Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности: - Разработка ИИ-ассистентов и функциональных агентов в рамках проверки PoC для ИИ-идей, входящих в ИИ-инкубатор. - Практическое применение знаний в NLP. - Запуск моделей на GPU и CPU. - Контейнеризация. - Работа с Jenkins. - Использование векторных баз и эмбеддингов для RAG. - Реализация function calling. - Работа с KServe. - Применение BERT-подобных моделей. - Работа с эвристиками. - Опыт квантизации LLM. Требования: - Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop. - Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных и признаков, выбор моделей, регуляризация, переобучение, data leakage, интерпретация результатов. - Знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов. - Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline- и online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных. - Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование; рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI. - Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas или polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch или аналогичные инструменты. - Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, работа с Git и участие в code review. - Уверенное владение SQL. - Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. - Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента. - Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. - Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений. - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. - Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. - Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Интерика Лаб ищет технического лидера, который будет проектировать AI-решения end-to-end — от бизнес-задачи до стабильной работы в production. Компания внедряет AI в реальные бизнес-процессы: AI-ассистенты, RAG, OCR, CRM-интеграции, автоматизацию продаж, бухгалтерии и складских процессов. Задачи - проектировать архитектуру AI-сервисов, интеграций и backend-платформ; - работать с LLM, RAG, OCR и AI-агентами; - интегрировать CRM, API и базы данных; - вести техническую реализацию проектов; - менторить разработчиков; - доводить AI-решения до полноценной работы у клиентов. Требования - сильный Python; - опыт с FastAPI / Django / Flask; - опыт технического лидерства; - понимание backend-архитектуры; - интеграции, очереди и production-надежность; - опыт внедрения AI/ML-решений; - LLM API, RAG, vector DB, чат-боты, обработка документов. Будет плюсом - Битрикс24, amoCRM, 1С, МойСклад, LangChain, LlamaIndex, Qdrant, Milvus, pgvector, OCR, n8n, Kubernetes, Airflow.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Middle

Компания PlaysDev — аккредитованная аутстафф-компания, специализирующаяся на DevOps-инженерах. За плечами 350+ реализованных проектов, в штате более 60 DevOps-специалистов. Развивает внутреннее экспертное сообщество и делает ставку на долгосрочное сотрудничество с сотрудниками. Важна не столько проектная занятость, сколько стабильность и возможность профессионального роста внутри компании. Обязанности: - Разработка и поддержка CI/CD пайплайнов (GitLab CI) для автоматизации сборки, тестирования и развертывания приложений. - Автоматизация инфраструктуры через Infrastructure as Code (Terraform, Ansible). - Развертывание и сопровождение Kubernetes-кластеров (создание Helm-чартов, настройка Ingress/Traefik). - Настройка систем мониторинга, логирования и алертинга (Prometheus, Grafana, VictoriaMetrics). - Обеспечение отказоустойчивости, масштабируемости и безопасности сервисов. - Оптимизация облачной инфраструктуры и контроль затрат. - Поддержка production-среды, участие в расследовании инцидентов. - Взаимодействие с командами разработки для внедрения лучших DevOps-практик. Требования: - Опыт работы в DevOps/SRE от 3+ лет. - Уверенное знание Linux (администрирование, настройка, диагностика) — обязателен опыт с RedOS и/или Astra. - Практический опыт с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes: Helm, Ingress, Traefik). - Построение CI/CD (предпочтительно GitLab CI, опыт с Jenkins/GitHub Actions — тоже плюс). - Infrastructure as Code (Terraform, Ansible). - Опыт работы с облачными платформами (Yandex Cloud, VK Cloud, AWS). - Мониторинг и логирование (Prometheus, Grafana, VictoriaMetrics). - Конфигурирование БД (SQL/NoSQL): Postgres, Redis, Tarantool, Qdrant (хотя бы одна). - Владение скриптовыми языками (Bash, Python) для автоматизации задач. - Понимание сетевых протоколов (TCP/IP, HTTP, DNS) и принципов работы ОС. Будет плюсом: - Опыт с GitOps (ArgoCD) и управлением конфигурациями. - Работа с системами хранения секретов (HashiCorp Vault). - Навыки DevSecOps.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

AppMagic (acquired by Sensor Tower) — SaaS-платформа для аналитики рынка приложений и игр. В мае этого года компания стала частью Sensor Tower и больше сфокусирована на инсайтах для SMB-клиентов. С помощью инструментов клиенты могут понимать, как устроен рынок приложений, какие сейчас тренды, как выглядит монетизация, как устроена реклама и многое другое. Ищем Golang-разработчика, которому интересно развитие сложной аналитической платформы, в основе которой работа с большим объемом данных из разных источников, агрегация и расчет метрик, от качества которых напрямую зависит ценность продукта для клиентов. Backend stack: Golang, PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB, Elasticsearch, RabbitMQ, GitLab, Docker, Kubernetes. Чем предстоит заниматься - Сначала задачи по поддержке текущих фичей и их доработке, чтобы лучше понять устройство продукта, процессы и подходы; по мере роста задачи будут усложняться. - Выбор задач большой: парсинг, агрегации, разработка API, рефакторинг и оптимизации. - Создавать и оптимизировать сложные запросы к БД (Postgres, ClickHouse) для анализа и модификации. - Заботиться о качестве и надежности кода, периодически делать рефакторинг. - Участвовать в архитектурных обсуждениях, предлагать и внедрять улучшения. Что важно - Опыт коммерческой разработки на Golang от 3 лет. - Отличное знание SQL. Понимание, когда стоит писать запросы вручную, а когда использовать ORM, умение писать и дебажить сложные запросы в Postgres / ClickHouse. - Умение писать тестируемый код и делать упор на простоту дебага. - Способность смотреть на продукт глазами пользователя, проактивность, стремление к product excellence. - Вдумчивое использование AI-тулов в работе. - Английский язык от уровня B2. Будет плюсом - Опыт в стартапе или небольшой продуктовой компании. - Опыт с CI/CD, k8s, Docker. - Наличие вклада в open-source. Условия - Полностью удаленная работа из Польши, Сербии или Грузии. Кандидатов из других локаций или с условием переезда рассмотреть не сможем. - 100% компенсация больничных и отпусков без лишних бумаг. - Предоставляем MacBook Pro для комфортной работы. - Возможность изучать и применять на практике самые современные инструменты и подходы к разработке.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, создавшая Grafana Cloud, управляемую платформу наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надёжности, ускорения инцидент-менеджмента и оптимизации телеметрии в масштабе. Платформа построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, разработана для совместимости с любым стеком. Grafana Cloud объединяет ИИ и наблюдаемость, предоставляя командам единое представление о данных. Среди клиентов — Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, команда работает в более чем 40 странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. Вакансия открыта для кандидатов, проживающих в часовых поясах Ирландии. Роль: Software Engineer — Platform Productivity. Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду из окружений клиентов, обеспечивая высокую доступность и низкую задержку. Цель — рост до сотен миллионов в секунду с одновременным улучшением производительности и надёжности. Внутренняя инженерная платформа, предоставляемая департаментом Platform, даёт инженерам приложений инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для сборки, развёртывания и запуска рабочих нагрузок. Платформенные роли ориентированы на инженеров с интересом к производительности и надёжности, которые любят вести проекты от идеи до продакшена. Команды организованы в сквады: облачная инфраструктура, сети и безопасность; инженерная продуктивность; управление ёмкостью; клиентский административный инструментарий; соответствие требованиям US Federal. Из-за продакшен-сервисов есть дежурства для поддержания здоровья системы. Все сотрудники используют продуктовую линейку компании в повседневной работе, дежурства помогают понять систему и то, как люди пользуются продуктами. Обязанности сквада Platform Productivity: - Помощь внутренним инженерам в выпуске ПО на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами. - Автоматизация процессов релиза — от CI/CD до бутстрапинга. - Внедрение «золотых путей» для внутренних инженерных команд, поддержка крайних случаев и максимально эффективное использование инструментов. - Установка собственного роадмапа сквада, участие в выборе приоритетов и своевременном выводе из эксплуатации устаревших систем. - Разработка и поддержка внутренней инженерной платформы (IEP). - Управление и развитие CI/CD-платформы. - Автоматизация сборки, релиза и развёртывания. - Инструментарий управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления ПО. - Управление артефактами. - Работа с разными внутренними командами — от разработки приложений до безопасности — для реализации их требований. - Участие в дежурствах для поддержки платформенных инструментов. Условия: - Полная удалённая работа. - Доступ к современным ИИ-ассистентам для программирования в ежедневном рабочем процессе — выбор инструментов в рамках политики безопасности, с оплачиваемым компанией бюджетом использования. - Поощряется прагматичная ИИ-ассистированная разработка: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при строгих стандартах код-ревью и качества. - Доступ к последним frontier-моделям от OpenAI и Anthropic.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

