вставка на 40 сторінок, подвійний тап на send. Ця планка і є сенс вакансії.

Я вже писала про fullstack загалом і про попит на Python AI-інженера, де в JD стоять LangGraph і RAG у проді. Тут — інша вакансія. Вони не м’якші версії одна одної.

1. Чому ця вакансія існує

Багато продуктів не можуть найняти AI-інженера, бекенд і фронтенд на одну фічу. Їм потрібна одна людина, яка вже перейшла продуктову межу з моделлю. JD — рішення про бюджет так само, як список навичок.

• LLM-робота — поверхня в наявному застосунку, не платформа retrieval. У користувача вже є екран. Модель має жити на ньому.
• «Викладено живим користувачам» — фільтр, який убиває хакатон. Localhost не рахується. Демо в кав’ярні не рахується.
• Python плюс React плюс TypeScript названі, бо стек уже так розколотий: FastAPI чи Django з одного боку, типізований UI з іншого — і переписувати все на сам Next або сам Python ніхто не буде.

2. Що у вакансії означає «твердий з обох боків»

Це не «я вмію читати інший репозиторій». Це людина, яка виклала типізований контракт між двома рантаймами і не дала їм роз’їхатись у п’ятницю.

• Python: API, auth, джоби, адаптер до моделі, секрети, які з сервера не виходять.
• React + TypeScript: abort, порожні й деградовані стани, цитати як UI, картка підтвердження інструмента — не звалище markdown від моделі.
• Одна схема: Pydantic на сервері, TypeScript з OpenAPI або згенерованого Zod. Два інтерфейси вручну, які роз’їжджаються, — так цей найм провалюється на другому місяці.

3. Що відсіює «уже викладено живим користувачам»

На співбесіді шукайте шрами, не скрін. Користувачі скасовують, вставляють книжку і тиснуть send двічі. Якщо кандидат не називає ці три речі — не викладав.

• Auth на стрімі, не лише на сторінці. Витік URL EventSource — витік корпусу.
• Стрім подіями, які UI вміє розрізнити: token, citation, tool_propose, error, done. Склеєні рядки не покажуть джерело і не покажуть підтвердження.
• Названа помилка, коли провайдер лежить. Плейбук аутіджу ChatGPT я вже писала. Продукту потрібен рядок, не порожня бульбашка.
• Feature flag. «Викладено» означає, що шлях моделі можна було вимкнути без відкату всього сайту.

4. Хто це публікує — і кому не варто

Вакансія пасує, коли в продукта вже є UI, бекенд уже Python або лишиться Python, а LLM-фіча — один шматок застосунку. Не пасує, коли робота — платформа корпусу з евалами і графом, який має вміти відмовити.

• Сід і малі продуктові команди, внутрішні інструменти, агенції, які ставлять копілота в наявний React-застосунок.
• Не заміна Python-first AI-інженеру, коли біль — протухлий retrieval, вірність і граф у проді. Той попит — інша стаття.

Висновок: два місця, дві ціни

Fullstack тут означає: цикл на Python і екран на React ділять схему, стрім і підтвердження — і це вже сталось перед користувачами. Ноутбук з обгорткою React — усе ще ноутбук. Пишіть цю вакансію як окреме місце. Якщо в тій самій JD ще стоять LangGraph, RAG-пайплайни і LLM-система в проді — ви шукаєте двох сеньйорів. Або так і цінуйте, або розділяйте оголошення.