Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: Sword Health Уровень: senior Присоединиться к команде Applied AI, чтобы вести ML-проекты от начала до конца: от исследования до продакшн-деплоя и дальнейшей итерации на живых пользователях. Предстоит создавать агентные LLM-системы с многошаговыми рабочими процессами, использованием инструментов и retrieval, работая над технологией AI Care для программ в области опорно-двигательного аппарата, женского здоровья, кардиометаболического и ментального здоровья. Локация: Европа Формат: удалённо Запрещённые локации: за пределами Европы

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Full-stack разработчик, проектная работа, удаленно, от 80 000 ₽ за проект. Специализация: 3D/WebXR/AR. Ключевые компетенции: - Соло-разработка полноценных SaaS-решений с нуля до продакшена. - Реальные кейсы автоматизации бизнеса (перевод бумажного учета в CRM). - Глубокая интеграция ИИ и платежных систем в прикладные задачи. - Связка финтех-экспертизы с блокчейн-интеграциями в Telegram Mini Apps. - Оптимизация штата разработки через ИИ: замена команды из 3 человек на одного. - Количественная оценка архитектурных решений: повышение качества кода на 47%, охват 40 стран за счет мультиязычности. - Бизнес-ориентированность: передача управления баннерами маркетингу. - Сокращение time-to-market на 70% благодаря разработке SDK-адаптера. - Реализация сложной гео-логики (PostGIS, полигоны, кэширование) для реального продукта. - Глубокая проработка архитектуры (RBAC, WebSockets, CI/CD) в рамках одного пет-проекта или контракта. - Реальные метрики производительности: ускорение загрузки виджетов с 8 секунд до 1 секунды. - Продуктовый подход: создание no-code инструментов для автоматизации бизнеса. - Успешная миграция legacy-проекта (Vue 2 на 3) в одиночку. - Наличие живых пет-проектов с визуальным стилем (PS1-эстетика, WebXR). - Конкретные метрики по оптимизации и разработке. - Четкие количественные результаты (снижение ошибок на 40%, ускорение загрузки на 35%). - Опыт менторства и проведения интервью, подтверждающий Senior-уровень.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Резюме Frontend Developer, 180 000 ₽, удаленно/гибрид, фуллтайм. Опыт работы с метриками: цифры в каждом блоке опыта, а не абстрактные «улучшил показатели». Реальное влияние на бизнес: от сокращения багов на 35% до роста конверсии на 20%. Демонстрация инженерного подхода: интеграция Sentry, оптимизация изображений и покрытия тестами 80%. Связка конкретных технических задач с измеримыми результатами (-40% ререндеров, -20% LCP). Портфолио с реальными ссылками на рабочие проекты. Реальные кейсы оптимизации производительности (сборка с 2 мин до 40 сек, виртуализация 5000+ позиций). Практический опыт внедрения AI-агентов в процессы команды (Claude Code, Cursor). Конкретика в решении бизнес-задач. Переход на schema-driven архитектуру, сокративший кодовую базу на 30-40%. Опыт работы с PIXI.js. Работа с высоконагруженными интерфейсами (1 млн+ записей). Реальные кейсы с нагрузкой 500-1000 RPS и спецификой Telegram-экосистемы. Работа с платежными шлюзами (Stars, Crypto, Cards) в одном продукте. Реальные бизнес-метрики: рост онлайна в 7-8 раз после внедрения личного кабинета. Конкретика по UX: увеличение конверсии пополнений на 15%. Опыт менторства и онбординга новичков. Успешное внедрение unit-тестирования с нуля до 80% в критически важном модуле. Снижение возвратов от QA до 14,4%. Глубокая экспертиза в специфичных инструментах (BPMN-редакторы, meta-driven UI). Указан конкретный процент роста эффективности и конверсии по каждому проекту. Демонстрация полного цикла разработки: от логики бэкенда до финального UI. Реализация мониторинга рынка с 50+ real-time графиками и оптимизация рендеринга. Конкретные метрики производительности (Lighthouse 1.4с, bundle -30%). Зрелый подход к архитектуре (FSD, аудит, менторинг).

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Резюме Frontend Developer, 100 000–150 000₽, удаленно, фуллтайм. Опыт работы с метриками: от Crash-free >99.8% до конкретных процентов ускорения запуска и снижения ошибок. Продемонстрированы архитектурные решения: миграция на Flutter, внедрение Offline-first и серверной пагинации. Описаны реальные бизнес-кейсы: решение проблем бизнеса, а не просто написание кода. Баланс между хард-скиллами и измеримыми результатами (Lighthouse, RCE, время запуска). Ответственность за продукт, а не только за тикеты (ведение 40+ инструментов). Наличие живых проектов, подтверждающих заявленный стек. Метрики: MAU, FPS, конверсии, проценты ускорения загрузки показывают реальное влияние кода на бизнес. Инженерная зрелость через архитектурные решения (монорепо, дизайн-системы с токенами). Метрики по производительности UI и онбордингу выглядят реалистично и обоснованно. Описание перехода на DDD и работу с сигналами. Описание реальных проблем (тяжелые таблицы, легаси-код) и конкретных решений. Метрики оптимизации: нагрузка -35%, онбординг с 2 недель до 5 дней. Экспертиза в безопасности (RBAC, Zod-валидация, JWT httpOnly). Демонстрация полного цикла разработки. Метрики эффективности: оптимизация Core Web Vitals на 30-40%, ускорение разработки через AI. Архитектурное мышление: создание White Label решения для масштабирования брендов. Бизнес-ориентированность через конкретные доменные кейсы (TravelTech, EventTech). Эффективность: сокращение времени задач на 40% через AI и кастомный трекер. Бизнес-результаты: минус 30% времени в живых очередях и конкретные DAU маркетплейса. Роль лида с акцентом на архитектуру и менторство. Метрики: 58%, 8 раз, 30% превращают абстрактный опыт в реальную пользу. Инженерное мышление через кейс с выносом функционала из монолита в микросервис.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Маркетолог в ООО «Райнстон Лоджистик», Минск. О компании: ООО «Райнстон Лоджистик» — торговая компания в Республике Беларусь, специализирующаяся на экспорте нефтепродуктов и импорте химической продукции от более чем 60 международных брендов, а также оборудования и комплектующих, оказании финансовых услуг для бизнеса (B2B). С 2018 года компания ведёт внешнеэкономическую деятельность, выстраивая партнёрские отношения с клиентами из стран СНГ, Европы, Ближнего Востока и Китая. Задачи: - Разработка, согласование и внедрение рекламных активностей, планов мероприятий, направленных на выполнение KPI по продажам, обеспечение их реализации. - Управление задачами по обновлению сайта (наполнение, дизайн, конверсии). - Управление email-рассылками (новости, акции компании). - Постановка и контроль выполнения задач подрядчикам, дизайнерам, web-программистам. - Заказ рекламной продукции, сувенирной продукции, POS-материалов. - Создание маркетинговых исследований по рынку, исследование конкурентов. - Подготовка к участию в выставках. - Анализ эффективности маркетинговых активностей. Требования: - Опыт взаимодействия с подрядчиками (разработка сайтов, продвижение) и контроля работ. - Опыт SEO продвижения сайтов. - Опыт работы с Яндекс Директ. - Понимание основных источников трафика, типов размещения, умение четко выявить ЦА и сегментировать аудитории. - Умение расставлять приоритеты и работать в режиме многозадачности. - Креативный склад ума. - Понимание сферы логистики и ВЭД будет преимуществом. - Самодисциплина, грамотная письменная и устная речь. - Умение работать с AI инструментами. Условия: - Работа в офисе в г. Минск. - График работы с 09:00 до 18:00, нормированный рабочий день, суббота и воскресенье — выходные. - Оклад обсуждается индивидуально. - Оформление в соответствии с Трудовым кодексом Республики Беларусь.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

