Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Data Engineer на долгосрочный проект одной из компаний Большой тройки. Локация: Ташкент, работа в офисе (не удалённо). Занятость: полная. Компенсация: рыночная. О проекте: Крупный fintech-проект в сфере кредитного скоринга: production ML pipeline, high-load системы, большие объёмы клиентских и аналитических данных. Требования: - 4+ года опыта в Data Engineering - Strong SQL и опыт работы с большими объёмами данных - Python: pandas, pyarrow, Parquet - Опыт построения и поддержки ETL-пайплайнов - Airflow / Dagster / Prefect - Опыт работы с OLAP и high-load системами будет большим плюсом - Опыт в banking / fintech / telecom / tech — преимущество Условия: - Работа непосредственно с крупными клиентами - Проекты большого масштаба и сложные production-задачи - Рыночная компенсация - Сильная команда Data Engineering / ML / DevOps - Возможность дальнейшего трудоустройства в Milan Hub или региональном хабе СНГ - Возможность работать над проектами с крупнейшими компаниями рынка

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior

Компания: MISE Формат работы: Удалённо Страна работы: Россия Обязанности - Ручное функциональное и регрессионное тестирование веб-приложения (React/Next.js) и REST API (Python/FastAPI) - Составление тест-кейсов и чек-листов на основе требований и пользовательских сценариев - Тестирование REST API через Postman/Insomnia — проверка кодов ответа, структуры данных, граничных случаев - Поиск, воспроизведение и оформление дефектов в таск-трекере, приоритизация по severity/priority - Ретест после фиксов и участие в приёмочном тестировании перед релизом - Базовые SQL-запросы для проверки данных в БД - Ведение тестовой документации: тест-планы, чек-листы, отчёты о тестировании Требования - Понимание основ тестирования: виды тестирования, тест-дизайн, классы эквивалентности и граничные значения - Базовый опыт работы с Postman/Insomnia или готовность быстро в этом разобраться - Умение внятно и подробно описать баг — так, чтобы разработчику не пришлось переспрашивать - Базовое понимание HTTP (методы, коды ответа) и общее представление о том, как работает клиент-серверное взаимодействие - Усидчивость, внимание к деталям, желание разбираться в продукте, а не просто «прогонять чек-лист» - Плюсом — опыт написания SQL-запросов, знакомство с Git, опыт хотя бы одного pet/учебного/тестового проекта Условия - Полностью удалённая работа - Свободный график, без привязки к часам - Ревью раз в полгода, перспектива роста до Middle - Доступ к AI-сервисам (ChatGPT, Claude и другие), обучение и участие в профильных мероприятиях за счёт компании

