Відкриваємо цю позицію з метою поетапно інсорсувати розробку власної платіжної платформи (PSP) від аутстафінгової команди — через платформу проходить величезний потік транзакцій 24/7/365.
Стек: .NET 9, Kafka, PostgreSQL, Redis. Працюємо в event-driven парадигмі з реальними вимогами до надійності доставки та ідемпотентності.
Робота максимально самостійна, відповідальна, у динамічному темпі та з ненормованим робочим графіком, особливо спочатку.
На першому етапі — інтеграція платіжних рішень, далі — розвиток ядра платформи (транзакційні потоки, webhook-інфраструктура, рушій маршрутизації) та участь в архітектурних рішеннях.
Шукаємо досвідченого розробника з досвідом у high-load і релевантних технологіях, але найважливішими для нас є вміння самостійно вчитися, знаходити правильні рішення та логіка підходу до задач.
Опис релевантного досвіду та мотивація до викликів допоможе нам пріоритизувати вашу заявку.
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
Ми будуємо high-load платіжну платформу (PSP), яка обробляє транзакції 24/7/365 в кількох регіонах і через різних провайдерів.
Наш стек:
- .NET 9
- Apache Kafka
- PostgreSQL
- Redis / Valkey
Платформа побудована на event-driven архітектурі з реальними production-вимогами щодо:
- delivery guarantees
- idempotency
- resiliency
- observability
- fault tolerance
Це не CRUD-продукт. Ти працюватимеш над інфраструктурно-критичними системами, які безпосередньо впливають на надійність транзакцій і ефективність routing.
Що ти робитимеш
Розвивати core платіжну платформу:
- transaction flows
- routing engine
- webhook-інфраструктуру
- інтеграції з провайдерами
- Проєктувати нові сервіси та інтеграції — від архітектури та контрактів до production rollout
- Брати участь в архітектурних дискусіях і технічних рішеннях
- Проводити code review та формувати engineering-стандарти
- Тісно співпрацювати з connectors team (Python / TypeScript)
Що ми очікуємо
Platform & Backend
Сильний senior-рівень із:
Глибоке розуміння:
- async programming
- concurrency patterns
- thread-safety issues
Production-досвід із:
- Minimal APIs
- Hosted Services
- Dependency Injection
Infrastructure & Data
Практичний production-досвід із Apache Kafka:
- at-least-once delivery
- consumer groups
- manual offset commits
- idempotent consumers
Глибоке знання PostgreSQL:
- SQL-first підхід
- query optimization
- розуміння execution plan
Досвід із Redis / Valkey:
- caching strategies
- invalidation patterns
- Sentinel або Cluster setups
Architecture
- Досвід побудови мікросервісів з event-driven комунікацією
- Впевнене розуміння:
- inbox/outbox patterns
- delivery guarantees
- idempotency
- Production-досвід із Docker
- Розуміння container orchestration: Docker Swarm (Kubernetes також релевантний)
Payments / Fintech Domain
- Досвід у fintech або платіжних системах
- Розуміння PayIn / PayOut flows, webhooks, callbacks, retry cascades
- Production-досвід із webhook security: HMAC signatures, replay protection, timestamp validation
- Практичне розуміння PCI DSS scope: поводження з чутливими даними, logging restrictions, secure storage
Quality & Observability
- Вміння якісно тестувати критичну бізнес-логіку: unit tests, integration tests
- Досвід із observability-інструментами: structured logging, metrics, distributed tracing
AI-Assisted Engineering
AI-інструменти є стандартною частиною нашої інженерної культури. Ми очікуємо, що інженери впевнено використовують:
- Claude Code
- Cursor
- GitHub Copilot
- або аналогічні AI-асистенти
Важливо:
- Ти повністю розумієш кожен рядок коду, який комітиш
- Ти не довіряєш згенерованому коду сліпо
- Ти вмієш правильно структурувати prompts, контекст і критерії прийняття
- Ти розумієш, де AI прискорює delivery, а де потрібне ручне інженерне судження
Nice to have
- Досвід із Lua / LuaJIT
- OpenAPI-first розробка, досвід із openapi-generator
- Бекграунд у Python або TypeScript
- Hot-reload конфігурації через event bus
- Реальний production-досвід із Git submodules
Чому варто до нас
- High-load реальна fintech-інфраструктура
- Складні інженерні задачі замість рутинного CRUD
- Прямий вплив на масштабованість платформи та надійність транзакцій
- Сильна інженерна культура із сучасним tooling та AI-first підходом
- Можливість впливати на архітектуру та технічний напрямок
- Міжнародне продуктове середовище