InnoForce — IT-холдинг, разрабатывающий цифровые продукты для городской инфраструктуры, транспорта и платежных систем. Компания создает решения в сфере smart city и urban mobility, внедренные в десятках городов и ежедневно используемые миллионами пользователей. В этой роли предстоит участвовать в проектировании, разработке и развитии backend-сервисов на Java, работать с распределёнными системами и интеграциями, отвечать за качество и надёжность решений в production. Чем предстоит заниматься: - Проектировать, разрабатывать и развивать backend-сервисы на Java и Spring. - Вести задачи от анализа и декомпозиции требований до тестирования, релиза и сопровождения в production. - Проектировать и развивать REST API, микросервисную и событийную архитектуру. - Работать с данными, транзакциями и интеграциями, обеспечивая надёжность и корректную обработку ошибок. - Работать с брокерами сообщений — Kafka и / или RabbitMQ. - Оптимизировать производительность приложений, SQL-запросов и JVM, находить и устранять узкие места. - Разрабатывать модульные, интеграционные и контрактные тесты. - Участвовать в code review, улучшении инженерных практик, CI / CD и снижении технического долга. - Участвовать в расследовании production-инцидентов, повышении отказоустойчивости и наблюдаемости систем. - Обмениваться экспертизой с командой, проводить технические разборы и помогать развиваться Middle и Junior разработчикам. Требования: - Опыт коммерческой backend-разработки на Java от 5 лет. - Уверенное знание Java 17+; для части задач — опыт работы с современными версиями Java 21+. - Практический опыт работы со Spring Boot / Spring Framework, Hibernate / JPA. - Опыт разработки микросервисов и распределённых систем. - Хорошее знание PostgreSQL и SQL, понимание оптимизации запросов, индексов и транзакций. - Практический опыт работы с Kafka и / или RabbitMQ. - Опыт работы с Redis и кэшированием. - Опыт разработки и интеграции REST API. - Знание JUnit, Mockito и практик автоматизированного тестирования. - Опыт работы с Git, Maven / Gradle и CI / CD. - Понимание принципов Clean Architecture, SOLID и основных паттернов проектирования. - Опыт работы с Docker; знание Kubernetes будет преимуществом. - Опыт работы с высоконагруженными системами, observability и отказоустойчивостью будет преимуществом. - Опыт проведения code review и наставничества будет преимуществом. - Готовность использовать AI-инструменты в разработке и самостоятельно проверять качество и безопасность сгенерированного кода будет преимуществом.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. Команда внедряет AI-агентов для проактивной диагностики маркетинговых показателей, поиска неочевидных взаимосвязей и генерации рекомендаций. Формат работы: офис, Москва. Чем предстоит заниматься: - Проектировать и разрабатывать AI-агентов для автоматизации отчетности и мониторинга отклонений в бизнес-процессах - Создавать пайплайны поиска отклонений и интегрировать их с LLM для генерации текстовых выводов и отчетов - Работать с большими массивами данных: готовить фичи, агрегировать данные и передавать их в модели - Оптимизировать, упаковывать и деплоить агентные системы в продакшн Пожелания к кандидатам: - Отличное знание Python, опыт коммерческой разработки от 3 лет - Опыт работы с языковыми моделями (LLM), понимание их ограничений - Знание LangChain (или аналогов) и опыт интеграции LLM в реальные бизнес-задачи - Понимание принципов DevOps и CI/CD

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания QLAN ищет Computer Vision Engineer для разработки и внедрения AI/CV-решений в крупных компаниях и государственных структурах. Формат: удалённо Занятость: full-time, 5/2 Зарплата: от 250 000 ₽ Требуется гражданство РФ Что предстоит делать: — разрабатывать и внедрять решения в области Computer Vision; — работать с датасетами, разметкой и подготовкой данных; — проводить эксперименты и анализировать качество моделей; — создавать и поддерживать production-ready CV-решения; — работать с Linux, Git, Docker/Docker Compose; — участвовать в выборе технических подходов и анализе результатов. Что требуется: — от 3 лет коммерческого опыта в Computer Vision; — знания классического ML, статистики и алгоритмов CV; — практический опыт с PyTorch; — уверенное владение NumPy, scikit-learn, Matplotlib, OpenCV; — Linux (Ubuntu/Mint/Debian); — Docker и Docker Compose; — Git; — английский B2+; — опыт самостоятельного доведения проектов до production; — умение читать научные статьи, воспроизводить решения и адаптировать их под реальные задачи. Что предлагают: — полностью удалённую работу; — гибкое начало рабочего дня; — профессиональное развитие; — работу с современными технологиями в области CV/ML.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Verlo создает AI Agent OS для финансовых советников. Финансовые советники используют Verlo, чтобы заменить набор инструментов, которые им не нравятся. Агенты Verlo присоединяются к их встречам, записывают заметки, обновляют CRM и мгновенно отвечают на любые вопросы о клиентах. Интерес растет быстрее, чем компания успевает обрабатывать заявки, поэтому требуется специалист на верхней части воронки, который превратит интерес в запланированные встречи. Sales Development Representative в Verlo станет первым собеседником для большинства советников. Задачи: исходящие продажи, квалификация входящих заявок и запись демо для аккаунт-менеджеров. Работа в тесном сотрудничестве с командой AE, подчинение напрямую основателю. Обязанности Ежедневный поиск клиентов: составление списков, исследование советников и фирм, написание исходящих писем, на которые отвечают. Проведение первого звонка для квалификации и записи квалифицированных демо для команды AE. Работа с входящими лидами из листа ожидания и рекомендаций, быстрые ответы, чтобы ни один хороший лид не остыл. Поддержание чистоты воронки, тестирование новых сообщений и последовательностей, передача обратной связи о том, что работает, для улучшения питча. Цель — стабильный поток квалифицированных встреч, которые AE могут закрыть. Требования Опыт 1–3+ года на позиции SDR, BDR или в исходящих продажах в B2B SaaS-компании. Уверенное выполнение планов по встречам или воронке Уверенность в исходящих продажах: умение писать холодные письма, на которые отвечают, и звонить без лишних раздумий Дисциплина в удаленной работе: самостоятельное управление списками, последовательностями и повторными касаниями без контроля Сильные письменные и устные коммуникативные навыки: составление рассылок, квалификация по телефону, ежедневная запись Loom-видео Интерес к продукту и рынку: изучение рабочих процессов, важных для финансовых советников, и умение говорить о них убедительно Устойчивость и обучаемость: отношение к отказу как к информации и быстрая итерация Будет плюсом Опыт поиска клиентов среди финансовых советников, RIA или компаний по управлению капиталом Знакомство с

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Обязанности - Совместно с командой проектировать и разрабатывать высококачественные веб-приложения с использованием Python, Flask, Django и смежных технологий. - Писать чистый и эффективный код, обеспечивать его поддерживаемость и переиспользуемость. - Проектировать и внедрять RAG-пайплайны на Google Cloud / Vertex AI (chunking, эмбеддинги, индексация, поиск, реранкинг, grounding). - Строить агентные рабочие процессы (использование инструментов, планирование, рефлексия/guardrails, структурированные выходные данные) с использованием Python-first фреймворков. - Проводить ревью кода для обеспечения качества и согласованности. - Проводить тестирование для обеспечения качества и надежности приложений. - Создавать и поддерживать техническую документацию для веб-приложений. - Участвовать в планировании проекта, оценке и приоритизации задач. - Следить за новейшими технологиями в области разработки на Python. - Определять и запускать оценку (метрики поиска, качество ответов, проверки галлюцинаций/grounding) и итеративно улучшать качество системы. - Выпускать в продакшн: API, мониторинг/наблюдаемость, оптимизация стоимости и производительности, CI/CD и лучшие практики безопасности. Обязательные требования - Python, Flask/Django, RAG. - Опыт разработки программного обеспечения на Python 3. - Понимание жизненного цикла разработки и тестирования ПО. - Знание реляционных баз данных (например, MySQL, PostgreSQL и т.д.). - Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git. - Опыт создания RAG-решений (гибридный поиск, реранкинг, стратегии chunking, эмбеддинги, дизайн промптов и схем). - Знакомство как минимум с одним агентным фреймворком (например, LangGraph/LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen) и паттернами вызова инструментов/функций. - Уверенные знания концепций векторного поиска и как минимум одной векторной БД в продакшене. - Сильные инженерные практики: ревью кода, тестирование, телеметрия, безопасность по дизайну, надежность. Желательно - LLM, LangChain, AWS, Kubernetes, Docker. - Степень магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Более 1 года профессионального опыта разработки веб-приложений на Python с использованием Flask или Django. - Опыт разработки RESTful API на Python. - Понимание фреймворков веб-приложений на Python, таких как Flask или Django. - Опыт работы с облачными сервисами, такими как AWS. - Опыт работы с Vertex AI и основами GCP (IAM, логирование/мониторинг, Cloud Run/GKE, хранилища). - Графы знаний для RAG (связывание сущностей, обход графа + гибридный поиск). - Стриминг/обмен сообщениями (Pub/Sub, Kafka), пайплайны документов (Document AI) и мультиязычный поиск. - Опыт работы с инструментами оценки (RAGAS, TruLens, пользовательские eval-харнессы), управление версиями промптов. - Интеграция с фронтендом (базовый React/Next.js) или развитие платформы (внутренние инструменты разработчика). Условия - Зарплата: $62,000 – $80,000. - Кандидаты должны быть готовы к переезду в пределах США (например, CA, TX, NY).

