CHI live event का पूरा stack चलाता है: ticketing, cashless payments, POS, wristbands, vendor settlements, coupons, CRM और analytics — festivals, venues और बड़े events के लिए।
जब हमारे platform का दिन खराब होता है, तो हजारों लोग drink नहीं खरीद पाते। “Production” से हमारा मतलब यही स्तर है।
// छोटी टीम, 100+ AI एजेंट्स
एक छोटी टीम,
100+ AI एजेंट्स
CHI को एक autonomous company की तरह बनाया गया है: एक छोटी human team AI agents की workforce को निर्देशित करती है जो हर repeatable process चलाती है — code, review, release, QA, on-call, support, reconciliation, fraud review और outreach। Humans direction और taste तय करते हैं; agents execute करते हैं। यह अंदर साबित हो चुका है — बहुत छोटी team उस organization से कई गुना तेज ship कर रही है जिसे उसने replace किया।
हम उस agent workforce के लिए human operator नियुक्त कर रहे हैं — एक AI-native engineer (dev + DevOps)। ऐसा व्यक्ति नहीं जो “कभी-कभी AI use करता है,” बल्कि कोई जो AI agents और उनके loops बनाता, optimize करता और direct करता है ताकि software shipping उसका primary way of working हो: product features, coding, testing, debugging, infrastructure, incident analysis और documentation, सब agent-driven। आप company में कुछ गिने-चुने humans में होंगे, founders के साथ directly काम करेंगे, और real systems — और उन्हें चलाने वाले agents — end to end own करेंगे।
// यह job सच में कैसी दिखती है
यहाँ की एक वास्तविक week, hypothetical नहीं
Organizer-facing feature end to end ship करें — Postgres data model, NestJS API, React backstage UI, tests, release notes — AI agents को हर layer में guide करते हुए और experience own करते हुए।
एक नया ticketing या payments flow design करें जिसे हजारों attendees सच में use करेंगे — spec से app और POS में shipped तक — फिर उसे live देखें।
Failed card payment को gateway, backend logs और provider dashboard में trace करें — फिर उसी दिन fix और reconciliation script ship करें।
Change को PR से production तक हमारी versioned pipeline में ले जाएँ: conventional commit → automated release → OCI artifact → test → staging → production promotion।
AI agent या CI workflow बनाएँ जो PRs review करे, QA चलाए, या release notes और incident reports draft करे — ताकि team यह manual कभी न करे।
Production incident पर respond करें — VM disk full, missed webhook — उसे fix करें, data backfill करें, और next time पकड़ने वाला check automate करें।
अगर यह list देखकर terminal खोलने का मन हो, तो आगे पढ़ें।
// हमारा stack (वास्तविक)
हम यह इसलिए लिखते हैं क्योंकि हमें ऐसे लोग चाहिए जिन्हें यह काम पसंद हो
Backend
Node.js / TypeScript (NestJS), Bun
Frontend
React (organizer backstage + web apps), PWA और native mobile
Data
PostgreSQL (WAL + PITR), Redis, Kafka, Cassandra, YugabyteDB edge replication
इन्फ्रास्ट्रक्चर
Dedicated Hetzner VMs पर Docker Compose। Tailscale के जरिए zero-trust networking, hardened host firewalls।
गेटवे और पहचान
KrakenD API gateway, Keycloak, HashiCorp Vault (agent templates, AppRole auth)
पेमेंट्स
Stripe Connect, Hyperswitch (PCI vault + cloud KMS), Xendit, Stripe Terminal / tap-to-pay। Real money, real settlements।
CI / CD
GitHub Actions (60+ workflows), release-please, OCI config artifacts, gated test → staging → prod promotion
ऑब्ज़र्वेबिलिटी और सुरक्षा
Grafana, Loki, Prometheus, Promtail, Wazuh HIDS, ClamAV — PCI DSS scope में operate करते हुए
AI टूलिंग
Custom coding agents, multi-agent workflows, MCP servers, Paperclip, Hermes agents, LiteLLM proxy, local / self-hosted LLMs
आपको इन सबका experience जरूरी नहीं है। आपको ऐसा engineer होना चाहिए जो इनमें से कुछ भी जल्दी सीख सके — AI heavy lifting करेगा।
// Operator bar
Full-stack skill plus business judgment — agents को orchestrate करके लागू
यह role का core है। CHI में “operator” का मतलब सब कुछ हाथ से करना नहीं, बल्कि agents orchestrate करना है। हम expect करते हैं कि आप पहले से:
AI coding agents के साथ daily production code ship करते हैं — default mode की तरह, trick की तरह नहीं
multi-agent workflows design और run करते हैं: review, QA, deployment watching, incident drafting — हर run से improve करते हुए
incidents debug करने में AI use करते हैं: logs, configs, stack traces देकर root cause तक drive करते हैं
AI के around automation बनाते हैं, सिर्फ AI से नहीं — agents, review bots, report generators, internal tools
जानते हैं कि AI कहाँ गलत है: आप verify, test और output own करते हैं। Agent speed with human judgment.
