Вакансии

Задачи: – Разработка и оптимизация ETL-процессов с использованием Python и SQL. – Разработка и внедрение масштабируемых конвейеров обработки данных для обработки различных источников данных. – Работа с реляционными базами данных (например, PostgreSQL, Oracle) для обеспечения эффективного хранения и извлечения данных. – Оптимизация SQL-запросов и скриптов Python для повышения производительности и удобства сопровождения. – Внедрение надежной обработки ошибок, ведение журналов и мониторинг для конвейеров обработки данных. – Взаимодействие с межфункциональными командами для интеграции и управления источниками данных. Требования: – Более 5 лет опыта в области проектирования данных. – Навыки работы с Python и SQL на экспертном уровне – умение писать эффективный, масштабируемый и поддерживаемый код. – Обширный опыт в проектировании ETL-процессов и работе с большими массивами данных. – Глубокое понимание оптимизации производительности баз данных и оптимизации запросов. – Опыт работы с моделированием данных и проектированием схем. – Знание решений для облачного хранения данных (Azure, AWS или GCP). – Высокие навыки решения проблем и способность работать самостоятельно. – Желательно: опыт работы с PySpark, оркестраторами и знание CI/CD для автоматизации процесса развертывания. Условия: – Полностью удаленная позиция с гибкими условиями работы.

Задачи: – Полностью контролировать платформу Proxmox и Ceph — управление мощностью, обновлениями, производительностью и реагированием на инциденты. – Запускать инфраструктуру на платформах OVH, Hetzner и физических серверах, а также рабочие нагрузки в AWS и GCP. – Оптимизировать ресурсы: выявлять случаи переплаты, определять оптимальные параметры и доказывать экономию на счетах. – Обеспечивать разделение рабочих нагрузок разработки на выделенный кластер без простоев в производственной среде. – Всё делать в виде кода — Terraform, Ansible, ArgoCD и GitLab CI, без ручных изменений в продакшене. – Обеспечивать собственную надежность: дежурство, реагирование на инциденты, анализ первопричин и следование инструкциям по действиям. – Поддерживать уровень данных, на котором работает продукт — PostgreSQL, ClickHouse, Aerospike. Требования: – Более 10 лет опыта работы с инфраструктурой и физическим оборудованием, не только в сфере управляемых облачных решений. – Более 5 лет опыта работы с Kubernetes и облачными платформами в производственной среде. – Практический опыт работы с физическими серверами и провайдерами OVH и Hetzner, а также с AWS и/или GCP. – Уверенное владение Terraform, Ansible, ArgoCD и GitLab CI — инфраструктура описывается в коде. – Реальный опыт работы в сфере финансовых операций: способность назвать стоимость инфраструктуры до и после изменений. – Способность доводить проблемы до первопричины и находить пути решения, включая за пределами формальной компетенции. – Открытость в коммуникации: риски и плохие новости сообщаются на ранних этапах, а не после инцидента.

О роли Ищем продуктового лидера уровня направления, который выстроит продуктовую работу в трёх ценностных командах (Диагностика и активация; Развитие партнёрской сети; Клиентский опыт, включая оформление заказа) и соберёт их бэклоги в единый roadmap развития. Это роль про стратегию, пользователей, метрики и ценность, а не про ведение бэклога одной команды. Чем предстоит заниматься: Продуктовая стратегия и единый roadmap трёх направлений; ядро роли — синхронизация бэклогов ценностных команд в общий roadmap. Постановка продуктовых практик: discovery, работа с пользователями и стейкхолдерами, приоритизация на данных. Разворот от «решений, спущенных функциями» к продуктовым инициативам: вытаскивание болей пользователей, гипотезы, инициативы, roadmap. Декомпозиция OKR → инициативы → epics → features → user stories и каскадирование в команды через Product Owner'ов. Развитие и наставничество Product Owner'ов. Управление продуктовыми метриками направления. Что мы ждём: Продуктовый опыт от 7 лет, подтверждённый опыт в e-commerce. Управленческий опыт над другими продуктами / продактами. Опыт работы с Agile-командами через PO (несколько команд). Сильная работа с метриками — количественными и качественными. Доказанный бизнес-результат в деньгах (с цифрами). Будет плюсом: Опыт не только в крупной компании, но и в стартапе / собственных проектах (P&L-ответственность). Понимание партнёрской специфики: двусторонняя природа партнёра (клиент + канал), виральные и реферальные эффекты, приоритет retention дистрибьюторов. Как мы работаем: Discovery как непрерывный процесс: JTBD, работа с пользователями и данными, а не «решения от функций». Приоритизация и роадмап на данных (RICE / WSJF). Управление продуктом через метрики: retention, unit-экономика (LTV/CAC), GMV и конверсия воронки. Будет плюсом: профильная продуктовая сертификация (CSPO / Pragmatic Institute / Reforge и аналоги). Мы предлагаем: Обеды за счёт компании. ДМС после испытательного срока. Продуктовый бонус – 6 000 руб. в месяц на продукцию компании (после испытательного срока). Охраняемая подземная парковка. Офис в 5 минутах от ст.м. Маршала Покрышкина. Кадровое оформление полностью онлайн через КЭДО – без бумаг и лишних визитов.