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

Компания и контекст CACI International ищет AI-промпт-инженера в команду BEAGLE Agile Solution Factory (ASF), поддерживающую заказчика CBP в Северной Вирджинии. Команда работает над Agile-разработкой для Министерства внутренней безопасности (DHS). Задачи - Разработка и оптимизация промптов для различных генеративных ИИ-моделей (LLM) для получения желаемого поведения, ответов и творческих результатов. - Итеративное тестирование: сравнение вариантов промптов, анализ результатов и постоянное улучшение. - Взаимодействие с несколькими группами для интеграции промптов и оптимизации ручных процессов. - Исследования и разработка: отслеживание последних достижений в области LLM, генеративного ИИ и техник промпт-инжиниринга. - Поддержка тонкой настройки и RAG: участие в стратегиях улучшения точности моделей. - Решение проблем: отладка неожиданного поведения моделей, выявление корневых причин в структуре промпта, ограничениях модели или контексте данных. Требования - Гражданство США и способность пройти проверку службой CBP (проверка за 3 года на felony, за 1 год на употребление наркотиков, за 1 год на проступки, такие как кража или мошенничество). - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, информационных технологий или смежной области (эквивалентный опыт может быть рассмотрен). - 0–3 года профессионального опыта разработки ПО, стажировок или соответствующих академических проектов. - Более 1 года практической работы с большими языковыми моделями (например, OpenAI GPT, Llama, Gemini) или другими генеративными ИИ-моделями. - Опыт как минимум с одним языком программирования (Python, JavaScript/TypeScript). - Знание техник промпт-инжиниринга (few-shot, chain-of-thought, структурированные выходы, вызов функций). - Готовность к гибридному графику с работой на месте в Ашберне, Вирджиния. Желательно - Навыки решения проблем и подход к экспериментам, основанный на данных. - Письменные и устные коммуникационные навыки, умение ясно излагать сложные технические концепции. - Способность работать самостоятельно и в команде в быстро меняющейся среде. - Опыт работы с концепциями RAG, включая эмбеддинги и векторные базы данных. - Понимание вопросов безопасности ИИ (например, prompt injection, предвзятость, конфиденциальность данных). - Опыт работы в Agile/Scrum. Условия - Полная занятость, постоянная должность. - Допуск к гостайне не требуется. - Возможны локальные командировки до 10%. - Гибридный график с присутствием в офисе в Ашберне, Вирджиния. - Культура честности и среда доверия, гибкий график отпуска, доступ к обучающим ресурсам.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

BeaconFire Inc. ищет Python-разработчика для работы над веб-приложениями и системами генеративного ИИ. Задачи: - Проектирование и разработка веб-приложений на Python, Flask, Django. - Написание чистого и эффективного кода с поддержкой поддерживаемости и переиспользуемости. - Проектирование и внедрение RAG-пайплайнов на Google Cloud / Vertex AI (чанкинг, эмбеддинги, индексация, поиск, реранкинг, grounding). - Построение агентных рабочих процессов (использование инструментов, планирование, рефлексия/ограничения, структурированные выводы) с использованием Python-first фреймворков. - Проведение код-ревью для обеспечения качества и согласованности кода. - Тестирование для обеспечения качества и надежности приложений. - Создание и поддержка технической документации для веб-приложений. - Участие в планировании проекта, оценке и приоритизации задач. - Отслеживание новейших технологий для разработки на Python. - Определение и запуск оценки (метрики поиска, качество ответов, проверки галлюцинаций/grounding) и итеративное улучшение качества системы. - Вывод в продакшн: API, мониторинг/наблюдаемость, оптимизация стоимости и производительности, CI/CD, практики безопасности. Требования: - Опыт разработки программного обеспечения на Python 3. - Понимание жизненного цикла разработки и тестирования ПО. - Знание реляционных баз данных (например, MySQL, PostgreSQL). - Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git. - Опыт создания RAG-решений (гибридный поиск, реранкинг, стратегии чанкинга, эмбеддинги, дизайн промптов и схем). - Знание как минимум одного агентного фреймворка (например, LangGraph/LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen) и паттернов вызова инструментов/функций. - Уверенное знание концепций векторного поиска и как минимум одной векторной БД в продакшне. - Сильные инженерные практики: код-ревью, тестирование, телеметрия, безопасность по дизайну, надежность. Предпочтительные квалификации: - Степень магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Более 1 года профессионального опыта разработки веб-приложений на Python с Flask или Django. - Опыт разработки RESTful API на Python. - Понимание веб-фреймворков Python, таких как Flask или Django. - Опыт работы с облачными сервисами, такими как AWS. - Опыт работы с Vertex AI и основами GCP (IAM, логирование/мониторинг, Cloud Run/GKE, хранилища). - Графы знаний для RAG (связывание сущностей, обход графа + объединение поиска). - Стриминг/обмен сообщениями (Pub/Sub, Kafka), пайплайны документов (Document AI) и мультиязычный поиск. - Опыт работы с инструментами оценки (RAGAS, TruLens, пользовательские eval-системы), управление версиями промптов. - Интеграция фронтенда (базовый React/Next.js) или платформенная поддержка (внутренние инструменты разработчика). Условия: - Зарплата: $62 000 – $80 000. - Кандидаты должны быть готовы к переезду в пределах США (например, Калифорния, Техас, Нью-Йорк).

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Инженер по AI и автоматизации в инженерной организации, ориентированный на создание масштабируемых решений с применением искусственного интеллекта для оптимизации жизненного цикла верификации и валидации (V&V). Роль предполагает разработку инструментов автоматизации, программных приложений и интеллектуальных рабочих процессов, повышающих эффективность, качество и скорость поставки в инженерных командах. Работа с глобальными заинтересованными сторонами по проектированию, внедрению и оптимизации современных автоматизированных и AI-решений. Основные обязанности - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и автоматизированных рабочих процессов для поддержки инженерной деятельности по верификации и валидации (V&V). - Создание и внедрение решений на основе ИИ, включая генеративные сценарии для анализа требований, создания DVP, автоматической генерации тестов, трассируемости и проверки доказательств валидации. - Интеграция решений автоматизации и ИИ с инженерными системами, дашбордами, CI/CD-конвейерами, базами данных и платформами валидации. - Разработка прототипов, проведение пилотных программ, сбор обратной связи от пользователей и перевод решений в промышленную эксплуатацию. - Совместная работа с кросс-функциональными и глобальными командами для определения требований, валидации решений и внедрения инструментов автоматизации. - Выявление возможностей для снижения ручного труда, повышения согласованности процессов и увеличения инженерной эффективности через автоматизацию и ИИ. - Обеспечение масштабируемого, поддерживаемого и документированного кода в соответствии с лучшими практиками разработки ПО. Обязательные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, программной инженерии или смежной технической области. - Уверенные навыки программирования как минимум на одном языке: Python, JavaScript, TypeScript, C или C++. - Более 7 лет релевантного опыта в данной области. - Опыт разработки программных инструментов, скриптов автоматизации, API, конвейеров данных или решений для автоматизации рабочих процессов. - Понимание основ разработки ПО: контроль версий, отладка, тестирование, документирование и проектирование поддерживаемого кода. - Способность анализировать инженерные процессы и преобразовывать их в структурированные решения автоматизации. - Развитые навыки решения проблем, коммуникации и совместной работы. - Базовое знакомство с AI-инструментами, концепциями генеративного ИИ или AI-ассистированной разработкой, интерес к применению ИИ в инженерной автоматизации. Предпочтительные требования - Опыт работы с ИИ, машинным обучением, генеративным ИИ, большими языковыми моделями, RAG, векторным поиском, промт-инжинирингом или AI-ассистированной разработкой ПО. - Опыт разработки дашбордов, веб-приложений, внутренних инженерных инструментов или пользовательских платформ автоматизации. - Опыт фронтенд- или фулстек-разработки с использованием React, TypeScript или аналогичных фреймворков. - Знакомство с SQL, реляционными базами данных, моделированием данных или разработкой приложений на основе баз данных. - Знакомство с облачными платформами, контейнерами, платформами данных (например, Databricks) и CI/CD-инструментами (TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналоги). - Опыт работы с глобальными командами и поддержки внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Условия - Комплексное медицинское страхование с первого дня: стоматология, офтальмология, рецептурные препараты. - Программа поддержки сотрудников (EAP) для личных и профессиональных вопросов. - Поддержка всех путей к родительству: лечение бесплодия, услуги по усыновлению, суррогатное материнство. - Щедрый оплачиваемый отпуск: более 17 оплачиваемых праздничных дней, включая выходные с 24 декабря по Новый год; отпуск, плавающие и оздоровительные дни, больничные, полностью оплачиваемый родительский отпуск. - Конкурентные пенсионные накопительные планы: взносы работодателя в 401k, Roth и Catch-Up; взнос работодателя даже при отсутствии личных взносов. - Страхование и защита дохода: страхование жизни, групповое страхование от несчастных случаев, страхование критических заболеваний. - Программа аренды автомобилей компании для сотрудников и ближайших родственников: доступ к автомобилям Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега; эксклюзивные скидки на продукцию Stellantis. - Поддержка роста и волонтёрства: возмещение стоимости обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов, 18 оплачиваемых волонтёрских часов в год.