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

AI & Automation Engineer в инженерной организации Stellantis. Роль направлена на создание масштабируемых AI-решений для оптимизации жизненного цикла верификации и валидации (V&V). Специалист будет разрабатывать инструменты автоматизации, программные приложения и интеллектуальные рабочие процессы для повышения эффективности, качества и скорости поставки в инженерных командах. Задачи: - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и рабочих процессов автоматизации для поддержки инженерной деятельности V&V. - Создание и внедрение AI-решений, включая генеративный ИИ для анализа требований, создания DVP, автоматической генерации тестов, трассируемости и проверки валидационных данных. - Интеграция решений автоматизации и ИИ с инженерными системами, дашбордами, CI/CD-пайплайнами, базами данных и валидационными платформами. - Разработка прототипов, проведение пилотных программ, сбор обратной связи от пользователей и вывод решений в промышленную эксплуатацию. - Взаимодействие с кросс-функциональными и глобальными командами для определения требований, валидации решений и внедрения инструментов автоматизации. - Выявление возможностей для снижения ручного труда, повышения консистентности процессов и роста инженерной эффективности через автоматизацию и ИИ. - Обеспечение масштабируемости, поддерживаемости и документированности кода в соответствии с лучшими практиками разработки ПО. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, программной инженерии или смежной технической области. - Сильные навыки программирования минимум на одном языке: Python, JavaScript, TypeScript, C или C++. - Опыт работы в данной области от 7 лет. - Опыт разработки программных инструментов, скриптов автоматизации, API, пайплайнов 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 работы в команде. - Базовое знакомство с AI-инструментами, концепциями генеративного ИИ или AI-ассистированной разработкой ПО, интерес к применению ИИ в инженерной автоматизации. Предпочтительно: - 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 (Databricks или аналогичными) и CI/CD-инструментами (TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналогичными). - Опыт работы с глобальными командами и внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Условия: - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и покрытие рецептурных препаратов с первого дня работы. - Программа помощи сотрудникам (EAP) для личных и профессиональных вопросов. - Поддержка всех путей к родительству: лечение бесплодия, услуги по усыновлению и гестационное суррогатное материнство. - Более 17 оплачиваемых праздничных дней, включая выходные с 24 декабря по Новый год. - Отпуск, плавающие дни, дни благополучия, больничные и полностью оплачиваемый родительский отпуск. - Пенсионные накопительные планы с матчингом взносов работодателя в 401k, Roth и Catch-Up планы. - Взнос работодателя даже при отсутствии личных взносов. - Страхование жизни, групповое страхование от несчастных случаев, критических заболеваний и другие добровольные программы. - Корпоративная программа аренды автомобилей для сотрудников и ближайших родственников: доступ к автомобилям Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега. - Скидки на продукцию Stellantis. - Компенсация обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов. - 18 оплачиваемых волонтёрских часов в год.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Инженер по AI и автоматизации в инженерной организации, фокус — создание масштабируемых решений на базе ИИ для оптимизации жизненного цикла верификации и валидации (V&V). Роль включает разработку инструментов автоматизации, программных приложений и интеллектуальных рабочих процессов для повышения эффективности, качества и скорости поставки в инженерных командах. Работа предполагает взаимодействие с глобальными стейкхолдерами для проектирования, внедрения и оптимизации современных возможностей автоматизации и ИИ. Задачи: - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и рабочих процессов автоматизации для инженерной деятельности V&V. - Создание и внедрение решений на базе ИИ, включая генеративный ИИ для анализа требований, создания DVP, автоматической генерации тестов, трассируемости и проверки валидационных доказательств. - Интеграция решений автоматизации и ИИ с инженерными системами, дашбордами, CI/CD-конвейерами, базами данных и валидационными платформами. - 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 эффективности инженерии через автоматизацию и ИИ. - Обеспечение масштабируемости, поддерживаемости и документированности 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 минимум на одном языке: Python, JavaScript, TypeScript, C или C++. - Опыт работы в данной области от 7 лет. - 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 инструментами на базе ИИ, концепциями генеративного ИИ или разработкой ПО с помощью ИИ, 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 разработкой ПО с помощью ИИ. - 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 (Databricks или аналогичными) и инструментами CI/CD (TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналогичными). - Опыт работы с глобальными командами и внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Условия: - Медицинское, стоматологическое, офтальмологическое страхование и покрытие рецептурных препаратов с первого дня работы. - Программа помощи сотрудникам (EAP) для личных и профессиональных вопросов. - Поддержка всех путей к родительству: лечение бесплодия, услуги по усыновлению и суррогатное материнство. - 17+ оплачиваемых праздничных дней, включая выходные с 24 декабря по Новый год. - Отпуск, плавающие дни, дни благополучия, больничные и полностью оплачиваемый родительский отпуск. - Пенсионные накопительные планы с матчингом взносов работодателя в 401k, Roth и Catch-Up планы. - Взнос работодателя даже при отсутствии взносов сотрудника. - Страхование жизни, групповое страхование от несчастных случаев, критических заболеваний и другие добровольные программы. - Корпоративная программа аренды автомобилей для сотрудников и ближайших родственников: доступ к автомобилям Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега, а также эксклюзивные скидки на продукцию компании. - Компенсация обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов. - 18 оплачиваемых волонтерских часов в год.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt) Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2 лет - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений - Широкая насмотренность в области LLM, RAG - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL Условия - Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России, также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Компания Invista — международная IT-компания, специализирующаяся на продуктовой разработке в сфере кибербезопасности. Небольшая гибкая команда, полное отсутствие бюрократии. Проект связан с разработкой высоконагруженных решений в области цифровой приватности и безопасности. О позиции Роль — играющий Team Lead. Специалист будет отвечать за развитие backend-направления, качество разработки, технические решения и развитие команды. Важная часть роли — не только написание качественного кода, но и использование современных подходов разработки, включая AI-инструменты для ускорения процессов, анализа решений и повышения эффективности команды. Задачи - Развитие backend-команды: распределение задач, поддержка разработчиков, code review, развитие инженерных практик. - Разработка новых функций, сервисов и интеграций. - Работа с высоконагруженными системами, оптимизация производительности и работы с данными. - Участие в архитектурных решениях и выборе технических подходов. - Декомпозиция задач, оценка сложности и помощь команде в планировании. - Использование AI-инструментов в разработке: анализ кода, ускорение разработки, поиск решений и повышение качества процессов. Стек PHP 7.4 / 8., Laravel 7 / 8 / 11, MySQL 8, Redis, Memcached, Nginx, Node.js, Git, Composer, SQL, Eloquent ORM, Linux. Что важно - 7+ лет коммерческого опыта разработки на PHP. - Опыт лидерства командами от 5 человек. - Глубокий практический опыт работы с Laravel (7 / 8 / 11), Eloquent ORM, разработкой API и сервисной архитектурой. - Опыт проектирования и развития высоконагруженных систем, понимание bottleneck'ов, оптимизации производительности и использования серверных ресурсов. - Уверенное владение SQL, опыт оптимизации запросов и работы с MySQL. - Практический опыт работы с очередями, кешированием и асинхронной обработкой (Redis, Memcached). - Опыт работы с Nginx, Linux/nix окружением, Git, Composer. - Навык применения AI-инструментов в разработке для ускорения процессов, анализа решений и повышения качества кода. - Обязательное нахождение в Москве / МО. Что предлагаем - Возможность работать над продуктом международного уровня и напрямую влиять на его развитие и технические решения. - Участие в создании современных AI-решений: работа с высококачественной инфраструктурой для разработки персональных AI-агентов и новых технологических подходов. - Работа в сильной инженерной среде с экспертами, которые ценят качество, инициативу и обмен знаниями. - Оплачиваемый отпуск и больничные. - Рабочее оборудование предоставляется после прохождения испытательного срока. - Заработная плата: от 350 000 ₽ за месяц, на руки.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Присоединяйтесь к нашей инженерной организации в роли инженера по автоматизации и искусственному интеллекту, специализирующегося на создании масштабируемых решений с использованием ИИ, которые оптимизируют жизненный цикл верификации и валидации (V&V). Эта роль предполагает разработку инструментов автоматизации, программных приложений и интеллектуальных рабочих процессов, повышающих эффективность, улучшающих качество и ускоряющих поставку результатов в инженерных командах. Вы будете работать с глобальными заинтересованными сторонами над проектированием, внедрением и оптимизацией современных возможностей автоматизации и ИИ. Ключевые обязанности - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и рабочих процессов автоматизации для поддержки инженерной деятельности по верификации и валидации (V&V). - Создание и внедрение решений на основе ИИ, включая генеративный ИИ 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 вывод 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 эффективности инженерной работы с помощью автоматизации и ИИ. - Обеспечение масштабируемости, поддерживаемости и документированности 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 соответствующего опыта в этой области. - Опыт разработки программных инструментов, скриптов автоматизации, API, конвейеров данных или решений для автоматизации рабочих процессов. - Понимание основ разработки ПО, включая контроль версий, отладку, 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 инструментами на основе ИИ, концепциями генеративного ИИ или разработкой ПО с помощью ИИ, а также интерес к применению ИИ в задачах инженерной автоматизации. Желательные требования - Опыт работы с ИИ, машинным обучением, генеративным ИИ, большими языковыми моделями, RAG, векторным поиском, промт-инжинирингом или разработкой ПО с помощью ИИ. - Опыт разработки дашбордов, веб-приложений, внутренних инженерных инструментов или пользовательских платформ автоматизации. - Опыт фронтенд- или фулстек-разработки с использованием таких технологий, как 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, такими как Databricks или аналогичными, и CI/CD-инструментами, такими как TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналогичными. - Опыт работы с глобальными командами и поддержки внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Преимущества - Комплексное медицинское и страховое покрытие: медицинские, стоматологические, офтальмологические услуги и рецептурные препараты с первого дня работы; программа помощи сотрудникам (EAP) для решения личных и профессиональных проблем. - Поддержка создания семьи: помощь в лечении бесплодия, услуги по усыновлению и суррогатному материнству. - Щедрый оплачиваемый отпуск: более 17 оплачиваемых праздничных дней, включая перерыв с 24 декабря по Новый год; отпуск, плавающие и оздоровительные дни, больничные и полностью оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Конкурентоспособные пенсионные накопительные планы: взносы работодателя в планы 401k, Roth и Catch-Up; взнос работодателя даже при отсутствии собственных взносов. - Защита дохода и страховые опции: программы от работодателя и добровольные планы, включая страхование жизни, страхование от несчастных случаев, критических заболеваний и другое. - Программа аренды автомобилей компании: соответствующие требованиям сотрудники и их ближайшие родственники могут участвовать в программе аренды автомобилей Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега; также доступны эксклюзивные скидки на продукцию Stellantis. - Поддержка роста и волонтерства: возмещение стоимости обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов, 18 оплачиваемых волонтерских часов в год.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

SM Lab — ИТ-компания, которая создаёт и развивает ИТ-продукты, поддерживает цифровые сервисы, обеспечивает качество и надёжность решений для крупных ритейлеров одежды, обуви и спорттоваров. Проект по оптимизации ассортиментного портфеля, команда Дата-офиса отвечает за роботизацию ключевых процессов компании через монетизацию данных и встраивание новых технологий принятия решений (в т.ч. ИИ). Формат работы: гибрид или удалённо (Москва). Чем предстоит заниматься - Разрабатывать эвристические алгоритмы и ML-модели для решения бизнес-задач - Разрабатывать ETL-пайплайны сбора и обработки данных, необходимых для расчёта алгоритмов и обучения ML-моделей - Разрабатывать автоматизированные пайплайны расчёта алгоритмов, обучения и скоринга ML-моделей - Исследовать данные с целью поиска точек роста продукта, проводить ad-hoc аналитику Наши пожелания к кандидатам - Высшее образование (математическое / физическое / программная инженерия / вычислительная техника / наука о данных) - Опыт работы в аналогичной должности от 2 лет - Уверенное владение Python (есть опыт разработки, автоматизации, использования библиотек для работы с данными, работы с большими данными) - Уверенное владение SQL (сложные запросы, аналитические функции)