Вакансия Middle / Senior Java Backend Developer в цифровом банке нового поколения. Работа с архитектурой с нуля без legacy-ограничений. Место работы — офис в Ташкенте, Узбекистане. Контакт для отклика — Сарвиноз Оллаберганова-Джураева.

Задачи: — Проектировать и строить инфраструктурные примитивы, определяющие масштабирование CI/CD платформы, систем сборки и сред разработки по всей инженерной организации. — Помогать строить и эксплуатировать Kubernetes-контрольную плоскость для CI/CD платформы, включая инфраструктуру self-hosted раннеров GitHub Actions (автомасштабирование, изоляция, оптимизация затрат и производительности), GitHub Apps и GitHub-as-code (права доступа, вебхуки, автоматизация на уровне организации), безопасный сетевой доступ для CI/CD и удалённых сред разработки (Tailscale), GitOps-деплой платформенных сервисов (Flux), эфемерные/по требованию среды разработки и системы сборки. — Разрабатывать ключевые инфраструктурные компоненты, включая Kubernetes Operators и автомасштабирование, которые напрямую используют продуктовые команды, снижая необходимость в индивидуальных CI/CD и средах. — Не заниматься операционной поддержкой, а создавать системы, определяющие процесс сборки, тестирования и деплоя, формируя надёжность и масштабируемость опыта разработчиков в организации. Требования: — 6–9+ лет опыта в SRE, платформенной или инфраструктурной инженерии. — Подтверждённый опыт масштабирования Kubernetes в высоконагруженных продуктивных средах. — Глубокие знания Kubernetes, включая внутренние механизмы, поведение планировщика, кастомные ресурсы и диагностику сбоев на уровне кластера. — Опыт создания платформенной инфраструктуры, контрольных плоскостей или Kubernetes Operators, а не только их использования. — Сильный опыт распределённых систем и обеспечения надёжности в продуктиве. — Владение Terraform и GitOps, включая проектирование и сопровождение автоматизации, а не только выполнение сценариев. — Опыт работы с GitOps-подходами (Flux, ArgoCD). — Практический опыт масштабных CI/CD платформ: GitHub Actions (self-hosted раннеры, workflows-as-code), GitHub Apps, системы сборки. — Опыт работы с AWS и облачной инфраструктурой в продуктиве. — Владение Go (предпочтительно) или другим системным языком. Условия: — Удалённая работа из Канады. — Зарплата от 90 000 до 125 000 USD в год.

Задачи: — Развитие платформы: работа над функционалом, стабильностью и производительностью; — Развитие AI-функционала: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики; — Разбор сложных production-инцидентов, устранение причин проблем; — Клиентские внедрения: превращение пожеланий клиента в дорожную карту запуска; — Проектирование архитектуры интеграции с инфраструктурой клиента; — Ответственность за техническую часть сложных клиентских запусков от discovery до production; — Менторство junior/middle-разработчиков, помощь с декомпозицией задач, архитектурой и техническими вопросами; — Проведение code review и повышение качества решений команды. Требования: — От 4 лет коммерческого опыта в Python и backend, от 1 года в продуктовой команде; — Уверенные знания asyncio, очередей, кеширования, конкурентности; — Практический опыт создания production-функционала на базе LLM, а не только использование ChatGPT; — Опыт с OpenAI API или другими LLM API; — Знания prompt engineering, tool calling, RAG, caching, context management; — Опыт с embeddings, vector search, agentic workflows; — Навыки тестирования и evals; — Понимание production-проблем: latency, стоимость, rate limits, hallucinations, retries, observability; — Уверенная работа с REST API сторонних сервисов, webhooks и внешними сервисами; — Опыт интеграций с CRM, особенно amoCRM и/или Bitrix24; — Самостоятельность и ownership: умение довести размытую бизнес-задачу до работающего production-решения, видеть системные проблемы и помогать команде расти. Будет плюсом: — Опыт B2B/Enterprise-внедрений, highload и event-driven систем; — Собственные AI-проекты и опыт работы в стартапах. Условия: — Работа в быстрорастущем AI-стартапе; — Влияние на продукт, архитектуру и процессы; — Разнообразные задачи, крупные клиенты и короткий путь от идеи до production; — Быстрый карьерный рост.

