Senior Backend Engineer (Node.js / TypeScript)

Что предстоит делать

Навыки: PostgreSQL, GraphQL, TypeScript, Node.js, Kubernetes, Redis, RabbitMQ. Квалификация: Senior. Специализации: Бэкенд разработчик. ## О нас DataLouna — киберспортивная аналитика нового поколения. Мы превращаем сырые данные CS2 и Dota 2 в статистику, предсказания, betting-линии и B2B-продукты. Мы часть крупного киберспортивного холдинга, включая Team Spirit и другие проекты. Работаем с топовыми букмекерами и строим решения на стыке real-time data, backend и игровой аналитики. Команда — 7 человек. Минимум бюрократии, много влияния на продукт и технические решения. ## Кого мы ищем Ищем сильного Backend Engineer на Node.js / TypeScript для работы с real-time data системой в киберспорте. Роль для инженера, который умеет проектировать backend и data-системы вокруг нестабильных источников, live-данных и высокой цены ошибки. Мы работаем не через детальные ТЗ, а через продуктовые цели: нужно разобраться в домене, выбрать подход, реализовать решение и довести его до продакшна. ## Чем предстоит заниматься Не нужно быть экспертом во всех пунктах с первого дня. Это технический ландшафт, в котором предстоит работать и брать ответственность. Сбор данных и внешние источники - Писать на Node.js / TypeScript парсеры и скрейперы публичных сайтов, API, киберспортивных платформ и букмекерских виджетов. - Работать с Playwright, proxy-инфраструктурой, DOM / WebSocket-фидами и обходом ограничений там, где это нужно. - Интегрироваться с игровыми источниками: Steam Game Coordinator, демо-файлы матчей, live-данные CS2 / Dota 2. Хранение и обработка данных - Проектировать схемы PostgreSQL под новые источники и продуктовые фичи. - Использовать ClickHouse для аналитики и больших объёмов данных. - Маппить сущности между источниками: команды, игроки, матчи, турниры, события. - Работать с индексами, партиционированием, миграциями и оптимизацией запросов. Backend, real-time и пайплайны - Развивать REST / GraphQL API для веб-приложений, админок, внутренних сервисов и B2B-интеграций. - Делать стриминг live-данных матчей и коэффициентов через WebSocket / SSE / GraphQL subscriptions. - Писать воркеры и пайплайны на BullMQ / Redis / PostgreSQL: retries, дедупликация, идемпотентность, обработка падений. AI, интеграции и инфраструктура - Интегрировать LLM API / Claude / Anthropic SDK для AI-комментариев матчей, анализа драфтов и других продуктовых фич. - Писать сервисные интеграции: нотификации, вебхуки, мосты между внешними системами. - Деплоить в GKE через GitLab CI + Flux CD, работать с Docker / Kubernetes-манифестами. ## Стек Node.js, TypeScript, PostgreSQL, ClickHouse, Redis, BullMQ, Docker, Kubernetes / GKE, GitLab CI, Flux CD. Стек не догма. Если для задачи лучше подойдёт Kafka, NATS, Temporal или другой инструмент — обсуждаем, если есть аргументы и опыт. ## Что важно - Сильный backend-фундамент: данные, надёжность, асинхронщина, продакшн-мышление. - Умение работать с неопределённостью: уточнять цель, исследовать варианты и приносить решение. - Практичный подход к технологиям: выбирать инструмент под задачу. - Ответственность за результат end-to-end: от исследования и архитектуры до прода и поддержки. ## Условия - $3,500–5,500, по опыту. Если у тебя редкий и очень релевантный опыт, готовы обсуждать условия отдельно. - Удалённо, гибкий график. - Небольшая команда и прямое влияние на продукт. - Сложные backend / data задачи без корпоративной бюрократии. ## Отбор 1. Короткий созвон с CTO, 15–20 минут: знакомство, опыт, базовая техническая калибровка. 2. Техническое интервью, 1.5–2 часа: опыт, system design, backend / data задачи. 3. Оплачиваемый испытательный срок: работаем сразу над реальными задачами продукта. ## Как откликнуться Обязательные короткие вопросы Без ответов на эти 3 пункта отклик не рассматриваем. 1. AI в разработке Какими AI-инструментами пользуешься в работе? Что из них настраивал под себя? Делал ли какие-то удобные решения или автоматизации для собственных задач? 2. Базы данных С какими базами данных ты работал в продакшне? Коротко перечисли: PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB, Redis, Elasticsearch, MySQL и т.д. 3. Киберспорт Коротко про твой бэкграунд в Dota / CS: играл ли и насколько активно, разбираешься ли в профессиональной сцене: турниры, команды, форматы? Необязательный вопрос от фаундера Почему тебе кажется, что эта роль может хорошо тебе подойти? Если был похожий опыт с данными, парсингом, нестабильными внешними источниками, обработкой в реальном времени, очередями или бэкендом под нагрузкой, коротко опиши один кейс: что было сложного, как ты это решал и что делал сам.