Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Разработчик качества поисковой платформы Nova (Core & Agentic Search) Мы строим платформу Nova, которая позволит десяткам поисков Яндекса запускаться и развиваться в разы быстрее. Ищем в команду человека, который не боится экспериментов, готов генерировать идеи и реализовывать их. В Яндексе существует множество вертикальных поисков, и у каждого из них своя логика ранжирования, метрики качества и интеграции с продуктами вроде Алисы. Мы хотим собрать из этого единую платформу поиска, где команды смогут описывать требования к релевантности и интеграциям декларативно, а инфраструктура будет автоматически строить ранжирование, evaluation и подключение к агентам. Задачи - Развивать платформу поиска для продуктовых команд: реализовывать ML-инфраструктуру, которую смогут использовать десятки команд внутри компании. - Использовать LLM для построения ML-пайплайнов: применять LLM для описания логики ранжирования, генерации обучающих данных и помощи в настройке моделей, реализовывать такие механизмы внутри платформы. - Заниматься дистилляцией моделей ранжирования: превращать тяжёлые мощные модели в быстрые продакшн-модели, позволяющие соблюдать ограничения по латентности и не сильно уступающие в качестве учителю. - Развивать систему метрик и evaluation: создавать инфраструктуру для измерения качества поиска в разных вертикалях. Требования - Обучали LLM или BERT-модели - Уверенно владеете Python и работаете с SQL - Увлечены ML, аналитикой и интеграцией моделей в реальные сервисы - Хорошо разбираетесь в алгоритмах и структурах данных Будет плюсом - Работали с поиском или рекомендациями Условия Предоставляем полный набор, который поможет уберечься от тревожности и выгорания: ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Machine Learning Backend Software Engineer in Medical System (Developer) Middle от 250 000 до 350 000 ₽ Удаленно Remedy Logic — международная компания. Цель — разработка медицинской диагностики и консультаций на основе ИИ, доступных каждому. Команда состоит из ученых из разных стран. Ключевые компетенции и квалификация: — Опыт разработки на Python от 2 лет. — Понимание алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения. — Хорошее понимание GPU-вычислений. — Навыки веб-программирования (FastAPI, REST, HTTP, TCP). — Опыт работы с SQL: запросы, проектирование баз данных, инструменты миграции.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Middle+ AI-разработчик (Python/Go) — AdTech Ищем разработчика в NDA-компанию для создания backend-сервисов с AI-агентами и автоматизации digital-маркетинга. Формат: удалённо Зарплата: $1 200–1 500 в месяц Занятость: full-time График: ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК Задачи: - разработка backend-сервисов с AI-агентами; - интеграции с рекламными сетями, трекерами, аналитикой и платёжными системами; - автоматизация сбора данных, отчётности и мониторинга; - разработка MVP и быстрых прототипов; - code review и рефакторинг, включая AI-generated код; - настройка окружения, инструкций и контекста для AI-агентов. Требования: - Python от 2 лет коммерческого опыта; - asyncio, FastAPI/Flask, SQLAlchemy; - PostgreSQL/MySQL, сложные SQL-запросы, индексы, миграции; - Redis; - REST API, webhooks, OAuth, rate limiting; - Git, Docker, docker-compose, базовый CI/CD; - Linux, удалённый дебаг и работа с логами; - Go (goroutines, channels, concurrency) — будет плюсом. Условия: - оплачиваемая стажировка до 2 недель по полной ставке; - выплаты 1 и 16 числа в USDT BEP-20; - AI-инструменты полностью оплачивает компания; - NDA + видеоверификация.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания: Nexorant LLC Обязанности - Проектировать, разрабатывать, тестировать и разворачивать AI-приложения. - Создавать приложения на Python с использованием современных AI/ML-фреймворков. - Интегрировать большие языковые модели (LLM) в production-приложения. - Разрабатывать решения на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Работать с LLM API, включая OpenAI и другие коммерческие или открытые модели. - Разрабатывать и интегрировать REST API и backend-сервисы. - Создавать AI-автоматизацию, интеллектуальный поиск, рекомендательные и диалоговые приложения. - Работать с векторными базами данных и эмбеддингами. - Разрабатывать промпты и оценивать ответы LLM на точность, релевантность и надёжность. - Внедрять AI-агентов и автоматизацию рабочих процессов. - Очищать, обрабатывать и подготавливать данные для AI/ML-приложений. - Взаимодействовать с инженерами, дата-сайентистами, продакт-менеджерами и бизнес-стейкхолдерами. - Писать чистый, поддерживаемый и документированный код. - Выполнять тестирование, отладку и оптимизацию производительности. - Разворачивать и мониторить AI-приложения в облачных средах. - Отслеживать новые разработки в области генеративного ИИ, LLM, AI-агентов и машинного обучения. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, информационных технологий, науки о данных или смежной области. - Опыт от 2 лет в разработке ПО, AI-инженерии, машинном обучении или смежной области. - Уверенное программирование на Python. - Понимание принципов разработки ПО и объектно-ориентированного программирования. - Опыт работы с REST API и backend-сервисами. - Практический опыт с генеративным ИИ или большими языковыми моделями (LLM). - Опыт работы с LLM API и разработкой AI-приложений. - Понимание концепций RAG. - Опыт работы с SQL и базами данных. - Знакомство с Git и современными практиками разработки. - Развитые аналитические навыки и навыки решения проблем. - Отличные коммуникативные навыки и умение работать в команде.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Команда мирового уровня из инженеров и специалистов по данным из Facebook, Uber, Amazon и Google. Быстрорастущая консалтинговая компания из Торонто. Клиенты — от ведущих стартапов, создающих значимые технологии, до компаний из списка Fortune 500, масштабирующих инженерные и аналитические возможности. Задачи - Проектирование, прототипирование и вывод в продакшн масштабируемых решений машинного обучения. - Работа с клиентами и коллегами. - Создание передовых систем на основе LLM и реальных данных. Требования - Экспертиза в LLM-инжиниринге, включая знание популярных LLM-провайдеров и их лучших практик. - Опыт создания или работы с агентными системами (tool use, память, планирование, координация нескольких агентов) — преимущество. - Демонстрация LLM-проектов с указанием зоны ответственности и вклада. - Способность быстро прототипировать передовые инструменты и исследовательские идеи; опыт превращения прототипов в продакшн-сервисы. - Практический опыт в статистике и машинном обучении. - Уверенная работа с Python ML-стеком: Pandas, Numpy, scikit-learn, XGBoost, PyTorch и др. - Владение инструментами разработки: Git, Docker, SQL, Bash, FastAPI. - Аналитическое мышление и понимание бизнеса; умение критически оценивать данные и их влияние на продукт или бизнес-результаты. - Степень бакалавра или выше (магистр, PhD) в Computer Science или смежной инженерной области, связанной с программированием. - Бонус: знакомство с AWS или Azure, GitHub Actions, Spark, Neo4j Cypher и графовыми базами данных. Условия - Конкурентоспособная компенсация. - Ответственность и отсутствие микроменеджмента.