Формат

Офис

Страна

Тунис

Город

Не указан

Ultimate Knowledge Institute ищет AI Workflow Engineer для проектирования агентного SDLC с нуля: формализованные пайплайны, где AI-агенты планируют, создают, тестируют, ревьюят и выпускают код вместе с командой старших инженеров, с управлением, обоснованием и метриками эффективности. Это не исследовательская роль и не работа с промптами — вы будете проектировать систему доставки: рабочие процессы, защитные механизмы и циклы обратной связи, позволяющие команде работать значительно быстрее без потери инженерного качества. Работа напрямую ускоряет миссию: обеспечение готовности кадров для кибервойск страны. О компании: с 1999 года Ultimate Knowledge Institute задает стандарты обучения кибербезопасности для Министерства обороны, федеральных агентств и компаний из списка Fortune 500. Платформа выявляет индивидуальные пробелы в экспертизе и строит адаптивные индивидуальные планы обучения для федеральных клиентов США, оборонного сектора, разведывательного сообщества, местных и коммерческих заказчиков. Вы присоединитесь к новой формирующейся AI-команде внутри зрелой продуктовой инженерной команды — реальные пользователи, реальные stakes и зеленое поле для трансформации процессов разработки. Задачи: - Построить агентный SDLC-пайплайн: проектировать, внедрять и эксплуатировать агентные рабочие процессы на всех этапах жизненного цикла разработки — планирование, генерация кода, ревью, тестирование, документация и релиз, интегрированные с GitOps и CI/CD-инфраструктурой. - Улучшить опыт разработчиков: внедрять современные AI-интеграции в ежедневный процесс команды — кодинг-агенты, автоматическое ревью, интеллектуальная генерация тестов и self-service инструменты. - Строить обоснованные и надежные системы: разрабатывать retrieval-grounded и контекстно-зависимые AI-системы с надежными и проверяемыми результатами, проектировать оценочные стенды для их подтверждения. - Установить управление и защитные механизмы: определять и внедрять политики, контрольные точки с участием человека, аудит-трейлы и меры безопасности для ответственного применения агентного AI в средах, где доверие критично. - Формализовать и масштабировать: превращать успешные практики в повторяемые фреймворки, плейбуки и внутренние платформы, расширяя агентное ускорение за пределы инженерии на всю организацию. - Продвигать практику: обучать и поддерживать внедрение AI в команде, выступая мультипликатором, а не изолированным специалистом. Требования: - 2-3+ года практического опыта создания систем на AI/LLM в продакшене. - 2+ года проектирования и эксплуатации агентных рабочих процессов и пайплайнов, включая многошаговую оркестрацию агентов, использование инструментов, оценку и управление. - Опыт работы в современных командах разработки с практиками GitOps и CI/CD. - Рабочее знание паттернов grounded AI: RAG, контекстная инженерия, структурированные выходы, оценка и наблюдаемость LLM-систем. - Солидные основы программной инженерии на JavaScript/TypeScript и/или Python; уверенная работа со стеком (Angular/React фронтенды на Express веб-приложениях). - Соответствие культуре continuous delivery — подход Аллспоу/Хаммонда, Phoenix Project (Ким): малые партии, быстрая обратная связь, обучение без обвинений, операционное совершенство. - Проактивность: видите возможность ускорить команду — строите, измеряете и делитесь результатом. - Сильные коммуникационные навыки: умение объяснить агентную архитектуру инженеру и ее ROI — руководителю. - Требуется разрешение на работу в США; роль — удаленная в США. Будет плюсом: - Опыт с агентными фреймворками и протоколами (LangGraph/LangMem, Claude Agent SDK, MCP, OpenAI Agents) и AI-инструментами для кодинга (Claude Code, Copilot, Cursor).

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании GE Vernova развивает направление генеративного ИИ: создаёт команду для автоматизации промптинга и разработки фреймворка для переиспользования промптов между бизнес-подразделениями. GE Vernova Advanced Research выступает акселератором и ведёт исследования для энергетического перехода. Позиция предполагает работу на стыке передовых технологий и традиционной промышленности. Задачи - Взаимодействовать с профильными экспертами для перевода бизнес-потребностей в эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и улучшать промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно работать с разработчиками ПО для интеграции LLM-решений в существующие или новые приложения. - Участвовать в создании масштабируемого фреймворка для промпт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Помогать в сборе и анализе обратной связи пользователей для постоянного улучшения эффективности промптов. - Отслеживать достижения в области LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промпт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для создания базы знаний. Требования - 10+ лет релевантного опыта и степень магистра или PhD в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, AI-инжиниринга или смежных областях. - Готовность работать в офисе в Нискаюне (штат Нью-Йорк) или Кембридже (штат Массачусетс). - Для сотрудников в Кембридже: обязательная трёхмесячная гибридная адаптационная программа в Исследовательском центре GE Vernova Advanced Research в Нискаюне. Предоставляются расходы на поездки, жильё и проживание. - Наличие права на работу в США. Желательные качества - PhD в области компьютерных наук, ИИ, машинного обучения, инженерии, науки о данных или смежных областях. - 3+ года опыта в промпт-инжиниринге и знакомство с инструментами, такими как модели OpenAI GPT, Hugging Face и др. - 5+ лет опыта работы с Python или другими языками программирования, обычно используемыми в AI/ML. - Опыт с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (например, Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в проектах по NLP или машинному обучению. - Знакомство с системами контроля версий, например Git. - Понимание особенностей работы традиционной промышленности и её задач. - Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, умение объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. Условия - Компания предлагает хорошую рабочую среду, профессиональное развитие, интересные задачи и конкурентоспособную компенсацию.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Стартап в stealth-режиме, поддерживаемый Y Combinator, разрабатывает ИИ-технологии для трансформации процесса разработки ПО. Задачи - Быстрая разработка прототипов: создание MVP и их развитие в масштабируемые production-сервисы. - Интеграция ИИ: использование LLM и других AI-технологий для создания функций автоматической генерации кода и повышения продуктивности разработчиков. - Проектирование, разработка и развертывание backend-систем, работающих с реальным трафиком, обеспечение производительности, стабильности и отказоустойчивости. - Работа по всему стеку: backend-архитектура, интеграция AI-моделей, дизайн API, инфраструктура. - Участие в формировании инженерных практик, инструментов и культуры технической команды. Требования - Экспертный уровень в Python или Node.js: опыт создания надежных масштабируемых backend-систем и микросервисов, умение интегрировать новые библиотеки и фреймворки. - Опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic и др.), интерес к применению ИИ для генерации кода и автоматизации. Наличие опыта — существенный плюс. - Хакерский склад ума: способность быстро погружаться в сложные проблемы, прототипировать решения, читать документацию на лету, постоянно итерировать. - Самостоятельность: видеть пробелы, находить возможности и действовать без ожидания указаний. Условия - Ранний сотрудник: работа с основателями, влияние на продуктовое видение, техническую архитектуру и культуру компании. - Значительная доля в капитале на ранней стадии. - Интенсивная среда Y Combinator: быстрая итерация, постоянное обучение, ежедневные ключевые решения. - Быстрый видимый результат: код напрямую влияет на прогресс компании. - Отсутствие бюрократии, lean-среда, ориентированная на результат. - Бонус: расположение в районе залива Сан-Франциско или Нью-Йорке.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Группа Silicon Co-Design компании NVIDIA ищет прикладного AI-инженера для разработки и интеграции AI-решений в инфраструктуру проектирования и автоматизации чипов. Задачи - Проектирование и развертывание AI-систем для пост-силиконовой валидации: ускорение, повышение интеллектуальности и масштабируемости процессов в полупроводниковых средах. - Интеграция AI в рабочие процессы: взаимодействие с межфункциональными инженерными командами для выявления узких мест и создания решений. - Оценка новых AI-фреймворков и архитектур, определение перспективных для внедрения. - Построение систем данных для измерения влияния AI: установление количественных показателей, устранение пробелов в производительности и организация итераций. Требования - BS, MS, PhD или эквивалентный опыт в CS, EE, CE или смежной области, 5+ лет практического опыта в создании и развертывании ML/AI-систем или бэкенд-сервисов с интенсивной работой с данными. - 2+ года непосредственного опыта в Applied AI: самостоятельное владение AI-агентом, LLM-рабочим процессом или системой интеллектуальной автоматизации от прототипа до продакшена. - Сильные навыки Python и владение как минимум одним статическим языком: C, C++, C, Java или Scala. - Опыт работы в среде разработки кремния: знакомство с методологиями характеризации чипов и систем, вариациями процессов, статистическими уровнями ошибок или продвинутым анализом таймингов и энергопотребления. - Практический опыт с bring-up кремния, характеризацией или лабораторной отладкой с использованием стандартных инструментов (осциллографы, мультиметры, логические анализаторы). - Сильные базовые знания в электротехнике: компьютерная архитектура, высокоскоростные интерфейсы, тайминги, основы энергопотребления, понимание структур прошивок и драйверов и взаимодействия с аппаратурой. - Умение балансировать несколько параллельных проектов, отличные навыки решения проблем, коммуникации и работы в команде. Будет плюсом - Опыт отладки сложных системных проблем, связанных с взаимодействием HW/SW, включая лидерство или владение процессом анализа корневых причин проблем кремния или функций. - Способность превращать инновационные AI-исследования в практические производственные инструменты. - Знакомство с современными AI-технологиями и методологиями создания и запуска LLM. - Опыт создания и развертывания оркестрационных агентов, управляющих сотнями и тысячами инструментов. - Опыт работы с фреймворками глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow) и инструментами агентной оркестрации: NeMo Agent Toolkit, LangChain, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI, n8n. Условия - Базовая зарплата определяется на основе локации, опыта и оплаты сотрудников на аналогичных позициях. - Диапазон базовой зарплаты: 152 000–241 500 USD для Level 3, 184 000–287 500 USD для Level 4. - Возможность получения акций и льгот.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Сан-Франциско

