Backend Node.js разработчик (Платформенная команда)
Зарплата не указана
Похожие специалисты получают 240 000 - 407 000 ₽Требования
Условия
Компания
Развиваем собственную экосистему цифровых продуктов и сервисов для экспресс-доставки в области e-grocery
Описание вакансии
Мы — команда Platform Engineering, развивающая Internal Developer Platform (IDP) для стандартизации и ускорения delivery более чем 30 продуктовых команд через создание платформы качества с инструментами автоматизации тестирования, reference CI/CD-пайплайнами и self-service сервисами, снижающими time-to-release, а также через построение отдельной внутренней ML/LLM-экосистемы для агентных сценариев, включающей рантайм, RAG-контур, интеграции в GitLab и инженерные процессы вместе с бенчмаркингом моделей, и работающая как продуктовая платформа с SLA/SLO, метриками, обратной связью команд и постепенным rollout через стандарты и шаблоны.
Чем предстоит заниматься:
- развивать self-service платформу и внутренние инструменты для инженерных команд (шаблоны, CLI/SDK, сервисы);
- обучать команды продукта лучшим практикам разработки и тестирования;
- улучшать observability платформы: метрики/логи/трейсы, дашборды, алерты, разбор инцидентов и постмортемы;
- проектировать и разрабатывать сервисы на NestJs;
- участвовать в разработке LLM-агентов и инфраструктуры вокруг них (интеграции, RAG, оценка качества, бенчмаркинг);
- оптимизировать сервисы тестовой инфраструктуры, включая генерацию и подготовку тестовых данных;
- развивать reference CI/CD-пайплайны и платформенные практики доставки (GitLab CI templates, quality gates).
Пожелания к твоему опыту и знаниям:
- хорошее понимаете работы NodeJs;
- понимание зачем нужны принципы GRASP/SOLID, KISS/DRY/YAGNI;
- уверенные навыки программирования на js/ts;
- понимание тестирования и обеспечения качества;
- умение вести полный цикл разработки автономно: от постановки задачи и работы с бэклогом до реализации, тестирования и вывода в продакшен.
Будет плюсом:
- вы ранее работали в платформенной команде;
- вы неплохо понимаете что такое ML;
- вы знаете python;
- вы знаете как работать с k8s;
- вы хорошо понимаете что такое SRE и у вас есть практические навыки в devOps.