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Welo Data О роли Senior Prompt Engineer для технической миграции шаблонных процессов в высокопроизводительные LLM-авторайтеры. Роль предполагает работу с продвинутыми инструментами APG/APO и ручную доводку промптов, чтобы автоматизированные системы достигали и превосходили базовые показатели точности и нюансов человеческой краудсорсинговой оценки. Задачи - Полная ответственность за сквозную техническую миграцию шаблонов в LLM-авторайтеры. - Использование Automatic Prompt Generation (APG) и контроль инструментов Automated Prompt Optimization (APO) для преодоления плато и тупиков в производительности моделей. - Постоянное измерение качества относительно базовых линий «gold data» с отслеживанием precision, recall и F1 для обоснования готовности к запуску. - Ручная разработка и доработка сложных промптов для устранения анти-паттернов и архитектурных пробелов, которые не решают автоматические инструменты. Условия - График: частичная занятость, самостоятельное планирование времени в рамках этапов проекта. - Локация: полностью удалённо, обязательно нахождение в США. - Тип занятости: фриланс / независимый подрядчик. Требования - Степень бакалавра, магистра или PhD в области компьютерных наук, науки о данных, компьютерной лингвистики или смежной аналитической области. - От 4 лет опыта настройки LLM для строгих структурированных выводов, сложной классификации и few-shot обучения. - Высокий уровень навыков выявления паттернов ошибок и использования SQL или инструментов аналитики данных для мониторинга производительности. - Быстрая обучаемость, способность самостоятельно осваивать проприетарные внутренние инструменты и интерфейсы вроде «Goose API». Желательные навыки - Знакомство с мониторингом shadowbot и отслеживанием разногласий. - Опыт в оценке AI-моделей и разработке ПО. - Глубокое понимание семантики, логики и Chain-of-Thought (CoT) промптинга. - Умение составлять документацию высокого уровня для сертификации запуска.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle Python Developer (AI-Driven ERP / BPM) О проекте Разработка внутренней экосистемы компании (ERP и BPM системы), которой ежедневно пользуются все отделы. Команда работает в парадигме AI-driven development. Основной стек автоматизации разработки — Claude 5 Opus, ChatGPT 5.6, продвинутый тулинг для оркестрации Ruflo и концепция Memory Bank для удержания контекста. Ищем крепкого Middle Python-разработчика, который понимает коммерческую бэкенд-разработку, ценит системность и умеет эффективно управлять нейросетями. Задача Нужен разработчик с хорошей базой ООП и SOLID, способный критически оценивать архитектуру ИИ. Требуется уметь выстраивать контекст для LLM так, чтобы она выдавала рабочий бизнес-функционал для ERP с первого-второго раза. Технологический стек - Язык: Python 3.14 (новые фичи и асинхронность) - Бэкенд: FastAPI, SQLAlchemy (Async) - Архитектура: микросервисы, событийно-ориентированная архитектура (Event-Driven), автоматизация бизнес-процессов (BPM) - AI-инструментарий: Claude 5 Opus, ChatGPT 5.6, фреймворк Ruflo, Memory Bank (для долгосрочной памяти ИИ об архитектуре проекта), линтер Ruff Обязанности - Управление разработкой через ИИ: проектирование логики ERP-модулей, декомпозиция задач и передача их нейросетям через настроенные инструменты - Поддержка Memory Bank и документации: систематизация описания функционала и контекста систем, чтобы ИИ-агенты всегда «помнили» архитектуру микросервисов при генерации - Контроль качества: жесткое ревью сгенерированного кода, выявление неоптимальных SQL-запросов в SQLAlchemy, соблюдение SOLID Требования - Коммерческий опыт уровня Middle: уверенное знание асинхронного Python, FastAPI и SQLAlchemy - Понимание ООП и SOLID: умение видеть, где ИИ нарушил паттерны или завязал компоненты друг на друга - Опыт с продвинутым AI-тулингом: понимание механики работы Memory Bank. Плюсом будет практический опыт работы с мультиагентными фреймворками вроде Ruflo (или аналогами) - Собственные активные подписки на Claude / ChatGPT (актуальные Pro / Team тарифы), которыми кандидат непрерывно пользуется в работе более 1 месяца Условия Заработная плата: от 145 000 ₽ в месяц, на руки.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Medical Systems Backend Python Software Engineer (Developer) Middle+ Компания: Remedy Logic Зарплата: от 250 000 до 350 000 ₽ Обязанности - Доставка результатов AI клиентам через веб-API и приложения. - Поддержка Python-бэкенд сервисов в распределенной системе. - Разработка REST API. - Увеличение покрытия юнит-тестами, внедрение автоматизированного тестирования. - Повышение общей стабильности системы, расследование отчетов об ошибках, исправление багов. - Регулярное обновление схемы базы данных. - Создание переиспользуемой кодовой базы с высокой гибкостью. - Сотрудничество с врачами и AI-специалистами для построения моделей вокруг процессов принятия клинических решений. Ключевые компетенции и квалификация - Опыт разработки на Python от 2 лет. - Опыт проектирования веб-приложений и баз данных. - Навыки веб-программирования (FastAPI, REST, HTTP, TCP). - Опыт работы с SQL: запросы, проектирование баз данных, инструменты миграции. - Опыт работы с Linux, Docker. - Английский язык уровня B2 и выше. Предпочтительная квалификация - Знание медицинских стандартов (DICOM, HL7). - Опыт облачного развертывания (GCP, AWS, k8s). - Опыт работы с JavaScript. - Высокий уровень понимания алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения. - Формальное образование в области компьютерных наук. - Опыт работы с кодинг-агентами. Мы предлагаем - Разнообразная и интересная работа с американскими и европейскими учеными и врачами. - Много возможностей для роста и обучения. - Интересные задачи для решения. - Ежемесячные бонусы. - Акции для сотрудников. - Полная занятость. - Гибкий график работы. Процесс собеседования - Скрининг. - Техническое интервью, 1,5 часа. - Интервью на соответствие культуре компании.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Senior Python+Go Developer (в Бильбао, Испания) Локация: Бильбао, Испания Формат: Офисный Домены: AI, Computer Vision, NLP, Fintech Команда: PhD, преподаватели университетов, победители олимпиад Artificial Seed разрабатывает передовые решения на стыке искусственного интеллекта и прикладных технологий, делая фокус на практических задачах, а не только на теоретических исследованиях. Мы работаем в направлениях AI, компьютерного зрения, NLP и финтеха, создавая и внедряя системы, которые решают сложные реальные бизнес-задачи. Наша международная команда насчитывает более 100 специалистов и работает в среде, где ценятся глубокая экспертиза, инновации и постоянное развитие. Участники команды получают возможность решать нетривиальные задачи, сотрудничать с сильными экспертами и расти в быстро развивающейся технологической индустрии. Мы ищем талантливого Python+Go Backend разработчика. Стек: Python, Golang, Postgres, Clickhouse, FastAPI, SQL, Kafka, Redis, RabbitMQ Что предстоит делать - Разрабатывать и поддерживать высоконагруженную систему - Создавать и развивать веб-сервис на FastAPI - Проектировать и реализовывать архитектурные решения - Писать качественные и покрывающие тесты - Улучшать и масштабировать существующее решение, расширяя поддержку новых языков программирования Кого мы ищем - Инженера с 5+ годами коммерческой разработки на Python и Golang - С опытом работы с FastAPI - С уверенным пониманием принципов разработки RESTful API - С опытом работы с SQLAlchemy или другими ORM Будет плюсом - Опыт работы с сервисами обработки данных - Знание Docker и принципов контейнеризации - Понимание DevOps-подходов и CI / CD - Готовность писать строго типизированный код Что мы предлагаем - Гибкий график работы - вы самостоятельно определяете комфортное время начала дня - Полную поддержку при релокации в Бильбао, для вас и вашей семьи - помощь с оформлением документов, адаптацией и переездом, включая питомцев - Неограниченный отпуск - возможность брать отдых тогда, когда это действительно нужно - Атмосферу доверия и уважения к экспертности без излишнего контроля - Современный офис в комфортной локации, командные мероприятия и регулярные оффсайты - Профессиональный рост, участие в архитектурных решениях, амбициозные задачи и работу в сильной команде, у которой можно перенимать опыт Заработная плата: Уровень дохода не указан