Задачи: - Разработка пользовательских интерфейсов с помощью React - Принятие решений по выбору технологий, инструментов и архитектурных подходов - Проведение code review и обеспечение высокого уровня качества кода - Рефакторинг и оптимизация существующего кода Требования: - Отличные знания HTML, CSS, JavaScript, React - Знания TypeScript (Utility Types, Generics) - Опыт работы с Zustand/Redux - Опыт работы с React Query - Опыт работы с headless UI-библиотеками (Base UI, react-aria) - Опыт написания тестов (vitest-browser-mode, playwright)

TBC Uzbekistan — цифровая финансовая экосистема, создающая одни из самых инновационных финансовых сервисов в Узбекистане. Офис (Ташкент, Узбекистан).

Location: Indianapolis, United States; Chicago, United States; Cincinnati, United States; Columbus, United States; West Lafayette, United States; Bloomington, United States Location: Indianapolis, IN Metro (Hybrid / 3-Day Onsite) (Open to Regional/EST Candidates with Onsite Travel) Contract Type: Contractor Full-Time / Enterprise Project Engagement (Outsourced via Xenon7) About Xenon7 Where elite tech talent meets world-class opportunities! At Xenon7, we work with leading enterprise clients and innovative startups on high-impact projects across Data, AI, Cloud, and Software Engineering. Our expertise in AI solution architecture and specialized technical talent allows us to partner with enterprise leaders on transformative initiatives, driving innovation and business growth. Job Summary We are seeking a Senior Machine Learning Engineer with extensive experience in production MLOps, model deployment, and system scaling to drive ML engineering initiatives for a top-tier life sciences client. This role sits at the critical intersection of production ML infrastructure, life science research, and manufacturing process engineering. In this position, you will own the architectural design and hands-on execution of production ML systems, model integration APIs, and scalable MLOps pipelines. You will bridge complex domains—from computational biology, small and large molecule research, and clinical trial analytics to active pharmaceutical ingredient (API) manufacturing processes, batch optimization, and industrial automation ML. Operating in a 3-day onsite hybrid capacity in Indianapolis, you will collaborate directly with process engineers, life science researchers, and platform engineering teams to build robust, low-latency ML systems that scale across the enterprise. Key Responsibilities Production MLOps & Systems Architecture Design, deploy, and maintain robust, production-grade MLOps pipelines and infrastructure for continuous model training, deployment, versioning, and monitoring. Implement automated model drift detection, performance monitoring, and self-healing inference pipelines in high-reliability environments. Process Engineering & Manufacturing ML Integration Operationalize and integrate production ML models into operational technology (OT), API manufacturing workflows, and chemical process control systems. Deploy predictive models for batch processing, process control optimization, real-time quality assurance, and facility automation use cases. Scalable Inference & System Integration Build low-latency, high-throughput microservices and serving architectures (FastAPI, Triton Inference Server, TorchServe) for model deployment into live production applications. Containerize and orchestrate ML workloads across distributed cloud and edge systems using Kubernetes, Docker, and modern pipeline engines (Kubeflow, MLflow). Technical Leadership & Domain Alignment Partner directly with chemical engineers, computational biologists, and software architects to translate operational friction into production-ready ML engineering solutions. Establish enterprise MLOps standards, model governance, and CI/CD best practices across the full machine learning operational lifecycle. Requirements Experience & Mindset Experience: Senior-level proficiency (10–20+ years) in software engineering, MLOps, production ML system deployment, and infrastructure scaling. Domain Adaptability: Demonstrated ability to deploy and maintain production ML systems across non-standard, highly specialized domains (e.g., transition between process/chemical engineering ML and clinical/scientific research applications). Location & Work Auth: Must hold unrestricted US Work Authorization (no sponsorship available) and be able to work 3 days per week onsite in the Indianapolis, IN area. Culture & Communication: Pragmatic problem-solving mindset, strong collaborative drive, and the ability to articulate complex MLOps architecture to cross-functional engineering teams. Must-Have Technical Stack Languages & Frameworks: Advanced Python, C++, and deep proficiency with PyTorch, TensorFlow, or Scikit-learn. MLOps & Serving: Proven expertise with Triton Inference Server, TorchServe, MLflow, Kubeflow, or Databricks ML runtime. Infrastructure & Orchestration: Hands-on expertise with Kubernetes, Docker, CI/CD pipelines, FastAPI/gRPC, and cloud platform ecosystems (AWS/Azure). Monitoring & Integration: Experience building real-time model monitoring, feature stores, drift detection systems, and integration with enterprise data pipelines. Domain Competency (Scientific & Process Focus) Deep exposure to applying ML models in either scientific/clinical domains (drug discovery, small/large molecule, computational biology) OR chemical/process engineering environments (API manufacturing, batch processing, SCADA/MES integration, process optimization). Nice-to-Haves & Certifications Academic background in Chemical Engineering, Bio-process Engineering, Computer Science, or a related STEM discipline. Direct experience operationalizing ML models inside regulated GxP environments in the Life Sciences or Specialty Chemicals sectors. Certifications: AWS Certified Machine Learning – Specialty, Databricks Certified Machine Learning Professional, or equivalent MLOps credentials. What This Role Is NOT Not a Data Scientist or Exploratory R&D Specialist: You will not be focusing on exploratory data analysis, academic algorithms, or standalone Jupyter notebook modeling; you are building, scaling, and maintaining production MLOps pipelines, inference engines, and model integration code. Not a non-coding Architect: This is a 100% hands-on MLOps and software engineering lead role requiring direct model deployment, infrastructure creation, and technical execution. Not a Fully Remote Position: This role requires a steady hybrid commitment of 3 days onsite per week at the client site in Indianapolis.