काम के साथ documentation और runbooks लिखते हैं, क्योंकि उन्हें generate करना minutes का काम है
आपका job किसी vertical को हाथ से cover करना नहीं है — बल्कि उस agent workforce को design, ship और manage करना है जो उसे चलाती है, और जहाँ सिर्फ human judgment चाहिए वहाँ step in करना है।
// हम क्या expect करते हैं
आपसे
Strong backend skills (TypeScript / Node.js या equivalent — हमारे stack में deep जाने की इच्छा)
Real DevOps: Docker, Linux, networking, CI/CD, logs, monitoring — और रात 1 बजे prod debug करने का scar tissue
Product sense: आप feature को spec से shipped UI और API तक ले जा सकते हैं, और organizers तथा attendees के लिए उसका feel सही है या नहीं इसकी परवाह करते हैं
APIs, databases, queues, authentication और distributed systems की solid समझ
Ownership: समस्या दिखे तो fix करें, automate करें, document करें — shared knowledge base और agents के self-learning loops में
Business judgment: operators product, ops और finance में outcomes own करते हैं — सिर्फ code नहीं
Clear written English — अधिकांश coordination async और लिखित है
Stability और security की care: हम payments handle करते हैं; sloppiness महंगी पड़ती है
// अच्छा होगा अगर
बोनस संकेत
// क्यों CHI
ऐसा leverage जो normal team नहीं दे सकती
वास्तविक दांव
Live events, live payments, live vendors। आपका काम crowds के सामने चलता है, sprint backlog में नहीं।
Agents, seats नहीं
Few humans, each with an agent workforce। आपका leverage normal team से कई गुना है।
पूरा ownership
No ticket-shuffling, no three approval layers। Product, backend, infra और AI tooling एक ही week में।
Autonomous-company frontier
अधिकांश companies AI-native teams पर think-pieces लिखती हैं। हम एक हैं — और आप define करेंगे कि यह कैसे operate करती है।
हित हिस्सेदारी
Base के ऊपर revenue share — platform कमाता है तो आप कमाते हैं। हर व्यक्ति का upside वैसा दिखना चाहिए।
बाली बेस, remote functions
हम live collaboration के लिए Indonesia/Bali office base रखते हैं, और जहाँ timezone overlap, ownership और customer responsibility मज़बूत रहें वहाँ remote work support करते हैं।
इवेंट एक्सेस
हमारा platform festivals चलाता है। आप अपना काम field में देखेंगे।
टूलिंग बजट
हम उन AI tools और hardware के लिए pay करते हैं जो आपको fast बनाते हैं — frontier APIs के साथ local-inference rigs सहित।
// कैसे आवेदन करें
आपका CV या LinkedIn
GitHub या आपके काम के examples
आप daily workflow में AI कैसे use करते हैं इस पर short note — concrete: कौन से tools, किसलिए, और एक चीज़ जो आपने उनसे बनाई या automate की
Infrastructure, automation या DevOps work का एक example जिसे आपने end to end own किया
हम AI-workflow note पहले पढ़ते हैं। मजबूत note को कुछ दिनों में reply मिलता है — “मैं emails लिखने के लिए ChatGPT use करता हूँ” नहीं।