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Anika Systems — технологическая компания, которая помогает федеральным агентствам решать сложные бизнес-задачи. Услуги охватывают AI-стратегию, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, интеллектуальную автоматизацию и инженерию, с фокусом на программы национальной безопасности и федерального финансирования. Позиция удаленная, но в соответствии с федеральными контрактными требованиями возможен частичный или полный возврат в офис в будущем. Требуется гражданство США и возможность получить допуск к государственной тайне. AI-инженеры проектируют и внедряют продакшн-системы ИИ в коммерческих и федеральных проектах. Это hands-on роль в небольшой команде senior-специалистов. Инженеры отвечают за работу от начала до конца: данные, интеграция моделей, сервисы, UI, инфраструктура, безопасность и деплой. Ожидается принятие технических решений в условиях федеральных требований по соответствию, безопасности и закупкам. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, науки о данных, вычислительной лингвистики или смежной области; магистерская степень приветствуется. - 1–3 года профессионального опыта в создании и запуске ML или NLP-систем, включая решения на основе LLM или генеративного ИИ. - Сильный продакшн-опыт в Python и TypeScript, включая современные веб-фреймворки (FastAPI, React). - Опыт интеграции LLM в реальные приложения: стриминг, вызов функций, учет токенов, обработка ошибок, на одной из платформ: OpenAI, Anthropic, Bedrock, Vertex или Azure OpenAI. - Опыт проектирования агентных систем: многошаговые рабочие процессы, RAG, оценка, контроль с участием человека. - Уверенное моделирование реляционных данных на PostgreSQL с асинхронным ORM и инструментами миграций. - Владение AWS (compute, storage, IAM, secrets, networking, observability) и infrastructure-as-code, желательно Terraform. - Понимание OAuth/OIDC, JWT, RBAC, изоляции мультитенантности и принципа наименьших привилегий. - Дисциплинированные привычки тестирования, линтинга и проверки типов; понятные диффы и четкая письменная коммуникация. Желательные навыки: - Опыт работы с федеральными программами: NIST 800-53, FedRAMP, FISMA, процесс ATO или требования к обработке данных агентств. - Опыт с Keycloak или другим OIDC-провайдером, мультитенантность на основе RLS или zero-trust дизайн приложений. - Знание платформ data/lakehouse (Databricks, Snowflake) и SQL за пределами CRUD. - Document AI/OCR-пайплайны и модернизация легаси-процессов. - Продакшн-наблюдаемость (CloudWatch, OpenTelemetry, Grafana) и опыт реагирования на инциденты. - Укрепление цепочки поставок: SBOM, сканирование зависимостей, подписанные сборки, моделирование угроз.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

О компании Everfield покупает, развивает и масштабирует европейские компании, создающие вертикальное и специализированное ПО. Компании в экосистеме Everfield сохраняют команду, бренд и офисы. Everfield основана в 2022 году, присутствует в 9 странах. CIM Software разрабатывает производственное и ERP-ПО для производителей в Великобритании. Продукты Cim50 и Cim200 — рекомендуемые производственные решения для Sage 50 и Sage 200. Также разрабатывается Cim360.cloud — новая SaaS ERP-платформа. В 2025 году компания вошла в группу Everfield. О роли Разнообразная практическая работа в отделе поддержки. Специалист принимает обращения от прямых клиентов и партнёров-реселлеров, ведёт заявки 1-й и 2-й линии по всему продуктовому ряду. Часть задач решается самостоятельно, сложные — совместно с командой. В работе используются современные ИИ-инструменты. Задачи - Обработка входящей очереди заявок 1-й и 2-й линии по телефону, электронной почте и через тикет-систему. - Работа в команде поддержки, помощь в загруженные периоды. - Диагностика и решение проблем с использованием базы знаний и накопленного опыта. - Расследование проблем конфигурации и данных, включая выполнение SQL-запросов. - Эскалация сложных случаев с подробным описанием и шагами воспроизведения. - Ведение заявок и понятная коммуникация с клиентами и партнёрами. - Пополнение базы знаний для упрощения решения типовых проблем. Требования - Подтверждённый опыт поддержки Sage 200 на 1-й или 2-й линии. - Развитые навыки клиентского сервиса, чёткая письменная и устная коммуникация. - Методичный и спокойный подход к диагностике и ведению заявок. - Уверенная работа с базами данных, базовые навыки SQL. Будет плюсом: - Опыт работы с Cim200, Sicon Manufacturing или Sage 200 Manufacturing. - Понимание производственных концепций (спецификации, производственные заказы, управление складом). - Опыт поддержки Sage или бизнес-ПО — внутри компании, у вендора или у партнёра Sage. - Уверенное использование ИИ-инструментов для поиска решений и подготовки ответов. Условия - Гибкий график: офис, гибрид или полная удалёнка. - Разнообразная работа по всему продуктовому ряду с прямыми клиентами и партнёрами. - Возможность углублённо изучить производственное ERP-ПО и перейти на более старшие позиции в поддержке. - Применение и развитие навыков работы с современными ИИ-инструментами. - Поддержка группы Everfield и небольшая экспертная команда. - Активный совет сотрудников. - Частично оплачиваемая компанией частная медицинская страховка. - 26 дней отпуска в год плюс государственные праздники. - Схема salary sacrifice на электромобили. - Схема cycle to work. - Программа льгот и скидок для сотрудников.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Oddball — небольшая компания, разрабатывающая программное обеспечение для государственного сектора США. Ищет бэкенд-инженера в команду CMS для разработки и поддержки API и бэкенд-сервисов, обеспечивающих работу инструментов Healthcare.gov, используемых миллионами американцев при выборе и оформлении медицинской страховки, включая сторонние платформы записи. Задачи - Разрабатывать, улучшать и поддерживать бэкенд-сервисы и API на Go для функций маркетплейса здравоохранения. - Создавать и поддерживать ETL-пайплайны на Python для очистки, преобразования и перемещения данных в экосистеме данных здравоохранения. - Проектировать и создавать REST API на базе PostgreSQL с фокусом на надёжность и обратную совместимость. - Работать с AWS-сервисами, включая S3, Lambda, Step Functions и Glue, для поддержки обработки данных и пайплайнов. - Писать чистый, хорошо протестированный код с акцентом на производительность, поддерживаемость и безопасность. - Поддерживать текущую эксплуатацию и обслуживание существующих цифровых продуктов наряду с разработкой новых функций. - Участвовать в ревью кода и поддерживать инженерные стандарты команды. - Выполнять другие связанные обязанности по поручению. Требования - Практический опыт написания бэкенд-сервисов на Go (Golang). - Опыт работы с Python для очистки данных, манипуляций и ETL-процессов. - Знание Pandas и/или PySpark — весомый плюс. - Знание FHIR или стандартов совместимости в здравоохранении — плюс. - Владение PostgreSQL или аналогичными реляционными базами данных и SQL. - Опыт работы с AWS-сервисами, включая S3, Lambda, Step Functions или Glue. - Опыт проектирования и создания REST API в производственной среде. - Знание федеральных требований безопасности и соответствия — плюс. - Успешная работа в удалённой, совместной Agile-среде и удовольствие от тесного взаимодействия с кросс-функциональной командой. - Чёткая и открытая коммуникация, будь то ревью кода или планирование между командами. Дополнительные требования - Разрешение на работу в США. В соответствии с требованиями федеральных контрактов некоторые роли могут также требовать гражданства США и способности получить и поддерживать федеральную проверку биографии и/или допуск к секретной информации. Образование - Степень бакалавра. Условия - Полная удалённая работа. - Стипендия на технологии и образование. - Комплексный пакет льгот. - План 401(k) с матчингом от компании. - Гибкий график отпусков, оплачиваемые праздники. Компенсация - Диапазон зарплаты в США: $100,000 – $135,000.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О роли Открыта позиция Full Stack-разработчика в компании Sangha Partners. Нужен инженер, которому нравится решать реальные бизнес-задачи, создавать практичное ПО и находить более эффективные способы работы. Предстоит создавать и сопровождать приложения и функции на всём стеке с использованием Node.js, TypeScript, SQL и Vue.js. Это практическая роль с высокой степенью ответственности: нужно работать напрямую с конечными пользователями, понимать, как они работают, выявлять проблемы и неэффективность и превращать их в простые эффективные программные решения. Автоматизация — важная часть подхода работодателя к разработке. Нужен человек, который естественно задаёт вопрос «Можно ли это автоматизировать?» и ищет возможности устранить повторяющуюся работу, упростить процессы и повысить эффективность бизнеса. ИИ становится ключевой частью процесса разработки. Обязателен опыт использования Claude или аналогичных инструментов ИИ-разработки. Кандидат должен уже включать ИИ в свой рабочий процесс, чтобы быстрее создавать, отлаживать, тестировать и автоматизировать. Важнее то, как кандидат мыслит, создаёт и решает задачи, а не конкретное число лет в резюме. Кто вы - Логичный экспериментатор: любите прототипировать, экспериментировать и быстро доводить до MVP для проверки идей. - Ориентированы на автоматизацию: замечаете повторяющиеся или неэффективные процессы и думаете, как улучшить их с помощью ПО, интеграций или ИИ. - Ориентированы на пользователя: готовы выйти за пределы IDE, общаться с конечными пользователями, понимать их процессы и итерировать на основе реальной обратной связи. - Самостоятельны: можете взять слабо определённую задачу и довести её от идеи до работающего решения без постоянного контроля. - Не боитесь сложных задач: комфортно погружаетесь в незнакомые проблемы, доучиваетесь и находите путь вперёд. - Ясно общаетесь: можете объяснять технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам и переводить бизнес-потребности в программные решения. Обязательные требования - Современная full stack-разработка: сильный опыт создания production-ПО на бэкенде и фронтенде. Основной стек — Node.js / TypeScript и Vue.js. - Владение SQL: уверенное написание запросов и работа с реляционными данными, включая joins, обновления, агрегации и бизнес-логику. - Опыт с современным фронтенд-фреймворком: используется Vue.js; также подойдёт опыт с React, Angular или Svelte, если готовы освоить Vue. - ИИ-ассистированная разработка: практический опыт использования Claude или аналогичных инструментов ИИ-разработки как значимой части рабочего процесса. - Сквозная ответственность: уверенное владение функциями от базы данных → бэкенда → UI и работа с пользователями для понимания того, что нужно создать. Будет плюсом - Опыт автоматизации: создание внутренних инструментов, интеграций, автоматизированных процессов или других систем, снижающих ручную работу. - Опыт работы с облаком: Azure, AWS или GCP. - AI/LLM-разработка: опыт выхода за рамки ИИ-ассистированного кода — создание функций, агентов, процессов или интеграций на основе ИИ. - Проектирование баз данных: опыт проектирования схем, создания таблиц и улучшения существующих моделей данных.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Mozen создаёт решения для моментальных выплат для разных сфер бизнеса. Например, мы создали сервис моментальных выплат в нишах автосалонов, металлолома, а также курьерам и водителям такси — он интегрирован с Яндекс.Go и другими крупнейшими агрегаторами. В 2023 году мы стали частью группы компаний Альфа Групп и дочерней компанией Альфа-Банка — крупнейшего бизнес-консорциума в России. Сейчас мы ищем Backend-разработчика, который будет развивать серверную логику, API и интеграции наших продуктов — от платёжных сервисов до мобильных и веб-приложений. Чем предстоит заниматься Разработка функционала и инфраструктуры проекта: - проектирование и реализация серверной логики; - разработка и документирование API для мобильных и веб-клиентов; - проектирование и оптимизация взаимодействия с базами данных; - интеграция со сторонними сервисами и платёжными шлюзами; - обеспечение безопасности и отказоустойчивости системы. Участие в развитии продукта: - участие в планировании и формировании бэклога; - предложение технических решений и улучшений архитектуры; - участие в код-ревью и обмене экспертизой внутри команды. Соблюдение стандартов и требований: - документирование API-контрактов (Swagger / OpenAPI); - работа с финансовыми транзакциями с учётом требований безопасности; - учёт регуляторных требований (152-ФЗ, PCI DSS, стандарты ЦБ РФ). Что мы ожидаем от тебя - опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет; - опыт проектирования и реализации REST / gRPC-сервисов; - понимание принципов построения распределённых систем и микросервисной архитектуры; - владение SQL (PostgreSQL) и понимание принципов работы NoSQL-хранилищ; - опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ); - уверенное владение системами контроля версий (Git / GitLab); - опыт написания тестов (unit, integration, e2e); - опыт использования Docker и базовых средств оркестрации (Kubernetes будет плюсом); - опыт работы с CI / CD (GitLab CI); - умение поддерживать документацию и код в актуальном состоянии. Также пригодятся - опыт проектирования API и описания спецификаций в Swagger / OpenAPI; - навыки оптимизации SQL-запросов и проектирования схем БД; - опыт работы с форматами данных JSON / XML / Protobuf; - навыки профилирования и оптимизации производительности приложений; - опыт работы с системами логирования и мониторинга (ELK, Prometheus, Grafana). Ценим в людях: командную работу, ответственность, чёткую коммуникацию, внимание к деталям и инициативность.