LLMOps-инженер (Large Language Models Operations Engineer) Локация: удаленно Длительность: 11–12 месяцев Оплата: по договоренности Основные обязанности: - Обеспечение операционной поддержки больших языковых моделей (LLM): управление инцидентами, сопровождение и обслуживание моделей, поддержка пользователей. - Мониторинг и сопровождение GenAI-решений: контроль производительности, взаимодействия с пользователями и эффективности. - Внедрение и соблюдение LLMOPS-ограничений (guardrails), следование лучшим практикам и стандартам реализации. - Проведение аудитов на предвзятость и других проверок соответствия для внедренных GenAI-решений. - Поддержка управления кодом, включая проактивную оптимизацию кода помимо базовых исправлений. Ключевые навыки: - Опыт разработки, развертывания и управления большими языковыми моделями, особенно на Microsoft Azure. - Экспертиза в облачных платформах и сервисах Azure: Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service, Azure DevOps. - Понимание практик внедрения LLMOPS-ограничений. - Владение Python для написания скриптов и автоматизации. - Отличные коммуникационные навыки, способность объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. Дополнительные требования: - Опыт работы с Terraform для развертывания и управления инфраструктурой обязателен. - Знакомство с CI/CD-пайплайнами и системами контроля версий. - Способность работать самостоятельно и в составе удаленной команды, проявляя инициативу и навыки решения проблем.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Сиэтл

Грейд

Senior

Docusign, платформа для управления соглашениями, ищет AI-инженера в команду Platform AI Engineering. Задачи: - Разрабатывать и внедрять агентные AI-решения для автоматического решения типовых задач ИТ-поддержки (запросы, инциденты, рутинные операции) с использованием фреймворков Crew AI или Vertex AI. - Интегрировать AI-агентов с SaaS и ИТ-платформами для самовосстановления и автоматического исправления проблем. - Встраивать принципы безопасности в каждый агентный процесс для обеспечения соответствия требованиям и защиты корпоративных активов. - Отслеживать производительность, влияние и охват агентов, обеспечивая непрерывное улучшение и расширение автоматизации. - Взаимодействовать с командами EUS Ops, Security и владельцами ИТ-платформ для выявления ценных возможностей автоматизации. - Документировать дизайн агентов, рабочие процессы, вопросы безопасности и управление жизненным циклом. - Отслеживать тренды в GenAI, агентных фреймворках и ИТ-автоматизации для расширения внедрения. - Вносить вклад в стратегию владения AI-сервисами, обеспечивая масштабируемость, надежность и безопасную интеграцию в ИТ-экосистеме. Требования: - 5+ лет опыта в AI/ML-инженерии, ИТ-автоматизации или разработке SaaS. - 2+ года работы с агентными AI-фреймворками, автоматизацией рабочих процессов или интеллектуальным управлением ИТ-сервисами. - Практический опыт работы с LLM и интеграцией RAG-пайплайнов в корпоративные решения. - Практический опыт работы с одним или несколькими языками программирования (например, Python, Java). - Опыт внедрения мер безопасности и соответствия в AI- или автоматизированные решения. - Понимание ИТ-операций, управления инцидентами и тикет-систем. - Знакомство с Agile, DevOps и CI/CD. - Знакомство с контейнеризацией и оркестрацией (например, Docker, Kubernetes). - Умение проектировать и внедрять разговорных AI-чат-ботов и виртуальных ассистентов. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или смежной области. Будет плюсом: - Опыт работы с AI/ML-фреймворками и платформами мультиагентной оркестрации. - Опыт разработки или интеграции фронтенд-точек входа для AI-приложений (чат-боты, копилоты, порталы самообслуживания). - Способность быстро создавать и демонстрировать прототипы агентных AI-решений. - Знакомство с zero-trust и мониторингом безопасности в SaaS и ИТ-средах. - Подтвержденный опыт снижения операционной нагрузки через автоматизацию или агентный AI. - Сертификаты в области AI, облачных вычислений или ITSM-платформ. - Опыт в промпт-инжиниринге и разработке стратегий промптов для LLM. - Опыт работы с облачными провайдерами (AWS, Azure, GCP) и паттернами интеграции SaaS. - Навыки совместной работы с ИТ, безопасностью и бизнес-заинтересованными сторонами. Условия: - Гибридный формат: не менее 2 дней в неделю в офисе. - Должность индивидуального контрактора, подчинение старшему менеджеру Cloud Apps.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, создавшая Grafana Cloud, управляемую платформу наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надежности, ускорения устранения инцидентов и оптимизации телеметрии в масштабе. Платформа построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, предназначена для совместимости с любым стеком. Клиенты, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, полагаются на Grafana Labs. Компания полностью удаленная, команда распределена по более чем 40 странам. Роль: Software Engineer - Platform Productivity. Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, строк логов и трейсов в секунду из окружений клиентов, обеспечивая высокую доступность и низкую задержку. Цель — рост до сотен миллионов в секунду с одновременным улучшением производительности и надежности. Внутренняя инженерная платформа, создаваемая департаментом Platform, предоставляет инженерам приложений инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для сборки, развертывания и запуска их рабочих нагрузок. Роли в платформе ориентированы на инженеров с интересом к производительности и надежности, которые любят доводить проекты от идеи до продакшена. Команды организованы в сквады, охватывающие облачную инфраструктуру, сети и безопасность, инженерную продуктивность, управление мощностями, клиентские административные инструменты и соответствие требованиям федерального правительства США. Из-за работы с продакшен-сервисами предусмотрены дежурства для обеспечения здоровья системы. Обязанности в скваде Platform Productivity: - Помощь внутренним инженерам в выпуске программного обеспечения на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами. - Автоматизация процессов релиза — от CI/CD до начальной настройки окружений. - Внедрение «золотых путей» для внутренних команд и поддержка нестандартных случаев. - Поддержка, улучшение и расширение существующих систем. - Участие в выборе направлений развития и своевременном выводе устаревших систем. - Разработка и сопровождение внутренней инженерной платформы. - Управление и развитие CI/CD. - Автоматизация сборки, релиза и развертывания. - Инструменты управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления программного обеспечения. - Управление артефактами. - Взаимодействие с внутренними командами — от разработки приложений до безопасности — для реализации их требований. - Участие в дежурствах для поддержки инструментов платформы. Компания инвестирует в продуктивность разработчиков. Разрешено использование современных ИИ-ассистентов для написания кода в рамках ежедневного рабочего процесса с выбором инструментов в пределах политик безопасности и оплачиваемым бюджетом. Поощряется прагматичная ИИ-разработка: ускоренное прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при строгих стандартах код-ревью и качества. Предоставляется доступ к последним моделям от OpenAI и Anthropic. Это удаленная позиция, рассматриваются кандидаты, проживающие в часовых поясах Великобритании.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Обязанности: - Проектирование и разработка production AI-приложений, интегрирующих foundation-модели, системы поиска, внешние инструменты и корпоративные источники данных. - Архитектура модульных и переиспользуемых AI-компонентов для промптинга, поиска, оркестрации, выполнения инструментов, памяти и оценки. - Создание AI-приложений с использованием структурированных выходов, эмбеддингов, RAG, длинноконтекстного рассуждения и агентных рабочих процессов. - Разработка пайплайнов данных для приёма, трансформации, индексации и обновления структурированных и неструктурированных данных. - Внедрение фреймворков оценки для измерения корректности, надёжности, безопасности и результатов миссии с помощью автоматизированных и ручных методов. - Оптимизация AI-приложений по задержке, надёжности, масштабируемости и операционным затратам через эксперименты, бенчмаркинг и непрерывное улучшение. - Применение асинхронного программирования и событийно-ориентированных паттернов для поддержки длительных рабочих процессов и распределённых AI-приложений. - Внедрение наблюдаемости, мониторинга, guardrails, контроля доступа и ответственных практик AI на всём жизненном цикле приложения. - Развёртывание AI-сервисов на AWS или аналогичных облачных платформах с использованием Docker, Kubernetes, serverless или других cloud-native паттернов. - Применение современных практик разработки ПО, включая автоматизированное тестирование, CI/CD, версионирование промптов и рабочих процессов, безопасный rollout AI-обновлений. - Использование AI-ассистированных инструментов разработки для ускорения реализации при сохранении инженерной строгости и качества кода. - Сотрудничество с клиентами и кросс-функциональными командами для выявления ценных AI-возможностей, быстрого прототипирования и перевода успешных концепций в production. - Презентация технических решений техническим и нетехническим заинтересованным сторонам. Требования: - 3+ лет опыта в программной инженерии в профессиональной среде. - 2+ лет опыта разработки AI или ML-решений в профессиональной среде. - Опыт создания production AI-приложений на Python. - Опыт проектирования и внедрения генеративных AI-приложений с использованием больших языковых моделей. - Опыт создания RAG-решений и интеграции AI-систем с корпоративными данными. - Опыт работы с фреймворками оркестрации AI, такими как LangChain. - Опыт разработки AI-приложений, взаимодействующих с внешними инструментами, API или корпоративными системами, а также оценки и улучшения качества AI-приложений через тестирование, эксперименты или бенчмаркинг. - Опыт развёртывания cloud-native приложений на облачных платформах, таких как AWS. - Наличие допуска Secret. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или технологической сфере. Желательно: - Опыт создания AI-приложений с автономными или агентными рабочими процессами. - Опыт работы с мультимодальными AI-приложениями, включающими текст, изображения, аудио или документы. - Опыт проектирования фреймворков оценки, наблюдаемости или безопасности AI. - Опыт развёртывания портативных, edge или офлайн-совместимых AI-приложений. - Опыт разработки пользовательских интерфейсов для эффективного взаимодействия с AI-приложениями. - Опыт поставки технических решений в клиентских средах. - Опыт использования AI-ассистированных инструментов разработки для повышения продуктивности. - Степень магистра в области компьютерных наук, AI или смежной технической области.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Компания New York Life формирует небольшую высокотехничную команду AI-инженеров для создания корпоративной AI-платформы и первого поколения агентных AI-решений на её основе. Позиция предполагает работу над платформой и продуктами вместе со старшими инженерами, а также получение практического опыта во всём стеке AI-инженерии: облачная инфраструктура, платформенные сервисы, системы поиска, инструменты для разработчиков, мультиагентные процессы и корпоративные AI-приложения. Задачи: - Развитие возможностей корпоративной AI-платформы: сервисы жизненного цикла агентов, инструменты для разработчиков, оркестрация рантайма, управление процессами и функции управления. - Создание и поддержка production-ready AI-приложений и агентных процессов с использованием поиска, интеграции инструментов, памяти и процессов с участием человека. - Внедрение и поддержка корпоративных систем знаний на основе семантического поиска, векторных баз данных, эмбеддингов и RAG. - Разработка cloud-native сервисов и инфраструктуры на Google Cloud Platform, Kubernetes, CI/CD и Infrastructure as Code. - Поддержка развёртывания, мониторинга, тестирования и операционного управления AI-моделями и агентными системами. - Совместно со старшими инженерами — внедрение ответственного AI, безопасности, управления и соответствия требованиям. - Использование AI-инструментов разработки: GitHub Copilot, Cursor, Claude Code или аналогичных. Требования: - 1–3 года опыта в разработке ПО. - Опыт работы с Python и знакомство с современной разработкой приложений. - Знакомство с облачными технологиями, API, CI/CD, тестированием и концепциями распределённых систем. - Понимание AI/ML-концепций, LLM, RAG, эмбеддингов или агентных фреймворков — через курсы, проекты, стажировки или профессиональный опыт. - Навыки решения задач и желание изучать новые AI-технологии. - Эффективные коммуникационные навыки и умение работать в команде. Условия: - Гибридный формат: 3 дня в неделю в офисе. - Уровень должности: LEVELPF2. - Вилка зарплаты: $81,000–$115,500. - Освобождена от сверхурочных. - Право на дискреционный бонус: да. - Право на бонус от продаж: нет. - Фактическая базовая зарплата определяется на основе опыта, навыков, квалификации и локации. - Сотрудники также могут участвовать в программе стимулирования. - Полный пакет льгот, включая программы отпусков, помощь с усыновлением и программы погашения студенческих кредитов.

