- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Fullstack-разработчик (Next.js + Go/FastAPI) для MusicTech MVP
Оценка ИИПроект предлагает работу с современным и востребованным стеком (Next.js, Go, FastAPI) и интересные продуктовые задачи в сфере MusicTech. Четко прописанное ТЗ и готовый дизайн в Figma значительно повышают привлекательность вакансии для опытных разработчиков.
Сложность вакансии
Оценка ИИПроект требует глубоких знаний в специфических областях: обработка аудио (AudioContext, wavesurfer.js), высоконагруженные микросервисы на Go и сложные алгоритмы защиты от фрода в CPA-сетях. Высокая сложность обусловлена необходимостью интеграции множества разнородных технологий (AI, биллинг, парсинг) в рамках одного MVP.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЦена проекта договорная, что типично для разработки MVP такого уровня. На рынке СНГ разработка подобного Fullstack-решения «под ключ» опытным специалистом или небольшой командой обычно оценивается в диапазоне от 300 000 до 700 000 рублей в зависимости от глубины проработки функционала.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в hook.press уже сейчас
Откликнитесь на проект, чтобы принять участие в создании инновационной музыкальной экосистемы с использованием передового стека технологий!
Описание вакансии
**Разработка MVP MusicTech-платформы Next.js + Go/FastAPI
Что нужно сделать?**Fullstack-разработчик или команда для создания MVP международной музыкальной экосистемы hook.press (дистрибуция, маркетплейс услуг, AI-генерация и CPA-сеть).
Архитектура полностью спроектирована, есть подробное ТЗ. Обкатка MVP планируется на рынке СНГ.
Стек проекта:
Frontend: Next.js (React) с SSR.
Backend: Микросервисы на Go (Биллинг, CPA-контроллер, Стриминг) + Python FastAPI (парсеры чартов, интеграция ИИ).
БД: PostgreSQL 15, Redis 7 (кэш, очереди), MongoDB, RabbitMQ.
DevOps: Docker Compose, деплой в Yandex Cloud.Ключевой и сложный функционал (ядро MVP):PRO-DAW Stems API: Синхронизация 4-канального ИИ-микшера на фронтенде через wavesurfer.js (управление громкостью, mute/solo, склейка на сервере через FFmpeg/Celery). CPA-Контроллер: Защита от фрода, блокировка перемотки трека, валидация уникальных кликов по IP/Fingerprint, интеграция капчи. Сводный чарт: Асинхронный парсинг (Playwright/прокси) Яндекс.Музыки, ВК, TopHit с расчетом весов по формуле и дедупликацией треков (RapidFuzz). Маркетплейс: Логика безопасной сделки (Escrow), аудио-водяные знаки и автоматическая генерация Split Sheet договоров.
Требования к исполнителю:
Опыт работы с WebSocket, потоковым аудио (AudioContext) и высоконагруженными Go/Python-сервисами. Чистый код по архитектуре ТЗ.
В отклике обязательно укажите ваш стек и пришлите примеры реализованных вами аудио-плееров, CPA-сетей или маркетплейсов. Посредников (студии и пр.) просьба не беспокоить. Полное ТЗ вышлю в ЛС. Дизайн в figma готов
Цена: договорнаяОткликнуться#frontend #фриланс
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- PostgreSQL
- Redis
- React
- Playwright
- Go
- Next.js
- FastAPI
- MongoDB
- RabbitMQ
- Celery
- WebSocket
- FFmpeg
- Docker Compose
- Yandex Cloud
Возможные вопросы на собеседовании
Проект предполагает работу с 4-канальным ИИ-микшером. Важно понимать, как кандидат обеспечит синхронность и производительность на стороне клиента.
Как вы планируете реализовать синхронизацию нескольких аудиодорожек в браузере, чтобы избежать задержек при переключении mute/solo?
CPA-контроллер требует защиты от фрода. Это проверяет навыки работы с безопасностью и идентификацией пользователей.
Какие методы, помимо IP и Fingerprint, вы бы использовали для минимизации ложных срабатываний в CPA-контроллере?
В проекте используется FFmpeg и Celery для склейки аудио. Вопрос проверяет опыт работы с тяжелыми фоновыми задачами.
Как вы организуете очередь задач в Celery для обработки аудио через FFmpeg, чтобы система оставалась отзывчивой при большом количестве одновременных запросов?
Парсинг чартов требует обхода блокировок. Проверка навыков работы с Playwright и прокси.
С какими основными трудностями вы сталкивались при парсинге динамических платформ вроде Яндекс.Музыки и как их решали?
Архитектура включает Go и Python. Важно понять, как будет организовано взаимодействие между ними.
