Миддл / сеньор Fullstack-разработчик для AI-платформы обучения UnicornBookОпубликовано 30.10.2026

184K ₽–229K ₽/мес

Опубликовано 30.10.2026

оценка на руки

Удалённо Middle EdTech Python FastAPI React

184K ₽–229K ₽/мес

оценка на руки

Что за роль

UnicornBook — AI-платформа для персонализированного обучения детей 2–4 классов. Вакансия рассчитана на разработчика среднего или старшего уровня со стеком Python, FastAPI и React.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно разрабатывает продукт целиком: создаёт API и серверную логику на Python и FastAPI, а затем связывает их с интерфейсами на React — это особенно важно для небольшой AI-платформы, где решения затрагивают весь пользовательский сценарий.

→

Самостоятельно организует удалённую работу: разбивает задачи на понятные этапы, документирует технические решения и поддерживает предсказуемый прогресс без постоянного контроля.

→

Думает о продукте через потребности детей 2–4 классов и их обучения: стремится делать сценарии персонализированными, интерфейс — понятным, а работу AI-функций — полезной и надёжной.

→

Соответствует уровню миддл или сеньор: не только пишет код на основном стеке, но и оценивает компромиссы, улучшает архитектуру и доводит функции от идеи до рабочего выпуска.

Ресурсы для обучения

→Курсы программирования в Казани 2026 — ТОП-12 ...Курс

→Яндекс ПрактикумКурс

→N8N: Быстрое погружение + ИИ-агенты: Начальный уровень, 3 500₽ | курс на StepikКурс

Карьерный путь

Миддл / сеньор фулстек-разработчик AI-платформы обучения (Сейчас)→Ведущий фулстек-разработчик или технический лидер продуктовой команды (Через 1–2 года)→Архитектор AI-продуктов в сфере образования или руководитель инженерного направления (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка Python-разработки, 2026

$12,5 млрд

Годовой рост экосистемы Python

18%

Внедрение AI в Python-проекты

65%

Рост глобальных инвестиций в генеративный AI, 2025

+30%

Навыки и требования

Обязательные

PythonFastAPIReact

Растущий спрос

PyTorch и интеграция LLM через API или open-source-моделиPostgreSQL с pgvector для хранения и поиска эмбеддинговDocker и Kubernetes для развёртывания FastAPI-сервисов

Снижающийся спрос

Flask для новых крупных API-сервисов, где чаще выбирают FastAPI за асинхронность и встроенную генерацию схем OpenAPITensorFlow 1.x для новых задач машинного обучения и генеративного AI

Тренды отрасли

AI-функции становятся частью обучающих платформ

В глобальном опросе McKinsey за 2024 год 65% организаций сообщили о регулярном использовании генеративного AI хотя бы в одной бизнес-функции. Для платформ обучения это усиливает спрос на персонализированные рекомендации, AI-наставников и автоматическую обратную связь. Разработчику полезно уметь подключать LLM к FastAPI, оценивать качество ответов и внедрять защиту от небезопасных или выдуманных рекомендаций.

RAG и поиск по учебным материалам

Команды всё чаще строят AI-помощников на внутренних курсах и документации: модель извлекает релевантные фрагменты и формирует ответ с опорой на источники. Практический стек — Python, FastAPI, PostgreSQL/pgvector или отдельная векторная БД. Кандидату стоит показать проект с загрузкой материалов, разбиением на фрагменты, поиском, цитированием источников и измерением качества ответов.