Формат

Удалённо

Страна

Испания

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, управляемой платформой наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надежности, быстрого устранения инцидентов и оптимизации телеметрии в масштабе. Платформа построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, предназначена для взаимодействия с любым стеком. Клиенты, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, полагаются на Grafana Labs. Это полностью удаленная компания с сотрудниками в более чем 40 странах. Платформа Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, лог-строк и трейсов в секунду из окружений клиентов, обеспечивая высокую доступность и низкую задержку. Цель — рост до сотен миллионов в секунду с улучшением производительности и надежности. Внутренняя инженерная платформа, создаваемая департаментом Platform, предоставляет прикладным инженерам инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для сборки, развертывания и запуска рабочих нагрузок. Команда Platform Productivity отвечает за помощь внутренним инженерам в выпуске программного обеспечения на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами. Задачи включают автоматизацию процессов релиза (от CI/CD до бутстраппинга), внедрение «золотых путей» и поддержку краевых случаев. Команда самостоятельно определяет дорожную карту, включая выбор направлений и вывод устаревших систем из эксплуатации. Обязанности: - Разработка и поддержка внутренней инженерной платформы (IEP) - Управление и развитие CI/CD платформы - Автоматизация сборки, релиза и развертывания - Инструменты управления конфигурацией приложений - Автоматизация обновления программного обеспечения - Управление артефактами - Взаимодействие с внутренними командами, от разработки приложений до безопасности, для реализации их требований - Участие в on-call ротации для поддержки инструментов платформы Условия: - Полная удаленная работа, рассматриваются кандидаты в часовых поясах Испании - Доступ к современным AI-ассистентам для кодирования в рамках ежедневного рабочего процесса, с корпоративным бюджетом на использование - Доступ к последним моделям от OpenAI и Anthropic

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

atvari — технологическая компания, специализирующаяся на архитектуре программного обеспечения и облачных решений, разработке ПО, облачном инжиниринге, DevOps и ИТ-консалтинге. Команда делает акцент на Rust, Nix и открытых технологиях, ценит чистый поддерживаемый код и совместную инженерную практику. В компании поощряется обучение, эксперименты и вклад в open-source сообщество. Задачи Поддержка проектирования, внедрения и сопровождения сред разработки и развертывания на базе Nix. Написание и доработка конфигураций Nix и NixOS. Автоматизация процессов сборки и развертывания. Интеграция Nix с существующими программными проектами. Совместная работа с инженерами над бэкенд-сервисами. Устранение проблем окружения и зависимостей. Документирование конфигураций и инструментов. Условия Полностью удаленная стажировка. Неоплачиваемая, продолжительностью 1–3 месяца по вашим потребностям. Доступна как добровольная (Freiwilliges Praktikum) или обязательная (Pflichtpraktikum) стажировка. Только для резидентов Германии. Вы подходите, если у вас нет завершенного обучения или университетского диплома (добровольная стажировка) или вам нужна обязательная стажировка в рамках учебной программы (обязательная стажировка). Требования Уверенные базовые знания в области компьютерных наук: алгоритмы, структуры данных, операционные системы. Опыт разработки как минимум на одном языке высокого уровня (знание Rust — плюс). Понимание концепций бэкенд-разработки: API, микросервисы, серверные фреймворки. Знакомство с принципами функционального программирования и их применением в кодовой базе. Интерес к Nix / NixOS, воспроизводимым сборкам, DevOps и инфраструктуре как коду. Способность быстро учиться, работать в команде и ясно излагать технические темы. Комфортная работа удаленно в Германии и взаимодействие в кросс-функциональной инженерной среде. Технологический стек Nix / NixOS Rust TypeScript и React Kubernetes и Podman OpenTofu / Terraform gRPC, Protobuf и buf GraphQL Grafana, Loki, Tempo, Mimir OpenTelemetry WebAssembly OpenCode и Claude Code GitHub, GitLab, Forgejo Hetzner Cloud, GCP, AWS, Azure, OpenStack Прочие инструменты Proton Workspace (Proton Mail, Proton Calendar, Proton Drive, Proton Pass, Proton Meet, Proton Lumo AI) Element / Matrix

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

atvari — технологическая компания, специализирующаяся на архитектуре ПО и облачных решений, заказной разработке, облачном инжиниринге, DevOps и ИТ-консалтинге. Команда делает акцент на Rust, Nix и открытых технологиях, ценит чистый поддерживаемый код и совместную инженерную практику. Задачи - Поддержка проектирования, реализации и сопровождения Rust-проектов. - Помощь в написании и доработке конфигураций Nix и NixOS. - Автоматизация процессов сборки и развёртывания. - Интеграция Nix с существующими проектами. - Совместная работа с инженерами над бэкенд-сервисами. - Диагностика проблем окружения и зависимостей. - Документирование конфигураций и инструментов. Условия - Полностью удалённая стажировка. - Без оплаты, продолжительность 1–3 месяца по вашим потребностям. - Доступна как добровольная (Freiwilliges Praktikum) или обязательная (Pflichtpraktikum) стажировка. - Только для резидентов Германии. - Подходит, если у вас нет завершённого обучения или высшего образования (добровольная стажировка) или стажировка обязательна в рамках учебной программы (обязательная стажировка). Требования - Сильные базовые знания в Computer Science: алгоритмы, структуры данных, операционные системы. - Опыт разработки как минимум на одном языке высокого уровня (опыт с Rust — плюс). - Понимание концепций бэкенд-разработки: API, микросервисы, серверные фреймворки. - Знакомство с принципами функционального программирования и их применением. - Интерес к Nix / NixOS, воспроизводимым сборкам, DevOps и инфраструктуре как коду. - Способность быстро учиться, работать в команде и ясно излагать технические темы. - Комфортная удалённая работа в Германии и взаимодействие в кросс-функциональной среде. Технологический стек - Nix / NixOS - Rust - TypeScript и React - Kubernetes и Podman - OpenTofu / Terraform - gRPC, Protobuf и buf - GraphQL - Grafana, Loki, Tempo, Mimir - OpenTelemetry - WebAssembly - OpenCode и Claude Code - GitHub, GitLab, Forgejo - Hetzner Cloud, GCP, AWS, Azure, OpenStack Прочие инструменты - Proton Workspace (Proton Mail, Proton Calendar, Proton Drive, Proton Pass, Proton Meet, Proton Lumo AI) - Element / Matrix

