О проекте:
Проект по созданию заявок на подкрепление отделений иностранной валютой, по итогам заявок на покупку от физических лиц.
В проекте будет микс ручного и автоматического тестирования в соотношении 50/50.
Тестирование преимущественно фронтенд (90%) и бэкенд (10%).
Задачи:
— Проводить функциональное, регрессионное, интеграционное и приёмочное тестирование банковских систем (web, desktop, сервисы).
— Тестировать пользовательские интерфейсы (web и desktop) и backend-сервисы (REST / SOAP).
— Анализировать бизнес-требования и спецификации, выявлять неясности и потенциальные риски.
— Разрабатывать и актуализировать тестовую документацию (чек-листы, тест-кейсы, матрицы трассировки, отчёты о тестировании).
— Разрабатывать, поддерживать и оптимизировать автотесты для UI и API.
— Настраивать окружения для запуска автотестов, интегрировать тесты в CI/CD (Jenkins, GitLab CI, TeamCity).
— Выполнять анализ результатов автотестов, расследовать падения, вести отчётность (Allure, TestOps, Jira).
— Работать с тестовыми данными и SQL-запросами (PostgreSQL, MS SQL).
— Проверять корректность интеграций между микросервисами и внешними системами.
— Взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и DevOps-командой на всех этапах SDLC.
Требования:
— Опыт тестирования от 3-х лет.
— Навыки автоматизации тестирования на C# от 1 года.
— Знание методологий и видов тестирования, умение применять техники проектирования тестов.
— Опыт тестирования web, desktop-приложений (WPF, WinForms, JavaFX) и API.
— Владение Postman / Swagger, умение работать с REST, JSON, XML.
— Уверенные знания SQL (JOIN, агрегаты, подзапросы, фильтрация).
— Опыт работы с фреймворками Selenium / Playwright / Appium / WinAppDriver.
— Знание систем Git, CI/CD (Jenkins, GitLab CI, TeamCity).
— Опыт работы с Allure / TestOps / Jira / Confluence.
— Базовые знания протоколов и технологий: HTTP, OAuth2, JWT, SSL, Proxy.
Условия:
— Удаленный формат работы по РФ.
— Белая заработная плата, оформление согласно Трудовому кодексу РФ.
— Комфортный старт: 3 месяца плавного погружения под присмотром HR.
— Поддержка: IT-отсрочка и консультации HR/юристов.
— Прозрачные процессы и открытая коммуникация.
— Работа на лучшем оборудовании без логирования времени, с фокусом на доверии и результате.
— ДМС: медицинское страхование за счет компании.
— Развитие: индивидуальный план обучения, посещение конференций и митапов, поддержка в развитии карьеры.
— Личный бренд: возможность выступать на конференциях, митапах, публикация статей.
— Бенефиты: ежеквартальное обновление корпоративных скидок.
— Организация вечеринок оффлайн и онлайн, предоставление мерча, проведение конкурсов и челленджей.
Наша компания занимается продуктовой разработкой проектов наших Заказчиков под ключ. Проект — крупный коммерческий банк в РФ.
Ожидания:
— Опыт работы в QA: от 4 лет.
— Опыт автоматизации тестирования на Java: от 2 лет.
Требуемые знания и навыки:
— Опыт тестирования mobile/web приложений (от 2 лет).
— Опыт работы с Rest API.
— Опыт работы с SQL/NoSQL БД на уровне сложных запросов и выгрузок (join, View и т.д.).
— Опыт покрытия новых функциональностей при помощи инструментов автотестирования (Java).
— Опыт работы с интеграционным тестированием.
— Опыт работы с CI/CD (Jenkins, GitLab CI).
— Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ, аналоги).
— Опыт работы с мок-сервисами (Wiremock или аналоги).
— Опыт написания библиотек и инструментов для автоматизации тестирования.
— Опыт применения процессов и методологий разработки программного обеспечения.
— Опыт применения инструментов и технологий разработки ПО.
— Опыт работы с системами на микросервисной архитектуре (Spring Cloud, Kubernetes, Openshift или аналоги).
— Опыт развертывания инфраструктуры.
— Опыт работы с системами Cache (Redis, Hazelcast).
— Инструменты Docker, Jenkins, K8s, SOAP UI, Postman, Jira, Confluence, Git, IntelliJ IDEA, Bitbucket, Docker Compose.
Дополнительная информация:
— Web и mobile тестирование: мобилка + веб.
