Фулстек вакансии - удалённо

We are looking for a Senior Fullstack Developer skilled in React.js and Node.js for one of our clients. You are a perfect candidate if you are growth-oriented, you love what you do, and you enjoy working on new ideas to develop exciting products. What we are looking for: — 5+ years experience as a Fullstack Developer. — Backend experience with Node.js and Microservices architecture. — Database experience with SQL and MongoDB. — Intermediate-advanced English. Nice-to-have: — Located in CET timezone (+/- 3 hours). — Database Architecture knowledge. Responsibilities: — Ability to build libraries and frameworks of reusable efficient code. — Competence in designing and implementing low-latency, stable and performing applications. — Capacity to effectively collaborate with other team members and stakeholders remotely. — Ability to implement data protection systems. — Competence in data storage solutions. What we offer: — On-time monthly payments with flexible withdrawal options. — Consistent 8-hour working days with clients. — Up to 24 flex days off per year without losing pay for full-time positions. — Exclusive long-term remote positions at cutting-edge companies. — Personally matched positions avoiding typical recruitment roadblocks. — One-time contracting process for multiple opportunities. — Consistent monthly compensation for positions landed through Proxify.

О нас и проекте: Разрабатываем LLM-агентную платформу, которая от имени пользователя ведет переписку в мессенджерах. Решаем нетривиальные задачи на стыке AI, автоматизации и безопасности. Задачи: — Бэкенд и API для оркестрации LLM-агентов (память диалогов, мультиязычность, профили пользователей, эскалация на оператора); — Интеграция агентов с мессенджерами: обработка квалификации, возражений, передача живому оператору; — Разработка личного кабинета для клиентов: онбординг, дашборд с метриками качества AI, портрет пользователя; — Работа с фермой устройств: автоматизация на Playwright/Android, обход поведенческого антидетекта (в т.ч. для сбора данных и тестирования); — Обеспечение безопасности: шифрование данных, работа с KMS, ведение журналов доступа к чувствительной информации. Требования: — Опыт Python в продакшене от 3 лет — уверенное владение и архитектурные решения; — Реальный коммерческий опыт с LLM-приложениями (от прототипа до прода); — React/Next.js на уровне, достаточном для самостоятельной разработки ЛК и дашборда; — Практический опыт с браузерной автоматизацией (Playwright/Puppeteer) и/или Android-фермой; — Понимание устройства антифрод-систем и способов их обхода; — Готовность работать с чувствительными данными, знание подходов к шифрованию и управлению ключами. Условия: — Полностью удаленный формат; — Гибкий график — 4 часа в день (20 часов в неделю), можно разбивать по своему усмотрению в рамках рабочего дня (по согласованию с командой); — Заработная плата — 60 000 ₽ на руки; — Уровень — Lead / Senior (высокая самостоятельность и ответственность); — Участие в развитии внутренней ИИ-экосистемы для студии с 10+ активными проектами; — Детали проекта и конкретные задачи обсуждаем на собеседовании.

Задачи: — Разработка REST API на Node.js и Express: маршруты, сервисный слой, middleware, валидация — Работа со схемой данных в PostgreSQL, запросы и миграции через Prisma — Аутентификация и авторизация по ролям, интеграции с кассами, Telegram и AI-API — Разработка на React + TypeScript: формы, таблицы, состояния загрузки и ошибок — Использование TanStack Query, строгая типизация по обе стороны, тесты на ключевую логику — Использование Docker в локальной разработке, участие в код-ревью и планировании Требования: — От 0.5 лет коммерческой разработки или сильные пет-проекты с бэкендом и фронтендом — Опыт с Node.js + Express: слои, middleware, обработка ошибок в async-коде — Уверенный TypeScript без any в публичных сигнатурах — Знание SQL и PostgreSQL: связи, индексы, транзакции — Понимание REST: ресурсы, методы, коды ответов, идемпотентность — Опыт с React: хуки, ре-рендеры, формы и списки — Опыт работы с Git, ветками, PR, код-ревью — Будет плюсом: Prisma, Redis, очереди, WebSocket, Docker, интеграции LLM-API Условия: — Удаленная работа из России — Свободный график — Наставничество, регулярный код-ревью — Доступы к AI-сервисам (ChatGPT, Claude и другие) — Обучение за счет компании: курсы, книги, конференции, хакатоны