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

X5 Tech — ИТ-подразделение X5 Group, управляющей сетями «Пятёрочка», «Перекрёсток» и «Чижик». Формат работы: удалённо или гибрид. Чем предстоит заниматься - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Наши пожелания к кандидатам - Знание Python - Опыт работы в рекомендательных системах/поиске - Опыт работы в роли MLE/DS от 5 лет - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с Hadoop-стеком, опыт с Docker, Kubernetes, PySpark, Kafka, Postgres, Airflow

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Mozen (ООО Мозен) создаёт решения для моментальных выплат для разных сфер бизнеса. Например, сервис моментальных выплат в нишах автосалонов, металлолома, а также курьерам и водителям такси — он интегрирован с Яндекс.Go и другими крупнейшими агрегаторами. В 2023 году компания стала частью группы компаний Альфа Групп и дочерней компанией Альфа-Банка. Ищем Backend-разработчика, который будет развивать серверную логику, API и интеграции продуктов — от платёжных сервисов до мобильных и веб-приложений. Чем предстоит заниматься Разработка функционала и инфраструктуры проекта: - проектирование и реализация серверной логики; - разработка и документирование API для мобильных и веб-клиентов; - проектирование и оптимизация взаимодействия с базами данных; - интеграция со сторонними сервисами и платёжными шлюзами; - обеспечение безопасности и отказоустойчивости системы. Участие в развитии продукта: - участие в планировании и формировании бэклога; - предложение технических решений и улучшений архитектуры; - участие в код-ревью и обмене экспертизой внутри команды. Соблюдение стандартов и требований: - документирование API-контрактов (Swagger / OpenAPI); - работа с финансовыми транзакциями с учётом требований безопасности; - учёт регуляторных требований (152-ФЗ, PCI DSS, стандарты ЦБ РФ). Что мы ожидаем от тебя - опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет; - опыт проектирования и реализации REST / gRPC-сервисов; - понимание принципов построения распределённых систем и микросервисной архитектуры; - владение SQL (PostgreSQL) и понимание принципов работы NoSQL-хранилищ; - опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ); - уверенное владение системами контроля версий (Git / GitLab); - опыт написания тестов (unit, integration, e2e); - опыт использования Docker и базовых средств оркестрации (Kubernetes будет плюсом); - опыт работы с CI / CD (GitLab CI); - умение поддерживать документацию и код в актуальном состоянии. Также пригодятся - опыт проектирования API и описания спецификаций в Swagger / OpenAPI; - навыки оптимизации SQL-запросов и проектирования схем БД; - опыт работы с форматами данных JSON / XML / Protobuf; - навыки профилирования и оптимизации производительности приложений; - опыт работы с системами логирования и мониторинга (ELK, Prometheus, Grafana). Ценим в людях - командную работу, ответственность, чёткую коммуникацию, внимание к деталям и инициативность.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