— Backend и frontend тестирование: 80% / 20%.
— Ручное и автоматическое тестирование: 70% ручное, 30% авто.
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
Задачи:
— Разобраться в архитектуре TenChat и текущем процессе разработки.
— Определить, какие задачи продуктовая команда сможет решать через вайбкодинг и где потребуется участие инженера.
— Подобрать и настроить ИИ-инструменты для работы с существующей кодовой базой продукта.
— Создать процесс от идеи до выпуска: описание задачи продактом, подготовка реализации с помощью ИИ, тестирование, просмотр результата, внесение правок и выпуск.
— Подготовить контекст проекта для ИИ: описание архитектуры, правила работы с кодом, документацию по API, инструкции и шаблоны типовых задач.
— Настроить среду, в которой продакт сможет запускать разработку с помощью ИИ, видеть результат и проверять пользовательские сценарии.
— Организовать автоматические проверки и понятный порядок технического контроля перед выпуском изменений.
— Провести первые фичи через этот процесс совместно с продакт-менеджером, устранить затруднения и подготовить инструкции для самостоятельной работы.
— Развивать backend: создавать API и серверную логику, работать с базами данных и интеграциями, дорабатывать архитектуру для новых задач.
— При наличии fullstack-опыта — реализовывать необходимые изменения в веб-интерфейсе.
— Оценивать, насколько новый процесс сокращает время от постановки задачи до выпуска и объём ручной работы разработчиков при сохранении качества.
Требования:
— Коммерческий опыт backend-разработки на Java и Spring Boot.
— Практический опыт вайбкодинга: создание и доработка работающих приложений с помощью ИИ, включая работу с существующим кодом.
— Умение выстраивать последовательную работу ИИ с задачей: передавать контекст, декомпозировать изменения, проверять и исправлять результат.
— Понимание полного цикла разработки: интерфейс, API, базы данных, тестирование и выпуск.
— Умение самостоятельно оценивать сгенерированный код и отвечать за качество технического решения.
— Способность переводить продуктовые задачи в технические решения и объяснять процесс коллегам без глубоких знаний программирования.
— Самостоятельность в настройке процесса и доведении его до регулярного использования командой.
Будет преимуществом:
— Fullstack-опыт с JavaScript/TypeScript и современными frontend-фреймворками.
— Опыт создания инструментов, с которыми продакты или другие нетехнические специалисты могли самостоятельно реализовывать задачи.
— Кейсы внедрения ИИ в командную разработку с измеримым сокращением сроков.
Условия:
— Оформление по ГПХ на проект.
— Удалённая работа и гибкий график.
— Возможность влиять на архитектуру продукта и процесс разработки TenChat.
Задачи:
— разработка и развитие веб-интерфейсов для AI-ассистента на TypeScript/React
— разработка backend-сервисов на Node.js/TypeScript
— разработка механизмов взаимодействия AI-агентов с кодовой базой и инструментами разработки
— интеграция LLM / AI API
— проектирование и реализация RESTful API и GraphQL сервисов
— разработка механизмов контекстного анализа кода
— оптимизация производительности и UX взаимодействия AI-ассистента с разработчиком
— работа с WebSocket и Server-Sent Events для real-time коммуникации.
Требования:
— от 4 лет коммерческой разработки на TypeScript/JavaScript
— хорошее понимание асинхронного программирования и event-driven архитектуры
— опыт работы с Node.js
— глубокое понимание TypeScript (типы, дженерики, декораторы)
— понимание принципов работы AI / LLM систем
— опыт интеграции внешних API и сервисов
— понимание архитектуры веб-приложений и многоуровневой архитектуры
— опыт проектирования архитектуры сложных систем.
Будет плюсом:
— знание Rust/Golang
— создание Desktop приложений (tauri/electron)
— опыт разработки AI-ассистентов для программистов
— опыт разработки agentic AI-систем
— опыт работы с LLM (OpenAI / open-source модели / RAG / embeddings)
— понимание контекстного анализа кода
— опыт разработки IDE-плагинов на JavaScript/TypeScript
— опыт работы с Websocket и real-time системами
— инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
— опыт создания AI-агентов и использования их в работе
— опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.
