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.