Формат

Офис

Страна

Великобритания

Город

Не указан

LastPass ищет Principal Cloud Security Engineer. Задачи: - Определять и развивать принципы, стандарты и эталонные архитектуры облачной безопасности. - Помогать инженерам безопасно проектировать и эксплуатировать продукты и сервисы с нуля. - Оценивать, проектировать и внедрять процессы и средства контроля безопасности для соответствия требованиям безопасности, комплаенса и аудита. - Проводить проактивные исследования для выявления новых угроз и векторов атак. - Внедрять практики shift-left безопасности на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО. - Внедрять и управлять инструментами мониторинга безопасности облака и Kubernetes для непрерывного снижения рисков в контейнерных средах. Требования: - Подтвержденный опыт работы с AWS и сервисами безопасности AWS в защищенной production-среде, включая IAM, Config, KMS, Secrets Manager, CloudWatch, CloudTrail и GuardDuty. - Опыт тесной работы с инженерными командами и поддержки их на пути к shift-left безопасности. - Опыт работы с infrastructure as code (AWS CDK, CloudFormation или Terraform), системами контроля версий и CI-инструментами, такими как GitLab и GitLab CI. - Практический опыт работы с Kubernetes (AWS EKS), контейнерами (Docker, AWS ECS), admission-контроллерами Kubernetes и безопасностью цепочки поставок. - Понимание интернет- и сетевых протоколов, включая TCP/IP, TLS и VPN. - Хорошие письменные и устные коммуникативные навыки на английском языке. - Опыт командной работы и практический подход к решению проблем. Будет плюсом: - Сертификация AWS Certified Security – Specialty или аналогичная. - Общее знакомство с AI-инструментами и большими языковыми моделями (например, Claude by Anthropic, AWS Bedrock). Условия: - Лидер в области безопасного доступа. - Высокодинамичная среда с инклюзивными командами. - Remote-first культура. - Конкурентная компенсация. - Гибкая политика отпусков, включая ежеквартальные дни заботы о себе (4 дополнительных оплачиваемых дня в год) и волонтерские дни. - Отпуск по уходу за ребенком. - Комплексное медицинское страхование, включая иждивенцев. - Поддержка обустройства домашнего офиса. - Бесплатный аккаунт LastPass Families до 5 человек. - Возможности непрерывного обучения и развития, включая ежегодный стипендиальный фонд. - Программа признания коллег через Motivosity. - Программа помощи сотрудникам для поддержки благополучия. - Стипендия на удаленную работу для нужд домашнего офиса. - Гибкие условия работы (краткосрочные или удаленные).

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Cloud X — ИТ-компания, предоставляющая услуги облачных вычислений на базе собственной инфраструктуры: облачной платформы CX Platform и гипермасштабируемых центров обработки данных CX Data Centers с нулевым углеродным следом. Компания предлагает более 40 сервисов, предоставляемых по моделям IaaS, PaaS и SaaS, среди которых: базовая инфраструктура, ИИ, машинное обучение, интеграционные сервисы, Интернет вещей, большие данные, сетевые функции и кибербезопасность. Облако Cloud X внесено в реестр отечественного программного обеспечения Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Инвестором компании выступает Эн+. Обязанности - Разработка высоконагруженных сервисов (Go, Kubernetes) для S3-совместимого объектного хранилища, в том числе проектирование и разработка слоев web, метаданных, балансировки, хранения; - Проектирование и разработка решений по обеспечению строгой консистентности в распределенных системах и оптимизация latency / throughput; - Написание юнит и интеграционных тестов; - Участие в спринтах, планированиях, ретроспективах, код ревью; - Оптимизация текущих решений в контексте отказоустойчивости, масштабирования и производительности. Требования - Коммерческий опыт разработки на Golang от 5 лет. Хорошее понимание возможностей языка (понимание планировщика, горутин, модели памяти); - Опыт проектирования и разработки многопоточных, отказоустойчивых, масштабируемых приложений. Глубокое понимание принципов DDD, Clean Architecture, SOLID; - Опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, MySQL или др); - Опыт работы с колоночными СУБД (Clickhouse) и распределенными NoSQL СУБД; - Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RMQ); - Опыт работы с Linux и средствами контейнеризации (Docker, Kubernetes) на уровне разработчика приложений; - Опыт работы с системами сбора и обработки журналов аудита (ELK / Graylog / Grafana Loki / Monq). Знакомство с OpenTelemetry или OpenTracing; - Опыт оптимизации производительности приложений на Go: навыки профилирования (pprof) и оптимизации аллокаций, опыт работы с высокоскоростной сериализацией (Protobuf); - Уверенное знание сетевого стека: net, глубокое понимание HTTP / 2, gRPC. Будет существенным плюсом - Практический опыт с решениями S3 – на базе Ceph RGW (RADOS Gateway) или MinIO, понимание архитектуры S3 API (Bucket, Object, Multipart Upload, ACL / Policies); - Опыт разработки Kubernetes Operators на Go; - Работа с eBPF для сетевого мониторинга или ускорения трафика.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle+ Python Developer Мы — IT-компания Napoleon IT, более 250 сотрудников, 3 офиса в России, направления: заказная разработка, outstaffing, собственные продукты. Развиваем разработку с использованием LLM и Generative AI, строим мультиагентные системы и платформенные решения для брендов, ритейла и маркетплейсов. Ищем Python-разработчика на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов. Проект реализуется на микросервисной архитектуре и направлен на создание решения, которое рассчитывает рекомендации по формированию заказов поставщикам с учетом параметров логистики, складских остатков, спроса и других бизнес-ограничений. Вы будете работать в команде аналитиков, архитекторов и разработчиков, участвуя в проектировании, проработке требований и создании интегрированного решения для управления цепочками поставок. Задачи: - Разработка и поддержка высоконагруженных микросервисов; - Интеграция с Kafka для обработки потоков данных; - Проектирование Event Sourcing и CQRS паттернов; - Разработка API для межсервисного взаимодействия; - Настройка мониторинга и алертинга сервисов; - Code review. Требования: - Опыт работы с Python от 5 лет; - Django / FastAPI — опыт разработки REST API; - Микросервисная архитектура — опыт проектирования и поддержки; - Apache Kafka — продакшн опыт работы с producers / consumers; - PostgreSQL — проектирование схем, оптимизация запросов; - ETL процессы — Extract, Transform, Load данных; - Docker / Kubernetes — контейнеризация и оркестрация; - Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse; - Event-driven архитектура — паттерны работы с событиями; - API Gateway — опыт интеграции через шлюзы; - Мониторинг: Prometheus, Grafana или аналоги; - Git, CI / CD — DevOps практики. Будет плюсом: - Знание gRPC для межсервисного взаимодействия; - Опыт с ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana); - Redis Cluster для высокодоступного кэширования; - Знание Domain-Driven Design (DDD); - Опыт performance tuning Python приложений. Условия: - Уровень дохода не указан.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Aleria LLC из Абу-Даби разрабатывает AI-продукты для клиентов в ОАЭ и по всему миру. Небольшая команда, быстрый рост. Работаем на bare metal, без облака. Нужен инженер, который понимает каждый слой — от NIC до Kubernetes pod — и отвечает за то, чтобы всё это работало стабильно под нагрузкой и не падало посреди ночи. Условия - Удалённо 2 месяца испытательного срока, затем обязательный релокация в Абу-Даби. - Занятость: full-time. - Зарплата: 5500–6000 $ на удалёнке, 8000–8200 $ после переезда. Задачи - Обеспечивать надёжность и доступность сервисов на bare metal с Kubernetes поверх железа. - Строить и поддерживать observability (Prometheus, Grafana, Loki): метрики, дашборды, алерты, SLO/SLI. - Реагировать на инциденты, проводить post-mortem и устранять причины, а не симптомы. - Тюнить PostgreSQL и другие БД под продакшен-нагрузку, искать бутылочные горлышки. - Поддерживать CI/CD (GHES, ArgoCD), снижать время и риск деплоев. - Сетевая инфраструктура: маршрутизация, сегментация, балансировка нагрузки, безопасность. - On-premise и air-gapped поставки (~10%). - Capacity planning и работа над снижением toil. - Безопасность, которая не тормозит команду. - Взаимодействие с командой разработки и инженерами клиентов. Требования - Глубокий опыт bare metal — без облачных абстракций. - Понимание внутреннего устройства Kubernetes, а не только манифестов. - Опыт устранения продакшен-инцидентов под давлением, умение быстро находить root cause. - Тюнинг БД под нагрузкой (приоритет — PostgreSQL). - Опыт построения observability и систем алертинга с нуля. - Опыт on-prem и air-gapped развёртываний. - Сети: L2/L3, routing, firewall, VPN. - Продакшен Linux troubleshooting. - Подход security-mindset с балансом на скорость доставки. - Высокая автономность при работе с незнакомым стеком. - Видение инфраструктуры за пределами текущей задачи. - Английский B2+. Будет плюсом - Опыт с GPU-кластерами для AI. - Ceph/ZFS/распределённые хранилища. - Опыт hardening/compliance для гос. заказчиков. - Air-gap CI/CD. Не ищем YAML-инженеров, которые только применяют готовые манифесты. Нужен человек, который понимает, что происходит под капотом — и готов первым встать ночью, если что-то упало.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Ищем DevOps/SRE инженера в outstaff-проект на удалённую работу из Европы. Один проект, вилка 4200–6200 евро. Требования - AWS, Terraform, Kubernetes — очень важно, включая продуктовую эксплуатацию в высоконагруженных системах. - Ядро Linux: академическая и теоретическая база, применение на практике. Очень важно. Будет плюсом - Azure в качестве дополнения, ежедневная работа с AI. Условия - Outstaff-проект, удалённо из Европы. - Один проект. - Вилка 4200–6200 евро.

