fullstack-разработчик облачной B2B SaaS-платформы

IQoko — программно-аппаратный комплекс контроля и измерения объёма вывоза сыпучих материалов (песок, щебень, грунт). Комплекс (станция) ставится на въезде площадки и фиксирует каждый проезд машины: номер, направление, объём груза. В основе — анализ данных (CV/ML) с видеокамер и лидара. Заказчик видит, сколько реально уехало, без весов и человека на КПП. Станции работают автономно на площадках, а заказчикам нужна история и аналитика, даже когда станция офлайн. Мы запускаем облачную платформу: данные всех станций в одном месте, личные кабинеты заказчиков, роли и доступы, отчёты и аналитика как платная опция.

• Вместе с руководителем направления спроектировать облако на нашем стеке: модель данных, хранение файлов, приём данных, доступы, масштабирование на растущий парк станций. Инфраструктуру разворачивает DevOps, архитектурные решения внутри платформы — за вами.
• Сервис, который принимает проезды, рейсы, кадры и облака точек. Связь бывает плохой или пропадает на дни, поэтому нужны догрузка, повторы, идемпотентность и понятный статус «данные получены по такое-то время».
• Для площадок, где связи нет совсем, — выгрузка данных со станции файлом (например, по Wi-Fi на ноутбук) и загрузка этого файла в облако.
• Веб-интерфейс на React и Mantine: проезды и рейсы, карточка проезда с кадрами и 3D-визуализацией, фильтры, выгрузки в Excel.
• Многоарендность (у каждого заказчика свои станции и данные), роли внутри заказчика, административный режим для нашей команды.
• Дашборды и отчёты по объёмам, материалам, пиковым часам, в том числе под запрос конкретного заказчика как платная опция.
• Общаться с заказчиками и командой, превращать запросы в требования и задачи, предлагать, что сделать в первую очередь. Вы не только пишете код, но и отвечаете за то, чтобы платформой пользовались.
• Писать понятные постановки и спецификации, вести документацию и контекст для агентов в репозитории. Платформу строим с нуля, поэтому правила и решения фиксируем сразу.

• 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, а не только реализовывать готовые задачи.
• Реальный опыт разработки с AI-агентами (Claude Code, Codex, Cursor и т. п.) на живых проектах — не «пробовал», а «так работаю». Язык и стек знаете на уровне, где вы чувствуете и ловите ошибки агента, а не только принимаете его код.
• Умение вести лаконичную документацию и спецификации вместе с AI-агентом.
• Будет плюсом: Наш 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. Если вы не работали с Directus, но сильны в Node.js и PostgreSQL, — освоите быстро; .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, где видно, что делал агент, а что вы

• 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.
• Платформа с нуля, а не поддержка чужого легаси: архитектура и правила — ваши решения, принятые вместе с руководителем.
• Реальный продукт на рынке: есть заказы и успешные внедрения, у платформы с первого дня будут пользователи.
• Продукт и код в одних руках: вы влияете не только на то, как сделано, но и на то, что делать.
• Agentic-разработка в команде, где это норма.
• Полная удалёнка, гибкое оформление, маленькая команда без бюрократии.