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

ML-разработчик Компания: Мегафон Локация: Санкт-Петербург, офис Задачи - Проектировать и разрабатывать масштабируемые ML-сервисы и микросервисы на базе Python (FastAPI/Flask) - Интегрировать обученные модели в существующие бизнес-процессы и продуктовые решения - Проводить рефакторинг и оптимизацию кода моделей для повышения их производительности - Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны для подготовки данных к обучению и эксплуатации - Анализировать технические требования к новым фичам и предлагать архитектурные решения с учетом ограничений по ресурсам и времени - Проводить A/B тестирование новых моделей и анализировать их влияние на бизнес-метрики - Документировать процессы разработки, архитектуры решений и инструкции по развертыванию - Предлагать улучшения в инструментарий команды и процессы MLOps для ускорения разработки Требования - Опыт работы в области Data Science от 2 лет - Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа - Базовый опыт работы с PyTorch или TensorFlow - Навыки построения аналитических моделей на Python - Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных - Опыт работы с Linux на базовом уровне - Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, AirFlow, FastApi, Flask - Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях - Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом - Знание английского языка на техническом уровне

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

ML-разработчик Компания: Мегафон Локация: Санкт-Петербург Формат: офис Задачи - Проектировать и разрабатывать масштабируемые ML-сервисы и микросервисы на базе Python (FastAPI/Flask) - Интегрировать обученные модели в существующие бизнес-процессы и продуктовые решения - Проводить рефакторинг и оптимизацию кода моделей для повышения их производительности - Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны для подготовки данных к обучению и эксплуатации - Анализировать технические требования к новым фичам и предлагать архитектурные решения с учетом ограничений по ресурсам и времени - Проводить A/B тестирование новых моделей и анализировать их влияние на бизнес-метрики - Документировать процессы разработки, архитектуры решений и инструкции по развертыванию - Предлагать улучшения в инструментарий команды и процессы MLOps для ускорения разработки Требования - Опыт работы в области Data Science от 2 лет - Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа - Базовый опыт работы с PyTorch или TensorFlow - Навыки построения аналитических моделей на Python - Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных - Опыт работы с Linux на базовом уровне - Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, AirFlow, FastApi, Flask - Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях - Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом - Знание английского языка на техническом уровне

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О роли H.W. Kaufman Group (Burns & Wilcox) формирует внутри ИТ-подразделения команду AI Value Engineering для создания измеримой бизнес-ценности на уровне предприятия. Команда работает на стыке разработки приложений, RPA, данных, бизнес-процессов и доставки решений с использованием ИИ. Задача команды — создавать высокоэффективные решения в рамках быстрых и глубоких проектов, тесно взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами, передавать проверенные решения поддерживающим командам и быстро останавливать инициативы, которые не приносят ценности. Эффективность команды оценивается по влиянию на портфель, успешности передачи решений, количественно выраженной бизнес-ценности, дисциплине и способности не превращаться в функцию поддержки. Роль предназначена для практикующего разработчика, использующего ИИ, который может работать в приложениях, автоматизации, данных и бизнес-процессах: находить возможности с высоким влиянием, создавать работающие решения, подтверждать их ценность и ответственно передавать поддерживающим командам. Кандидаты должны быть находчивыми, любознательными, дисциплинированными и мотивированными решением задач. Они понимают, что ИИ меняет скорость разработки, но не отменяет необходимости в суждении, качестве, понимании бизнеса и ответственности. Лучше всего роль подходит T-shaped или comb-shaped специалисту: достаточно широкому, чтобы связывать платформы, данные, API, автоматизации и пользовательские сценарии, и достаточно глубокому, чтобы принимать технически обоснованные решения и избегать хрупких решений. Критерии успеха - Быстро превращать нечётко сформулированную бизнес-задачу в ценностную гипотезу и рабочую демонстрацию. - Понимать, когда рекомендация ИИ-агента правдоподобна, рискованна, избыточна или не соответствует корпоративной поддерживаемости. - Уверенно работать во front-end, back-end, интеграциях, данных, автоматизации процессов и настройке платформ. - Искать более простые, быстрые и поддерживаемые пути, а не просто реализовывать первое техническое решение. - Создавать решения, которые можно чисто передать, не создавая скрытой зависимости от себя. - Понятно объяснять компромиссы технической и нетехнической аудитории. Обязанности - Реализовывать быстрые решения за дни или недели там, где бизнес-ценность очевидна и путь известен. - Участвовать в более глубоких исследовательских проектах продолжительностью от одного до трёх месяцев, где решение неопределённо, но потенциальная ценность высока. - Создавать прототипы, автоматизации, интеграции, управляемые данными сценарии и функции приложений на базе Salesforce, MuleSoft, .NET, RPA, AI/ML-инструментов и смежных корпоративных платформ. - Использовать ИИ-инструменты разработки, такие как Claude, Codex, Gemini, Copilot или аналогичные агенты, для ускорения работы с проверкой архитектурного соответствия, поддерживаемости, безопасности и операционных рисков. - Работать напрямую с заинтересованными сторонами из андеррайтинга, урегулирования убытков, операций и ИТ, чтобы понимать процессы, болевые точки, драйверы ценности и практические ограничения внедрения. - Преобразовывать бизнес-задачи в работающее ПО, измеримые эксперименты и понятные пакеты передачи. - Документировать архитектуру, конфигурацию, зависимости, известные ограничения, промпты, runbook и операционные аспекты для принимающей команды. - Рекомендовать изменение направления или остановку инициативы, если она не доказывает ценность, не считая это неудачей. - Изучать бизнес-процессы, чтобы решения опирались на реальную организацию работы. Требования - Профессиональный опыт разработки ПО в корпоративной среде от 5 лет. - Full-stack компетенции: разработка приложений, интеграции, API, доступ к данным, автоматизация процессов и пользовательские интерфейсы. - Опыт как минимум с несколькими из следующих технологий: Salesforce, MuleSoft, .NET/C, JavaScript/TypeScript, SQL, REST API, RPA/инструменты автоматизации, облачные сервисы, CI/CD, корпоративные платформы данных. - Практический опыт использования ИИ-инструментов разработки или подтверждённая способность быстро и ответственно их осваивать. - Навыки отладки, декомпозиции задач и самостоятельного обучения. - Умение оценивать качество кода, поддерживаемость, паттерны, вопросы безопасности и операционную пригодность. - Умение писать понятную техническую документацию и проводить передачу знаний принимающим командам. - Комфортная работа в проектах с ограниченным сроком, чёткими результатами, контрольными точками и ожиданиями по передаче. - Плюсом будет опыт в страховании, андеррайтинге, брокерской деятельности, урегулировании убытков или других процессах с высокой нагрузкой на workflow. - Плюсом будет знакомство с корпоративными архитектурными паттернами, проектными паттернами, моделированием предметной области, проектированием реляционных баз данных, интеграционными паттернами или аналогичными инженерными дисциплинами. - Опыт создания автоматизаций или решений с ИИ, объединяющих приложения, данные, документы и процессы с участием человека. - Опыт работы с prompt engineering.

