Fullstack-разработчик (Node.js / Next.js, упор на backend)

Банк еды «Русь» - первая фудшеринговая организация и самый крупный банк еды в России. Входит в ТОП-3 благотворительных фондов в России по объёмам оказываемой помощи в денежном эквиваленте. Наша миссия: мы создаём инструменты и технологии перераспределения товаров для повышения качества жизни людей и заботы об окружающей среде.

Что мы разрабатываем

Единая платформа товарной благотворительности - рабочий продукт, уже эксплуатируемый в production, а не стартап с нуля. Сегодня платформа закрывает розничный фудшеринг (магазины → волонтёры → благополучатели) и развивается в полноценную национальную инфраструктуру.

Куда мы идём

Стратегическая цель - стать национальным оператором товарной благотворительности: единая платформа, к которой подключаются десятки региональных банков еды и партнёрских НКО, с раздельным и защищённым контуром данных для каждого.

Ближайшая дорожная карта:

• Мультитенантность - платформа, обслуживающая много организаций на одной инфраструктуре с изоляцией данных (Row-Level Security)
• Выделение сервисов из монолита - интеграции и общие функции переезжают в отдельные сервисы, связанные событиями
• Новые направления фудшеринга - помимо розничного: «Корзина доброты» / марафоны, промышленный фудшеринг, зоофудшеринг
• Кабинет благополучателя и портал НКО - self-service для получателей помощи и организаций-партнёров
• Государственные интеграции - ЕСИА, Госуслуги, СМЭВ
• Постепенный уход от legacy-учёта в 1С в пользу собственной платформы

Это редкая возможность строить технологию, которая измеряется не выручкой, а количеством накормленных людей.

Как мы работаем - AI-first

Вся разработка ведётся с активным использованием AI-агентов (Claude Code / Codex и аналоги) - в режиме полноценной agentic-разработки, а не автодополнения.

Поэтому нам нужен человек, который:

• Реально ведёт разработку через AI-агента (Claude Code CLI / Codex / Cursor agentic-режим), а не «принимает подсказки IDE»
• Умеет управлять контекстом модели и разбивать задачу так, чтобы агент выдавал корректный результат
• Верифицирует сгенерированный код - тестами и построчным ревью diff’а, понимает, где модели ошибаются и где им нельзя доверять
• Может объяснить и починить код, который отправляет в ревью, независимо от того, кто его написал - человек или модель

Если вы пишете весь код руками и относитесь к AI с подозрением - это не наша вакансия. Если вы уже перестроили свой процесс вокруг AI-агентов и отвечаете за качество результата - нам по пути.

Что предстоит делать

• Разработка серверной части платформы по задачам, декомпозированным техлидом
• Работа в рамках трёхслойной архитектуры: Route Handlers → Service Layer → Infrastructure
• Реализация REST API: единый контракт ответа, обработка ошибок, валидация на границах (Zod)
• Работа со схемой данных Prisma: модели, миграции, транзакции
• Доработка интерфейсов: экраны и формы на React / Next.js для своих задач - от API до UI
• Фоновые процессы: задачи по расписанию (cron), outbox, retry-политики, идемпотентность
• Интеграции с внешними системами: МойСклад JSON API, Bitrix24 CRM, SMS / email / Telegram / VK / MAX
• Работа с S3-совместимым хранилищем (Yandex Object Storage): presigned URLs, валидация файлов
• Участие в развитии ролевой модели доступа (RBAC) и изоляции данных (RLS)
• Написание unit/integration-тестов к каждой задаче (реальная БД в integration-тестах) и e2e-сценариев на Playwright
• Диагностика проблем на тестовых стендах и в production: логи, метрики, состояние подов в Kubernetes
• Участие в code review

Требования

Обязательные навыки

AI-разработка

• Реальный опыт agentic-разработки через AI-агента (Claude Code / Codex / аналоги) как основного инструмента - не автодополнение
• Умение верифицировать и дорабатывать сгенерированный код

Языки и runtime

• TypeScript 5.x - уверенный уровень
• Node.js 22 - уверенный уровень: event loop, async/await