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Занятость: full-time. Локация: Астана / Алматы. Формат: гибрид. Старт: середина сентября 2026. Проект: до конца 2026 года с возможным продлением. Ставка: обсуждается. Требуемая релевантность опыта: 85%+. Дедлайн подачи резюме: 29.08.2026. Задачи: - развёртывание ML-моделей в production; - контейнеризация и настройка inference-серверов; - работа с Triton, TorchServe, BentoML или аналогами; - администрирование GPU-серверов; - NVIDIA Drivers, CUDA, cuDNN; - настройка GPU-нод в Kubernetes; - CI/CD для ML-сервисов; - мониторинг и алертинг через Prometheus/Grafana; - управление ресурсами GPU-кластера и оптимизация их загрузки. Требования: - Docker, Kubernetes, Helm; - MLflow; - Triton / BentoML / TorchServe; - Python + Bash/Shell; - NVIDIA GPU, CUDA, cuDNN; - nvidia-smi, DCGM; - GitHub Actions / GitLab CI / Argo Workflows; - Prometheus, Grafana. Проект: развёртывание и администрирование ML-моделей в production-среде телеком-оператора.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

О команде Мы команда разработки систем технического зрения. Развиваем технологии компьютерного зрения для автоматизации складских процессов Ozon. Наши решения работают с реальными видеопотоками и ML-моделями в продакшене, помогая повышать эффективность операций и снижать влияние человеческого фактора. Ищем специалиста, который будет создавать и развивать CV-системы — от выбора алгоритмов до внедрения в промышленную эксплуатацию. Общая информация - Компания: Ozon Tech - Локация: РФ, РБ, КЗ, другие страны - Формат работы: гибрид, удаленка - Занятость: полная - Заработная плата обсуждается индивидуально Задачи - Разрабатывать и улучшать модели компьютерного зрения (детекция, классификация, трекинг, сегментация). - Подбирать алгоритмы и подходы под прикладные задачи, проводить эксперименты и оценивать качество моделей. - Оптимизировать модели и алгоритмы для эффективной и быстрой работы на больших объёмах данных в production. - Проектировать и оптимизировать inference-пайплайны, включая real-time сценарии. - Разрабатывать ML-сервисы и работать с микросервисной архитектурой (Python). - Анализировать производительность решений и находить узкие места — от моделей до инфраструктуры. - Работать с видеопотоками и создавать high-load системы обработки данных. - Взаимодействовать с инженерами и разработчиками на всех этапах — от исследования до продакшена. Требования - Высшее образование в области математики, компьютерных наук или смежных технических дисциплин. - Уверенное знание Python и опыт промышленной разработки. - Практический опыт в Computer Vision или Machine Learning. - Понимание классических алгоритмов CV и современных ML-подходов. - Знание основных метрик качества моделей и методов их валидации. - Хорошая алгоритмическая база (структуры данных, оценка сложности). - Навыки написания чистого, поддерживаемого кода и работы с Git. Желательно - Опыт работы с GPU (Nvidia, CUDA, TensorRT). - Опыт построения real-time систем или оптимизации latency. - Опыт deployment и применения MLOps-практик. - Опыт работы с видеопотоками (RTSP/RTP) или потоковыми системами обработки данных. - Опыт разработки high-load сервисов. - Знание C++ для performance-критичных компонентов. - Опыт работы с Airflow, Docker, Kubernetes или аналогичной инфраструктурой. - Знание SQL и опыт работы с БД. - Навыки написания unit- и integration-тестов. - Английский язык на уровне чтения технической документации. Работа в Ozon Tech - Люди, которым не всё равно — ценим инициативу и самостоятельность, доверяем друг другу и даём свободу в принятии решений. - Открытая культура — учимся на ошибках и фокусируемся на решении проблем, а не на поиске виноватых. - Сильная команда, которой мы гордимся — обсуждаем идеи, обмениваемся экспертизой, просим совета и поддерживаем друг друга. - Современный стек и развитая инженерная культура — реализуем амбициозные проекты и создаем решения, которых еще нет на рынке.

Формат

Офис

Страна

Азербайджан

Город

Не указан

AI-инженер по агентным системам American Express строит платформы, продукты и системы управления, которые позволяют агентному ИИ работать ответственно и в масштабе предприятия. Фокус — разработка агентного ИИ: проектирование интеллектуальных адаптивных систем, способных планировать, рассуждать и действовать в сложных рабочих процессах с соответствующим уровнем автономии. Эти системы обеспечивают автономные рабочие процессы, поддержку принятия решений и клиентский опыт, соответствуя высоким стандартам безопасности, объяснимости, надежности и соответствия требованиям в финансовой сфере. Роль предполагает практическую разработку производственных агентных ИИ-систем, работающих с реальными финансовыми данными и обслуживающих реальных клиентов. Вы будете работать вместе с инженерами, продакт-менеджерами и дизайнерами, создавая и запуская ИИ-функции, а также учиться работать в регулируемой среде, ориентированной на клиента. Это не исследовательская роль: вы будете писать производственный код, участвовать в обсуждениях системного дизайна и помогать эксплуатировать созданное после запуска при поддержке старших инженеров. Задачи - Участие в проектировании и реализации продуктовых функций на основе LLM и агентных систем. - Создание и развитие агентных ИИ-рабочих процессов, которые рассуждают над контекстом, вызывают инструменты и выполняют действия под руководством старших инженеров. - Внедрение и поддержка пайплайнов RAG (генерация с дополнением поиском) над финансовыми данными с акцентом на корректность и безопасность. - Вклад в общую ИИ-инфраструктуру: LLM-сервисы, компоненты оркестрации, инструменты оценки и мониторинга. - Участие в эксплуатации ИИ-систем в продакшене: мониторинг, отладка, повышение надежности и производительности. - Тесное сотрудничество с продуктовыми и дизайнерскими командами, перевод потребностей клиентов в технические решения. Технологический стек - Языки: Python, Go, TypeScript. - Облако и инфраструктура: AWS и/или GCP, Kubernetes. - API и сервисы: REST, gRPC. - Распределенные системы: событийно-ориентированные архитектуры, включая Kafka. - Коммерческие и открытые LLM, интегрированные в агентные рабочие процессы. - Инструменты оркестрации агентов, RAG, векторные хранилища и оценка. - Валидация схем и обработка структурированных данных. - Использование ИИ-ассистированных и агентных инструментов разработки для проектирования, реализации, тестирования, отладки и рефакторинга. Все системы строятся в соответствии с высокими стандартами надежности, безопасности и аудируемости, отражая ответственность развертывания автономного ИИ в сфере финансовых услуг. Требования - От 2 лет профессионального опыта в разработке ПО. - Практический опыт создания или участия в ИИ-функциях, LLM-приложениях или прикладных ML-системах (профессиональный или проектный). - Уверенные инженерные основы минимум в одном бэкенд-языке: Python, Go или TypeScript. - Знакомство с API, базовыми облачными концепциями и современными практиками разработки. - Интерес к агентным ИИ-системам, автономии и ИИ-ассистированным рабочим процессам. - Готовность учиться, воспринимать обратную связь и со временем брать на себя техническую ответственность. - Комфортная работа в кросс-функциональных командах. - Сильная клиентоориентированность и любопытство к решению реальных задач. Предпочтительные квалификации - Опыт работы с LLM-инструментами, промт-инжинирингом, RAG или агентными фреймворками в работе, учебе или личных проектах. - Стажировка или ранний карьерный опыт в финтехе или других регулируемых средах. - Вклад в open-source проекты, хакатоны или побочные проекты, связанные с ИИ или инструментами разработчика.