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Soda — платформа мониторинга качества данных и ИИ. Клиенты: Disney, Ralph Lauren, CBRE, HelloFresh, 2K Games, Nubank. Open-source движок Soda Core используется компаниями Tesla, Slack, Adyen, Walmart, JPMC. Компания основана в 2019 году. Инвесторы: Point 9 Capital, Hummingbird, Singular, Eurazeo. О роли Присоединение к Platform-команде: полный путь от бэкенд-сервиса до продакшена — Java-сервисы Soda Cloud и AWS/Kubernetes-инфраструктура. Роль — в первую очередь бэкенд-инженер: большинство времени уходит на проектирование и разработку сервисов. Инфраструктура — часть работы, позволяющая доводить сервисы до продакшена. Это не DevOps и не SRE-позиция. Инженеры продукта: общение с пользователями, совместная разработка решений с продакт-менеджером, сквозная поставка. Используются AI-кодинг-агенты. Задачи - Проектировать и разрабатывать бэкенд-сервисы и API на Java для мультитенантной SaaS-платформы. - Поставлять продуктовые функции end-to-end, работать напрямую с продуктом и клиентами. - Повышать надёжность, производительность и масштабируемость сервисов, доводить их до продакшена на AWS/Kubernetes. - Поддерживать скорость разработки: CI/CD-пайплайны, GitOps-процессы, наблюдаемость. - Улучшать системы для агентной разработки: быстрая CI-обратная связь, надёжные dev-среды, защитные механизмы для безопасной работы агентов. - Принимать архитектурные решения — от дизайна сервисов до эволюции платформы. Требования - 5+ лет разработки бэкенда в продуктовой компании: проектирование, разработка и владение продакшен-сервисами. - Сильный Java: API, асинхронная обработка, конкурентность, оптимизация производительности. - Уверенный SQL в бэкенд-контексте: проектирование схем, оптимизация запросов, миграции в продакшене. Используются MySQL и ClickHouse. - Архитектурное мышление: понимание влияния дизайна API и сервисов на потоки данных, паттерны запросов, задержки и сценарии отказов. - Запуск собственных сервисов: опыт работы с Kubernetes и AWS (EKS, IAM, networking, RDS, S3) в продакшене. - CI/CD, GitOps и инфраструктура как код: GitHub Actions, ArgoCD/Flux, Terraform или Pulumi, скриптинг. - Наблюдаемость как привычка: метрики, логирование, трейсинг (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry), написание тестов. - Агентная инженерия: разработка продакшен-кода с AI-кодинг-агентами (Claude Code, Cursor или аналоги) в цикле, умение направлять их при сохранении высокого стандарта качества. - Самостоятельность: работа в распределённой асинхронной команде из 12+ стран без постоянного контроля. - Свободный английский. Будет плюсом - Мультитенантный SaaS в масштабе; опыт работы в быстрорастущем стартапе. - Python: стек data engineering работает на нём. - Опыт в регулируемой среде (ISO27001, SOC2). - Опыт создания агентных рабочих процессов в продукте: функции на LLM, агенты с инструментами, AI-автоматизация для реальных пользователей. - Опыт в области качества данных, управления данными, наблюдаемости данных или мониторинга ML. Условия - Компенсация €85,000–120,000 в год + опционы. - Полная удалённость (в странах ЕС), доступен офис в Бельгии. - Доступ к токенам всех передовых моделей. - Реальная ответственность. Процесс отбора - Скрининг резюме. - 20-минутный телефонный разговор. - Первое техническое интервью (45 минут). - Второе техническое интервью (60 минут). - Интервью на соответствие культуре (45 минут). - Ответ каждому кандидату в течение 3–5 дней после каждого этапа.