ИТ-компания «Лоция» Опыт работы: коммерческая бэкенд-разработка от 4 лет. Формат работы: можно удалённо (Москва). Проект: AI-платформа нового поколения. Миссия — спроектировать и внедрить экосистему для комплексного управления большими языковыми моделями (LLM). Чем предстоит заниматься - Самостоятельная разработка функционала платформы на Python - Тестирование нового функционала - Самостоятельное участие в процессах и решение средних и сложных задач - Обнаружение дефектов и повышение качества программного продукта Наши пожелания к кандидатам - Опыт коммерческой разработки бэкенд-разработчиком — от 4 лет - Понимание принципов взаимодействия с LLM, MCP-серверами - Опыт работы с реляционными БД и SQL, векторными базами данных - Опыт работы с FastAPI

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Junior

О компании SoFi — финансовая компания нового поколения и национальный банк, использующий инновационные мобильные технологии, чтобы помочь миллионам клиентов достигать целей. Отрасль переживает беспрецедентную трансформацию, и компания находится в её авангарде. О роли Младший AI-инженер по финансовой трансформации в финансовой организации SoFi — практическая инженерная роль, сфокусированная на создании агентных ИИ-процессов, которые меняют работу финансового отдела: от закрытия периода и сверок до прогнозирования и отчётности. Финансовое направление — одна из крупнейших зон применения ИИ в SoFi: более ста выявленных сценариев использования, активная сеть сторонников и поддержка руководства. В этой роли вы будете: - создавать многошаговые ИИ-процессы на одобренных корпоративных ИИ-платформах; - настраивать телеметрию для измерения использования, стоимости и ROI ИИ в финансовом отделе; - помогать делать результаты ИИ достаточно надёжными для принятия финансовых решений в контролируемой среде, где результаты должны быть объяснимыми, проверяемыми и сверяемыми с цифрами; - работать напрямую с менеджером по ИИ-трансформации финансового направления, который отвечает за стратегию сценариев использования и взаимодействие с заинтересованными сторонами, а также в тесном партнёрстве с командами AI SDLC и платформенной разработки SoFi, которые поддерживают путь от прототипа до продакшена. Карьерный рост Роль ориентирована на практическую разработку и имеет заметную траекторию роста: карьерная лестница AI-инжиниринга SoFi (до уровня Staff и Senior Staff) является видимым путём продвижения. Что вы будете делать - Создавать агентные ИИ-процессы: разрабатывать многошаговые ИИ-процессы, такие как планирование, использование инструментов, поиск информации, структурированная оркестрация на одобренных корпоративных ИИ-платформах и агентных инструментах кодирования для автоматизации финансовых процессов. - Создавать ИИ-телеметрию: отвечать за отчётность по использованию, стоимости, вовлечённости и ROI ИИ-инструментов финансового отдела — от извлечения данных до дашбордов, на которые опирается руководство. - Вносить вклад в слой взаимодействия: помогать проектировать, как пользователи финансового отдела взаимодействуют с ИИ-системами, включая процессы, интерфейсы и петли обратной связи, которые формируют доверие и внедрение. - Проверять результаты: применять и улучшать повторяемые шаблоны проверки результатов ИИ до того, как они будут использованы в финансовых решениях, включая сверку, документированные допущения и контрольные точки с участием человека. - Быстро создавать прототипы: превращать приоритетные финансовые сценарии использования в работающие прототипы, затем совместно с AI SDLC и платформенной разработкой вести их к продакшену. - Изучать предметную область: развивать финансовую грамотность (закрытие периода, сверка, отчётные процессы) и строгость в SQL на рабочем месте при структурированной поддержке. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных, ИИ/ML или смежной области, либо эквивалентный практический опыт. - 1–3 года опыта работы с LLM или исключительные результаты для выпускника с существенными практическими агентными проектами (академическими, личными, open-source или в рамках стажировки). - Подтверждённый практический опыт работы с LLM API, промт-инжинирингом, RAG или агентными фреймворками — с портфолио проектов, где вы можете чётко объяснить, что именно вы спроектировали и почему. - Рабочий Python для автоматизации, интеграции API и прототипирования. - Базовый SQL для запросов к данным (финансовая строгость будет развиваться на рабочем месте). - Мышление созидателя: склонность создавать работающую вещь, а не описывать её. - Готовность изучать финансовый контекст и общаться с нетехническими заинтересованными сторонами при поддержке. Желательно - Опыт в оценке, трассировке или наблюдаемости ИИ-систем. - Опыт работы со Snowflake, Cortex или инструментами natural-language-to-SQL. - Опыт работы в финансовой среде, бухгалтерии или другой контролируемой или регулируемой среде с данными. - Опыт создания пользовательских инструментов или внутренних приложений на основе ИИ.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: Windhoff Group. Более 25 лет компания превращает данные в реальные бизнес-возможности. Работа ведется комплексно: клиенты сопровождаются по полному циклу — от стратегии через техническую реализацию до продуктивной эксплуатации. В центре компетенций Microsoft Data & Analytics строятся современные платформы данных на основе Microsoft Fabric и Power BI. Речь идет не только об отдельных отчетах или технической реализации, но о комплексных решениях: от сбора требований через архитектуру, интеграцию данных и моделирование данных до управления, обучения и эксплуатации. Также компания все больше занимается сценариями на основе ИИ вокруг Microsoft Copilot, Coworks и современного сотрудничества. Обязанности - Совместно с клиентами собирать функциональные требования и переводить их в жизнеспособные технические концепции. - Проектировать и внедрять современные платформы данных с использованием Microsoft Fabric, Power BI и компонентов, близких к Azure. - Работать над интеграцией данных, моделями данных, ETL/ELT-процессами и архитектурами Medallion. - Создавать структуры Lakehouse, Warehouse и отчетности, сразу учитывая управление, роли, права доступа и эксплуатацию. - Сопровождать клиентов от первой идеи через MVP до продуктивного решения и поддерживать их в сценариях анализа и совместной работы на основе ИИ. - Принимать ответственность в проектах — функционально, методически и, в зависимости от опыта, в управлении небольшими командами. - Участвовать в воркшопах, обучении и передаче знаний у клиента, а также активно делиться знаниями внутри центра компетенций, например, через внутренние сессии, инструкции, шаблоны, стандарты или переиспользуемые компоненты решений. - Тесно сотрудничать с коллегами из отделов delivery, продаж и других центров компетенций. Требования - Многолетний опыт в области данных и аналитики, желательно в роли консультанта, дата-инженера, BI-консультанта или solution-архитектора. - Хорошие знания Microsoft Fabric, Lakehouse, Warehouse, Pipelines, Dataflows, Notebooks и Deployment Pipelines. - Опыт работы с Power BI, моделированием данных и созданием чистых семантических моделей, а также понимание современных платформ данных, архитектур Medallion, концепций Lakehouse/Warehouse и интеграции данных. - Практические навыки SQL, ETL/ELT-процессов, желательно также Python, Spark, Notebooks или Azure Data Factory, и интерес к современным сценариям ИИ и Copilot в среде Microsoft. - Опыт проектной работы от сбора требований до внедрения у клиента. - Умение понятно объяснять технические темы и вовлекать клиентов и коллег. - Инициативность, прагматичная ориентация на решения и желание активно формировать растущий центр компетенций. - Знание немецкого языка на уровне C и хороший английский. Условия - Найм независимо от местоположения. Можно работать до 90% из дома или в одном из офисов компании, если он удобно расположен. Для редких встреч с клиентами и командных мероприятий выезд осуществляется из места проживания, где бы вы ни жили в Германии. - 130 консультантов по данным и аналитике для обмена опытом, а также внутренняя академия обучения. - Долгосрочные проекты с разнообразными технологическими задачами. - Фиксированный бюджет на повышение квалификации, а также перспективы личного и профессионального развития. - Хороший баланс между работой и личной жизнью благодаря гибкому графику, компенсации сверхурочных и до 40 дней отпуска. - Отличное аппаратное и программное обеспечение, а также лизинг автомобилей, IT-оборудования и велосипедов. - Короткие пути в компании, честное отношение друг к другу и интересные командные мероприятия. Компания ищет человека, который хочет сопровождать клиентов профессионально и технически, брать на себя ответственность и вместе с командой развивать центр компетенций. Если вам нравится аккуратно строить платформы данных, делиться знаниями и превращать проектный опыт в переиспользуемые стандарты, вы подходите.