Компания создает первый в мире полнотелый ультразвуковой КТ-сканер и спа-опыт, который сделает его доступным миллиардам людей. Если вы считаете, что можете помочь, мы хотим услышать вас. Отправьте резюме и краткое описание того, как вы могли бы помочь.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Грейд

Senior

GitLab — платформа оркестрации для DevSecOps. Компания помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия требованиям, ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 используют GitLab. Роль: Senior Backend Engineer в команде Flow Components. Вы будете помогать создавать Flow Registry — набор переиспользуемых примитивов для агентных потоков на платформе GitLab Duo Agent Platform. Основной фокус — бэкенд-разработка на Python с использованием LangChain и LangGraph для создания безопасных, надежных и масштабируемых возможностей в Duo Workflow Service и монолите GitLab. Также потребуется работа по всему стеку, включая JavaScript и фронтенд, для поддержки официального клиента GitLab Duo Agent Platform, Duo CLI. Задачи: - Разработка, выпуск и поддержка безопасных, хорошо протестированных и производительных функций Flow Registry в Duo Workflow Service и бэкенде монолита GitLab. - Совместная работа с менеджментом продукта, UX, фронтенд-, бэкенд- и AI-специалистами для уточнения требований и итеративных улучшений продукта. - Проектирование, реализация и ревью GraphQL и REST API, связанной бэкенд-логики и контрактов с фронтенд-клиентами. - Улучшение автоматизированного тестирования с RSpec и другими фреймворками. - Обмен стандартами, паттернами и уроками с другими инженерами для поддержки ответственной интеграции ИИ. - Участие в on-call ротации Tier 2, диагностика проблем в продакшене, анализ первопричин, улучшение наблюдаемости и отказоустойчивости. - Мониторинг конкурентной среды и поддержание конкурентоспособности примитивов Flow Registry. Требования: - Опыт создания и поддержки продакшен-Python-приложений с LangChain и LangGraph, включая фоновые задачи, API и модели данных. - Опыт проектирования и выпуска AI-функций и интеграций на бэкенде, понимание ограничений больших языковых моделей и ответственного использования в продакшене. - Владение проектированием и расширением REST и GraphQL API с вниманием к масштабируемости, поддерживаемости и обратной совместимости. - Сильные навыки SQL и знание реляционных баз данных, таких как PostgreSQL, включая эффективные запросы и моделирование данных. - Уверенная работа по всему стеку в зрелой кодовой базе, устранение узких мест производительности на уровне приложения и инфраструктуры. - Знакомство с JavaScript и Vue для фронтенд-разработки, понимание принципов UX. - Четкие письменные и устные коммуникационные навыки, включая написание технических предложений и документации, опыт работы в удаленной асинхронной кросс-функциональной среде. - Готовность изучать и применять переносимые навыки из смежных технологий и доменов. О команде: команда работает на стыке бэкенда, фронтенда, UX, менеджмента продукта и ИИ, улучшая такие возможности, как Memory и Duo Developer, и поддерживая клиентов, включая Duo CLI. Работа ведется в удаленной асинхронной среде GitLab. Условия для штатных сотрудников: - Льготы для поддержки здоровья, финансов и благополучия. - Гибкий оплачиваемый отпуск. - Ресурсные группы сотрудников. - Акционерная компенсация и программа покупки акций. - Фонд роста и развития. - Отпуск по уходу за ребенком.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

О компании GitLab — интеллектуальная оркестрационная платформа для DevSecOps. Платформа помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия требованиям, ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 доверяют GitLab. Компания использует ИИ как ключевой множитель продуктивности: все сотрудники интегрируют ИИ в ежедневные рабочие процессы. О роли Руководитель команды Build в составе GitLab Delivery. Отвечает за стратегию, исполнение и операционное совершенство систем, которые превращают исходный код GitLab в безопасные, проверенные и распространяемые артефакты для Self-Managed и других целей доставки. Роль владеет фундаментом платформы сборки, делая доставку компонентов быстрее, консистентнее и более самообслуживаемой для команд разработки, обеспечивая надежность артефактов для установки и эксплуатации клиентами. Ключевые обязанности - Руководить дорожной картой команды Build в рамках UBT, TUBE и всей платформы сборки. - Отвечать за доставку распространяемых артефактов GitLab, включая пакеты, образы контейнеров и образы для облачных маркетплейсов. - Внедрять модель «собрал один раз — развернул везде» для Omnibus, CNG и будущих целей доставки. - Руководить централизованным управлением зависимостями и скоординированными обновлениями зависимостей между компонентами. - Обеспечивать безопасность цепочки поставок через SBOM, происхождение (provenance), проверенные зависимости и изолированную сборку. - Создавать пути самообслуживания для онбординга с помощью стандартных CI-шаблонов, документации и проторенных путей. - Улучшать качество и консистентность сборки через унифицированные среды сборки и валидацию. - Настраивать наблюдаемость, дашборды и метрики для пайплайнов сборки и влияния платформы. - Взаимодействовать с командами Delivery и смежными командами для устранения блокеров онбординга и снижения координационных издержек. Требования - Подтвержденный опыт создания и владения крупномасштабными распределенными сервисами, с технической глубиной для погружения в архитектуру и руководства командой по технической стратегии. - Опыт обеспечения операционного совершенства и владения сервисами с SLO 99.99% (four nines) и понимание, что нужно для их поддержания. - Опыт использования ИИ-инструментов для повышения продуктивности команды, с реальными уроками как из успехов, так и из ошибок. - История создания и управления высокоэффективными командами с культурой ответственности, включая умение расставаться с сотрудниками при необходимости. - Уверенность в доведении сложных проектов до завершения без выделенного технического проджект-менеджера. - Опыт эффективного руководства распределенными и удаленными командами. Условия - Льготы для поддержки здоровья, финансов и благополучия. - Гибкий оплачиваемый отпуск. - Ресурсные группы сотрудников. - Акционерная компенсация и план покупки акций для сотрудников. - Фонд роста и развития. - Отпуск по уходу за ребенком.

Формат

Офис

Страна

Австралия, Великобритания, Канада, Сингапур, ЕС

Город

Сингапур

Грейд

Senior

Компания Lemon.io — маркетплейс, который связывает разработчиков со стартапами из США и Европы. Ищем Senior Software Engineer для клиента — исследовательской AI-компании. Локация: удалённо, страны ЕС, США, Канада, Великобритания, Австралия, Сингапур. Требования - 4+ лет опыта разработки ПО - 2+ года работы с Golang и Kubernetes - Обязательное знание Temporal - Сильные технические навыки: умение создавать проекты с нуля, глубокое понимание архитектуры приложений - Продвинутый английский для обсуждения бизнес-задач, обоснования решений и описания проблем; хорошая самопрезентация для звонков с клиентом - Развитые навыки самоорганизации: способность работать полный рабочий день удалённо без контроля - Надёжность - Адаптивность и гибкость: быстрое вхождение в проект и быстрые результаты Условия - Удалённая работа - Достойная компенсация - Без визовой поддержки - Модель сотрудничества не включает льготы, обычно предлагаемые при прямом найме