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

О компании Credence — компания в сфере AI, облачных технологий, кибербезопасности и модернизации. Штат — более 1700 сотрудников, включая 1500+ экспертов по AI и данным. Компания имеет 100+ prime-контрактов. Признана Top Workplace по версии Washington Post шесть лет подряд и входит в Inc. 5000 Fastest Growing Private Companies 13 из последних 14 лет. О роли Credence ищет AI Software Engineer в практику AI и автоматизации. Роль предполагает техническое лидерство в практике, применение фундаментальных навыков AI для создания и развертывания решений на основе данных. Под руководством старших AI-лидеров инженер будет вести жизненный цикл разработки агентного ИИ и взаимодействовать с командами инженеров, данных и заинтересованными сторонами для создания высокоэффективных облачных AI-возможностей для федеральных миссий. Обязанности - Генеративный ИИ и LLM: участие в проектах с генеративным ИИ и LLM, прототипирование, кастомизация и доработка AI-функций. - Разработка агентных ИИ-систем: поддержка полного цикла разработки — выбор модели, создание агентов, вызов инструментов, синтез ответов и фоновые агенты. - Инженерия ПО: соблюдение принципов разработки с использованием современных AI-инструментов генерации кода для ускорения рабочих процессов. - Совместная работа: работа с инженерами данных, разработчиками ПО и дата-сайентистами над созданием операционных агентных AI-систем. - Облачная поддержка: автоматизация развертывания моделей с помощью Infrastructure as Code (IaC), CI/CD и инструментов оркестрации контейнеров. - Мониторинг и оптимизация: мониторинг AI-систем после развертывания, настройка производительности, обеспечение надежности и масштабируемости. - Техническая строгость и документация: написание чистого, документированного кода по отраслевым и федеральным стандартам; поддержка воспроизводимой разработки. - Профессиональный рост: отслеживание трендов AI/ML, обучение у старших коллег через менторство и технические ревью. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, AI/ML или смежной области. - 1–5 лет практического опыта в разработке AI/ML-решений. - Опыт работы с генеративным ИИ, LLM и добавлением вызовов инструментов (MCP). - Опыт работы с агентными фреймворками: Agent2Agent Protocol, Mastra, Strands, AgentCore и/или Gemini Agent Platform. - Глубокое понимание AI API: OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock. - Владение TypeScript и ключевыми библиотеками и фреймворками (Nx, NextJS, Mastra, Vercel AI SDK, Playwright, Jest, Vite). - Владение Python и библиотеками и фреймворками (uv, Pydantic, FastAPI, CrewAI, LangChain, LangGraph, Unstructured). - Опыт развертывания приложений с использованием облачных платформ (AWS, GCP) и контейнерных инструментов (Docker, Kubernetes). - Знакомство с CI/CD (GitLab CI). - Опыт использования AI-инструментов для кодинга (Claude Code, Codex, Antigravity). - Развитые коммуникативные навыки и клиентоориентированность. - Гражданство США и возможность получения допуска DoD Secret. Предпочтительно - Интерес к новейшим AI-инновациям, нацеленность на достижение миссии. - Опыт в смежных областях: инженерия данных, дата-сайенс, UI/UX, облачная и платформенная инженерия. - Опыт с IaC-инструментами: Terraform, Open Tofu, AWS CDK или CloudFormation. - Знание федеральной кибербезопасности, RMF, FedRAMP или регуляторных фреймворков. Зарплата и условия - Зарплата: $120,000–$150,000 в год. Фактическая компенсация зависит от опыта, образования, сертификатов, навыков и квалификации. - Медицинская страховка (медицина, стоматология, зрение). - Пенсионный план (401k, IRA). - Страхование жизни (базовое, добровольное, AD&D). - Оплачиваемый отпуск (отпуск, больничные, государственные праздники). - Семейный отпуск (декретный, отцовский). - Краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность. - Обучение и развитие.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надежности, ускорения устранения инцидентов и оптимизации телеметрии в масштабе. Grafana Cloud построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, предназначена для взаимодействия с любым стеком и объединяет ИИ с наблюдаемостью. Среди клиентов — Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удаленная, команда насчитывает более 40 стран. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. Это удаленная позиция, рассматриваются кандидаты, проживающие в часовых поясах Ирландии. Роль: Software Engineer — Platform Productivity. Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, строк логов и трейсов в секунду из окружений клиентов в высокодоступный стек с низкой задержкой. Цель — рост до сотен миллионов в секунду с улучшением производительности и надежности. Внутренняя инженерная платформа, предоставляемая департаментом Platform, дает инженерам приложений инструменты, системы и кластеры Kubernetes для сборки, развертывания и запуска их рабочих нагрузок. Платформенные роли ориентированы на инженеров с интересом к производительности и надежности, которые любят доводить проекты от концепции до продакшена. Команды организованы в сквады: облачная инфраструктура, сети и безопасность; инженерная продуктивность; управление емкостью; клиентский административный инструментарий (CAT); соответствие требованиям US Federal. Из-за продакшен-сервисов действуют дежурства (on-call) для обеспечения здоровья системы. Обязанности сквада Platform Productivity: - Помощь внутренним инженерам в выпуске ПО на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами. - Автоматизация процессов релиза (от CI/CD до бутстрапинга) и внедрение «золотых путей» (golden path) для внутренних команд, включая обработку крайних случаев. - Поддержка команд, создающих инструменты наблюдаемости: Grafana, Mimir, Loki, Tempo. - Установка собственного роадмапа сквада, участие в выборе приоритетов и плановом выводе из эксплуатации устаревших систем. - Разработка и поддержка внутренней инженерной платформы (IEP). - Управление и развитие CI/CD платформы. - Автоматизация сборки, релиза и развертывания. - Инструментарий управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления программного обеспечения. - Управление артефактами. - Взаимодействие с разными внутренними командами (от разработки приложений до безопасности) для реализации их требований. - Участие в дежурствах для поддержки платформенных инструментов. Компания инвестирует в продуктивность разработчиков. Доступны современные ИИ-ассистенты для кодирования в ежедневном рабочем процессе (инструменты на выбор в рамках политики безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом использования. Поощряется прагматичная ИИ-ассистированная разработка: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при строгих стандартах код-ревью и качества. Также доступны последние frontier-модели от OpenAI и Anthropic.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Компания Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой observability, которой доверяют более 10 000 организаций. Платформа построена на открытом исходном коде и открытых стандартах. Среди клиентов — Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, сотрудники работают в более чем 40 странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. О роли Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду из окружений клиентов, обеспечивая высокую доступность и низкую задержку. Внутренняя инженерная платформа (IEP) предоставляет прикладным инженерам инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для сборки, развёртывания и запуска рабочих нагрузок. Платформенные роли в Grafana Labs ориентированы на инженеров с интересом к производительности и надёжности, которые любят вести проекты от концепции до продакшена. Команда организована в сквады: Cloud Infrastructure, Networking and Security; Engineering Productivity; Capacity Management; Client Administrative Tooling (CAT); US Federal compliance. Так как разворачиваются продакшен-сервисы, есть дежурства (on-call) для обеспечения здоровья системы. Открыта позиция в сквад Platform Productivity. Сквад помогает внутренним инженерам выпускать ПО на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами: автоматизирует процессы релиза (от CI/CD до бутстрапинга), внедряет «золотые пути», помогает с краевыми случаями и обеспечивает максимальную пользу от инструментов. Сквад самостоятельно определяет свою дорожную карту, и участник команды участвует в этом процессе. Обязанности - Разработка и поддержка внутренней инженерной платформы (IEP). - Управление и развитие CI/CD. - Автоматизация сборки, релиза и развёртывания. - Инструменты управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления программного обеспечения. - Управление артефактами. - Взаимодействие с разными внутренними командами — от разработки приложений до безопасности — для реализации их требований. - Участие в on-call ротации для поддержки платформенных инструментов. Условия Удалённая работа, рассматриваются кандидаты в часовых поясах Великобритании. Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: разрешено использовать современные AI-ассистенты кодирования в рамках политики безопасности, с оплачиваемым бюджетом на использование. Доступны последние модели OpenAI и Anthropic.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

atvari GmbH — технологическая компания, специализирующаяся на архитектуре программного обеспечения и облачных решений, заказной разработке, облачном инжиниринге, DevOps и ИТ-консалтинге. Команда делает акцент на Rust, Nix и открытых технологиях, ценит чистый поддерживаемый код и совместную инженерную практику. Задачи - Поддержка проектирования, внедрения и сопровождения сред разработки и развертывания на основе Nix. - Написание и доработка конфигураций Nix и NixOS. - Автоматизация процессов сборки и развертывания. - Интеграция Nix с существующими программными проектами. - Совместная работа с инженерами над бэкенд-сервисами. - Устранение проблем окружения и зависимостей. - Документирование конфигураций и инструментов. Условия - Полностью удаленная стажировка. - Неоплачиваемая, продолжительность 1–3 месяца по потребностям кандидата. - Доступна как добровольная (Freiwilliges Praktikum) или обязательная (Pflichtpraktikum) стажировка. - Только для резидентов Германии. - Подходит, если нет завершенного ученичества или университетского диплома (для добровольной стажировки) или требуется обязательная стажировка в рамках учебной программы (для обязательной стажировки). Требования - Сильные базовые знания в Computer Science: алгоритмы, структуры данных, операционные системы. - Опыт разработки как минимум на одном языке высокого уровня (опыт с Rust — плюс). - Понимание концепций бэкенд-разработки: API, микросервисы, серверные фреймворки. - Знакомство с принципами функционального программирования и их применением в кодовой базе. - Интерес к Nix / NixOS, воспроизводимым сборкам, DevOps и инфраструктуре как коду. - Способность быстро учиться, работать в команде и ясно излагать технические темы. - Комфортная работа удаленно в Германии и взаимодействие в кросс-функциональной инженерной среде. Технологический стек - Nix / NixOS - Rust - TypeScript и React - Kubernetes и Podman - OpenTofu / Terraform - gRPC, Protobuf и buf - GraphQL - Grafana, Loki, Tempo, Mimir - OpenTelemetry - WebAssembly - OpenCode и Claude Code - GitHub, GitLab, Forgejo - Hetzner Cloud, GCP, AWS, Azure, OpenStack Другие используемые инструменты - Proton Workspace (Proton Mail, Proton Calendar, Proton Drive, Proton Pass, Proton Meet, Proton Lumo) - Element / Matrix