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Soda Data Nv разрабатывает платформу мониторинга качества данных и производительности ИИ. Компания основана в 2019 году. Среди клиентов — Disney, Ralph Lauren, CBRE, HelloFresh, 2K Games, Nubank. Открытый движок Soda Core используют Tesla, Slack, Adyen, Walmart, JPMC. Инвесторы — Point 9 Capital, Hummingbird, Singular, Eurazeo. О роли Инженер работает над всем стеком: Java-бэкенд и TypeScript/Angular-фронтенд, обеспечивающие работу Soda Cloud. Продуктовые инженеры владеют функциональностью от начала до конца: общаются с пользователями, участвуют в проектировании, реализуют от базы данных до интерфейса. В компании активно используются ИИ-агенты для написания кода. Задачи - Реализация функций от начала до конца: бэкенд-API, изменения в БД, фронтенд, выкладка в продакшн. - Проектирование и разработка бэкенд-сервисов для мультитенантной SaaS-платформы. - Работа с реляционными БД (MySQL): проектирование схем, оптимизация запросов, моделирование данных. - Разработка фронтенд-функций: чистый, быстрый интерфейс. - Оптимизация производительности по всему стеку, написание тестов (unit, integration, e2e). - Встраивание агентных функций в продукт: рабочие процессы на основе LLM для поиска, понимания и исправления проблем с данными. - Улучшение систем для агентной разработки: инструкции для агентов, навыки, циклы обратной связи через тесты. - Совместная работа с продуктом, дизайном и клиентами для определения направлений разработки. Требования - 5+ лет разработки в продуктовой компании, владение значимыми частями продакшн-системы. - Сильный Java: REST API, взаимодействие с БД, асинхронная обработка. - TypeScript и современный фронтенд-фреймворк, предпочтительно Angular. - Фундаментальные знания фронтенда: сложные UI, компонентная архитектура, управление состоянием, производительность, адаптивный дизайн. - Уверенный SQL в бэкенд-контексте: проектирование схем, оптимизация запросов, миграции в продакшене. Используются MySQL и ClickHouse. - Привычка писать тесты, включая e2e (Cypress/Playwright). - Архитектурное мышление: проектирование API с точки зрения потребителя, понимание влияния на поток данных и задержки. - Владение DevOps: контейнеры, CI/CD, инфраструктура как код, уверенная работа с Linux. - Агентная разработка: опыт написания продакшн-кода с ИИ-агентами (Claude Code, Cursor или аналоги) в цикле, умение направлять их при сохранении высокого качества. - Самостоятельность в распределённой асинхронной команде из 12+ стран. - Свободный английский. Желательно - Опыт мультитенантного SaaS в масштабе, опыт работы в быстрорастущем стартапе. - Чувство дизайна. - Python: стек data engineering. - Опыт встраивания агентных функций в продукт: LLM-функции, агенты с инструментами, автоматизация на ИИ. - Опыт в области качества данных, управления данными, наблюдаемости данных или мониторинга ML. Условия - Компенсация €85,000–120,000 в год + опционы. - Полная удалённость (в пределах ЕС), доступен офис в Бельгии. - Доступ к токенам всех frontier-моделей. - Реальная ответственность и влияние, без микроменеджмента. - Команда senior-инженеров из 12+ стран. Ценности Свобода с ответственностью, прозрачность, мышление роста. Нетерпимость к нечестности, открытая и прямая коммуникация. Автономия в принятии решений.

