Fullstack-разработчик (.NET Core)
Оценка ИИИнтересный стек технологий, работа с AI и Big Data, прозрачные требования и удаленный формат работы делают вакансию очень привлекательной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний как в .NET Core, так и во Vue.js, а также специфического опыта интеграции AI/ML моделей в продакшен, что повышает порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата (180-200к до вычета) находится на нижней границе рыночного диапазона для Middle+ Fullstack-разработчика с таким широким стеком (C#, Vue, Kafka, AI). На рынке специалисты с подобным набором навыков часто претендуют на суммы от 250 000 рублей.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Аркадия
Fullstack-разработчик (.NET Core)
от 180 000 до 200 000 ₽ за месяц, до вычета налогов
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Разработка бэкенда: проектировать и реализовывать высоконагруженные сервисы и API на .NET Core для интеграции AI-пайплайнов с ядром бронирования и внутренними системами авиакомпании
-Разработка фронтенда: создавать интерфейсы на Vue.js для визуализации рекомендаций по ценообразованию, аналитических дашбордов и инструментов управления правилами
-Работа с AI-пайплайнами: 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
-Работа с данными: участвовать в построении ETL/ELT-пайплайнов, работе с потоками данных, интеграции с Data Lake/Warehouse, обеспечении стандартизации и качества данных на всём пути
-Качество и процессы: писать чистый, поддерживаемый код, проводить код-ревью
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-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
-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
Контакты: Откликнуться
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- SQL
- Vue.js
- .NET Core
- PostgreSQL
- ETL
- REST API
- Apache Kafka
- Microsoft SQL Server
- Vue 3
- Vuex
- WebSocket
- ASP.NET Core
- Entity Framework Core
- Pinia
- C#
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры высоконагруженных систем на .NET.
Как вы проектируете API на .NET Core для обеспечения минимальной задержки при интеграции с AI-инференсом?
Оценка навыков работы с современным фронтенд-стеком.
В чем преимущества Composition API в Vue 3 по сравнению с Options API при разработке сложных аналитических дашбордов?
Проверка опыта работы с данными и очередями.
Расскажите о вашем опыте работы с Apache Kafka: какие паттерны вы использовали для обработки потоков данных?
Оценка понимания жизненного цикла ML.
С какими сложностями вы сталкивались при интеграции ML-моделей в продакшен-архитектуру и как их решали?
Проверка навыков работы с БД.
Как вы оптимизируете сложные SQL-запросы для работы с большими объемами данных в Data Warehouse?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
