Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Задачи:
— Проектирование и разработка сервисов с применением принципов DDD.
— Формирование культуры тестирования: написание unit/integration тестов, обеспечение необходимого уровня покрытия и тестируемости кода.
— Наблюдаемость на стороне кода: метрики, структурные логи и сквозная трассировка запросов в сервисах.
— Принятие и защита архитектурных решений в команде (контексты С3-С4 из модели C4), ведение ADR (Architecture Decision Records).
— Развитие сделочного контура (заказы и платежи): асинхронное межсервисное взаимодействие, идемпотентность денежных операций, транзакционный outbox, повторные попытки и отложенные срабатывания.
Требования:
— Опыт коммерческой бэкенд-разработки от 4-х лет на Go или Python.
— Владеть вторым языком с первого дня не требуется: вход обеспечивается онбордингом и ревью внутри команды.
— Уверенное знание алгоритмов и структур данных, умение применять их для решения практических задач.
— Уверенный опыт работы с PostgreSQL: оптимизация запросов, индексы, транзакции, уровни изоляции и блокировки, понимание планов выполнения (EXPLAIN), опыт ведения миграций.
— Работа с ORM (GORM) с пониманием генерируемого SQL.
— Умение проектировать и реализовывать API (REST, gRPC), понимание версионирования и контрактного тестирования.
— Уверенный опыт работы с Linux, Docker, Kubernetes (базовое понимание/опыт написания манифестов), настройка CI/CD пайплайнов.
— Глубокое понимание принципов чистого кода, SOLID, DDD, микросервисной архитектуры и паттернов распределенных систем.
— Уверенный опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka или аналоги): понимание гарантий доставки, обработка ошибок и dead-letter queues, идемпотентность и транзакционный outbox.
— Плюсом: опыт вывода Python-сервисов в продакшен (FastAPI, Django/DRF), опыт платёжного или финансового контура, интеграции с LLM-провайдерами.
— Опыт AI-assisted development: использование AI-ассистентов разработки (Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Codex) для декомпозиции задач, подготовки черновиков кода, рефакторинга, написания тестов, поиска дефектов и работы с документацией.
— Умение критически проверять результаты AI: валидировать бизнес-логику, соответствие архитектуре и кодстайлу, покрытие тестами, производительность, безопасность и лицензионные риски.
— Готовность нести персональную ответственность за код и технические решения, независимо от использования AI-инструментов.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.