Архитектурный надзор и проектирование — Принимать архитектурные решения уровня системы и фиксировать их как ADR — Проектировать модели данных под рост (схемы, миграции, индексы, JSONB-стратегии) — Определять границы фичей и правила взаимодействия между ними — Выбирать managed-вендоров и заменяемые компоненты с обоснованием по числам (стоимость / риск / выигрыш) — Поддерживать инвариант forward-compatible миграций и портабельности компонентов
Команда и процесс — Менторить 1−2 middle-разработчиков через детальные code review (не «LGTM») — Обсуждать архитектуру и приоритеты вместе с CTO — Снимать с критического пути CTO 60−70% в течение первого месяца, к третьему — брать архитектурный надзор полностью — Помогать с наймом и онбордингом будущих backend-разработчиков — Оценивать задачи, декомпозировать, доводить до релиза
Личный код — Брать на себя 1−2 ключевых фичи целиком: проектирование схемы → миграции → реализация → тесты → релиз — Личное участие в коде на уровне 20−40% времени — управление без кода в нашей команде не работает — Разбираться с продакшен-инцидентами как first responder при необходимости
Backend-логика продукта — Разрабатывать критичную бизнес-логику: пользователи и роли, объекты, модерация, лиды — Проектировать API для frontend, личного кабинета и админки — Подключать Redis, S3, CDN там, где это даёт реальный выигрыш — Поддерживать инфраструктурную часть: Docker, env, деплой, логи, observability
Работа с AI/LLM-инструментами — Использовать AI-ассистентов (Claude, Cursor, GitHub Copilot, Codex и аналоги) при написании, ревью и проектировании — Поднимать AI-вооружённость команды: устанавливать правила, делиться промпт-паттернами, разбирать неудачные случаи — Применять LLM для генерации ADR-черновиков, миграций, тестов, документации с доводкой руками — Интегрировать AI code-review в pipeline команды, понимая где он заменяет человека, где дополняет, где опасен — Видеть, где AI экономит часы, а где даёт мусор, и не путать одно с другим