Location: Indianapolis, United States; Chicago, United States; Cincinnati, United States; Columbus, United States; West Lafayette, United States; Bloomington, United States Location: Indianapolis, IN Metro (Hybrid / 3-Day Onsite) (Open to Regional/EST Candidates with Onsite Travel) Contract Type: Contractor Full-Time / Enterprise Project Engagement (Outsourced via Xenon7) About Xenon7 Where elite tech talent meets world-class opportunities! At Xenon7, we work with leading enterprise clients and innovative startups on high-impact projects across Data, AI, Cloud, and Software Engineering. Our expertise in AI solution architecture and specialized technical talent allows us to partner with enterprise leaders on transformative initiatives, driving innovation and business growth. Job Summary We are seeking a Senior Data Engineer with extensive experience in data architecture and platform engineering to drive data initiatives for a top-tier life sciences client. This role sits at the critical intersection of scientific research informatics, clinical data systems, and manufacturing process engineering. In this position, you will own the architectural vision and hands-on execution of scalable data platforms and pipelines. You will bridge complex data domains—from small and large molecule research, genomics, and clinical trial datasets to active pharmaceutical ingredient (API) manufacturing processes, batch data, and industrial control systems. Operating in a 3-day onsite hybrid capacity in Indianapolis, you will collaborate directly with process engineers, clinical scientists, and platform teams to build high-performance data infrastructure that accelerates drug discovery and manufacturing operations. Key Responsibilities Scientific & Clinical Data Platform Architecture Design, build, and maintain production-grade data pipelines and architecture tailored for scientific, clinical trial, and research informatics data (small/large molecule, genomics, proteomics, LIMS). Structure complex, multi-modal clinical and scientific datasets to enable advanced analytics, enterprise reporting, and downstream machine learning models. Process Engineering & Manufacturing Integration Ingest, harmonize, and model operational technology (OT) and manufacturing process datasets, including API manufacturing pipelines, batch processing data, MES, SCADA, and OSIsoft PI systems. Unify disparate laboratory and facility data pipelines into centralized, highly available enterprise data platforms. Enterprise Data Engineering & Compliance Build robust ETL/ELT pipelines using modern cloud platforms (Databricks, Snowflake, AWS/Azure), PySpark, and SQL. Ensure all data pipelines and platform integrations strictly adhere to enterprise governance, data residency, and GxP regulatory standards within a heavily monitored environment. Technical Leadership & Domain Alignment Partner directly with process engineers, chemical engineering leads, and research informatics directors to translate operational friction into robust technical specifications. Establish engineering best practices, data modeling standards, and pipeline monitoring frameworks across the enterprise data stack. Requirements Experience & Mindset Experience: Senior-level proficiency (10–20+ years) in software development, data platform architecture, and complex ETL/ELT engineering. Domain Adaptability: Demonstrated ability to engineer data pipelines across non-standard, highly specialized domains (e.g., transition between process/chemical engineering data and clinical/scientific research informatics). Location & Work Auth: Must hold unrestricted US Work Authorization (no sponsorship available) and be able to work 3 days per week onsite in the Indianapolis, IN area. Culture & Communication: Exceptional problem-solving mindset, strong adaptability, and the ability to articulate complex technical architecture to cross-functional engineering teams. Must-Have Technical Stack Languages & Frameworks: Advanced Python, PySpark, and expert-level SQL. Data Platforms: Hands-on expertise with Databricks, Snowflake, or AWS/Azure enterprise data ecosystems. Orchestration & ETL: Extensive experience with Airflow, dbt, Spark, and enterprise data orchestration engines. Data Pipelines: Proven track record building streaming and batch data architectures via REST APIs, message brokers, and database integrations. Domain Competency (Scientific & Process Focus) Deep exposure to either scientific/clinical informatics (CDISC/SDTM, LIMS, clinical trials, multi-omics) OR chemical/process engineering data (API manufacturing, batch data, SCADA, MES, OSIsoft PI). Nice-to-Haves & Certifications Academic background in Chemical Engineering, Bio-process Engineering, Computer Science, or a related STEM discipline. Direct experience working inside regulated GxP environments in the Life Sciences or Specialty Chemicals sectors. Certifications: Databricks Certified Data Engineer Senior/Professional, Snowflake SnowPro Core/Advanced, or AWS Data Engineer Associate/Professional. What This Role Is NOT Not a pure Data Scientist or ML Researcher: You will not be building or training machine learning models; you are designing and scaling the underlying data architecture, pipelines, and platform infrastructure. Not a non-coding Architect: This is a 100% hands-on engineering lead role requiring direct pipeline construction and technical execution. Not a Fully Remote Position: This role requires a steady hybrid commitment of 3 days onsite per week at the client site in Indianapolis.