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Soda — платформа мониторинга качества данных и AI. Миссия компании — мониторинг решений, принимаемых в мире. Платформа охватывает сбор данных и автоматизированное принятие решений, помогает клиентам находить, понимать и исправлять проблемы качества данных. Компания основана в 2019 году. Клиенты: Disney, Ralph Lauren, CBRE, HelloFresh, 2K Games, Nubank. Open-source движок Soda Core используется компаниями Tesla, Slack, Adyen, Walmart, JPMC. Инвесторы: Point 9 Capital, Hummingbird, Singular, Eurazeo. Роль Senior Full-Stack Engineer. Вы будете ведущим фронтенд-разработчиком в одной из продуктовых команд. Стек: TypeScript/Angular приложение, компоненты на Storybook, e2e-тесты Cypress, Java-бэкенд. Вы отвечаете за пользовательский опыт от начала до конца: от архитектуры компонентов и управления состоянием до формы API, так как бэкенд тоже доступен для изменений. Вы продуктовый инженер, а не исполнитель тикетов: общаетесь с пользователями, формируете дизайн с продакт-менеджером и поставляете результат без ожидания передачи. Большую часть времени вы работаете во фронтенде, но можете реализовать бэкенд-эндпоинт, когда это нужно для фичи. В компании принята агентная разработка: AI-кодинг-агенты — часть ежедневного рабочего процесса. Задачи - Владение сложными интерфейсами с большим объёмом данных: дашборды, мониторинговые представления, большие таблицы, диффы и детализации, которые остаются быстрыми и читаемыми. - Развитие архитектуры компонентов, управления состоянием и производительности фронтенда. - Работа с библиотекой компонентов и Storybook; поддержание согласованности дизайн-системы по мере роста продукта. - Написание тестов на всех уровнях, включая поддержание осмысленного набора e2e-тестов Cypress. - Создание фронтенда агентных функций: интерфейсы, где пользователи направляют, проверяют и выполняют действия в LLM-управляемых процессах. - Улучшение систем для агентной разработки во фронтенде: конвенции, покрытие Storybook и тесты, на которые агенты могут надёжно опираться. - Формирование API, которые вы потребляете, и реализация изменений на бэкенде (Java), когда это требуется для фичи. - Наставничество инженеров, ориентированных на бэкенд, во фронтенд-практиках, помощь команде в росте до полного стека и поставке функций от начала до конца. - Непосредственная работа с продуктом, дизайном и клиентами для определения того, что создавать. Требования - 5+ лет опыта создания фронтенда для реальных продуктов: сложные одностраничные приложения с реальными пользователями, не только маркетинговые сайты. - Экспертный TypeScript и глубокий опыт работы с современным фреймворком: предпочтителен Angular (на нём работает Soda Cloud); приветствуются сильные React/Vue-инженеры, готовые работать на Angular. - Фронтенд-мастерство: архитектура компонентов, управление состоянием, производительность рендеринга, адаптивный дизайн, внимание к деталям. - Привычка писать тесты, включая e2e (Cypress/Playwright). - Рабочие навыки бэкенда: умение читать и модифицировать Java-сервис, проектировать API с точки зрения потребителя, писать грамотный SQL. - Понимание систем: как форма API влияет на количество запросов, поток данных и воспринимаемую задержку в интерфейсе. - Агентная инженерия: вы поставляете продакшн-код с AI-кодинг-агентами (Claude Code, Cursor или аналоги) в цикле, умеете ими управлять, сохраняя высокое качество. - Самостоятельность: не нуждаетесь в постоянном контроле в распределённой асинхронной команде из 12+ стран. - Свободный английский. Желательно - Опыт работы с продуктами, насыщенными данными, или инструментами для разработчиков: визуализация данных, мониторинг, аналитические интерфейсы. - Владение дизайн-системой или библиотекой компонентов. - Мультитенантный SaaS в масштабе; опыт работы в быстрорастущем стартапе. - Python: стек инженерии данных компании работает на нём. - Опыт внедрения агентных процессов в продукт: LLM-функции, агенты, использующие инструменты, или AI-автоматизация, переданная реальным пользователям. - Опыт в области качества данных, управления данными, наблюдаемости данных или мониторинга ML. Условия - Зарплата: €85,000–120,000 в год + опционы (equity). - Полная удалённая работа (в странах ЕС), доступен офис в Бельгии. Процесс найма - Скрининг резюме. - 20-минутный телефонный разговор. - Первое техническое интервью (45 минут). - Второе техническое интервью (60 минут). - Интервью на соответствие культуре (45 минут). Компания отвечает на каждую заявку, и каждый кандидат получает обратную связь в течение 3–5 дней после каждого этапа.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Constructor — платформа нового поколения для поиска и обнаружения товаров в электронной коммерции, оптимизирующая метрики: выручку, конверсию и прибыль. Поисковый движок разработан внутри компании с использованием трансформеров и генеративных LLM. Платформа обрабатывает более 1 миллиарда запросов в день на 150 языках в примерно 100 странах. Среди клиентов — Sephora, Under Armour, Petco. Компания основана в 2019 году, базируется в США. О команде Retail Media team строит платформу для связи ритейлеров и брендов. Retail media позволяет бренду покупать размещение в результатах поиска, просмотра, рекомендаций, подборок или викторин. Платформа интегрируется с онлайн-ритейлерами, предлагает таргетинг, ставки и аналитику. Команда новая, ищет Senior Full Stack инженеров для создания Customer Dashboard интерфейса для ритейлеров и брендов. О задаче Основная задача — проектировать, разрабатывать и поддерживать веб-приложение в тесном сотрудничестве с другими инженерами. Обязанности - Работать совместно с командами Product и Design над функциональностью Retail Media. - Взаимодействовать с техническими и нетехническими бизнес-партнёрами для разработки и обновления функциональности. - Общаться со стейкхолдерами внутри и вне команды. - Разрабатывать функции Customer Dashboard с использованием Typescript и React, взаимодействуя с бэкенд-сервисами (Python и FastAPI). Требования - Уверенное знание клиентского JavaScript, база компьютерных наук и знакомство с принципами работы сетей. - Опыт работы с Typescript и фронтенд-фреймворками, такими как React. - Опыт создания, поддержки и отладки full-stack веб-приложений. - Опыт работы с Python и одним из бэкенд-фреймворков (FastAPI, Flask или Django) или готовность изучить этот стек. - Понимание принципов проектирования API. - Знакомство с сервис-ориентированной архитектурой. - Опыт работы с реляционными базами данных, распределёнными системами и решениями для кэширования (MySQL/PostgreSQL). - Аналитические навыки и опыт работы с SQL для анализа данных в дашбордах и решениях (ClickHouse, Athena). - Опыт работы с одним из крупных облачных провайдеров: AWS, Azure, GCP. - Опыт работы в кросс-функциональных командах. - Отличные коммуникативные навыки на английском языке. - Идеальный кандидат имеет опыт создания рекламных технологий (ad tech). Условия - Безлимитный отпуск (рекомендуется минимум 3 недели в год). - Полностью удалённая команда. - Стипендия на обустройство рабочего места из дома. - Ноутбуки Apple для новых сотрудников. - Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, обновляется ежегодно. - Отпуск по беременности и уходу за ребёнком для соответствующих сотрудников. - Базовая зарплата: $80 000–$120 000 USD в зависимости от знаний, навыков, опыта и результатов собеседования. - Опционы на акции в дополнение к базовой зарплате. - Регулярные командные офлайн-встречи. Разнообразие и инклюзивность Constructor стремится создавать разнообразную, справедливую и инклюзивную рабочую среду. Компания является равноправным работодателем и приветствует кандидатов любого происхождения, предоставляя равные возможности независимо от образования, мнений, расы, цвета кожи, религии и других характеристик.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О роли Компания Clera — европейский стартап на ранней стадии, разрабатывающий AI-платформу телефонного ассистента для малого и среднего бизнеса. Продукт автоматизирует входящие и исходящие звонки, запись на приём, взаимодействие с клиентами и другие процессы. Ищем инженера по внедрению (Forward Deployment Engineer), который будет отвечать за технический успех внедрений у клиентов от начала до конца. Роль находится на стыке продукта и результатов для клиентов. Вы будете превращать реальные бизнес-требования в надёжные production-конфигурации, создавать интеграции и связующий код, а также передавать полученный опыт в продукт, чтобы каждое следующее внедрение было быстрее и эффективнее. Работа в небольшой команде с высокой скоростью, в тесном взаимодействии с продуктом, инженерией и go-to-market. Задачи - Выступать техническим мостом между продуктом и клиентскими конфигурациями: собирать требования и превращать их в надёжные production-реализации. - Вести сквозное развёртывание конфигураций AI-ассистента в production, включая сценарии, логику, потоки данных, промпты и ограничения. - Реализовывать интеграции со сторонними системами через API и webhooks: CRM, календари, тикет-системы, платежи, распространённые схемы аутентификации (OAuth, API-ключи). - Разрабатывать небольшие и средние функции и связующий код для переноса клиентских сценариев в production-системы, с соответствующими тестами, мониторингом и логированием. - Отлаживать проблемы в звонках, сценариях и конвейерах данных, быстро выпускать исправления в production-условиях. - Создавать переиспользуемые шаблоны, плейбуки по внедрению и лучшие практики для масштабируемости и повторяемости. - Поддерживать быструю обратную связь с продуктовой командой: сообщать о болевых точках, пробелах в функциях и повторяющихся паттернах с конкретными рекомендациями. - Отвечать за успех внедрения и обеспечивать надёжную работу клиентских конфигураций в реальной среде. Требования Обязательные: - 3+ года практического опыта в инженерии внедрений, production-интеграциях AI и автоматизации рабочих процессов. - Глубокий опыт с системами на основе AI/LLM: дизайн промптов, использование инструментов, RAG/поиск знаний, оценка и обработка сбоев. - Подтверждённая способность превращать сложные бизнес-процессы в надёжные, тестируемые AI-рабочие процессы. - Опыт создания интеграций со сторонними системами (API, webhooks, CRM, календари, тикет-системы, платежи), включая схемы аутентификации и форматы данных. - Уверенные навыки программирования для реализации связующего кода и функций, с тестами, мониторингом и логированием. - Базовые знания облачных технологий: развёртывание, наблюдаемость, отладка в production. - Прагматичный подход, ориентированный на результат: быстрая поставка и итерации. Желательно: - Опыт программирования на TypeScript или Python. - Опыт работы с n8n или другими инструментами автоматизации рабочих процессов. - Опыт интеграции голосовых/телефонных систем. - Владение SQL и инструментами мониторинга/трассировки. - Понимание GDPR / Privacy-by-Design. Условия - Зарплата: €60 000 – €90 000 в год, в зависимости от опыта. - Полностью удалённая работа в Германии. - Работа в небольшой команде с высокой степенью ответственности на ранней, быстрорастущей стадии компании. - Спонсорство визы не предоставляется. Локация Полностью удалённая позиция. Кандидаты должны находиться в Германии. Спонсорство визы не предусмотрено.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Аналитик-разработчик в команду алгоритмов поиска и назначения исполнителей в Такси Команда в Яндекс Такси отвечает за диспач: какому водителю из десятков кандидатов предложить заказ, как сократить время подачи и повысить эффективность сервиса. Ищем аналитика, который будет развивать алгоритмы назначения. Изменения будут влиять на сотни тысяч поездок ежедневно. Задачи - Алгоритмы назначения: разбираться в том, как устроена система: какие данные в неё входят, как формируется скоринг кандидатов, как решается задача о назначении. Находить слабые места и предлагать улучшения. - Метрики и их связь с бизнесом: понимать, какие технические и продуктовые метрики живут вокруг диспатча: от точности ETA и времени подачи до конверсии и эффективности платформы. Объяснять, как изменение в алгоритме отражается на каждой из них и где возникают компромиссы. - Эксперименты: проектировать и проводить эксперименты для проверки изменений в алгоритмах. Классический A/B-тест здесь работает не всегда: нужно понимать, когда и почему требуются другие подходы. - Кросс-функциональная работа: работать с командами продукта и разработки: переводить продуктовые задачи на язык алгоритмов и данных и обратно, доводить изменения до продакшена, проверять результат. Рассказывать о своих результатах — структурно и с выводами, на которые можно опереться при принятии решений. Требования - Владение SQL и Python: умение самостоятельно пройти путь от сырых данных до вывода - Сильная математическая база (тервер, статистика, оптимизация) - Понимание дизайна экспериментов - Сильные коммуникативные навыки - Вдумчивое использование AI-инструментов для ускорения и повышения качества Будет плюсом - Решение задач матчинга, диспатчинга или логистики - Опыт работы с алгоритмическими или ML-системами в продакшене Бонусы В крупных офисах есть спортзалы — с тренажёрами, инвентарём и душевыми.