Задачи: — Разработка REST API на Node.js и Express: маршруты, сервисный слой, middleware, валидация — Работа с схемой данных в PostgreSQL, запросы и миграции через Prisma — Реализация аутентификации и авторизации по ролям, интеграции с кассами, Telegram и AI-API — Разработка на React + TypeScript: формы, таблицы, состояния загрузки и ошибок — Использование TanStack Query, строгая типизация по обе стороны, тесты на ключевую логику — Использование Docker в локальной разработке, участие в код-ревью и планировании Требования: — От 0.5 лет коммерческой разработки или сильные пет-проекты с бэкендом и фронтендом — Знание Node.js + Express: слои, middleware, обработка ошибок в async-коде — Уверенный TypeScript без any в публичных сигнатурах — Знание SQL и PostgreSQL: связи, индексы, транзакции — Понимание REST: ресурсы, методы, коды ответов, идемпотентность — Знание React: хуки, ре-рендеры, формы и списки — Опыт работы с Git, ветками, PR, код-ревью — Плюсом: Prisma, Redis, очереди, WebSocket, Docker, интеграции LLM-API Условия: — Удалённо из России — Свободный график — Наставничество, регулярный код-ревью — Доступы к AI-сервисам (ChatGPT, Claude и другие) — Обучение за счёт компании: курсы, книги, конференции, хакатоны

Ищем сильного Full-Stack разработчика с хорошим пониманием backend/frontend-разработки, баз данных, сетевого взаимодействия и архитектуры высоконагруженных систем. Основной стек Backend: Node.js, Express, Sequelize Frontend: React, Vite, Tailwind CSS, Zustand, Axios Databases: MySQL, PostgreSQL Real-time: WebSocket, Socket.IO, Centrifugo Базы данных — Уверенная работа с MySQL / PostgreSQL — Транзакции, блокировки (locks), конкурентный доступ — Построение и оптимизация сложных SQL-запросов — Понимание race conditions и проблем конкурентности Infrastructure / DevOps — Docker — Настройка Nginx — Redis, RabbitMQ и очереди задач — Easticsearch + Kibana — Prometheus + Grafana — Понимание CDN — Понимание принципов защиты от DDoS на уровнях L3/L7 — Понимание работы proxy / reverse proxy Frontend — React — Vite — Понимание нативной конфигурации Webpack — Tailwind CSS — Zustand — Axios — Базовое знание PixiJS — Базовое понимание SEO API / Integrations — Умение разбираться и работать с недокументированными API — OAuth и основные принципы авторизации — Telegram Bot API — Опыт/понимание работы с TDLib AI-инструменты — Уверенная работа с Claude и ChatGPT — Использование AI-инструментов в ежедневной разработке: анализ и написание кода, рефакторинг, отладка и поиск решений — Умение грамотно ставить технические задачи нейросетям и проверять результат Security — Понимание SQL Injection и способов защиты — Проверка подмены типов и некорректных входных данных — Race conditions — Базовое понимание криптографии: RSA, SHA и хеширование — Понимание обфускации — Понимание browser/device fingerprinting Architecture — Умение проектировать архитектуру высоконагруженных систем — Понимание масштабирования, отказоустойчивости и конкурентной обработки данных — Понимание взаимодействия между сервисами, очередями, БД, кешем и real-time компонентами Будет плюсом — Базовое понимание теории вероятностей — Понимание принципов работы blockchain и основных сетей: Bitcoin, TON, Ethereum/ERC, TRON — Опыт работы с нестандартными API и интеграциями

Требуется разработчик Fullstack с навыками React и PHP. Требуемые навыки: — senior уровень — PHP — React — TypeScript — Laravel — SQL Возможен полный рабочий день и удалённый формат работы.