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Data and AI Specialist в компанию Twilio. О компании Twilio — компания в сфере коммуникационных платформ (CPaaS), работающая в формате remote-first. Сотрудники могут находиться в любой точке мира. Возможны редкие очные встречи: командные сборы, офлайн-встречи или встречи с клиентами. О роли Позиция в команде Strategy & Operations в организации Industry Relations & Strategic Growth. Специалист будет отвечать за рост для клиентов и бизнеса Twilio, используя анализ данных, скриптинг и агентные рабочие процессы для улучшения качества продукта, борьбы с мошенничеством, снижения ошибок биллинга и оптимизации валовой маржи глобальной телекоммуникационной сети. Задачи - Проектировать, тестировать и разворачивать LLM и агентов для автоматизации неструктурированных многошаговых расследований данных. - Проектировать, тестировать и разворачивать автоматизированные рабочие процессы на Python для превращения повторяющихся ручных процессов в масштабируемые решения. - Создавать инструменты для одного пользователя и многошаговые рабочие процессы для повышения эффективности. - Внедрять архитектуру данных и фреймворки оркестрации ИИ для безопасности, точности, эффективности и поддерживаемости. - Выполнять SQL-запросы и многошаговый анализ данных по сложным телекоммуникационным наборам данных для оптимизации валовой маржи, снижения мошенничества и улучшения качества сети. - Разрабатывать дашборды и повторяемые BI-решения (Tableau, Looker или Python) с практическими выводами для бизнес-партнеров. - Определять ключевые показатели эффективности (KPI) и отслеживать их динамику. - Сотрудничать с Carrier Relations, Enterprise Technology, Product, Supply Operations и Finance для преобразования бизнес-потребностей в требования к данным и стандарты управления. - Готовить письменные и устные выводы, отвечающие на бизнес-вопросы. - Брать полную ответственность за продукты данных: от определения требований и документации до финальной поставки. - Обеспечивать своевременную поставку проектов на высоком уровне. Требования - 5+ лет профессионального опыта в разработке технических решений для данных и автоматизации. - Опыт работы с SQL и реляционными схемами баз данных. - Опыт работы с Google Sheets (или Excel), Tableau и/или Looker. - Опыт использования Python, API или платформ рабочих процессов (например, Airtable, Coefficient, Zapier/n8n) для создания автоматизированных процессов и пайплайнов. - Опыт создания агентов (например, Claude Code).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

О компании Flip — ведущая AI-платформа для сотрудников на передовой (frontline workers) в рознице, производстве и логистике. Миссия: Connect every employee to everything they need in one touch. KI-оркестрация — в центре будущего Flip. Flip Fusion, мультиагентная система для генерации кода, — ядро новейшего продукта. Ask AI Agent Gateway и автоматизация через Flip Flows также работают на возможностях, которые разрабатывают и поддерживают наши AI-инженеры. В роли Lead AI Engineer вы отвечаете за AI-дисциплину: архитектуру, стандарты и техническое направление во всех трёх областях, развиваете команду из трёх AI-инженеров и остаётесь hands-on на самых сложных задачах. Задачи - Отвечать за AI-архитектуру: определить единую архитектуру и стандарты для Flip Fusion, Ask AI Agent Gateway и Flip Flows. - Принять главный вызов: мультиагентные системы, созданные для конкретных сценариев, но достаточно универсальные для разных клиентов, в балансе между высокими требованиями, реализуемостью, надёжностью и экономической эффективностью. - Развивать дисциплину: осуществлять дисциплинарное руководство тремя AI-инженерами и помогать им становиться инженерами, задающими технический стандарт. - Оставаться hands-on: около 70% времени — в коде, на задачах, где важнее всего ваше суждение. Остальное — техническое и дисциплинарное руководство. - Влиять на продукты за пределами своей зоны: реализовывать архитектурные решения с продакт-менеджерами и engineering-лидами, убеждая аргументами, а не указаниями. - Работать со стеком: Python, pydantic-ai для оркестрации, Qdrant для векторного поиска, Azure AI для моделей, деплой на Kubernetes в преимущественно JVM-бэкенде (Kotlin, Micronaut) и Go. - Формировать молодую дисциплину: KI-инжиниринг в Flip настолько новый, что есть огромный простор для решений и нет готового playbook. Требования Мы ищем инженера с фундаментальным software engineering и реальным опытом работы с агентными системами в продакшене, который хочет вести дисциплину, а не только работать над кодовой базой. Если роль вас привлекает, но вы не соответствуете каждому пункту, мы всё равно ждём вашу заявку. Обязательные требования - 7+ лет опыта в разработке ПО с подтверждённым уровнем Senior или Staff, на базе фундаментального software engineering (бэкенд, платформа или full-stack). - Практический опыт проектирования, создания и эксплуатации продакшн-систем на LLM: RAG, tool calling и MCP, оркестрация и эвалы. Не прототипы, а системы, с которыми вы жили после запуска. - Опыт мультиагентной оркестрации — особенно важен. Это ядро архитектурной ответственности. - Подтверждённый опыт технического лидерства: ответственность за архитектуру, tech-lead, RFC, design reviews или установление стандартов для команды. - Подтверждённая способность продвигать техническую работу вне своей зоны ответственности: выигрывать архитектурные дискуссии убедительностью и доверием, иметь привычку быть правым без формальной власти. - Подтверждённый опыт развития людей: коучинг или менторинг инженеров, а не выполнение работы за них. - Ясное и явное намерение заниматься дисциплинарным руководством. Роль включает управление тремя инженерами, и это не просто дополнение к техническому скоупу. - Развитые коммуникативные навыки и свободный английский (C1). Желательно - Формальный опыт управления персоналом: дисциплинарное руководство, feedback- и development-встречи, рекрутинг. Сильный менторинг также считается. - Опыт кросс-командного руководства дисциплиной или направлением в матричной организации. - Опыт работы с масштабными продуктами: frontline / deskless workers, high-volume B2B SaaS или аналогично. - Опыт инженерии стоимости, задержек и надёжности для LLM-систем: guardrails, fallbacks, evaluation harnesses. - Немецкий язык любого уровня. В некоторых частях компании полезен, но для этой роли не обязателен.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Компания: Flip GmbH О роли: Flip — AI-платформа для сотрудников на передовой (розница, производство, логистика). AI-оркестрация — центр развития компании: система мультиагентной генерации кода Fusion, агентский шлюз Ask AI и автоматизация Flip Flows работают на возможностях, которые создают и поддерживают AI-инженеры. В роли Lead AI Engineer вы возглавите AI-направление: отвечаете за архитектуру, стандарты и техническое направление во всех трёх продуктах, руководите командой из трёх AI-инженеров и остаётесь hands-on в самых сложных задачах. Задачи: - Владение AI-архитектурой: определение и согласование целостной AI-архитектуры и стандартов для Flip Fusion, Ask AI и Flip Flows. - Решение ключевой задачи: мультиагентные системы, специализированные под конкретные цели, достаточно универсальные для разных клиентов, с балансом ожиданий, надёжности и стоимости. - Руководство и развитие команды: people-leadership для трёх AI-инженеров, помощь в росте до инженеров, которые сами задают техническую планку. - Hands-on работа: около 70% времени — в коде, на задачах, где важнее всего ваше суждение. Остальное — техническое и people-лидерство. - Влияние на продукты: согласование архитектурных решений с продакт-менеджерами и техлидами через аргументацию, а не через мандат. - Работа со стеком: Python, pydantic-ai для оркестрации, qdrant для векторного поиска, Azure AI для моделей, деплой на Kubernetes, преимущественно JVM-бэкенд (Kotlin, Micronaut) и Go. - Формирование молодого направления: в Flip AI-инжиниринг достаточно новый, с большим пространством для дизайна и без унаследованных правил. Требования: Обязательные: - 7+ лет опыта в разработке ПО с треком уровня senior или staff, на фундаменте software engineering (бэкенд, платформа или full-stack). - Практический опыт проектирования, запуска и эксплуатации LLM-систем в продакшене: RAG, tool calling и MCP, оркестрация, eval'ы. Не прототипы, а системы, с которыми вы жили после релиза. - Опыт мультиагентной оркестрации — ключевой фактор, это ядро архитектуры. - Подтверждённое техническое лидерство: владение архитектурой, роль техлида, RFC, дизайн-ревью или установление стандартов для команды. - Умение продвигать техническую работу, которой вы не владеете: выигрывать архитектурные споры через убеждение и доверие, комфортно быть правым без формальной власти. - Доказательства развития людей: коучинг и менторство инженеров, а не поглощение их работы. - Явная приверженность people-лидерству: управление тремя инженерами — не та часть, которую вы терпите ради технического скоупа. - Отличные коммуникативные навыки и деловой английский (C1). Желательно: - Формальный опыт управления людьми: линейное руководство, перформанс- и развивающие беседы, найм. Сильные менторские доказательства ценятся так же. - Опыт руководства дисциплиной или ремеслом в матричной организации. - Продуктовый контекст в масштабе: frontline- или deskless-персонал, высоконагруженный B2B SaaS или аналогичное. - Инженерия стоимости, задержек и надёжности для LLM-систем: guardrails, fallbacks, eval-харнессы. - Немецкий на любом уровне — полезен в некоторых частях компании, для этой роли не обязателен. Условия: - Формат: remote-first, с возможностью работать из дома. Периодические командные мероприятия, воркшопы или встречи в офисах в Берлине или Штутгарте — с заблаговременным уведомлением. Точный баланс обсуждается на собеседовании. - Work-Life-Balance: оплата членства E-Gym-Wellpass и лизинг велосипеда (job bike). - Атмосфера: мотивированные и вовлечённые люди в расслабленной рабочей обстановке. - Рост: активное участие в формировании компании, поддержка быстрого роста молодой tech-компании, регулярные командные мероприятия.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, создавшая открытую облачную платформу для наблюдаемости, ищет Senior Engineer (AI & Automation) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Вы будете создавать мультиагентные архитектуры, интеграции с LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных. Это удалённая позиция для кандидатов из Канады. Жители Квебека не могут претендовать на эту роль. Задачи Агентные системы и AI-инфраструктура: - Полный цикл разработки мультиагентных AI-систем: от архитектуры и реализации до тестирования, развертывания и эксплуатации. - Создание модульных композитных агентных систем с использованием оркестрационных фреймворков (LangChain, CrewAI, Anthropic MCP или аналогичных), работающих круглосуточно. - Разработка переиспользуемых агентных навыков для вызова через интерфейсы (Slack, дашборды, внутренние приложения, CLI). - Внедрение наблюдаемости и циклов обратной связи: логирование, метрики производительности, итерация промптов, оценка моделей, управление затратами. - Установление стандартов управления и соответствия для AI-процессов: контроль доступа, аудит-трейлы, обработка PII, эскалация с участием человека. Интеграция систем и бэкенд-сервисы: - Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов для подключения AI-моделей к бизнес-системам (BigQuery, Slack, CRM, электронная почта, календари, аналитические инструменты). - Проектирование потоков данных для RAG: подключение LLM к внутренним базам знаний, данным о клиентах и бизнес-контексту в реальном времени. - Разработка serverless- или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся под нагрузку и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana. Автоматизация и поддержка процессов: - Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, регионального маркетинга и SDR для выявления высокоприоритетных задач автоматизации, поиска узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами. - Проектирование и развертывание процессов с помощью инструментов оркестрации (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности. - Создание систем для самостоятельного использования: документация, плейбуки и обучающие материалы, позволяющие командам работать независимо. Требования - 8+ лет опыта в разработке ПО с глубокими знаниями в бэкенд-разработке, системной интеграции или инженерии данных/аналитики. - 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах. - Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, знание Git-процессов, практик код-ревью и дисциплины тестирования. - Практический опыт работы с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции.

