Junior Flutter/iOS developer

Описание вакансии

Мы ищем людей, которым важны мышление, скорость обучения и инициативность. Мы ценим инженерное мышление выше чем «чтобы код писал сам себя». В команде поддерживаем эксперименты, совместное принятие решений и прозрачную работу над результатами.

Если вам близок такой подход к работе и вы готовы развиваться вместе с нами — будем рады увидеть ваше заявление.

Кого ищем:

Гибких инженеров с фокусом на Flutter и iOS (Swift/SwiftUI).
Умение быстро осваивать новые инструменты и применять нейросети в разработке (ChatGPT, Copilot, Cursor и т.д.).
Инженерное мышление, инициативность и способность работать автономно.

Чем займёшься:

Разработка кроссплатформенных приложений на Flutter и нативной части iOS (Swift/SwiftUI) при необходимости.
Работа с Backend/API (REST/GraphQL) и облачными сервисами (Firebase/Supabase/Appwrite).
Внедрение подписок и монетизации, аналитика поведения пользователей.
Применение ИИ-инструментов для генерации кода, отладки и ускорения процессов.
Архитектура, тестирование, документация; взаимодействие с продактом и дизайном; участие в A/B тестах.

Требования (Must have):

- Опыт разработки на Flutter.

- Знакомство/ опыт разработки под iOS (Swift/SwiftUI) или готовность развивать этот стек.

- Навыки применения нейросетей в реальной разработке.

- Быстрое обучение, аналитический подход, хорошие коммуникации.

Желательное (Nice to have):

- Опыт подписок/биллинг; знание архитектур (MVVM, Bloc/Provider/Riverpod и пр.).

- Опыт GitHub, CI/CD, портфолио проектов с нейросетями.

Что предлагаем:

Уникальная процедура отбора: интервью → ТЗ → финальное интервью → оплачиваемая практика → штат.
Оплачиваемая практика 1–2 недели с наставником.
Конкурентный оклад (обсуждается на интервью) и KPI-бонусы за качество и инициативу.
Гибкий график, удалёнка, минимальная бюрократия.
Рост: Junior → Middle → Senior → Product Engineer/Tech Lead.
Поддержка роста и доступ к инструментам ИИ.

Как податься:

Откликнись на вакансию, если она Вас заинтересовала, приложите резюме и портфолио / GitHub ( ссылки); кратко опишите, как применяли нейросети в проектах.