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Ищем Senior System Analyst в команду Platform. Вы будете отвечать за 2–3 домена в области core banking, платежей и переводов, ведя их от дизайна решений и интеграций с партнёрами до продакшн-поддержки. Задачи - Вести аналитику для сложных интеграционных инициатив в доменах core banking и платежей, включающих несколько внутренних сервисов, внешних партнёров и кросс-функциональных стейкхолдеров. - Проектировать технические решения вместе с командой разработки: API, модели данных, интеграционные потоки и бизнес-процессы с учётом масштабируемости и надёжности. - Разрабатывать и поддерживать технические спецификации, системную документацию и интеграционные контракты для команд разработки. - Взаимодействовать с Product, Finance, Compliance и внешними партнёрами для преобразования бизнес- и регуляторных требований в технические планы. - Расследовать и решать проблемы продакшена: трассировать транзакции, анализировать данные, координировать работу с поддержкой и операциями для поиска первопричин и их устранения. - Участвовать в полном жизненном цикле продукта: от discovery и дизайна решения до поставки, тестирования и пост-релизной поддержки. - Находить возможности оптимизации процессов, улучшения взаимодействия систем и сокращения ручной работы для операционных и финансовых команд. Требования - Опыт от 4 лет в роли системного аналитика или аналогичной (технический проджект-менеджер, solution analyst). - Опыт в финансовых сервисах: банкинг, обработка платежей или финтех; опыт с core banking системами, платежами или процессингом карт — существенное преимущество. - Уверенное владение SQL: самостоятельно получать данные, расследовать инциденты и проверять поведение систем. - Практический опыт использования AI-ассистентов для кода (например, Cursor, Claude Code) для ускорения разработки и автоматизации рабочих процессов; уверенное чтение, генерация и доработка production-ready кода с помощью AI. - Понимание архитектурных паттернов: микросервисы, REST/gRPC API, реляционные базы данных, асинхронные потоки (Kafka или аналоги). - Умение читать и понимать схемы БД, API-контракты, JSON/proto-файлы и техническую документацию. - Навыки архитектурной визуализации и документирования (UML и Mermaid); опыт создания диаграмм последовательностей, потоков и связей для описания поведения систем и логики интеграций. - Опыт ведения интеграций с внешними партнёрами или сложных кросс-системных проектов. - Развитое чувство ответственности: проактивно продвигать инициативы, самостоятельно разбираться в проблемах и отвечать за результаты. - Свободный английский, письменный и устный. Будет плюсом - Знакомство с safeguarding, сверкой и казначейскими операциями. - Практический опыт с PostgreSQL или Snowflake. Условия - Гибридный формат в одном из офисов или полностью удалённо вне офисных локаций. - Поддержка релокации на Кипр (виза, пакет) при необходимости. - Конкурентная зарплата и соцпакет (зависит от локации). - Реальные возможности роста, значительная ответственность и возможность сразу влиять на результат с первого дня. - Выделенный бюджет на обучение для профессионального роста. - Итоговая компенсация определяется индивидуально на основе опыта, навыков и объёма роли по объективным гендерно-нейтральным критериям. О компании Vivid — финтех-платформа, основанная в 2019 году в Берлине Александром Емешевым и Артёмом Ямановым. Развивает продукты для бизнеса и частных лиц в Европе: мульти-IBAN счета, сберегательные продукты с высоким доходом, кешбэк для бизнеса, командные карты, интеграции с бухгалтерией; для частных лиц — доступ к акциям, ETF и 150+ криптовалютам, кешбэк и персональные финансовые аналитические инструменты. Компания выросла до одной из ведущих финансовых платформ Германии для МСБ и частных счетов, обслуживает более 500 000 клиентов, привлекла более €200 млн инвестиций, оценка — €775 млн. Vivid строится как AI-native организация: автоматизация выполняет растущую долю повседневных задач во всех функциях — от продукта до комплаенса и операций.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Команда поиска — ключевое направление бизнеса Okko, генерирующее основной трафик на просмотры тайтлов. Для развития продукта проводятся исследования и эксперименты. Требуется ML-инженер, готовый слушать предложения бизнеса и предлагать собственные идеи. Ожидания от кандидата - знание основ математической статистики и основных методов расчета A/B-тестов, интерес к другим методикам (bootstrap, cuped, diff-in-diff и др.); - глубокое понимание области NLP; - опыт вывода нейронных сетей в продакшен; - знание методов ускорения инференса нейронных сетей; - знание методов ранжирования; - уверенное владение и опыт разработки на Python; - уверенное владение SQL; - опыт в разработке и выкатке в продакшн ML-моделей. Условия - необходимое оборудование и софт для работы; - официальное трудоустройство; - ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; - льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; - бесплатная подписка на сервисы партнёров; - корпоративный спорт; - насыщенная корпоративная жизнь; - электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Позиция: Ведущий DevSecOps / MLOps Инженер Название компании: Агрохолдинг Формат: удалённая работа Занятость: полная, долгосрочный проект Оформление: аутстафф ИП, СЗ Ставка: от 270 000 до 280 000 RUB Гражданство — РФ/РБ, локация — РФ, РБ Ищем ведущего DevSecOps/MLOps-инженера для внедрения ИИ и цифровой трансформации. Роль сочетает техническую экспертизу, архитектуру и бизнес-анализ: будете проектировать инфраструктуру для AI/ML- и RAG-сервисов, выстраивать DevSecOps-практики и интегрировать ИИ-решения с корпоративными системами. Ключевые требования: - Опыт от 3 лет в DevSecOps с фокусом на ИТ- и AI-решениях, проекты в промышленной эксплуатации. - Проектирование AI/ML/RAG-инфраструктуры (LLM, векторные БД, GPU-инференс, оркестрация). - CI/CD (Jenkins, K8s, Helm), IaC (Terraform, Ansible), Linux, сетевые контуры (VLAN, DMZ). - Мониторинг и безопасность: Prometheus/Grafana, SAST/DAST, Trivy, Vault; знание 152-ФЗ, 187-ФЗ. - Инструменты и стек: Python 3.10+, SQL, JS/TS, vLLM, Qdrant/Weaviate, Airflow, MLflow, Keycloak, Dify/LangGraph. - Архитектурные навыки: C4, UML, BPMN; интеграция с 1С, CRM, DWH, BI. Будет плюсом: - Построение DevSecOps с нуля или развитие практик. - MLOps/LLMOps: версионирование, мониторинг качества моделей. - Облака (Yandex Cloud, AWS, GCP), сертификаты DevOps/Kubernetes/ИБ. Основные задачи: - Проектировать и сопровождать инфраструктуру (DataHub, AI/ML, RAG, чат-боты, базы знаний). - Развивать DevSecOps: CI/CD, IaC, управление секретами, контроль уязвимостей, аудит. - Настраивать пайплайны сборки, тестирования и доставки в dev/test/preprod/prod. - Обеспечивать надёжность, отказоустойчивость, масштабирование и оптимизацию затрат. - Собирать требования бизнеса, формировать ТЗ, совместно с DE/DS/ML определять архитектуру ИИ-решений. - Интегрировать ИИ-сервисы с корпоративными системами.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания: Top Selection Ищем AI-исследователя в команду ИИ-инкубатора крупного ритейлера. Будем собирать PoC, агентов и внедрять LLM в реальные бизнес-процессы. Зарплата: 260-300 тыс. руб/мес График: МСК ± 2, полная удаленка Гражданство/локация: только РФ Проект до конца года + возможна пролонгация Оформление: по договору ИП Требования: - Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop - Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов - Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации; уверенный выбор алгоритмов под задачу - Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов - Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта - Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене - 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 - Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL - Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью - Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы - Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента - Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками - Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах - Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes - Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference - Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT) - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными Задачи на проекте: - Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив Условия: - Решаем нестандартные задачи ИИ-инкубатора (от гипотезы до защиты на Экспертном комитете) - Реальный highload и Big Data в Retail