Требования: • Агентная разработка (vibe coding) • Опыт продуктовой разработки от 4 лет, уровень senior fullstack • Агентные CLI-инструменты (Claude Code, Codex CLI, Cursor agent mode, Aider) как основной способ работы • Spec-driven development: формулирование функциональных и нефункциональных требований до первого промпта; умение писать инженерные спецификации и контекстные файлы (правила, схемы, markdown) • Модульность: слабая связанность, доменные границы, нарезка проекта на небольшие изолированные файлы • Управление контекстным окном для предотвращения дрейфа и галлюцинаций • Умение сбросить сессию агента и начать заново с более жёсткими ограничениями • Разработка в несколько потоков, менеджмент репозитория под агентную работу, опыт коллаборативной AI-разработки • Ревью и аудит AI-кода: слабые имена, дублирование, отсутствующие проверки, небезопасная работа с данными • Тесты как способ управления агентом: юнит- и интеграционные тесты пишутся до логики фичи • Инфраструктура и восстановление: версионирование, снапшоты БД, бэкапы, CI, процедуры восстановления данных • Готовность писать код руками при необходимости и ответственность за результат, включая код, сгенерированный агентом • Современный типизированный backend-язык с асинхронностью, моделью ошибок, управлением зависимостями, воспроизводимым окружением • HTTP API и realtime-транспорт: REST, двусторонние соединения, стриминг, протокол сообщений, переподключения, валидация схем • Автотесты: юнит- и интеграционные, изоляция внешних сервисов и зависимостей, поддержание тестовых данных • Реляционные БД: схема, миграции, индексы, нетривиальные запросы, понимание пределов БД • Разрешение конфликтов зависимостей, включая бинарную несовместимость библиотек • Компонентный SPA-фреймворк и типизированный JavaScript; готовность сменить фреймворк за неделю • Компонентные тесты в браузерном окружении • Realtime-клиент: переподключения, стриминг, рантайм-валидация сообщений • Медиа в браузере: доступ к устройствам ввода, работа с аудиопотоком, кодирование и передача • Состояние на клиенте и ограничения браузера: защищённый контекст, сертификаты в dev, хранилище • Умеренность в UI: простой интерфейс без тяжёлых фреймворков и дизайн-систем • Классические CV-задачи: детекция, эмбеддинги, кластеризация, обработка изображений и метаданных, дедупликация • Локальные LLM: форматы весов и квантизации, размер контекста, латентность, стоимость запроса; умение измерять • Речевые модели: распознавание и синтез речи, баланс качества и ресурсов, ограничения по задержке и длине входа • Мультимодальные модели: генерация описаний по изображению, оценка качества генерации • Эмбеддинги и векторный поиск: семантический поиск, гибридные схемы, переранжирование, метрики качества • Ресурсы и эксплуатация inference: одна модель на процесс, память ускорителя, батчинг, прогрев, поведение под нагрузкой • Не требуется: обучение моделей с нуля, MLOps, распределённое обучение • Пайплайны обработки как идемпотентные стадии с фиксацией состояния • Понимание разницы между инкрементальным и полным пересчётом и цены ошибки • Целостность данных при деплое, сведение расходящихся баз, миграции данных • Границы сервисов: процессы, владение данными, поведение при отказах • Контейнеризация: образы с тяжёлыми зависимостями, тома для данных и весов моделей, политики перезапуска, диагностика падений • Linux и сеть: удалённый доступ, проброс портов, разрешение конфликтов, чтение логов • Скриптование рутины: деплой, синхронизация данных, ротация логов • Уверенное владение Git, включая нетривиальные операции; чтение истории • Базовая безопасность: сервис без аутентификации локален, секреты не в репозитории, dev/prod режимы разведены • Автоматические smoke-проверки интерфейса после изменений • 4+ года разработки, из них 2+ года бэкенда в продакшене • 1+ год реального фуллстека: разработка клиента и сервера • Проект с LLM/ML как частью продукта • Запуск моделей локально или on-premise • 2–3+ месяца ежедневной работы через агентные инструменты Задачи: • Подключение и настройка USB-камеры: интеграция с ПО, захват видеопотока, детекция лиц, распознавание жестов • Реализация стереоскопического режима 2D→3D на телевизоре без специализированной 3D-панели • Разработка клиентских интерфейсов для телевизора и мобильного устройства по дизайн-макетам, адаптация вёрстки, интеграция с бэкендом, двустороннее realtime-взаимодействие • Разработка технической документации, инженерных спецификаций и контекстных файлов, используемых при агентной разработке

Работаем полностью удалённо.