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Branch помогает компаниям ускорять платежи и предоставляет работающим американцам доступные бесплатные финансовые услуги. О роли Ищем Cloud Operations-инженера в команду Cloud Ops. Задачи - Внедрение и поддержка облачной инфраструктуры в GCP под руководством старших инженеров. - Поддержание масштабируемости, безопасности и высокой доступности облачной инфраструктуры. - Создание автоматизации для снижения рутинной работы и восстановления инфраструктуры после инцидентов. - Диагностика проблем и поддержка облачной инфраструктуры и инструментов наблюдаемости. - Обеспечение соответствия облачной инфраструктуры требованиям безопасности и регуляторным стандартам. - Участие в процессе реагирования на инциденты и инструментарии; работа с мониторингом и алертингом по всему стеку приложений. - Взаимодействие с техорганизацией по инфраструктурным задачам, включая кросс-функциональные проекты: автоматизация рабочих процессов (crons, n8n, Airflow). - Участие в процессах Ops-команды: инциденты, комплаенс, спринты, сбор метрик, документация. Требования - Степень бакалавра в Computer Science, Engineering или смежной области, или эквивалентный опыт. - 3+ года профессионального опыта в облачной инфраструктуре (предпочтительно GCP). - Знакомство с инструментами наблюдаемости: мониторинг, логирование, трейсинг. - Опыт работы минимум с одним языком программирования или скриптов: Python, Bash, Java или Go. - Опыт с контейнеризацией: Docker и Kubernetes. - Базовое знакомство с практиками безопасности сетей и приложений. - Готовность использовать AI-инструменты для ускорения работы. Компания предоставляет доступ к Claude и интегрирует Copilot и Gemini в автоматизацию. - Готовность к круглосуточной дежурной ротации (24/7 on call). Плюсы - Знакомство с CI/CD и Git. - Опыт совместной работы с командами Data Engineering. - Опыт с инструментами автоматизации и конфигурации: Terraform, Ansible или Chef. - Предыдущий опыт работы в режиме 24/7 on call. Компенсация Базовая зарплата: $135 000–150 000 в год. Диапазон отражает среднюю базовую зарплату по США; фактическое предложение может быть выше или ниже в зависимости от навыков, опыта и образования кандидата. Локация Удалённая работа в пределах США. Найм кандидатов за пределами США невозможен. Условия - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка (рыночный уровень). - Опционы на акции. - Бесплатная подписка Premium-Tier Origin Financial Wellness. - Ежемесячная надбавка на домашний офис. - 401k (TransAmerica). - 12 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком для обоих родителей. - Гибкий отпуск и больничные. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - Опция Same Day Pay (Branch@Branch).

