Ведущий программист

Обязанности:
Поддержка и развитие backend‑части на PHP (включая поддержку проектов на PHP 7.x). Анализ и доработка большого существующего кода, сопровождение документации, соблюдение принятого стиля. Работа с MySQL: написание запросов, проектирование и изменение индексов, базовая оптимизация. Диагностика и устранение production‑инцидентов: анализ логов, проверка cron‑задач, расследование сбоев интеграций и медленных SQL‑запросов. Базовые правки фронтенда: JavaScript, SCSS/CSS, шаблонизаторы (Quicky/Smarty), сборка через Gulp. Работа с Docker. Обеспечение безопасности приложения: защита от XSS, CSRF, SQL‑инъекций; корректная работа с правами доступа и персональными данными. Использование LLM как вспомогательного инструмента для анализа кода, подготовки черновиков и документации с обязательной ручной проверкой и тестированием результатов

Требования:
Хорошее знание SQL и опыт работы с MySQL: запросы, индексы, базовая оптимизация. Опыт интеграций с внешними API. Понимание frontend-части: JavaScript, SCSS/CSS, шаблонизаторы Quicky/Smarty, Gulp. Опыт работы с Docker-окружением. Уверенное владение Git. Умение работать с большим существующим кодом: разбираться в чужой архитектуре, поддерживать документацию, придерживаться принятого стиля кода. Аккуратность в production-коде: минимальные изменения, проверка регрессий, внимательность к деталям. Понимание ООП, Composer и особенностей поддержки legacy-кода на PHP 7.x. Диагностика production-проблем: логи, ошибки, cron-задачи, медленные SQL-запросы, сбои интеграций, поиск первопричин. Понимание базовой web-безопасности: права доступа, XSS, CSRF, SQL-инъекции, работа с пользовательскими данными. Умение самостоятельно разбирать задачи, задавать уточняющие вопросы и объяснять технические решения. Опыт работы с ecommerce: каталоги, заказы, ERP или складские интеграции. Бережная работа с персональными/коммерческими данными. Умение использовать LLM для анализа кода, поиска решений, подготовки черновиков, рефакторинга и документации. Способность самостоятельно проверять результат работы LLM и переносить код только после осмысления. Умение проверять AI-сгенерированные изменения с точки зрения корректности, безопасности и производительности. Соблюдение безопасности: не передавать в LLM секреты, доступы, персональные и чувствительные данные.