Требования: • Агентная разработка (vibe coding) • Опыт продуктовой разработки от 4 лет, уровень senior fullstack • Агентные CLI-инструменты (Claude Code, Codex CLI, Cursor agent mode, Aider) как основной способ работы — поставленные и поддерживаемые продуктовые фичи, а не прототипы; ключевым является методика, а не знание конкретного инструмента • Spec-driven development: функциональные и нефункциональные требования формулируются до первого промпта; спецификация → план → код; умение писать инженерные спецификации и контекстные файлы (правила, схемы, markdown), удерживающие агента в рамках задачи • Модульность как условие агентной работы: слабая связанность и доменные границы, нарезка проекта на небольшие изолированные файлы вместо монолита • Управление контекстным окном: осознанный подбор того, что попадает в контекст, для предотвращения дрейфа и галлюцинаций на устаревшем коде • Умение вовремя сбросить сессию: остановить зациклившегося агента, очистить рабочее дерево и начать заново с более жёсткими ограничениями • Разработка в несколько потоков, менеджмент репозитория под агентную работу, опыт коллаборативной AI-разработки • Ревью и аудит AI-кода: слабые имена, дублирование, отсутствующие проверки, небезопасная работа с данными • Тесты как способ управления агентом: осмысленные юнит- и интеграционные тесты пишутся до логики фичи • Инфраструктура и восстановление: версионирование, снапшоты БД, бэкапы, CI, готовая процедура восстановления данных • Готовность писать код руками, когда агент упёрся, и ответственность за результат, включая код, сгенерированный агентом • Современный типизированный backend-язык: асинхронность, модель ошибок, управление зависимостями, воспроизводимое окружение • HTTP API и realtime-транспорт: REST и двусторонние соединения — стриминг, протокол сообщений, переподключения, валидация схем на границе • Автотесты как норма: юнит- и интеграционные, изоляция внешних сервисов и тяжёлых зависимостей, поддержание тестовых данных • Реляционные БД руками: схема, миграции, индексы, нетривиальные запросы, понимание пределов выбранной БД • Разрешение конфликтов зависимостей, включая бинарную несовместимость библиотек (характерно для окружений с ML-пакетами) • Компонентный SPA-фреймворк и типизированный JavaScript; конкретный фреймворк не принципиален, принципиальна готовность сменить его за неделю • Компонентные тесты в браузерном окружении, а не только ручная проверка • Realtime-клиент: переподключения, стриминг, рантайм-валидация входящих сообщений • Медиа в браузере: доступ к устройствам ввода, работа с аудиопотоком, кодирование и передача • Состояние на клиенте и ограничения браузера: защищённый контекст, сертификаты в dev, хранилище • Умеренность в UI: простой интерфейс без тяжёлых фреймворков и дизайн-систем • Классические CV-задачи: детекция, эмбеддинги и кластеризация объектов, обработка изображений и метаданных, дедупликация • Локальные LLM: форматы весов и квантизации, размер контекста, латентность и стоимость запроса; умение измерять, а не предполагать • Речевые модели: распознавание и синтез речи, размен качества на ресурсы, ограничения по задержке и длине входа • Мультимодальные модели: генерация описаний по изображению, оценка качества генерации • Эмбеддинги и векторный поиск: семантический поиск, гибридные схемы с полнотекстовым, переранжирование, метрики качества выдачи • Ресурсы и эксплуатация inference: одна модель на процесс, память ускорителя, батчинг, прогрев, поведение под нагрузкой • Не требуется: обучение моделей с нуля, MLOps-платформы, распределённое обучение • Пайплайны обработки как идемпотентные стадии с фиксацией состояния: перезапускаемость, докат, инкрементальность • Понимание разницы между инкрементальным и полным пересчётом и цены ошибки (полный пересчёт обычно уничтожает ручную разметку) • Целостность данных при деплое, сведение расходящихся баз, миграции данных, а не только схемы • Границы сервисов: как процессы общаются, кто владеет данными, что происходит при отказе одного из них • Контейнеризация: образы с тяжёлыми зависимостями, тома для данных и весов моделей, политики перезапуска, диагностика падений • Linux и сеть: удалённый доступ, проброс портов, разрешение конфликтов портов, чтение логов как основной способ разбирательства • Скриптование рутины: деплой, синхронизация данных, ротация логов • Уверенное владение Git, включая нетривиальные операции; чтение истории как источника проектных решений • Базовая безопасность: сервис без аутентификации не выходит за пределы локального интерфейса, секреты не попадают в репозиторий, dev- и prod-режимы разведены явно • Автоматические smoke-проверки интерфейса после изменений • 4+ года разработки, из них 2+ года бэкенда в продакшене • 1+ год реального фуллстека: разработка и клиента, и сервера к нему • Проект, где LLM/ML были частью продукта, а не демонстрационным примером • Запуск моделей локально или on-premise, а не только вызовы облачных API • 2–3+ месяца ежедневной работы через агентные инструменты Задачи: • Подключение и настройка USB-камеры на целевом устройстве: интеграция камеры с ПО устройства и захват видеопотока; детекция лиц и определение пользователя, находящегося перед устройством; распознавание управляющих жестов • Реализация стереоскопического режима 2D→3D: поиск и реализация способа вывода стереоскопического изображения на произвольном телевизоре, не требующем специализированной 3D-панели (приоритетный вариант — пассивное 3D) • Разработка клиентских интерфейсов для телевизора и мобильного устройства: реализация экранов по предоставляемым Заказчиком дизайн-макетам; адаптация вёрстки под особенности вывода на телевизоре и под мобильные экраны; интеграция с существующим бэкендом Заказчика, включая двустороннее realtime-взаимодействие • Разработка технической документации по всем перечисленным блокам работ, включая инженерные спецификации и контекстные файлы, использованные при агентной разработке

