📢 Middle PHP-разработчик (бэкенд) / проект ГИС / модернизация официального сайта
Привет! Мы — IT-компания, занимаемся разработкой, модернизацией и сопровождением информационных систем. Открыт новый проект по модернизации официального сайта государственной информационной системы (ГИС). Ищем в команду самостоятельного бэкенд-разработчика.
Чем предстоит заниматься:
• Разработка новых модулей и компонентов сайта на текущем стеке.
• Интеграция с действующей CMS и BPM-системой.
• Работа в рамках задач, поставленных руководителем технического отдела.
Стек проекта:
• Язык: PHP (основной)
• СУБД: PostgreSQL
• Веб-сервер: Nginx
• CMS: Alfakom (Альфа Госпортал)
• BPM: ПО «АЛЬФА ДОК»
Что важно для нас:
✔️ Знание Docker, очередей, RabbitMQ или подобных им инструментов
✔️ Коммерческий опыт PHP-разработки от 2 лет, уровень уверенного Middle.
✔️ Умение работать с реляционными БД (проектирование, оптимизация).
✔️ Опыт работы с коробочными CMS и/или BPM-системами (быстро разберётесь в Alfakom и Альфа Док).
✔️ Обязательно: опыт участия в госконтрактах / проектах для госзаказчиков (понимание регламентов, закрытого контура, подходов к сдаче работ).
✔️ Способность самостоятельно вести задачу от получения требований до демонстрации результата.
Будет плюсом:
➕ Понимание интеграций с ЕСИА, СМЭВ, опыт соблюдения требований информационной безопасности.
Условия работы:
✔️ Доход обсуждается индивидуально с руководителем проекта.
✔️Оформление по договору ГПХ/самозанятость.
✔️ Полный рабочий день.
✔️ Проектная занятость (примерно 4 месяца).
Контакты: @hrrrrr_hrrrrr
Навыки
ALFA DOC
Alfakom
manage ICT virtualisation environments
PHP
PostgreSQL
Proxy Servers
RabbitMQ
Домены
Government Information Systems
ИИ навыки
Business process modelling
CMS
cyber security
Database Optimization
design database scheme
ESIA
manage ICT virtualisation environments
PHP
PostgreSQL
Proxy Servers
RabbitMQ
SMEV
* Навыки определены автоматически с помощью нейросети
ИИ домены
Government Information Systems
Public Sector
Web Development
* Домены определены автоматически с помощью нейросети