Формат

Офис

Страна

Великобритания, Дания, Испания, Португалия

Город

Не указан

Компания Pleo ищет Staff Analytics Engineer в команду Data Services & Governance. Это индивидуальный контрибьюторский уровень: вы будете владеть семантическим слоем и стандартами аналитики для всей компании, задавая стандарты качества для всех доменов. Вы будете разрабатывать, улучшать и поддерживать стандарты моделирования и практики AI-ускоренной разработки, которыми пользуются все аналитические инженеры. Семантический слой, который вы спроектируете и будете поддерживать, станет единым источником истины для AI-агентов, BI-инструментов и аналитиков. Слой находится на ранней стадии, выбор инструментов ещё идёт, и у вас будет решающий голос. BI-стек также в переходном состоянии — вам предстоит определить, каким он должен быть, и построить его. Текущий технологический стек: GCP, BigQuery, dbt Core, Airflow, SQL, Python, Claude Code, GitHub Copilot. Вы будете подчиняться менеджеру по инженерии данных, который руководит командами Data Infra & MLOps и Data Services & Governance. Основное взаимодействие — с аналитическими инженерами в функции Intelligence, которые будут обращаться к вам за архитектурными рекомендациями и решениями по семантическому слою. Также вы будете работать со Staff Data Engineer над стандартами инженерии данных и практиками пайплайнов, с другими коллегами — над self-serve аналитикой и управлением BI-инструментами, с командой Data Serving — над определениями сущностей, с платформенной командой GenAI — над тем, как должны выглядеть AI-ready данные. Задачи: - Владеть семантическим слоем: определять, что такое метрика, как она структурирована, где хранится и как обеспечивается её соблюдение. Цель — единое каноническое определение MRR, оттока, транзакции и клиента, используемое аналитиками, BI- и AI-инструментами без расхождений. - Задавать стандарты моделирования данных для функции: как выглядит чистая, слоистая, хорошо протестированная dbt-архитектура во всех доменах и на всех уровнях сложности. - Создать и вести сообщество практики Analytics Engineering: код-ревью, общие паттерны, документация, онбординг. Цель — социальная инфраструктура, которая делает стандарты устойчивыми. - Владеть практикой AI-нативной разработки: использовать AI-инструменты кодирования как естественную часть рабочего процесса написания, ревью и миграции моделей данных. Оценивать, что работает в управляемом контексте инженерии данных, что создаёт риски, и формировать, как сообщество их внедряет. - Вести ответственную AI-ускоренную миграцию: использовать AI-инструменты для ускорения моделирования и миграций в аналитическом хранилище и операционной платформе данных. - Проектировать модели данных и определения метрик в документированном и структурированном виде, обеспечивающем надёжное потребление AI-сервисами без участия человека. - Взаимодействовать с бэкенд- и продуктовыми инженерами для внедрения дисциплины контрактов данных и владения схемами на上游, а не управления несогласованностью на下游. - Участвовать в развитии Data & AI-продуктов для внешней клиентской аналитики, где растут паттерны моделирования и потребности в разговорной аналитике. Требования: - Глубокий подтверждённый опыт в области моделирования данных и аналитической инженерии.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании: - Brightline — компания, работающая в сфере поведенческого здоровья детей, подростков и их семей. - Основной стек: Ruby on Rails, Turbo, Tailwind, ViewComponent, Stimulus, иногда React, TypeScript/JavaScript, Hotwire Native для мобильных приложений. - Команда предпочитает простые решения и стандарты, а не новые технологии. Обязанности: - Определять техническое направление для сложных сквозных систем: моделирование данных, проектирование API, архитектура клинических процессов, паттерны интеграции. - Вести задачи от постановки проблемы до решения, совместно с продуктом и дизайном определяя критерии готовности. - Писать код на всём стеке (Ruby + Rails на бэкенде, Turbo/Tailwind на фронтенде), уделяя внимание системам и абстракциям, на которых строят другие инженеры. - Оценивать технические риски и компромиссы: понимать, когда вкладываться в архитектуру, а когда выпускать самое простое работающее решение. - Наставлять команду через архитектурные обсуждения, парное программирование, код-ревью и высокие стандарты без «входных барьеров». - Развивать глубокую экспертизу в предметной области и использовать её для оспаривания продуктовых допущений, раннего выявления рисков и защиты интересов пациентов и сотрудников. - Взаимодействовать с инженерными, продуктовыми, дизайнерскими и клиническими/операционными командами, чтобы технические решения служили бизнес- и клиническим целям. Требования: - Интерес к улучшению поведенческого здоровья детей, подростков и их семей. - Значительный профессиональный опыт разработки, преимущественно на Ruby + Rails, с подтверждённым влиянием на техническое направление за пределами собственного кода. - Умение формировать подход команды к системам: видеть связь отдельных функций с общей архитектурой и объяснять компромиссы техническим и нетехническим специалистам. - Ответственность за проблемы, а не только за задачи: погружение в предметную область, оспаривание допущений, поиск правильного решения, даже если оно не очевидно. - Вдумчивость и эмпатия в решениях, исполнении, коммуникации и сотрудничестве. - Повышение стандартов команды через работу, обратную связь и готовность улучшать процессы без напоминаний. - Умение работать в плоской самоорганизующейся команде, где влияние строится на ясности и доверии, а не на должностных полномочиях. - Наличие собственного рабочего процесса с ИИ-инструментами для кода: понимание, когда агенты полезны, когда вредны, и как выжать из них максимум. - Ориентация на решение проблем, а не на конкретные технологии. Бонусы: - Опыт в здравоохранении: клинические процессы, системы расписаний, интеграции с EHR, страховое выставление счетов, управление мультиклиниками. - Сложное моделирование данных и миграции: объединение систем, управление сложностью предметной области. - Разработка API и интеграция со сторонними системами. - Опыт работы в Shape Up или аналогичных методологиях, основанных на «аппетитах». Условия: - Удалённая работа. - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка, страхование жизни, гибкий счёт (FSA), 401k. - 12 оплачиваемых праздников, новогодние каникулы, оплачиваемый отпуск, отпуск по уходу за ребёнком. - Стипендия на здоровье и фитнес, возмещение расходов на домашний офис, телефон и интернет, возмещение на профессиональное развитие. - Опционы на акции. - Годовая базовая зарплата: $215,000–$240,000. - Компания стремится к разнообразию, равенству, инклюзивности и принадлежности.