Location: Bulgaria; Kosovo; North Macedonia; Slovakia; Bosnia and Herzegovina About Huzzle At Huzzle, we connect exceptional talent with top opportunities at leading companies across the UK, US, Canada, Europe, and Australia. Our clients include startups, digital agencies, and tech platforms in industries such as SaaS, MarTech, FinTech, and EdTech. Unlike an outsourcing agency, we place you directly with a client where you’re hired in-house as a valued member of their team. Role Type: Full-time Engagement: Independent Contractor Job Summary We’re looking for an experienced Media Buyer with 4+ years of hands-on experience managing and scaling paid advertising campaigns. This is more than a campaign-management role. You’ll be expected to understand the entire conversion funnel, from ad creative and targeting through landing-page performance, conversion rate optimization (CRO), and average order value (AOV). The ideal candidate is highly analytical, commercially minded, and comfortable making decisions based on performance data. You should be able to identify whether performance issues originate from the ads, landing pages, offer, conversion rate, or broader customer journey and recommend actionable improvements. Key Responsibilities Plan, launch, manage, and optimize paid media campaigns across relevant advertising platforms. Monitor campaign performance and allocate budgets based on profitability and growth opportunities. Analyze key metrics including ROAS, CPA/CAC, CTR, CPC, CPM, conversion rate, and AOV. Evaluate landing pages to identify friction points and opportunities to improve conversion rates. Apply conversion rate optimization (CRO) principles to improve campaign profitability. Analyze average order value (AOV) and understand how offers, bundles, upsells, and the customer journey impact overall economics. Diagnose performance across the complete funnel rather than optimizing advertising metrics in isolation. Develop and execute structured testing strategies across audiences, creatives, offers, and landing pages. Identify winning campaigns and confidently scale budgets while maintaining performance targets. Collaborate with creative, marketing, and other stakeholders to develop new campaign angles and improve performance. Produce clear performance reports and translate data into actionable recommendations. Stay current with paid media trends, platform changes, and performance marketing best practices. Requirements 4+ years of professional media buying / paid advertising experience. Proven track record managing and optimizing meaningful paid media budgets. Strong understanding of performance marketing and direct-response advertising. Demonstrated ability to evaluate landing-page performance and conversion funnels. Strong knowledge of CRO and conversion-rate analysis.Strong understanding of AOV, CAC/CPA, ROAS, and unit economics. Ability to interpret campaign and funnel data and identify the underlying causes of performance changes. Experience designing and evaluating A/B tests across creatives, audiences, offers, and landing pages. Strong analytical and problem-solving skills. Comfortable taking ownership of performance targets and making data-driven decisions. Excellent written and verbal English communication skills. Ability to work independently in a remote environment and communicate effectively with a distributed team. Benefits 💻 Fully Remote: Work from anywhere with international teams 🤝 Peer Community: Connect with high-performing sales professionals in our network 🧭 Ongoing Support: Receive guidance from Huzzle before and after placement 💰 Tailored Compensation: Salaries vary by client and candidate preference — we’ll match you with options that fit your goals

