Backend Engineer (Node.js / TypeScript + Go)

Описание вакансии

О компании и роли

Всем привет! Меня зовут Виктор, я отвечаю за развитие новых направлений в компании. Наша международная продуктовая группа развивает два независимых SaaS-продукта:

- Платформа в сегменте wine intelligence и ценовой аналитики - зрелая B2B/B2C-система с глубокой доменной моделью, работающая на международных рынках;

- B2B SaaS для ветеринарных клиник DACH-региона - новый продукт в активной фазе вывода на швейцарский и немецкий рынок.

Сейчас мы расширяем backend-команду группы. Ищем разработчика на фултайм, готового гибко работать на оба продукта в зависимости от приоритетов.

Что предстоит делать

Развивать backend wine-платформы на Node.js / TypeScript (Fastify, GraphQL Yoga, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis, BullMQ)
Развивать backend ветеринарного SaaS на Go (REST / gRPC, PostgreSQL)
Работать в формализованном процессе: аналитик готовит use case в Confluence с критериями приёмки, разработчик реализует, QA проверяет
Покрывать как фичевые задачи, так и поток багфиксов в production-системе со сложной доменной моделью
Участвовать в архитектурных решениях, особенно на новом продукте - есть пространство влиять
Документировать изменения в Confluence, дополнять ADR

Что мы ждем от вас

Node.js + TypeScript в продакшене - от 3 лет
Go в продакшене - от 2 лет
GraphQL в продакшене - от 2 лет (Yoga / Apollo / gqlgen или аналоги). Понимание N+1, DataLoader, оптимизации схемы
PostgreSQL экспертно - сложные запросы, индексы, EXPLAIN ANALYZE, миграции
REST + gRPC - проектирование, версионирование, контракты
Очереди и фоновые задачи - BullMQ, RabbitMQ, Kafka или Pub/Sub. Идемпотентность, ретраи, дебаг падающих воркеров
Опыт работы со сложной доменной моделью - e-commerce, маркетплейс, биллинг, ERP, SaaS с многоарендностью
Опыт работы по формализованным ТЗ от аналитика - читать use case, задавать уточняющие вопросы, аргументировать отклонения
Английский от B1 - часть документации, переписка с интеграционными партнёрами

Будет сильным плюсом

Elasticsearch / OpenSearch на продакшене
pgvector или другие vector-БД
Redis не только как кэш (data structures, pub/sub, Lua)
Опыт интеграции ML-сервисов в backend (вызов inference-API, работа с эмбеддингами)
Опыт со здравоохранением / ветеринарией / медицинским ПО (для ветеринарного продукта - PHI/PII, GDPR, специфика клиник)
Опыт с Fastify
Опыт со scraping-инфраструктурой на стороне приёма данных (валидация, дедупликация, нормализация)
Опыт code review для других разработчиков

Что для нас важно (soft)

Гибкое переключение между двумя продуктами и стеками - реальная способность подхватить критичную задачу там, где она появилась
Толерантность к багфикс-потоку - около 40% задач в зрелых системах это поддержка, и это нормальная часть senior-работы
Документирование как часть работы

Мы предлагаем