Fullstack-разработчик React TypeScript Node.js

IQoko — программно-аппаратный комплекс контроля и измерения объёма вывоза сыпучих материалов. Станция ставится на въезде площадки и фиксирует каждый проезд машины: номер, направление, объём груза. В основе — анализ данных (CV/ML) с видеокамер и лидара. Запускается облачная платформа: данные всех станций в одном месте, личные кабинеты заказчиков, роли и доступы, отчёты и аналитика как платная опция. Ищем инженера, который построит платформу с нуля и будет развивать её как продукт.

Задачи

• Архитектура платформы: модель данных, хранение файлов, приём данных, доступы, масштабирование на растущий парк станций. Инфраструктуру разворачивает DevOps, архитектурные решения внутри платформы — за вами.
• Приём данных со станций: сервис, который принимает проезды, рейсы, кадры и облака точек. Нужны догрузка, повторы, идемпотентность и понятный статус «данные получены по такое-то время».
• Станции без интернета: выгрузка данных со станции файлом (например, по Wi-Fi на ноутбук) и загрузка этого файла в облако.
• Личный кабинет заказчика: веб-интерфейс на React и Mantine — проезды и рейсы, карточка проезда с кадрами и 3D-визуализацией, фильтры, выгрузки в Excel.
• Учётные записи и роли: многоарендность, роли внутри заказчика, административный режим для команды.
• Отчёты и аналитика: дашборды и отчёты по объёмам, материалам, пиковым часам, в том числе под запрос конкретного заказчика как платная опция.
• Продуктовая работа: общаться с заказчиками и командой, превращать запросы в требования и задачи, предлагать приоритеты.
• Контекст-инженерия: писать понятные постановки и спецификации, вести документацию и контекст для агентов в репозитории.

Как мы работаем

• Разработку ведём через agentic-подход и контекст-инженерию (Claude Code и аналоги): сначала контекст и постановка, потом код. Агент пишет, инженер задаёт рамки, проверяет и отвечает за результат.
• Задачи — в таск-трекере, ошибки — в баг-трекере. Небольшая команда: тимлид, разработчики (ядро станции, CV/ML, разметка, 3D, hardware), DevOps, тестировщик, отдел монтажа на объектах.
• Станции и облако развиваются параллельно: протокол обмена данными проектируем вместе с разработчиком ядра станции.
• Комплексы уже работают на строительных площадках: у платформы с первого дня будут реальные данные и реальные пользователи.

Требования

• Коммерческий опыт разработки от 4 лет, из них хотя бы 1–2 года — до появления AI-ассистентов.
• Fullstack на JavaScript-стеке. Уверенные React и TypeScript на фронтенде, Node.js на бэкенде.
• Опыт создания или развития SaaS / B2B-сервиса: многоарендность, роли и права доступа, личные кабинеты, отчёты.
• Проектирование данных и API: PostgreSQL, REST, миграции схемы, хранение больших файлов (изображения, бинарные данные) в объектном хранилище.
• Понимание, как строить надёжный приём данных от ненадёжных источников: очереди, повторы, идемпотентность, синхронизация.
• Продуктовое мышление: умение разговаривать с заказчиком, задавать вопросы, предлагать решение и расставлять приоритеты.
• Реальный опыт разработки с AI-агентами (Claude Code, Codex, Cursor и т. п.) на живых проектах.
• Умение вести лаконичную документацию и спецификации вместе с AI-агентом.

Будет плюсом

• Стек: Next.js, Mantine, Directus. Directus — платформа на Node.js поверх PostgreSQL: даёт API, роли, файлы и админку, а свою логику пишем расширениями на TypeScript.
• .NET / ASP.NET Core — ядро станции написано на нём, с ним облако общается по API.
• Опыт приёма данных с устройств (IoT, телеметрия, MQTT) или сервисов с офлайн-синхронизацией.
• Дашборды и BI: Grafana, Superset, графики на фронтенде.
• 3D в браузере (three.js) или работа с облаками точек.
• Карты и геоданные на фронтенде.
• Платёжные опции, тарифы, биллинг подписок.
• Опыт с персональными данными и требованиями 152-ФЗ, размещение в российских облаках.
• Docker, CI/CD — на уровне, чтобы говорить с DevOps на одном языке.
• Портфолио или GitHub, особенно проекты, собранные с AI-агентами.

Условия

• Полностью удалённо. Выезды не требуются.
• Оформление на выбор: ТК РФ, ИП или самозанятость.
• Доход: от 220 до 300 тыс. ₽ на руки по итогам собеседования. Для кандидатов с опытом архитектуры SaaS-платформ обсуждаем выше.
• Компенсируем подписки на AI-инструменты для разработки (Claude Code и аналоги).
• Онбординг: погружение в продукт, данные станций и требования заказчиков.

Этапы отбора

• Скрининг-созвон, 30 минут.
• Техническое интервью, 60–90 минут: опыт, разбор архитектурного кейса.
• Тестовое задание по мотивам реальных задач. Можно работать с AI-агентом.
• Финальная встреча с руководителем и тимлидом.