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

О проекте СберСпасибо развивает платформу, в ядро которой встраиваются возможности генеративного ИИ. Ищут сильного бэкенд-разработчика уровня Middle/Senior, который не просто пишет на Java, но и глубоко понимает механику работы LLM, умеет строить RAG-пайплайны и проектировать сложных агентов. Задачи - Проектирование и разработка микросервисной архитектуры на Java 17+ с использованием Spring Boot (MVC, Data JPA, Security). - Построение пайплайнов Retrieval-Augmented Generation (RAG): от парсинга сырых данных до индексации эмбеддингов. - Разработка и поддержка векторных баз данных Qdrant: проектирование схем шардирования, настройка гибридного поиска (BM25 + Dense Vectors) и оптимизация запросов к векторному пространству. - Создание мультиагентных систем на базе LangChain/LangGraph для автоматизации бизнес-процессов (классификация, извлечение сущностей, принятие решений). - Глубокий промт-инжиниринг: написание промптов с нуля под разные пользовательские сценарии одного агента, внедрение техник Few-shot, Chain-of-Thought (CoT) и структурированного вывода (JSON mode). - Отладка семантики моделей: снижение энтропии ответов, управление вариативностью через параметры инференса (temperature, topp, штрафы), реализация механизмов самовосстановления (self-healing) при деградации внешних провайдеров LLM. - Оптимизация производительности PostgreSQL: тюнинг сложных SQL-запросов, работа с индексами (B-tree, GIN/GIST, триграммы), проектирование транзакционной изоляции. - Вынос вычислений в контейнерную среду: Docker, Kubernetes (Helm), построение отказоустойчивых CI/CD-конвейеров в GitLab CI/Jenkins. Ожидания от кандидата - Уверенное владение Java 17+. Понимание многопоточности (CompletableFuture, виртуальные потоки Project Loom — будет плюсом). - Экспертный уровень владения стеком Spring: глубокое понимание жизненного цикла бинов, аспектно-ориентированного программирования, тонкая настройка пулов соединений БД и параметров безопасности. - Опыт проектирования реляционных моделей в PostgreSQL, умение читать EXPLAIN ANALYZE, бороться с блокировками и писать эффективные миграции (Liquibase/Flyway). - Практический опыт работы с векторными СУБД (Qdrant) или Weaviate/Pinecone/Milvus. Понимание метрик близости (Cosine Similarity, Dot Product, Euclidean Distance). - Опыт разработки с библиотеками LangChain и/или LangGraph. Навык построения графов состояний (State Machines) и интеграции внешних инструментов (tool calling). - Навык написания эффективных промптов (Prompt Engineering) и управления поведением LLM без изменения весов модели. - Опыт работы с Docker и Kubernetes (написание манифестов, Helm-чартов). Знание Linux shell на уровне уверенного пользователя. - Настроенные процессы CI/CD (GitLab CI или Jenkins): сборка Maven/Gradle, покрытие тестами (JUnit 5, Testcontainers), статический анализ кода.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Команда Merchant & Partner Lifecycle занимается архитектурной трансформацией Affirm: консолидирует оркестрацию жизненного цикла мерчантов в новый домен. Инженер выступит техническим лидером и построит новый сервис-оркестратор, который находится в центре нескольких связанных систем. Работа даст немедленные улучшения доступности за счёт упрощения и изоляции систем, а также модернизацию устаревших частей кодовой базы. Задачи: - Проектировать и расширять основу платформы для масштабирования на сотни тысяч мерчантов по всему миру. - Согласовывать объём работы с другими командами для реализации кросс-командных проектов. - Наставлять других инженеров для их развития и роста. - Совместно с инженерным менеджером и тимлидом реализовывать долгосрочное видение команды. - Выполнять техническую стратегию для сложных требований, решая масштабные открытые задачи. - Использовать агентные инструменты разработки, такие как Claude Code, для автоматизации части процесса разработки. - Улучшать инженерные стандарты, инструменты и процессы в организации. Требования: - 5+ лет опыта работы бэкенд-инженером. - Сильное понимание Domain-Driven Design, распределённых систем и влияния архитектурных решений на производительность и поддерживаемость. - Владение моделями данных, проектированием API (HTTP и RPC), конечными автоматами, событийно-ориентированной архитектурой и проектированием баз данных. - Отличные письменные и устные коммуникационные навыки, включая асинхронную коммуникацию: технические спеки, ADR, планы проектов. - Опыт проектирования, разработки и запуска бэкенд-систем (стек: AWS, gRPC, Snowflake, Kotlin, Python, MySQL, Kubernetes). Опыт с Java и Kotlin особенно полезен. - Опыт работы с системами мониторинга и алертинга (sentry.io, rollbar, chronosphere, kibana). Условия: - Компания remote-first: большинство ролей удалённые, можно работать почти из любого места в стране найма. Сотрудники на проксимальных ролях могут работать удалённо, но иногда обязаны работать в назначенном офисе Affirm. Ограниченное число ролей остаются офисными из-за характера обязанностей. - Базовая зарплата в США (CA, WA, NY, NJ, CT): 195 000–255 000 долларов в год. - Базовая зарплата в США (все остальные штаты): 173 000–233 000 долларов в год. - Медицинское страхование: Affirm покрывает все премии для всех уровней покрытия для сотрудника и иждивенцев. - Гибкие расходные счета: щедрые стипендии на технологии, еду, различные нужды образа жизни и расходы на создание семьи. - Отпуск: конкурентные графики отпусков и праздников. - ESPP: план покупки акций Affirm со скидкой.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Bright Vision Technologies — технологическая консалтинговая компания, разрабатывающая облачные, AI, данные и корпоративные решения по всей территории США. Должность: Conversational AI Engineer Локация: удаленно (США) Тип занятости: полная, прямая занятость (W2) Зарплата: $130,000–$180,000 в год (в зависимости от опыта) Требуемый опыт: 10+ лет Спонсорство: рассматриваются граждане США, обладатели грин-карт, EAD и кандидаты на перевод H-1B. Спонсорство новых H-1B не предоставляется. Компания ищет опытного инженера с 10+ годами опыта в разработке ПО и глубокой экспертизой в больших языковых моделях (LLM), агентном ИИ и разработке корпоративных AI-приложений. Кандидат будет определять и вести стратегию, архитектуру и инженерные практики для создания интеллектуальных диалоговых систем, фреймворков промт-инжиниринга и AI-приложений. Роль сочетает глубокие технические знания современных LLM с умением создавать переиспользуемые AI-платформы, оценочные фреймворки и инструменты для разработчиков, обеспечивающие масштабируемые, безопасные и готовые к продакшену решения. Задачи: - Проектировать, разрабатывать и внедрять корпоративные диалоговые AI-приложения на базе LLM. - Определять стандарты промт-инжиниринга, переиспользуемые библиотеки промтов и лучшие практики для корпоративной AI-разработки. - Архитектура и внедрение агентных AI-процессов, мультиагентных систем, оркестрации инструментов и решений RAG. - Создание масштабируемых оценочных фреймворков для качества промтов, обнаружения галлюцинаций, точности ответов, задержки и пользовательского опыта. - Разработка переиспользуемых SDK, API и инструментов, ускоряющих создание AI-приложений в командах. - Взаимодействие с продакт-менеджерами, AI-исследователями, инженерами и бизнес-стейкхолдерами для выпуска готовых к продакшену решений. - Внедрение практик безопасности ИИ, ответственного ИИ, безопасности, соответствия, защитных механизмов и управления для корпоративных развертываний. - Оптимизация производительности LLM, эффективности инференса, выполнения промтов, стратегий кэширования и операционной масштабируемости. - Наставничество инженеров и установление стандартов для архитектуры, тестирования, развертывания и мониторинга диалоговых систем. - Оценка новых LLM, агентных фреймворков и AI-технологий для стимулирования инноваций и улучшения платформы. Требования: - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, программной инженерии или смежной технической дисциплине. - 10+ лет профессионального опыта в разработке ПО, включая значительный опыт создания и развертывания приложений на базе LLM. - Подтвержденный опыт выпуска корпоративных диалоговых AI-продуктов или продуктов на базе LLM в продакшен. - Глубокая экспертиза в современных LLM API и моделях: OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, Llama или Mistral. - Сильный опыт с агентными фреймворками: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI или AutoGen. - Сильные навыки программирования на Python и опыт создания масштабируемых бэкенд-сервисов и API. - Опыт внедрения RAG, векторных баз данных, эмбеддингов, промт-инжиниринга и AI-оркестрации. - Глубокое понимание AI-оценки, мониторинга моделей, наблюдаемости, ответственного ИИ и корпоративного управления ИИ. - Отличные коммуникативные, аналитические навыки и лидерские качества. Предпочтительно: - Публичные технические публикации, выступления на конференциях, вклад в open-source или лидерство в разработке LLM-приложений. - Опыт проектирования мультиагентных архитектур, автономных AI-процессов и сложных систем использования инструментов. - Знакомство с тонкой настройкой LLM, параметрически эффективной настройкой (LoRA/QLoRA) и техниками выравнивания моделей. - Опыт разработки AI-решений для поддержки клиентов, ассистентов программирования, корпоративного поиска, аналитики, управления знаниями или бизнес-автоматизации. - Опыт интеграции диалогового ИИ в корпоративные приложения со строгими требованиями соответствия: HIPAA, PCI-DSS, SOC 2 или FedRAMP. - Опыт работы с Kubernetes, MLOps, CI/CD, облачными платформами (AWS, Azure или GCP) и продакшен-инфраструктурой ИИ.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: Strategic Resources International Роль: Golang Developer / Forward Deployment Engineer Локация: Удаленно Тип занятости: Контракт Опыт: 10+ лет Обзор роли Требуется высококвалифицированный Forward Deployment Engineer (Golang) для владения архитектурой и технической реализацией Claim Validation Engine на целевой платформе. Это практическая техническая лидерская роль: инженер отвечает за решение от начала до конца — от архитектуры до внедрения, работая напрямую с заинтересованными сторонами клиента и инженерными командами для определения архитектуры платформы, установления инженерных стандартов, руководства реализацией и поставки масштабируемых, безопасных и высокопроизводительных систем. Идеальный кандидат сочетает глубокую экспертизу в распределенных системах, Go-микросервисах и cloud-native архитектуре с сильными навыками обратного проектирования легаси-приложений, а также владеет современными практиками разработки с использованием ИИ. Ключевые обязанности Техническое лидерство и проектирование решений: - Владение сквозной технической архитектурой платформы Claim Validation. - Проектирование масштабируемых, отказоустойчивых cloud-native микросервисов на Go и Azure. - Определение архитектурных паттернов, стандартов кодирования, принципов API-дизайна и инженерных лучших практик. - Проектирование расширяемых возможностей rule-engine для поддержки развивающихся бизнес-требований. - Проведение архитектурных ревью и технических дизайн-обсуждений. Платформенная инженерия: - Архитектура и руководство реализацией rule engine целевой платформы. - Проектирование и контроль разработки Validation API (POST /validate) и вспомогательных сервисов. - Обеспечение высокопроизводительного параллельного выполнения правил с низкой задержкой и высокой пропускной способностью. - Определение переиспользуемых фреймворков и общих компонентов платформы. Обратное и прямое проектирование: - Руководство обратным проектированием легаси-систем валидации медицинских претензий. - Перевод бизнес-правил в масштабируемые cloud-native микросервисы. - Драйв инициатив по модернизации и определение стратегий миграции легаси-платформ. - Создание переиспользуемых инженерных паттернов и акселераторов. Инженерия с использованием ИИ: - Внедрение AI-assisted инструментов разработки: GitHub Copilot, Cursor, LLM, AI-агенты, AI-навыки, рабочие процессы spec-to-code. - Определение управления для AI-сгенерированного кода и инженерных рабочих процессов. - Повышение инженерной продуктивности через AI-автоматизацию. Инженерное совершенство: - Ревью архитектуры, качества кода, безопасности и производительности. - Установление CI/CD quality gates, автоматизированного тестирования и стандартов развертывания. - Менторство инженеров через дизайн-ревью, код-ревью и техническое руководство. - Обеспечение соблюдения архитектурных стандартов и гайдлайнов кодирования. Работа с клиентом: - Прямая работа с архитекторами клиента, владельцами продуктов и инженерными лидерами. - Проведение технических воркшопов, архитектурных обсуждений и демонстраций решений. - Перевод бизнес-требований в технические дизайны. - Решение критических технических задач и поддержка команд доставки на этапе внедрения. Требуемые навыки и опыт Техническая экспертиза (обязательно): - 10+ лет опыта в разработке ПО, включая 3+ года как Senior Developer/Lead. - Экспертный уровень Go (Golang) и микросервисной архитектуры. - Опыт full stack разработки (React и Angular). - Сильные навыки в распределенных системах, REST API и проектировании высокопроизводительных приложений. - Опыт Python и современного веб-фронтенда (React или Angular). - Глубокие знания PostgreSQL и проектирования реляционных баз данных. - Azure, Kubernetes, Docker, Azure DevOps, cloud-native разработка. - Платформы обмена сообщениями: Kafka или RabbitMQ. - API-first дизайн и спецификации OpenAPI. Архитектура и инженерия: - Подтвержденный опыт проектирования enterprise-масштабных распределенных систем. - Сильный бэкграунд в обратном проектировании и модернизации легаси-приложений. - Опыт определения архитектурных стандартов и технического управления. - Глубокое понимание масштабируемости, отказоустойчивости, наблюдаемости, безопасности и оптимизации производительности. ИИ и современная инженерия (дифференциатор): - Практический опыт с GitHub Copilot, Cursor, LLM, AI-кодинг-ассистентами, AI-рабочими процессами. - Опыт интеграции ИИ в жизненный цикл разработки ПО. - Знакомство с AI-assisted генерацией кода, промт-инжинирингом и инженерной автоматизацией. Лидерство: - Отличные технические лидерские и менторские навыки. - Сильные коммуникационные навыки и управление стейкхолдерами. - Способность принимать архитектурные решения, оставаясь практичным в реализации. - Опыт прямой работы с enterprise-клиентами в средах быстрой доставки. Ключевые показатели эффективности - Успешная архитектура и доставка платформы Claim Validation в согласованные сроки. - Высококачественное, масштабируемое и поддерживаемое архитектурное решение. - Успешная миграция легаси-бизнес-правил на целевую платформу. - 85%+ автоматизированное покрытие тестами с надежными CI/CD пайплайнами. - Высокая удовлетворенность клиентов через эффективное техническое лидерство и доставку.