Данные и PostgreSQL

• Реляционная модель данных - понимание: таблицы и связи (1:1, 1:N, N:M), первичные и внешние ключи, ограничения целостности (NOT NULL, UNIQUE, CHECK), нормализация и осознанная денормализация
• SQL / PostgreSQL 16 - уверенный уровень: JOIN и агрегации, подзапросы и CTE, оконные функции - базово; транзакции и уровни изоляции, блокировки
• Индексы - понимание: B-tree и когда он не помогает, составные и частичные индексы, цена индекса на запись
• EXPLAIN / EXPLAIN ANALYZE - умение прочитать план запроса: Seq Scan против Index Scan, способы соединения (Nested Loop, Hash Join), расхождение оценки строк с фактом; найти по плану причину медленного запроса и проверить, что исправление помогло
• Запросы из ORM - умение увидеть SQL, который генерирует Prisma, и распознать проблему N+1

Backend и API

• Next.js 14 App Router - уверенный уровень: Route Handlers, middleware
• REST API design - базовый/уверенный уровень
• Zod - уверенный уровень: валидация на системных границах
• Prisma 5.x - уверенный уровень: schema, migrations, $transaction
• Redis - базовый уровень: кэш, rate limiting

Frontend

• React 18 - уверенный базовый уровень: компоненты, хуки, формы
• TanStack Query 5 - базовый уровень
• Tailwind CSS - базовый уровень

Аутентификация, безопасность и данные

• NextAuth.js v4 - базовый уровень: JWT-сессии, Credentials provider
• Понимание базовых принципов Web Security (OWASP Top 10, CSRF, CSP)
• Аутентификация и авторизация - понимание разницы: аутентификация устанавливает, кто пользователь (логин, сессия, токен), авторизация решает, что ему разрешено; понимание, почему это разные ответы сервера (401 и 403)
• RBAC - понимание модели: пользователь → роли → права на действие с ресурсом; проверка прав на сервере при каждом запросе, а не только скрытием кнопок в интерфейсе; принцип минимальных привилегий
• Изоляция данных - понимание, зачем нужна проверка не только права на действие, но и принадлежности конкретной записи (доступ по чужому ID); общее представление о Row-Level Security в PostgreSQL
• Понимание требований 152-ФЗ к обработке персональных данных - платформа работает с паспортными данными и СНИЛС

Тестирование

• Jest 29 - unit/integration тесты
• Playwright - уверенный уровень: e2e-сценарии, локаторы, фикстуры, авторизованные сессии; отладка падений по trace, скриншотам и видео; запуск в headless Chromium, в том числе в CI

Инфраструктура и эксплуатация

• Linux и командная строка - базовый уровень: bash, файлы и права, процессы, логи, переменные окружения, SSH
• Виртуальные серверы (VPS/VDS) - понимание устройства: ОС, диски, сетевые интерфейсы, доступ и базовая настройка
• Виртуализация и контейнеризация - понимание разницы: виртуальная машина со своим ядром поверх гипервизора против контейнера на общем ядре хоста (namespaces, cgroups); образы и слои
• Docker / Docker Compose - базовый уровень: сборка образа, запуск локального окружения
• Сети - базовый уровень: TCP/IP, DNS, HTTP/HTTPS и TLS, порты, NAT, балансировщики и обратные прокси
• Kubernetes - базовый уровень: Pod, Deployment, Service, Ingress, ConfigMap/Secret, CronJob; как приложение получает конфигурацию и секреты
• kubectl - уверенное базовое использование: get, describe, logs, exec, port-forward, rollout status; работа с контекстами и namespace
• Git и CI/CD - merge request’ы, чтение и отладка пайплайнов GitLab CI

Желательные навыки

• Fastify - на нём построены выделенные сервисы
• Событийная интеграция сервисов: брокер сообщений (NATS или аналог), паттерн transactional outbox
• Yandex Cloud - понимание основных сервисов: Compute Cloud, Managed Service for Kubernetes, Object Storage, VPC и группы безопасности, IAM и сервисные аккаунты, Lockbox
• Наблюдаемость - Grafana (чтение дашбордов, поиск нужной панели, простые запросы), VictoriaMetrics (метрики, запросы на PromQL/MetricsQL); умение по метрикам и логам понять, что пошло не так
• Helm - чтение и правка чартов
• МойСклад JSON API или аналогичные ERP/складские системы

Наши возможности

• Работа в крупнейшем благотворительном проекте в России
• Удалённый формат работы
• Официальное оформление по ТК РФ
• Возможность учиться у техлида и расти в проекте с реальной production-нагрузкой

Что поможет выделиться при отклике

• Описание вашего AI-процесса: как вы ведёте задачи через AI-агента, как декомпозируете, как верифицируете результат
• Примеры кода/pet-проектов, где виден agentic-подход к разработке