Формат

Удалённо

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior ML Engineer - Search & LLM Ops Компания: RavenPack Уровень: senior Описание вакансии: Полный цикл машинного обучения для поисковой и рекомендательной интеллектуальной системы RavenPack: проектирование, разработка и внедрение алгоритмов ранжирования и моделей поиска для финансовых специалистов. Дообучение и дистилляция языковых моделей с использованием методов семантического эмбеддинга (binary, matryoshka, late-interaction), а также архитектура персонализированных рекомендательных систем. Локация: Европа Формат: удаленно Ограничения: работа только в Европе Теги: AI, machine learning, Python, PyTorch, TensorFlow, NLP, LLM, information retrieval, recommender systems, vector databases, SQL, remote, Europe, senior, full time, fintech

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Удалённая работа, кандидаты из США. Компания — AI-фирма, основанная в 2000 году, штаб-квартира в Мумбаи (Махараштра). Стремится обеспечивать данными каждое решение в бизнесе. Роль: Senior Analytics Engineer и AI-разработчик. Ключевая задача — трансформация традиционной бизнес-аналитики в экосистему с AI-расширением, руководство инициативами по инженерии данных и аналитике. Обязанности - Проектирование и внедрение управляемых семантических слоёв, надёжных витрин данных и агрегированных кубов данных для обеспечения высокой производительности и достоверности данных. - Руководство масштабными миграциями данных из устаревших баз в оптимизированную инфраструктуру с обеспечением бесшовного перехода, высокой доступности и минимального простоя производства. - Активная оптимизация схем с высокими накладными расходами, сокращение времени выполнения запросов и минимизация сканирований таблиц для контроля затрат на вычисления. - Взаимодействие с командами Data Engineering для перехода от реактивного устранения неполадок к проактивному управлению SLA и автоматизированному мониторингу пайплайнов. - Создание и автоматизация многомерных фреймворков Root Cause Analysis (RCA) для быстрой диагностики количественных драйверов изменений метрик (например, траты, покупатели, платящие пользователи, органический трафик). - Рационализация и консолидация разрозненных дашбордов и избыточных таблиц в высокоэффективные управляемые хранилища данных. - Внедрение практик работы с данными, ограничивающих запросы соответствующими уровнями агрегации и предотвращающих избыточные узкие места ресурсов. - Проектирование, тестирование и развёртывание специализированных AI-навыков и разговорных агентов, позволяющих заинтересованным сторонам задавать вопросы о бизнесе на естественном языке. - Создание и запуск офлайн-тестовых наборов для оценки с использованием оценочных фреймворков и LLM-ассистируемых судей для предотвращения регрессий до коммита обновлений. - Внедрение SQL-предохранителей для AI-агентов с динамическим применением фильтров партиций, минимизации данных и ограничений стоимости запросов. - Продвижение современных AI-инструментов разработки (например, кодинг-агентов) для максимальной скорости инженерии и поддержания высокого качества кода. Требования - 5+ лет опыта в Data Engineering, Analytics Engineering или продвинутой бизнес-аналитике. - Экспертный уровень SQL (GoogleSQL, BigQuery или аналогичные крупномасштабные query-движки) с глубоким пониманием партиционирования, кластеризации, индексации и оптимизации затрат. - Подтверждённый опыт проектирования star-schema или витрин данных, семантических слоёв и автоматизированных ETL-пайплайнов. - Уверенное владение Python (Pandas, PySpark, интеграция API) или R. - Обширный опыт проведения Root Cause Analysis (RCA) и глубокого анализа бизнес-метрик в веб-, e-commerce или мобильных платформах. - Подтверждённый опыт самостоятельного выполнения сложных сквозных инженерных миграций. - Практический опыт разработки приложений на основе больших языковых моделей (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG) или агентных фреймворков. - Знакомство с фреймворками оценки агентов, конфигурацией (например, форматы .txtpb) и LLM-ассистируемыми пошаговыми оценками. - Опыт установки валидационных фильтров, предохранителей или ограничений для AI-генерируемых запросов к базам данных. - Опыт работы с облачной инфраструктурой, BigQuery или крупномасштабными платформами данных. - Опыт в аналитике веб-, мобильных приложений, e-commerce или цифровых маркетплейсов. Условия - Участие в программах медицинской, стоматологической, офтальмологической страховки, страхования жизни и инвалидности в соответствии с документами плана. - Право на льготы с первого дня работы. - Участие в плане 401(k) после 30 дней работы. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - 12 недель родительского отпуска. - Гибкая политика PTO («free time»).