Location: Dubai, United Arab Emirates We are looking for an experienced Senior Planning Engineer to join our luxury construction team. The ideal candidate will have strong experience in planning and project controls within high-end construction projects, with a proven track record of managing project schedules, monitoring progress, and coordinating with multiple stakeholders. Previous experience working specifically as a Senior Planning Engineer in UAE is mandatory. Key Responsibilities Develop, maintain, and monitor detailed project schedules from project commencement through completion. Prepare baseline programmes, recovery programmes, look-ahead schedules, and progress updates. Monitor project progress against approved schedules and identify delays, risks, and potential impacts. Prepare regular progress reports, dashboards, and schedule updates for management. Coordinate with project managers, site teams, consultants, subcontractors, and other stakeholders. Analyse project performance and provide recommendations for corrective and preventive actions. Track critical path activities and ensure timely execution of key milestones. Conduct delay analysis and assist in developing mitigation and recovery plans. Review contractor and subcontractor programmes and ensure alignment with project objectives. Monitor planned vs. actual progress and maintain accurate project records. Participate in project planning meetings and provide updates on programme status. Support resource planning, productivity monitoring, and forecasting. Ensure planning and reporting processes are aligned with project requirements and company standards. Requirements Bachelor's degree in Civil Engineering, Construction Management, or a related field. Proven experience in planning and project controls within the construction industry. Previous experience specifically serving as a Senior Planning Engineer is mandatory. Experience working on luxury, high-end residential, hospitality, commercial, or premium construction projects is highly preferred. Strong knowledge of construction planning, scheduling, and project controls. Advanced proficiency in Primavera P6 is mandatory. Strong knowledge of project scheduling, progress measurement, critical path analysis, and delay analysis. Excellent understanding of construction methodologies and project execution. Strong analytical, organisational, and reporting skills. Ability to manage multiple priorities and work effectively with project teams and stakeholders. Strong communication and coordination skills. Benefits Opportunity to work on high-end luxury construction projects. Professional and collaborative working environment. Exposure to premium and technically demanding projects. Competitive compensation package based on experience and qualifications. Career growth opportunities within the organization.

Условия: — Офис в Алматы, гибридный формат работы, график 5/2 — Корпоративное обучение за счёт компании, доступ к Choco University (AI-навыки, Vibecoding, AI-агенты) — Корпоративная библиотека, ChocoFest, Speaker Day, Boosting Day — Менторская система при онбординге для быстрого вхождения в проект — Небольшая команда, тесное взаимодействие с CTO и минимум лишних согласований — AI-native процессы: использование AI-инструментов в ежедневной разработке, развитие агентных подходов и автоматизации

Требования: — Опыт коммерческой frontend-разработки 4+ лет. — Глубокое знание современного JavaScript и TypeScript. — Уверенный опыт с React или Vue. — Практический опыт с WebView, embedded web apps или mini-apps. — Опыт интеграции с банковским SuperApp будет преимуществом. — Опыт интеграций с REST API и авторизационными флоу: JWT, deep links, нативные мосты. — Опыт работы со сложным состоянием и критичными пользовательскими сценариями, желательно с платёжными флоу. — Понимание производительности frontend в WebView: скорость старта, размер бандла, lazy loading, работа на слабых устройствах. — Опыт unit- и e2e-тестирования критичных пользовательских флоу. — Ежедневное использование AI-инструментов в разработке: Claude Code, Copilot или аналоги. — Самостоятельность и скорость работы, умение работать с неполными вводными, поднимать блокеры и договариваться с зависимыми командами.