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании DuckDuckGo — компания в сфере онлайн-защиты, удалённая команда из более чем 300 человек. Основана в 2008 году, прибыльна с 2014 года, годовая выручка превышает 100 млн долларов США. Продукты: браузер для Mac, Windows, iOS и Android, поисковая система, подписка DuckDuckGo, а также приватный ИИ Duck.ai, позволяющий общаться с ChatGPT, Claude и другими ИИ. Культура доверия, инклюзивности и самостоятельного управления проектами: каждый член команды полностью отвечает за свои проекты — от планирования и выполнения до постмортема. Роль и задачи Работа в функциональной команде Data Science. Задачи: улучшение качества поисковой выдачи и ранжирования. Недавние проекты: - Улучшение качества и точности первого этапа ранжирования без потери скорости. - Разработка новых сигналов лексического сопоставления и авторитетности документов. - Расширение поисковых оценок для измерения готовности релевантности и выявления слепых зон ранжирования. - Исследование LLM для генерации признаков и ранжирования. Данные соответствуют строгим стандартам приватности и ограничены, поэтому требуется творческий подход для получения практических выводов в культуре, основанной на фактах, где количественная строгость является базовым уровнем. Требования - Опыт работы в Data Science от 10 лет, из них от 2 лет на уровне Staff, Principal или Director. - Опыт руководства сложными проектами от планирования до продакшена с минимальным руководством. - Умение консультировать других по сложным задачам data science. - Способность разрабатывать стратегии для неоднозначных задач и превращать их в серию чётко определённых проектов. - Практический опыт внедрения ML в продакшен, разработки NLP-решений и использования AI-ассистированной разработки. - Написание продакшен-кода на Python или аналогичном высокоуровневом языке. - Продвинутые навыки SQL и оптимизации запросов. - Эффективное взаимодействие с продуктовыми командами и вклад в общую производительность команды. Предпочтительно: - Опыт реализации поисковых проектов (ранжирование, поиск или индексация) от планирования до продакшена. - Опыт работы с масштабной поисковой инфраструктурой (например, Vespa, Elasticsearch, OpenSearch или Solr). Условия - Зарплата: 222 033 доллара США в год и опционы на акции. Компенсация одинакова для профессиональных уровней независимо от географического расположения или команды. Уровень компенсации прозрачен внутри организации. - Право на медицинские льготы от компании ограничено сотрудниками, находящимися в США; не распространяется на сотрудников в других странах (например, Канада или Великобритания). - Поддержка благополучия: оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, обустройство офиса, надбавка на коворкинг. - Требуется участие в видеоконференциях с включённой камерой. - Ожидаются поездки минимум два раза в год: на общую встречу команды и на командный ретрит (каждый по 4–5 дней). Посещение настоятельно рекомендуется. - Гибкий график без фиксированных часов, но в среднем полная занятость 40 часов в неделю. - Успешный кандидат должен пройти проверку биографии (background check) как условие присоединения к команде.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Luxury Presence создает AI-платформу роста для недвижимости. При поддержке Bessemer Venture Partners и других ведущих инвесторов, компания находится на стадии Series C и достигла $100M годового регулярного дохода. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% из топ-100 агентов WSJ Real Trends в США, используют платформу для управления и развития своего бизнеса. О роли Мы ищем Senior Analytics Engineer, который построит и масштабирует аналитическую основу для принятия решений в командах Go-to-Market, Product, Finance, People и Operations. Роль находится на стыке инженерии данных и аналитики: превращение сырых данных о продукте, маркетинге, финансах и операциях в чистые, хорошо смоделированные и надежные наборы данных. Работа будет питать все: от исполнительных дашбордов и когортного анализа до экспериментов, биллинговых операций, AI-аутрича и семантических слоев, которые позволяют AI-агентам автономно отвечать на вопросы стейкхолдеров. Это высококросс-функциональная роль — партнерство с Product Management, Marketing, RevOps, Finance, People Ops и Engineering для обеспечения надежного, масштабируемого и соответствующего бизнесу аналитического стека. Обязанности Построение и владение фундаментом данных - Владение и развитие dbt-проекта: обеспечение производительности, тестирования и документирования моделей. - Проектирование и поддержка хранилища данных Snowflake и процессов загрузки данных. - Использование современных практик моделирования данных для создания ключевых сущностей и наборов данных, учитывающих сложные бизнес-процессы и логику. - Создание и поддержка кастомных Python/Airflow пайплайнов для загрузки данных из сторонних API в Snowflake. - Проектирование и эксплуатация кросс-системных моделей сверки, которые сравнивают данные из разных источников для выявления расхождений и защиты выручки. Обеспечение качества данных и автоматизации - Внедрение тестирования и наблюдаемости для аналитических пайплайнов. - Соблюдение лучших практик CI/CD: автоматизация, линтинг, тесты, код-ревью и согласования. - Стандартизация определений метрик и обеспечение их единообразного расчета во всех инструментах. - Расследование и документирование инцидентов с данными от анализа первопричин до отслеживания исправлений и коммуникации со стейкхолдерами. Кросс-функциональное взаимодействие - Выполнение роли связующего звена между Engineering, GTM и Finance: обеспечение согласованных определений метрик и правильной инструментовки систем. - Предоставление стейкхолдерам возможности самостоятельного доступа к надежным инсайтам. - Повышение грамотности в работе с данными: продвижение лучших практик написания запросов, создания дашбордов и интерпретации метрик; обучение стейкхолдеров самостоятельной работе. Создание AI-готовой инфраструктуры данных - Проектирование и поддержка семантических представлений Snowflake Cortex, служащих управляемым интерфейсом данных для AI-агентов и LLM-инструментов. - Партнерство с AI/продуктовыми командами для определения, создания и валидации определений семантического слоя, поддерживающих внутренних AI-ассистентов. - Создание фреймворков измерения для AI-инициатив, включая дизайн экспериментов и атрибуционное моделирование. Требования Обязательные - Более 5 лет опыта работы аналитическим инженером, инженером данных или на аналогичной роли в SaaS-среде. - Глубокие знания SQL, dbt и современных практик моделирования данных. - Владение Python для разработки пайплайнов, интеграций с API и автоматизации. - Опыт моделирования данных Salesforce: возможности, контракты, подписки, обращения и история полей. - Подтвержденный опыт создания кастомных ELT-пайплайнов для загрузки данных из сторонних API в облачное хранилище данных. - Опыт проектирования кросс-системных моделей сверки: объединение, дедупликация и сравнение данных из нескольких источников для выявления расхождений. - Подтвержденный опыт работы с событийными данными и данными об использовании продукта (например, Posthog, Mixpanel). - Опыт связывания маркетинговых данных (платная реклама, кампании, атрибуция) с продуктовой аналитикой — желательно создание сквозных пайплайнов от рекламных платформ до метрик конверсии и удержания. - Опыт проектирования и поддержки семантических слоев, служащих управляемыми интерфейсами данных (dbt Semantic Layer, Snowflake Cortex или аналоги). - Уверенная работа с масштабными системами данных (Snowflake, BigQuery, Redshift). - Хорошее знакомство с CI/CD, Git-процессами и автоматизированным тестированием. - Опыт кросс-функционального взаимодействия с инженерами, аналитиками и продакт-менеджерами. - Подтвержденные успехи в использовании аналитики для принятия решений в технической или продуктовой среде. - Умение брать на себя ответственность за неоднозначные задачи и проектировать комплексные решения. Желательные - Опыт создания и поддержки DAG в Airflow и оркестрации пайплайнов загрузки из множества API. - Сильная база в статистике и дизайне экспериментов: A/B-тестирование, проверка значимости, измерение инкрементального эффекта. - Опыт работы с основами предиктивного моделирования: классификация, отбор признаков и оценка моделей.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Luxury Presence — платформа ИИ для роста в сфере недвижимости. Компания поддерживается Bessemer Venture Partners и другими ведущими инвесторами, находится на стадии Series C и достигла $100 млн годового регулярного дохода. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% из топ-100 агентов WSJ Real Trends в США, используют платформу для управления и развития бизнеса. Обязанности Создание и развитие фундамента данных: - Владение и развитие dbt-проекта: производительность, тестирование и документация моделей. - Проектирование и поддержка хранилища данных Snowflake и процессов загрузки. - Применение современных практик моделирования данных для создания ключевых сущностей и наборов данных, учитывающих сложные бизнес-процессы. - Создание и поддержка кастомных Python/Airflow пайплайнов для загрузки данных из сторонних API в Snowflake. - Проектирование и эксплуатация кросс-системных моделей сверки для сравнения данных из разных источников и выявления расхождений. Обеспечение качества данных и автоматизации: - Внедрение тестирования и наблюдаемости для аналитических пайплайнов. - Соблюдение практик CI/CD: автоматизация, линтинг, тесты, код-ревью и согласования. - Стандартизация определений метрик и их единообразный расчет во всех инструментах. - Расследование и документирование инцидентов с данными: от анализа первопричин до отслеживания исправлений и коммуникации со стейкхолдерами. Кросс-функциональное взаимодействие: - Выполнение роли связующего звена между Engineering, GTM и Finance для согласования определений метрик и корректной инструментации систем. - Обеспечение самостоятельного доступа стейкхолдеров к доверенным инсайтам. - Повышение грамотности в работе с данными: продвижение лучших практик запросов, дашбордов и интерпретации метрик, обучение стейкхолдеров самостоятельной работе. Создание ИИ-готовой инфраструктуры данных: - Проектирование и поддержка семантических представлений Snowflake Cortex как управляемого интерфейса данных для ИИ-агентов и LLM-инструментов. - Совместно с ИИ/продуктовыми командами определение, создание и валидация семантического слоя для внутренних ИИ-ассистентов. - Создание фреймворков измерения эффективности ИИ-инициатив, включая дизайн экспериментов и атрибуционное моделирование. Требования Обязательные: - 5+ лет опыта работы аналитическим инженером, дата-инженером или на аналогичной роли в SaaS-среде. - Глубокие знания SQL, dbt и современных практик моделирования данных. - Владение Python для разработки пайплайнов, интеграций с API и автоматизации. - Опыт моделирования данных Salesforce: сделки, контракты, подписки, обращения и история полей. - Подтвержденный опыт создания кастомных ELT-пайплайнов для загрузки данных из сторонних API в облачное хранилище. - Опыт проектирования кросс-системных моделей сверки: объединение, дедупликация и сравнение данных из нескольких источников для выявления расхождений. - Опыт работы с событийными и продуктовыми данными (например, Posthog, Mixpanel). - Опыт связывания маркетинговых данных (платная реклама, кампании, атрибуция) с продуктовой аналитикой, включая сквозные пайплайны от рекламных платформ до метрик конверсии и удержания. - Опыт проектирования и поддержки семантических слоев как управляемых интерфейсов данных (dbt Semantic Layer, Snowflake Cortex или аналоги). - Уверенная работа с масштабными системами данных (Snowflake, BigQuery, Redshift). - Хорошее знание CI/CD, Git-процессов и автоматизированного тестирования. - Опыт кросс-функционального взаимодействия с инженерами, аналитиками и продакт-менеджерами. - Подтвержденные успехи в использовании аналитики для принятия решений в технической или продуктовой среде. - Умение брать на себя ответственность за неоднозначные задачи и проектировать комплексные решения. Желательно: - Опыт создания и поддержки Airflow DAG и оркестрации пайплайнов загрузки из множества API. - Сильная база в статистике и дизайне экспериментов: A/B-тестирование, проверка значимости, оценка инкрементального эффекта. - Опыт в основах предиктивного моделирования: классификация, отбор признаков, оценка моделей.

