Мы ищем опытного Fullstack-разработчика, который будет создавать и развивать веб-приложения и сервисы, тесно интегрированные с AI/ML-решениями компании.
Вы будете работать в кросс-функциональной команде вместе с Data Science специалистами, ML-инженерами и продуктовыми аналитиками над проектами, которые напрямую влияют на клиентов: AI-агенты, умная персонализация, RAG-системы и другие GenAI-инициативы в fintech.
Обязанности
- Разработка end-to-end фич: проектирование и реализация backend API, frontend-интерфейсов и интеграций
- Создание и поддержка высоконагруженных REST и WebSocket API
- Разработка реактивных пользовательских интерфейсов (SPA)
- Интеграция AI-компонентов (LLM, RAG, AI-агенты) в веб-приложения
- Проектирование и оптимизация архитектуры решений, разработка проектных решений и защита в архитектурном комитете, включая ИБ
- Работа с базами данных, брокерами сообщений и инфраструктурой
- Участие в DevOps-процессах, обеспечении качества кода и observability
- Декомпозиция задач и проработка технических решений совместно с командой
Требования
- 4+ года коммерческой fullstack-разработки (для Senior — от 5–6 лет)
- Опыт работы в продуктовых командах (fintech или сложные веб-сервисы — преимущество)
- Уверенное владение C# и .NET (ASP.NET Core)
- Опыт проектирования и разработки REST API
- Работа с реляционными БД (PostgreSQL предпочтительно) и Entity Framework Core
- Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ или Kafka)
- 3+ года опыта с TypeScript + современным фреймворком (React — приоритет, Vue/Angular — тоже подойдёт)
- Опыт создания SPA-приложений, адаптивной вёрстки и работы с дизайн-системами
- Docker и docker-compose
- Базовый Linux (bash, деплой)
- Знакомство с облачными платформами (Cloud.ru, Yandex Cloud и др.)
- Понимание принципов CI/CD и observability
Будет преимуществом:
- Опыт менторства
- Знание CQRS, Event-Driven Architecture
- Опыт работы с Kubernetes
- Публикации / open-source вклад
Опыт с AI (важный плюс):
- Практическое использование AI-инструментов в разработке (Cursor, Claude, Copilot и т.п.)
- Понимание принципов работы LLM и RAG-подхода
- Опыт интеграции AI-сервисов в веб-приложения (будет большим преимуществом)
- Знакомство с векторными базами данных — плюс
Условия
- Гибридный формат работы (современный офис в Москве, м. Киевская)
- Льготные ипотечные условия кредитования
- Выгодная подписка на продукты и услуги компаний партнеров
- ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
- Корпоративная пенсионная программа
- Детский отдых и подарки за счет Компании
- Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета**,** тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию