PHP Backend (Laravel) Разработчик

Мы ищем опытного PHP Backend (Laravel) Разработчика, который поможет ускорить разработку бэкенда, разгрузит текущую команду и закроет бэклог задач.

Миссия: Поддерживать и улучшать качество существующего кода, в том числе legacy-частей.

• Разработка новых фич бэкенда платформы управления мобильным интернетом (eSIM и обычные SIM)
• Проектирование и реализация REST API endpoints
• Поддержка и постепенный рефакторинг legacy-кода
• Оптимизация производительности и запросов к БД
• Написание unit и integration тестов
• Участие в code review
• Вести повторяемые части работы с помощью ИИ-агентов (интеграция нового провайдера, типовые endpoint'ы, тесты) — постепенно доводя типовую задачу с дней до часов.

• 4+ года коммерческого опыта в PHP
• 2+ года опыта работы с Laravel (актуальные версии)
• Уверенное знание PHP 8.1+ (у нас сейчас PHP 8.4)
• Опыт работы с Laravel 10+
• MySQL: проектирование схемы, индексы, оптимизация запросов, чтение EXPLAIN
• Опыт работы с Docker и docker-compose
• Опыт работы с Git, pull requests, участие в code review
• Опыт написания unit/integration тестов (PHPUnit или Pest)
• Готовность работать с legacy-кодом, умение разбираться в чужих решениях
• Понимание SOLID, базовых паттернов проектирования
• Английский: Beginner и выше
• Практический опыт или четкое понимание ценности работы через ИИ-агентов
• Осознанная проверка кода за агентом: умение аргументированно объяснить логику и корректность сгенерированного результата

• Опыт работы с очередями (Redis, RabbitMQ, Laravel Queue)
• Опыт с PHPStan / Larastan (статический анализ)
• Опыт с CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI и т.п.)
• Опыт работы в архитектуре модульного монолита или микросервисов
• Понимание DDD / Clean Architecture
• AWS или Azure
• Опыт работы в telecom
• Навык декомпозиции задач для эффективного делегирования ИИ-агентам
• Умение выявлять характерные изъяны AI-кода
• Опыт создания системных инструкций и переиспользуемых ролей для агентов вместо написания разовых запросов
• Способность выстраивать многоэтапные цепочки агентов (анализ → планирование → кодинг → тест)
• Навык интеграции агентов с внешним окружением: MCP-серверами, технической документацией и таск-трекерами
• Четкое понимание границ применимости ИИ: где автоматизация полезна, а где целесообразнее ручное исполнение

• Рекомендации: На финальном этапе мы можем попросить контакты ваших бывших коллег/руководителей, чтобы собрать отзывы.
• Проверка данных: Перед финальным оффером мы проводим стандартный Background check
• Организация работы: Частью нашего рабочего процесса является обязательное использование программы учета времени (Scrin.io) на рабочем устройстве.