Формат

Офис

Страна

Дания, Испания, Португалия

Город

Не указан

О компании Компания Pleo разрабатывает решения для управления расходами. Продукт помогает финансовым отделам и сотрудникам управлять денежными потоками. Компания работает более 10 лет, у неё более 40 000 клиентов и команда из более чем 850 человек из 100+ национальностей. О роли Инженер-менеджер в направлении Employee Spend (расходы сотрудников). Роль предполагает руководство несколькими инженерными командами и ответственность за результат и поставку. Вы будете подчиняться непосредственно Product Lead, а вашим ближайшим коллегой станет Product Manager, который руководит теми же кросс-функциональными командами. Обязанности - Формирование видения и направления для группы продуктовых команд совместно с Product Lead и Product Manager; согласование технического направления с общей технологической стратегией компании. - Прямое управление и менторство инженеров и технических лидов; фокус на непрерывном обучении, повышении квалификации и профессиональном росте сотрудников. - Внедрение современных AI-инструментов и методологий разработки в повседневные процессы команды для безопасного повышения скорости разработки и инноваций. - Поддержание клиентоориентированного и ориентированного на решения мышления, высоких стандартов чистого, качественного и масштабируемого кода. - Непрерывное улучшение среды, инструментов и процессов разработки, управление техническим долгом и оптимизация скорости разработки. - Представление инженерного направления в ключевых инициативах и проектах внутри отдела и компании, обеспечение их успешной реализации. - Проектирование организации, постановка чётких целей и поддержание высоких стандартов в людях, поставке и технологиях. Требования - Опыт разработки ПО в прошлом, активный интерес к технологиям. - Готовность разбираться в технических деталях и помогать команде решать сложные технические задачи. - Свободное владение языком инженеров, использование технической глубины для обучения и развития команды. - Лидерский стиль, основанный на расширении возможностей сотрудников: умение мотивировать команду, задавать чёткое направление, создавать устойчивый командный дух. - Управление через доверие, а не микроменеджмент; создание среды, где инженеры чувствуют ответственность за свою работу. - Баланс эмпатии и высоких стандартов, умение удерживать команду в рамках обязательств и критериев качества.

Формат

Офис

Страна

Великобритания, Дания, Испания, Португалия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Pleo — компания, создающая решения для управления расходами. Более 40 000 клиентов, команда из 850+ человек более чем 100 национальностей. Компания помогает бизнесу выходить за рамки и уже 10 лет работает на рынке. О роли Вы будете подчиняться старшему менеджеру по продуктам Data & AI. Вы станете одним из первых в команде, но будете работать в тесном сотрудничестве с инженерами и дата-сайентистами. Команда покрывает полный цикл от данных до выпущенного продукта. Основной фокус — создание и выпуск AI-функций, совместно с командами Product Engineering, AI Platform и Data & ML Platform. Задачи - Создавать и выпускать AI-функции для клиентов Pleo, отвечая за результат от начала до конца в своей области. - Проектировать и создавать RAG-системы для конкретных продуктовых сценариев: стратегии чанкинга, выбор эмбеддинг-моделей, оптимизация поиска и оценка качества. - Управлять полным жизненным циклом AI-продукта: дизайн промптов, управление контекстом и состоянием, агентные циклы, парсинг вывода, обработка крайних случаев и безопасный продакшн. - Создавать оценочные датасеты и автоматизированные пайплайны оценки, чтобы команда была уверена в качестве AI-функций до и после изменений. - Настраивать наблюдаемость AI-функций в продакшене: логирование, обнаружение дрейфа, мониторинг качества и алертинг. - Совместно с Product и Design определять объём AI-функций с нуля; вы соавтор того, что создаётся, а не просто исполнитель спецификаций. - Взаимодействовать с командой GenAI Platform для определения потребностей в инфраструктуре и продвигать использование платформенных инструментов. - Поддерживать других инженеров через ревью, парное программирование и прагматичное техническое лидерство в ваших проектах. Требования - Подтверждённый опыт выпуска пользовательских AI-функций с использованием LLM — не прототипов, а реальных продакшен-систем с реальными пользователями. - Глубокий практический опыт проектирования RAG-систем и полного пайплайна поиска: эмбеддинг-модели, векторные базы данных, чанкинг, гибридный поиск, реранкинг. - Опыт создания и эксплуатации фреймворков оценки для LLM-систем; системный подход к измерению качества. - Сильные навыки Python-разработки: код продакшен-качества, протестирован и поддерживаем. - Опыт создания API и пайплайнов получения данных для подачи контекста в AI-системы. - Достаточная интуиция в работе с данными, чтобы рассуждать о качестве данных, схеме и архитектуре поиска без постоянной поддержки выделенного дата-инженера. - Опыт с паттернами агентных систем: использование инструментов, многошаговая оркестрация, обработка ошибок в LLM-процессах. - Знакомство с публичными облачными провайдерами (AWS, GCP). - Платформа использует несколько языков, включая Kotlin и Python. Роль ориентирована на Python, но время от времени потребуется вносить вклад в Kotlin-стек, поэтому важна открытость к этому. Качества - Сильное продуктовое чутьё и ориентация на пользователя. Вы понимаете, что модель хороша настолько, насколько хороша решаемая ей проблема.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Qventus уже более 12 лет трансформирует здравоохранение. Компания помогает больницам сосредоточиться на главном — уходе за пациентами. Решения Qventus используют машинное обучение, генеративный ИИ и поведенческую науку для улучшения результатов и помощи медицинским командам предвидеть и решать проблемы до их возникновения. Успех и быстрый рост компании поддерживают ведущие мировые инвесторы. В Qventus вы будете работать с исключительной командой, ориентированной на миссию, и сможете напрямую влиять на жизни пациентов. О роли Мы ищем инженеров, которые создают ИИ-инструменты, меняющие то, как выполняется работа внутри компании. Вы будете работать с командами по операциям, успеху клиентов и финансам, находить медленные и ручные процессы и создавать ИИ-агентов и автоматизацию, которые действительно будут использоваться. Это роль для тех, кто любит быстро создавать, общаться с людьми и брать на себя ответственность за проблему — это не исследовательская и не чисто инфраструктурная роль. Вы с нуля определите, как выглядит «внутренний ИИ» в компании. Кому подходит Вас вдохновляет неопределённость и ответственность. Вы скорее выпустите черновой инструмент на этой неделе, посмотрите, как его используют, и улучшите, чем потратите месяц на идеальный план. Вам нравится сидеть с нетехническим коллегой, понимать его реальный рабочий процесс и превращать его в то, что экономит часы. Вам комфортно быть единственным владельцем проблемы от начала до конца. С кем вы будете работать - Вы будете тесно сотрудничать с CEO и основателями: определять самые важные операционные проблемы и формировать направление развития внутреннего ИИ. Это редкий уровень доступа к руководству для инженерной роли. - Вы будете работать с функциональными лидерами по всему бизнесу, чтобы понимать их приоритеты, находить возможности и согласовывать, что создавать. Ваша работа будет заметна на уровне руководства с первого дня. - Операции, успех клиентов, финансы, подбор персонала, инженерия, IT и данные — это ваши внутренние заказчики и коллабораторы. Вы будете погружаться в их рабочие процессы и создавать инструменты, которыми они действительно пользуются. Что вы будете создавать Примеры задач, которые ждут вас: - Агент, который готовит ответы для службы поддержки клиентов на основе базы знаний и истории обращений. - Slack-процесс, который маршрутизирует и предзаполняет согласования в финансах. - Внутренний стенд для оценки, чтобы доверять LLM-функциям, которые мы выпускаем. - Инструмент, позволяющий операционной команде запрашивать внутреннюю систему на простом языке. Вы не будете делать всё это одновременно — вы выберете задачу с максимальным эффектом, запустите её и перейдёте к следующей. Что мы ищем - 1–3 года разработки ПО: бэкенд-сервисы, внутренние инструменты, автоматизация или приложения на API. Стажировки и кооперативные программы учитываются. - Уверенное владение TypeScript и/или Python. - Вы создавали что-то с LLM: агента, RAG-пайплайн, копилота или инструмент на промптах — в работе, в пет-проекте или в учёбе. Нам важно, что вы довели дело до запуска, а не где именно. - Умение связывать системы: API, вебхуки, интеграции SaaS, асинхронные процессы. - Умение общаться с нетехническими специалистами, выяснять их реальные потребности и добиваться внедрения — это так же важно, как код. - Быстрота в условиях неопределённости и итерации на основе реальной обратной связи. Бонусы, не обязательные - Опыт создания копилотов, агентов или автоматизации рабочих процессов. - Использование оркестрационных фреймворков (LangChain, Temporal или аналогичных). - Опыт работы с векторными базами данных или системами поиска. - Интеграции с Salesforce, Slack, Zendesk, Notion или Jira. - Опыт работы в стартапе или быстрорастущей компании. Как выглядит успех - Первые недели: вы запустили первый внутренний инструмент, и бизнес-команда активно использует его ежедневно. - В течение 2 месяцев: работают 2–3 инструмента, и заинтересованные стороны сами приходят к вам с идеями. - К 3-му месяцу: вы установили базовые практики команды по оценке, управлению промптами и безопасному развёртыванию LLM — фундамент, на котором будет развиваться функция. Зарплата и условия - Вилка зарплаты: $120,000–$150,000 USD. - Оплачиваемый отпуск (Open Paid Time Off). - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком. - Профессиональное развитие. - Стипендии на здоровье и технологии. - Щедрая реферальная программа для сотрудников. - Опционы на акции компании.