Задачи: — Разработка и поддержка продуктов с использованием TypeScript, React и Node.js — Работа с MCP-сервером и AI-ревьюерами Требования: — Опыт работы на позиции Senior Full-stack Developer — Продуктовое мышление — Понимание инженерной культуры и агентного воркфлоу Условия: — Удаленная работа (кроме России и Беларуси) — Полная занятость — Зарплата от $5 000 до $7 000 в месяц

Проект: переработка бэкенда действующей staffing/HR-платформы под новую структуру базы данных, по сути миграция сложной системы с сохранением бизнес-логики. Обязанности: — Спроектировать новую схему БД (PostgreSQL) взамен текущей — Выполнить миграцию системы с сохранением бизнес-логики — Разработка бэкенда на Python и взаимодействие с фронтендом на Vue 3 Требования: — опыт разработки на Python — знание PostgreSQL — опыт миграции/проектирования баз данных — опыт fullstack разработки (Vue 3)

О нас и проекте: Разрабатываем LLM-агентную платформу, которая от имени пользователя ведет переписку в мессенджерах. Решаем нетривиальные задачи на стыке AI, автоматизации и безопасности. Задачи: — Бэкенд и API для оркестрации LLM-агентов (память диалогов, мультиязычность, профили пользователей, эскалация на оператора); — Интеграция агентов с мессенджерами: обработка квалификации, возражений, передача живому оператору; — Разработка личного кабинета для клиентов: онбординг, дашборд с метриками качества AI, портрет пользователя; — Работа с фермой устройств: автоматизация на Playwright/Android, обход поведенческого антидетекта (в т.ч. для сбора данных и тестирования); — Обеспечение безопасности: шифрование данных, работа с KMS, ведение журналов доступа к чувствительной информации. Требования: — Опыт Python в продакшене от 3 лет — уверенное владение и архитектурные решения; — Реальный коммерческий опыт с LLM-приложениями (от прототипа до прода); — React/Next.js на уровне, достаточном для самостоятельной разработки ЛК и дашборда; — Практический опыт с браузерной автоматизацией (Playwright/Puppeteer) и/или Android-фермой; — Понимание устройства антифрод-систем и способов их обхода; — Готовность работать с чувствительными данными, знание подходов к шифрованию и управлению ключами. Условия: — Полностью удаленный формат; — Гибкий график — 4 часа в день (20 часов в неделю), можно разбивать по своему усмотрению в рамках рабочего дня (по согласованию с командой); — Заработная плата — 60 000 ₽ на руки; — Уровень — Lead / Senior (высокая самостоятельность и ответственность); — Участие в развитии внутренней ИИ-экосистемы для студии с 10+ активными проектами; — Детали проекта и конкретные задачи обсуждаем на собеседовании.

