Get a reply from this employer
Your resume and cover letter, tailored to exactly what they’re hiring for.
Аркадия ищет fullstack-разработчика для создания динамической системы ценообразования и аналитических инструментов. Вы будете внедрять высоконагружённые сервисы на .NET Core и интерфейсы на Vue.js для визуализации рекомендаций.
В работе ожидается интеграция ML/LLM в продакшен, сбор данных через ETL/ELT-пайплайны, работа с Data Lake/Warehouse и обеспечение качества данных. Участие в код-ревью и создание чистого, поддерживаемого кода — обязательные задачи.
Описание: Мы создаём качественный софт и расширяем технологические возможности бизнеса с 1993 года. Наши заказчики — лидеры в сферах фармацевтики, здравоохранения, медиа и безопасности. Уже 5 лет мы успешно развиваем цифровые продукты для одной из ведущих российских авиакомпаний. В настоящее время мы ищем fullstack-разработчика для создания системы динамического ценообразования.
проектировать и реализовывать высоконагруженные сервисы и API на .NET Core для интеграции AI-пайплайнов с ядром бронирования и внутренними системами авиакомпании. создавать интерфейсы на Vue.js для визуализации рекомендаций по ценообразованию, аналитических дашбордов и инструментов управления правилами. участвовать в интеграции ML-моделей и LLM в продакшен: от приёма данных и вызова инференса до отображения результатов пользователю. Не «вайб-кодинг», а осознанная разработка продуктов, где нейронки — часть архитектуры. участвовать в построении ETL/ELT-пайплайнов, работе с потоками данных, интеграции с Data Lake/Warehouse, обеспечении стандартизации и качества данных на всём пути. писать чистый, поддерживаемый код, проводить код-ревью.
Опыт коммерческой разработки на .NET Core / C# от 4 лет: ASP.NET Core, Web API, EF Core, понимание принципов построения высоконагруженных бэкенд-систем. Опыт коммерческой разработки на Vue.js от 3 лет: Vue 3, Composition API, Pinia/Vuex, Vue Router, опыт построения SPA и работы с REST/WebSocket API. Опыт разработки продуктов, где AI/ML — часть продакшен-архитектуры: понимание жизненного цикла ML-моделей, опыт интеграции инференса, работа с AI-пайплайнами и LLM-моделями. Уверенное владение SQL и опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL, MS SQL), а также с брокерами сообщений и потоковой обработкой (Apache Kafka или аналоги). Понимание архитектуры данных: ETL/ELT, Data Lakes/Warehouses, работа с большими объёмами разнородных данных. Будет плюсом: Опыт работы с облачными/on-premise решениями для Big Data (Spark, Airflow и аналоги), принципами UI/UX и дизайн-системами – будет плюсом; Опыт в домене ценообразования, рекомендательных систем или прогнозирования временных рядов – будет огромным плюсом.