Fullstack C# / .NET / REACT Developer (Senior)

B2B-РТС – российская платформа b2b и b2g торговли, объединяет площадки B2B-Center, РТС-тендер и OTC. Входим в ТОП-20 крупнейших российских IT-компаний и ТОП-10 поставщиков ITуслуг (RAEX).

Платформой разработано более 40 решений, с помощью которых клиенты сокращают издержки, автоматизируют торговозакупочные процессы, получают дополнительную выгоду с помощью сервиcов.

Чем предстоит заниматься:

• ​​​​​​​Разработка и развитие SPA-приложений на React / Next.js;
• Реализация UI по макетам из Figma;
• Поддержка модульной архитектуры и масштабируемости фронтенд-слоя;
• Оптимизация производительности (SSR, lazy loading, code splitting);
• Интеграция с C# backend API, доработка backend API и схем БД;
• Написание webapi микросервисов;
• Мониторинг производительности микросервисов, оптимизация микросервисов под доступные ресурсы, планирование / балансировка нагрузки, обеспечение отказоустойчивости;
• Работа с данными в Excel форматах: программное чтение таблиц, генерация отчетов, графиков и таблиц;
• Участие в код-ревью и обсуждении архитектурных решений;
• В равной степени разработка как новых проектов, так и поддержка существующих и постепенный рефакторинг.

Что мы ждём от кандидата:

Front:

• Коммерческий опыт работы Frontend-разработчиком от 5 лет;

• Уверенное знание JavaScript / TypeScript Практический;

• Опыт с React Опыт работы с Next.js (SSR и SPA);

• Понимание архитектуры SPA и клиент-серверного взаимодействия;

• Уверенная верстка по макетам в Figma;

• Отличное знание HTML5 / CSS3;

• Понимание нюансов адаптивной и кроссбраузерной верстки.

Back:

• Опыт работы с ASP.NET Core (Razor Pages) и backend-разработки на C# предпочтительно в Visual Studio;
• Работа с очередями обработки данных в RabbitMQ с помощью консольных утилит с DI сервисами;
• Работа с основными базами данных PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch по реализации CRUD логики;
• Работа с векторным представлением данных в Qdrant и Elasticsearch;
• Знание архитектуры поисковых движков, использование полнотекстового и семантического поиска в различных хранилищах данных;
• Работа с локальными и облачными LLM через api/sdk, техники промптирования и работа с контекстом, построение RAG пайплайнов;
• Работа в python окружении для LLM ориентированных задач;
• Понимание принципов REST, авторизации (JWT, cookies);
• Уверенные общие знания о сетевых технологиях, веб-серверах, умение сконфигурировать с нуля linux сервер и установить необходимое ПО под поставленные задачи и разработанные сервисы;
• Ведение документации на базе Swagger/Scalar;
• Опыт работы с Docker, CI/CD через docker compose и TFS.