Условия:
— работа над AI Developer Platform нового поколения
— разработка agentic AI-систем для программистов
— сложные инженерные задачи на стыке IDE, анализа кода, AI и веб-интерфейсов
— возможность влиять на архитектуру и развитие продукта
— работа с современными LLM и AI-инфраструктурой
— гибкий формат работы и конкурентную компенсацию
— годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты
— расширенный ДМС с первого дня, страхование жизни, корпоративная пенсионная программа
— статус аккредитованной ИТ-компании со всеми преимуществами (отсрочка от срочной службы)
— льготная ипотека для сотрудников, подписка Прайм, скидки от партнеров и сервисов группы компаний
— корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
— реферальная программа (бонус до 100 000 рублей).
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
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:
— Разрабатывать и поддерживать автоматизированные тесты на C# для backend и frontend/UI.
— Проводить функциональное, интеграционное и регрессионное тестирование программных продуктов.
— Тестировать REST API и backend-сервисы, проверять корректность взаимодействия компонентов системы.
— Проводить тестирование интеграций и микросервисного взаимодействия, включая работу с Kafka и другими системами обмена данными.
— Разрабатывать, поддерживать и перерабатывать существующие BDD- и автоматизированные тесты, повышая стабильность и покрытие автотестами.
— Выполнять анализ результатов тестирования, выявлять, локализовывать и документировать дефекты, взаимодействовать с разработчиками и другими участниками команды для их устранения.
— Участвовать в совершенствовании процессов тестирования и автоматизации, включая интеграцию автотестов в CI/CD и работу с тестовой инфраструктурой Docker или Kubernetes.
Требования:
— Опыт работы в тестировании ПО в роли QA или QA Automation от 3 лет.
— Практический опыт разработки автоматизированных тестов на C#.
— Опыт ручного и автоматизированного тестирования — понимание и применение обоих подходов в работе.
— Практический опыт тестирования REST API и backend-сервисов.
— Опыт интеграционного тестирования и понимание принципов взаимодействия компонентов клиент-серверных систем.
— Уверенное владение SQL для работы с базами данных и проверки результатов тестирования.
— Понимание клиент-серверной архитектуры и принципов работы современных backend-систем.
— Опыт тестирования frontend/UI и готовность при необходимости поддерживать автоматизацию UI-тестов.
— Опыт работы с микросервисной архитектурой будет преимуществом.
— Знание SOAP, Kafka, CI/CD, Docker и Kubernetes будет преимуществом, но не является обязательным условием для всех проектов.
— Опыт работы с BDD и существующими фреймворками автоматизации будет преимуществом.
— Готовность работать с различным соотношением manual и automation в зависимости от задач конкретной команды.
Условия:
— ЗП плюс квартальный бонус, готовы обсуждать индивидуально
— Удаленка, но нужно быть на территории РФ (обязательное условие), если хочешь офис и оборудование, без проблем можно выбрать и такой вариант
— Гибкий график, мы не стоим над душой
— Оформление официальное
— ДМС со стоматологией
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)
Задачи:
— Анализировать бизнес‑требования, формировать функциональные и нефункциональные требования с учетом архитектуры решения
— Первично оценивать и декомпозировать требования, вести задачи от идеи до продажи
— Разрабатывать спецификации и задачи на реализацию для разработчиков
— Прорабатывать сценарии и бизнес‑правила (в том числе статусы, ошибки, нестандартные ситуации)
— Согласовывать требования и решение со смежными командами
— Участвовать в разработке solution‑архитектуры и финальной приемке реализованного решения
— Поддерживать базу знаний по решениям в актуальном состоянии
Требования:
— Опыт системного аналитика 3+ года (middle)
— Опыт бизнес‑анализа (сбор и формализация требований, работа со стейкхолдерами)
— Умение формализовать требования и взаимодействовать с командой разработки
— Опыт проектирования и анализа систем с микросервисной архитектурой
— Знание основных технологических решений в области системной интеграции
— Опыт разработки и согласования функциональных требований/технических заданий на фронтенд и бэкенд
— Опыт работы с web‑сервисами и интеграциями между сервисами/API
— Опыт работы с брокерами сообщений и очередями (Kafka/MQ/ESB)
— Знание фронтенд‑платформ: web (SPA, REST API) и Android‑приложения
— Знание методологий моделирования в нотациях eEPC, BPMN, UML
— Базовые знания SQL
— Понимание принципов highload: масштабируемость, отказоустойчивость
— Желателен опыт работы с XSD/XML и JSON‑схемами
Будет плюсом:
— Опыт в финтехе/банке (продукты для юридических лиц, платежи, документооборот)