Full-Stack розробник PHP/Laravel + Vue з AI-фокусом

Напрям: Remarketing

Про продукт

Ми розробляємо платформу для управління продажами та виробничими процесами.
Система охоплює CRM-процеси, квоти та контракти, електронні підписання, платежі, роботу польових команд та інтеграції з зовнішніми сервісами.

Один із напрямів, який зараз активно розвивається, — Remarketing:
автоматичні drip-кампанії для «сплячих» клієнтів;
Reply Center, де кожна відповідь клієнта перетворюється на задачу для менеджера;
AI-класифікація та аналіз тональності відповідей;
синхронізація blacklist / suppression-даних із CRM;
передача клієнтів між remarketing-флоу;
аналітика конверсій до підписаного контракту.

Шукаємо Full-Stack розробника, який зможе взяти технічне володіння цим напрямом.

Особливість ролі: AI-first development
Ми будуємо процес розробки навколо AI-агентів.
Значна частина коду генерується агентами під керуванням розробника. Роль розробника при цьому — не просто написання коду, а:

проєктування рішення та технічних контрактів;
декомпозиція задач;
постановка задач AI-агентам;
паралельна робота з кількома агентними пайплайнами;
детальне ревʼю згенерованого коду;
тестування та перевірка edge cases;
доведення фічі до production.

Ми очікуємо високого темпу розробки: фічі, які в класичному процесі можуть займати тижні, у нашому підході повинні реалізовуватися за декілька днів без втрати якості.
Нам потрібен розробник, який вміє множити власну продуктивність за допомогою AI, але не передавати AI відповідальність за результат.

Основні задачі Remarketing

Розвиток remarketing-підсистеми:
кампанії та їх логіка;
Reply Center;
переходи клієнтів між flow;
статистика та аналітика;
інтеграція з CRM через event bus;
email/webhook-пайплайни;
suppression та blacklist-механізми.
AI-функціональність

Проєктування та реалізація LLM-фіч у продукті:
класифікація відповідей клієнтів;
sentiment / intent analysis;
AI-асистенти для менеджерів;
structured output;
strict JSON contracts;
prompt versioning;
fallback та degradation-сценарії;
контроль вартості LLM-викликів;
оцінка якості промптів.

AI-assisted development
Робота з агентними інструментами:
декомпозиція задач для агентів;
підготовка технічних брифів;
запуск паралельних implementation/review pipeline;
adversarial review результатів;
перевірка реалізації на ізольованих тестових середовищах.

Якість та production
PHPUnit / Jest тести для змінених сценаріїв;
статичний аналіз;
перевірка ідемпотентності background jobs;
event-driven invariants;
захист від duplicate events та event echo;
replay-safe обробка подій;
аналіз production-інцидентів через логи, БД, черги та webhook-и.

Технологічний стек

Backend
PHP 8.4
Laravel 12
PostgreSQL
NATS
Outbox pattern
Microservices
Lumen
Multi-tenancy

Frontend
Vue 2.7 + Vuex
Vue 3 + PrimeVue
vue-query
Tailwind CSS

Integrations
Mailgun
Twilio
CRM integrations
Webhooks / event bus

AI
OpenAI GPT-5.x
Prism
versioned prompt system
AI-agent development tools на кшталт Claude Code

Infrastructure
Docker
GitLab CI
ізольовані test/dev environments

Що ми очікуємо
Обов’язково
4+ роки комерційного досвіду розробки.
Впевнене знання Laravel:queues;
events;
migrations;
testing;
background jobs.

Хороше розуміння реляційних БД:індекси;
транзакції;
concurrency;
locking;
race conditions.

Досвід із Vue 2 або Vue 3, достатній для самостійної реалізації UI-фічі.
Практичний досвід інтеграції LLM у production-продукти.
Розуміння structured output, strict JSON, retry/fallback logic та hallucination handling.
Досвід AI-assisted development: Claude Code, Cursor, Copilot Workspace або аналогічні інструменти.
Звичка перевіряти AI-generated code через code review і тести.
Розуміння event-driven архітектури:idempotency;
deduplication;
delivery order;
duplicate events;
replay.

Англійська на рівні читання та письма.

Увесь код, commit messages і user-facing тексти — англійською. Усередині команди основна комунікація українською / російською.

Буде перевагою
NATS, Kafka або RabbitMQ.
Multi-tenant системи.
Mailgun, SendGrid або інші email-провайдери.
Webhook pipelines та suppression lists.
Prompt engineering:rubrics;
few-shot;
adversarial test cases.

CRM / e-commerce / sales automation.
Sales funnels.
A/B testing та campaign logic.

Як ми працюємо
Віддалений формат.
Гнучкий графік.
Короткі ітерації.
Прямий feedback від product owner.
Нові фічі регулярно перевіряються на dev-середовищі в день реалізації.

Типовий цикл:
контракт → декомпозиція → AI-agent implementation → human code review → tests → isolated environment → MR → production

Принцип команди: ніякого merge без перевірки та тестів.

Розробник у цій ролі фактично є технічним власником напряму: від дизайну рішення та структури БД до production monitoring.

Що ми пропонуємо
Роботу над production-продуктом із реальними користувачами.
Високий рівень технічної автономії.
Можливість самостійно впливати на архітектуру напряму.
AI-first development process замість класичної моделі «писати весь boilerplate вручну».
Оплачені компанією AI-інструменти, API та агентні середовища.
Віддалену роботу та гнучкий графік.