6.6 KiB
Оценка: WIAM — Fullstack-разработчик (LLM-функции для CRM застройщика)
Дата: 2026-07-21 Архетип: Fullstack Developer (Vue.js) — remote, хороший frontend-стек, но обязательный production LLM/RAG опыт отсутствует Балл: 1.5/5 URL: https://geekjob.ru/hiaB Legitimacy: High Confidence PDF: не создан (балл ниже порога 3.0)
A) Резюме роли
| Поле | Значение |
|---|---|
| Архетип | Fullstack (Vue 3/Quasar frontend + PHP backend + LLM/RAG-инженерия) |
| Domain | CRM для отдела продаж застройщика жилой недвижимости (Дальний Восток) — интеграции amoCRM, Calltouch, Telegram |
| Function | Build LLM-функций поверх существующего SPA и REST-бэкенда — RAG, function calling, авто-саммари, извлечение структурированных данных |
| Seniority | Middle/Senior, опыт любой формально, но с обязательным реальным production LLM-опытом |
| Формат работы | Полностью удалённо, полная занятость |
| Стек | Frontend: Vue 3 (Options API), Quasar 2, Pinia, Vue Router, axios, ECharts. Backend: PHP (REST API). AI: OpenAI/Anthropic API, RAG (pgvector/Qdrant/Weaviate/Elastic) |
| TL;DR | Frontend-стек (Vue 3/Pinia/Vue Router) совпадает хорошо, remote — плюс, но JD прямо требует "реальный продакшн-опыт с LLM: хотя бы одна пользовательская AI-фича, доведённая до живых пользователей" как обязательное условие — это выходит за рамки пет-проектного знакомства кандидата с ИИ-инструментами |
B) Совпадение с CV
| Требование JD | Совпадение с CV |
|---|---|
| Vue 3, Pinia, Vue Router | ✅ Совпадение — ядро коммерческого стека |
| Quasar 2, ECharts, axios | ⚠️ Не входят в опыт явно, но концептуально близки к Vue-экосистеме (быстро осваиваются) |
| PHP (backend) | Пробел — не входит в опыт (Node.js/Express на базовом уровне) |
| Реальный production-опыт LLM (RAG, embeddings, векторные БД, function calling, evals) | Hard blocker — у кандидата есть только пет-проектный опыт (ИИ-планировщик меню, оркестрация субагентов), не production-фича с реальными пользователями |
| Понимание нюансов русского языка в LLM, PII, prompt-injection защита | Пробел — специализированная AI-safety экспертиза отсутствует |
Пробелы: Требование "реальный продакшн-опыт с LLM, доведённый до живых пользователей" сформулировано как обязательное ("Требования (обязательно)"), а не nice-to-have — это принципиальный разрыв, который пет-проект (пусть и реальный, но не production для внешних пользователей) не закрывает напрямую. Стоит честно оценить, действительно ли пет-проект кандидата дотягивает до этой планки, прежде чем откликаться.
C) Уровень и стратегия
Frontend-часть роли (Vue 3/Quasar) кандидату вполне по силам, но роль на 70%+ состоит из специализированной LLM/RAG-инженерии, которая явно выделена как обязательное требование, а не желательное дополнение. Рекомендация — не приоритизировать без готовности предметно говорить о production RAG-опыте (чанкинг, эмбеддинги, векторные БД), которого пока нет.
D) Компенсация и спрос
Доход "по итогам собеседования, обсуждается индивидуально" — не указан числом. Оформление также обсуждается.
E) План персонализации
Низкий приоритет — hard blocker по обязательному LLM production-опыту. Если кандидат всё же хочет откликнуться, стоит явно и честно описать масштаб пет-проекта (что именно было реализовано: RAG, function calling, работа с провайдерами) и не преувеличивать его до уровня "продакшн для живых пользователей", если это не так.
F) План собеседований
Не приоритетно готовить полноценный план при текущем несоответствии hard-требованию.
G) Легитимность вакансии
Оценка: High Confidence
| Сигнал | Наблюдение | Вес |
|---|---|---|
| Компания | WIAM — прямой работодатель, конкретный сайт (wiam.group), Владивосток | Positive |
| Качество описания | Исключительно высокая техническая специфичность — конкретные требования к RAG, function calling, evals, конкретный домен (CRM застройщика) | Positive |
| Честность требований | JD прямо просит "готовность рассказать, что ломалось и как чинили" — сигнал зрелой, не формальной постановки задачи, не шаблонного текста | Positive |
Извлечённые ключевые слова
Vue 3, Quasar, Pinia, Vue Router, axios, ECharts, PHP, REST API, LLM, RAG, эмбеддинги, векторное хранилище, pgvector, Qdrant, function calling, OpenAI, Anthropic, amoCRM, Calltouch, remote