Python Developer

Описание вакансии

ZUBRO — это продукт аналитики юнит-экономики для продавцов на Wildberries и Ozon.

Мы показываем продавцу реальную экономику по каждому товару: маржу, расходы, рекламу, склады, движение товара и связанные показатели. Данные из площадок приходят автоматически каждую ночь, дальше система приводит их к единой схеме, считает агрегаты и показывает результат в отчетах и интерфейсе.

Разработка идет на живом магазине с настоящими цифрами, а не на тестовых данных. К декабрю планируется пилот на нескольких магазинах.

Команда небольшая:

тимлид;

два разработчика направлений (эта вакансия);

аналитик, который пишет ТЗ;

владелец продукта.

Код пишем в паре с AI-агентом — Claude Code в готовой среде с автоматическими проверками. Каждый разработчик владеет своим направлением целиком: от данных и расчетов до экрана в продукте.

Проект подробно задокументирован.

Документация доступна в двух форматах:

• как портал с навигацией для команды;
• напрямую для AI-агента через MCP-сервер, где все материалы проекта хранятся в машиночитаемом виде и обновляются автоматически.

Коротко о роли

Ищем двух разработчиков, каждый из которых возьмет на себя отдельное направление в продукте.

Сейчас есть два направления:

1.Логистика и складская аналитика Остатки по складам, товары в пути, оборачиваемость, сверка данных с кабинетами WB/Ozon и подключение новых источников данных.

2.Ассортимент, реклама и клиентский портал Дашборд рекламных расходов и ДРР, сверка с рекламными кабинетами, витрина отчетов под внешнего клиента, личный кабинет, тариф с триалом и чат поддержки.

Нам нужен не просто человек, который пишет код руками, а разработчик-владелец направления: умеет поставить задачу AI-агенту, проверить его работу на реальных данных, принять технические решения в рамках своего участка и отвечать за результат перед командой.

Через две недели после выхода ожидаем, что разработчик уже самостоятельно ведет задачи в GitHub: берет issue, ставит задачу агенту, проверяет результат, сдает PR с отчетом и проходит автоматические проверки.

К середине декабря ожидаем работающий раздел продукта, который можно показать команде и клиентам пилота.

Чем предстоит заниматься:

У нас есть два направления. На старте выберем то, которое лучше совпадает с опытом и интересом кандидата.

Направление 1 — логистика и складская аналитика

Основные задачи:

• развивать раздел по остаткам товаров на складах маркетплейсов;
• работать с данными по товарам в пути;
• считать и проверять оборачиваемость по складам;
• сверять рассчитанные показатели с данными из кабинетов WB/Ozon;
• работать с уже собранными данными первого месяца;
• на втором месяце подключить новый источник данных — поставки FBO — по готовому контракту коннектора;
• поддерживать документацию по своему направлению.

Направление 2 — ассортимент, реклама и клиентский портал

Основные задачи:

• делать дашборд рекламных расходов;
• считать и отображать ДРР по товарам и рекламным кампаниям;
• сверять рекламные показатели с данными из рекламных кабинетов;
• развивать витрину текущих отчетов под внешнего клиента;
• реализовывать выбор магазина;
• прорабатывать настройки и пустые состояния;
• делать экраны личного кабинета;
• реализовывать тариф с триальным периодом;
• развивать чат поддержки;
• работать с backend-логикой, базой и интерфейсом;
• поддерживать документацию по своему направлению.

В проекте уже есть фундамент:

• сбор данных с площадок;
• база данных;
• безопасность;
• деплой;
• документация;
• автоматические проверки;
• рабочая среда для AI-агента с контекстом проекта, правилами и журналом действий.

Предстоит работать не через постоянные созвоны и вопросы в чат, а через:

• документацию;
• GitHub issues;
• pull requests;
• отчеты;
• автоматические проверки;
• письменные вопросы, если действительно что-то заблокировано.

Первые две недели — плотный онбординг, помощь доступна практически в любой момент. После этого — два окна помощи в неделю. Если задача полностью заблокирована и это отмечено в системе, реакция в течение 4 часов.

Нужен человек, который:

• понимает, что именно должно получиться в продукте;
• умеет сформулировать задачу AI-агенту;
• пишет промпты с нормальным контекстом, критериями результата и проверками;
• постоянно проверяет, что агент сделал правильно;
• умеет остановить агента, если он пошел не туда;
• сверяет данные с реальным источником;
• держит контекст своего направления неделями;
• отвечает за результат перед командой;
• умеет работать через документацию и письменные задачи;
• задает вопросы так, чтобы по ним можно было работать без созвона.

Стек проекта:

Python;

SQL;

PostgreSQL;

FastAPI;

SQLAlchemy;

React + TypeScript;

Docker;

GitHub;

Claude Code.

Не обязательно быть экспертом во всем стеке. Важно уверенно понимать Python, SQL, работу с данными и backend-логику.

Если основной опыт совсем в другом стеке, может быть сложно: проект, документация и агентская среда заточены под текущий стек.

Нам особенно подходят люди из продуктов, где есть учетные данные, отчетность и необходимость, чтобы цифры сходились:

• BI-системы;
• финансовая и управленческая аналитика;
• ERP/CRM для малого и среднего бизнеса;
• товарный учет;
• e-commerce-аналитика вне маркетплейсов;
• внутренние аналитические системы;
• продукты с отчетностью, сверками и интеграциями.

Знание маркетплейсов не обязательно — оно есть в документации и рабочем контексте проекта.

Кто не подойдет не подойдет:

• человек, которому скучны данные, сверки и отчетность;
• разработчик, который хочет постоянных созвонов вместо письменной работы;
• человек, который не читает документацию и сразу идет спрашивать;
• “кнопконажиматель” AI-агента без проверки результата;
• тимлид или архитектор, которому нужно перестраивать процесс под себя;
• сильный highload backend-разработчик, которому будет тесно в регламентированном процессе;
• человек из сервисов аналитики маркетплейсов вроде mpfact, truestats, tablichki, moneyplace/moneysellers, mpstats и похожих продуктов.

Оффер обсуждается лично, но ориентир 220-280к/мес

ИП/крипта

Этапы найма/собеседований:

1.Если вы прошли - созвон на 15-30мин (9 вопросов)

2.Если проходите - оплачиваемое тестовое: задача на 4-6 часов (выделяется 7 дней) Такая же среда, копия нашего устройства (контракт, проверки, журнал) на синтетических данных.

3.Обратная связь через 3 или 6 дней после сдачи тестового.

4.Принимаем решение с кем продолжить работать

Если ознакомились с вакансией и есть релевантный опыт - просьба написать сопроводительное с акцентом на наличие релевантного опыта и дать отсылки на свое резюме.