О нас и проекте: Разрабатываем LLM-агентную платформу, которая от имени пользователя ведет переписку в мессенджерах. Решаем нетривиальные задачи на стыке AI, автоматизации и безопасности. Задачи: — Бэкенд и API для оркестрации LLM-агентов (память диалогов, мультиязычность, профили пользователей, эскалация на оператора); — Интеграция агентов с мессенджерами: обработка квалификации, возражений, передача живому оператору; — Разработка личного кабинета для клиентов: онбординг, дашборд с метриками качества AI, портрет пользователя; — Работа с фермой устройств: автоматизация на Playwright/Android, обход поведенческого антидетекта (в т.ч. для сбора данных и тестирования); — Обеспечение безопасности: шифрование данных, работа с KMS, ведение журналов доступа к чувствительной информации. Требования: — Опыт Python в продакшене от 3 лет — уверенное владение и архитектурные решения; — Реальный коммерческий опыт с LLM-приложениями (от прототипа до прода); — React/Next.js на уровне, достаточном для самостоятельной разработки ЛК и дашборда; — Практический опыт с браузерной автоматизацией (Playwright/Puppeteer) и/или Android-фермой; — Понимание устройства антифрод-систем и способов их обхода; — Готовность работать с чувствительными данными, знание подходов к шифрованию и управлению ключами. Условия: — Полностью удаленный формат; — Гибкий график — 4 часа в день (20 часов в неделю), можно разбивать по своему усмотрению в рамках рабочего дня (по согласованию с командой); — Заработная плата — 60 000 ₽ на руки; — Уровень — Lead / Senior (высокая самостоятельность и ответственность); — Участие в развитии внутренней ИИ-экосистемы для студии с 10+ активными проектами; — Детали проекта и конкретные задачи обсуждаем на собеседовании.

Задачи: — Разрабатывать и запускать фичи на JavaScript, писать поддерживаемый код. — Работать с интеграциями: мессенджеры, CRM, онлайн-запись, AI. — Строить архитектуру — от базы данных до фронта. — Оптимизировать производительность и масштабируемость. — Участвовать в обсуждении и принятии продуктовых решений. Требования: — Твердо знать JavaScript. — Хорошо знать и уметь оптимизировать React. — Знать SQL и PostgreSQL. — Стремиться писать качественный код. — Готовность влиять на продукт и архитектуру. — Готовность работать в условиях неопределенности без подробного ТЗ. — Плюсом будет опыт с Next.js и TypeScript. Условия: — Удалённая работа, частичная занятость. — Зарплата 200 000 рублей в месяц. — Возможность реального влияния на продукт и бизнес. — Опцион в компании. — Работа напрямую с CTO и фаундерами. — Уникальный опыт работы с ИИ в венчурной индустрии. — Возможность стать ключевым человеком в технической команде. Компания AI5 разрабатывает мультиагентную платформу для создания ИИ-агентов со сложными сценариями без программирования. Основной продукт — виртуальные ИИ админы с мультиагентной архитектурой, которые консультируют клиентов, подбирают специалиста и время, ставят запись. Продукт уже приносит выручку $50k, компания готовится к первому инвестиционному раунду.

Задачи: — Разрабатывать и поддерживать фронтенд-приложения на Next.js 14, React 18 и TypeScript; — Строить адаптивные и переиспользуемые UI-компоненты на Tailwind CSS; — Проектировать и разрабатывать REST API на FastAPI и Starlette; — Проектировать, оптимизировать и поддерживать базы данных PostgreSQL и TimescaleDB; — Реализовывать кеширование и оптимизацию производительности на Redis; — Сотрудничать с продакт-менеджерами, дизайнерами и инженерами для поставки качественных фич; — Писать чистый, поддерживаемый и покрытый тестами код; — Участвовать в код-ревью и технических обсуждениях; — Диагностировать, дебажить и оптимизировать производительность приложения. Требования: — Обязателен свежий опыт (минимум 1 год) именно в iGaming; — Уверенное владение всем указанным стеком технологий; — Опыт проектирования REST API и работы с реляционными БД. Будет плюсом: — Docker и контейнеризованные деплои; — CI/CD пайплайны; — Облачные платформы (AWS, GCP или Azure); — Аутентификация (JWT, OAuth); — Опыт построения масштабируемых высоконагруженных приложений.