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 ее основе — 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: - Сперва будут задачи про поддержку текущих фичей и их доработку, это поможет лучше понять, как устроен продукт, процессы и подходы, и 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-х лет. - Отличное знание SQL. Понимание того, 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. По условиям: - 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

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Райдтех — это Такси, Еда, Доставка, Маркет и другие продукты. Поддержка каждого из сервисов помогает пользователям решать вопросы, а внутренние инструменты позволяют команде быстрее разбирать обращения, анализировать данные и автоматизировать рутину. Наша команда объединяет разработку, обработку данных, ML и прототипирование сервисов. Мы разбираем, как устроены обращения пользователей, ищем сценарии для автоматизации, обучаем небольшие модели под прикладные задачи и создаём внутренние инструменты: от скриптов обработки данных до небольших сервисов, которые подключают модели к потоку обращений. Какие задачи вас ждут: Обработка данных Писать Python-скрипты для работы с сырыми данными: изображениями, треками поездок, метаданными, текстами и логами. Придумывать, как представить данные удобно. Эндпойнт-сервисы Проектировать простые API, определять форматы входных и выходных данных, создавать небольшие сервисы — передавать коммиты разработчикам продукта на FastAPI или Flask, чтобы они обрабатывали данные и подключали модели. Аналитика и отчётность Писать SQL/YQL-запросы, анализировать данные, готовить отчёты и простые дашборды для команды на основе агрегат-таблиц аналитиков. Исследовательские задачи Быстро разбираться в неформализованных проблемах, предлагать способы их решения, проверять гипотезы и создавать рабочие proof-of-concept-решения. Мы ждём, что вы: - Уверенно владеете любым языком программирования - Работаете с данными с помощью pandas и NumPy - Понимаете базовые структуры данных (таблицы, матрицы, JSON, изображения, временные ряды) и умеете преобразовывать данные из одного формата в другой - Пишете SQL-запросы - Понимаете базовые принципы REST API и реализуете простой эндпойнт на FastAPI или Flask Почему у нас хорошо: Наше ДМС поможет предотвратить болезни: в него входят регулярные чекапы и вакцинация.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Ozon fresh — сервис быстрой доставки свежих продуктов питания, товаров повседневного спроса, бытовой техники, электроники. Ищем Data engineer в группу товародвижения в отдел Data Science. Чем предстоит заниматься - Писать алгоритмы обработки больших данных (несколько сотен миллионов строк в таблице) - Исследовать и подготавливать данные - Оптимизировать текущие вычисления - Заниматься продуктивизацией алгоритмов и их сопровождением - Делать ревью кода и анализ инцидентов Наши пожелания к кандидатам - Наличие опыта в роли Data engineer от 2 лет - Уверенное владение Python, PySpark, SQL - Знание устройства Hadoop, HDFS, Hive - Будет плюсом: опыт работы с Go, Airflow, DBT Формат работы: удалённая работа.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Опыт работы: от 2 лет в роли MLE. Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России (также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске). Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии. - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов. - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt). Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2-х лет. - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений. - Широкая насмотренность в области LLM, RAG. - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL.

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.