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания Karsun Solutions ищет Full-Stack Java-разработчика с экспертизой в AI-инструментах разработки. Роль сочетает технические навыки разработки с применением AI-инструментов (GitHub Copilot, AI-ассистенты кода) для повышения продуктивности. Обязанности: AI-инструменты разработки: - Внедрение и оптимизация AI-инструментов разработки в инженерной организации. - Проектирование и улучшение промптов для GitHub Copilot и аналогичных AI-ассистентов кода. - Разработка кастомных AI-рабочих процессов и скриптов автоматизации. - Создание библиотек промптов и лучших практик для генерации кода, документации и тестирования. - Обучение и наставничество команд разработки по эффективному использованию AI-инструментов и промпт-инжинирингу. - Оценка и интеграция новых AI-инструментов и платформ разработки. - Установление стандартов кодинга и руководств для AI-ассистированной разработки. - Оптимизация конфигураций AI-инструментов для качества кода и эффективности разработчиков. - Разработка внутренних инструментов и расширений для улучшения AI-рабочих процессов. Full-Stack Java-разработка: - Проектирование и разработка масштабируемых full-stack приложений на Java и современных веб-технологиях. - Создание бэкенд-сервисов с использованием Spring Boot и микросервисной архитектуры. - Разработка адаптивных фронтенд-приложений на Angular, React или аналогичных фреймворках. - Проектирование, разработка и поддержка API-микросервисов (масштабируемых, отказоустойчивых и безопасных). - Развертывание и интеграция приложений в инфраструктуре, обеспечение оркестрации с внутренними и внешними системами. - Эффективное взаимодействие с разработчиками, тестировщиками и стейкхолдерами в SAFe Agile-среде. Требования: Образование: - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. Экспертиза в AI-инструментах разработки: - Минимум 0-2 года практического опыта работы с GitHub Copilot или аналогичными AI-ассистентами кода. - Подтвержденный опыт повышения продуктивности разработки через AI-инструменты. - Опыт промпт-инжиниринга для генерации кода и задач разработки. - Знание API и интеграций AI-инструментов разработки. - Понимание возможностей и ограничений AI-моделей в контексте разработки. - Опыт работы с AI-инструментами тестирования и системами автоматического ревью кода. - Способность обучать и поддерживать разработчиков во внедрении AI-инструментов. Full-Stack Java-разработка: - 0-2 года опыта в Full Stack Java-разработке. - Практический опыт с Spring Boot, Spring Security, Spring Data. - Опыт фронтенд-разработки с Angular, Bootstrap, jQuery, Data Tables и REST API. - Владение HTML5, CSS3, JavaScript и TypeScript. - Опыт работы со сборочными инструментами (Maven, Gradle) и менеджерами пакетов (npm, Maven). - Знание SQL и опыт работы с базами данных (PostgreSQL, MySQL). - Опыт работы с облачными платформами (преимущественно AWS) и контейнеризацией (Docker, Kubernetes). - Опыт работы с фреймворками юнит-тестирования (JUnit, Mockito). - Опыт работы с IDE (Eclipse, IntelliJ, Visual Studio Code, Spring Tool Suite). Прочее: - Доступность в рабочие часы с 9:00 до 17:00 по восточному времени (ET). - Способность получить и поддерживать допуск Public Trust. Предпочтительные квалификации: - Опыт использования AI-инструментов BrowserStack, Playwright и Testim для генерации тест-кейсов и автоматизированного тестирования. - Опыт интеграции USWDS-совместимых компонентов с Angular Storybook. - Опыт поддержки федеральных государственных контрактов США.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

AllOne Health — компания в сфере поведенческого здоровья на рабочем месте, подчеркивающая важность благополучия сотрудников для успеха организации. Ищут AI Full Stack Developer для проектирования, разработки и поддержки AI-приложений, интегрируя современные AI-инструменты во фронтенд и бэкенд. Задачи - Проектировать и разрабатывать адаптивные, удобные веб-интерфейсы с использованием HTML, CSS, JavaScript и современных фреймворков, таких как React или Angular. - Создавать и поддерживать серверную логику, API и сервисы с использованием Node.js, Express и вспомогательных фреймворков, обеспечивая масштабируемость и надежность. - Интегрировать AI-сервисы в приложения, включая LLM API, AI-агентов, интеллектуальный поиск, суммаризацию, рекомендации и автоматизацию рабочих процессов. - Быстро создавать прототипы, затем доводить решения до продакшена с мониторингом, логированием, оценкой и оптимизацией производительности. - Использовать AI-инструменты для кодирования (copilots, генерация кода, рефакторинг, генерация тестов) для повышения скорости разработки, качества кода и поддерживаемости. - Внедрять защитные механизмы для AI-систем: безопасность промптов, защита данных, снижение галлюцинаций, контроль доступа и валидация вывода. - Интегрировать фронтенд, бэкенд, AI-сервисы и сторонние системы для целостного пользовательского опыта. - Писать и поддерживать автоматизированные тесты, включая unit, интеграционные и AI-ассистированные, для стабильности приложений. - Поддерживать и улучшать существующие приложения, оптимизируя производительность, безопасность и масштабируемость с AI-улучшениями. - Применять практики безопасного кодирования, понимать принципы SecDevOps и обеспечивать соответствие стандартам конфиденциальности и безопасности данных, особенно при работе с AI. - Сотрудничать с командами безопасности и комплаенса для ответственного использования AI, конфиденциальности данных и управления. - Работать с владельцами продуктов, дизайнерами, архитекторами и разработчиками для решений, соответствующих бизнес-требованиям. - Создавать документацию для кодовых баз, API, AI-интеграций и процессов разработки. - Следить за новыми AI-технологиями и рекомендовать практичные способы их внедрения. - Наставлять разработчиков по AI-концепциям, паттернам и лучшим практикам. Требования - Пять или более лет профессионального опыта в разработке ПО после получения степени бакалавра. Стажировки не учитываются. - Опыт продакшена с React/TypeScript фронтендами. - Опыт продакшена с Node.js/Express бэкендами, включая middleware, обработку ошибок и graceful degradation. - Опыт интеграции LLM API (Anthropic Claude, Azure OpenAI, OpenAI direct или аналог) в реальную систему с реальными пользователями, включая описание rate limit, режимов сбоя и стратегии фолбэка. - Опыт написания и поддержки автоматизированных тестов, включая unit, интеграционные и AI-ассистированные. - Уверенная работа с Microsoft Azure (Azure App Service, Azure Functions или Azure Kubernetes Service) или аналогичным облачным провайдером с готовностью освоить Azure в первые 90 дней. - Уверенная работа с реляционными базами данных (MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL или аналог), включая понимание execution plan. - Применение практик безопасного кодирования и принципов DevSecOps. - Сотрудничество с безопасностью и комплаенсом по ответственному использованию AI, управлению PHI, требованиям HIPAA и практическим аспектам обработки медицинских данных. - Создание документации для кодовых баз, API и AI-интеграций. - Работа с владельцами продуктов, дизайнерами и архитекторами для перевода бизнес-требований в технические решения. - Слежение за новыми AI-технологиями и рекомендации по их внедрению. - Нахождение в США и наличие разрешения на работу без спонсорства работодателя (сейчас или в будущем). Роль не предлагает визы H-1B, OPT или другие спонсируемые визы. Желательно - Прямой опыт с Anthropic Claude API (Messages API, tool use, prompt caching) или Azure OpenAI Service. - Опыт создания AI-агентских рабочих процессов, мультиагентской оркестрации или систем вызова инструментов. - Опыт с Model Context Protocol (MCP).

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания Spektra Systems LLC Формат работы Удалённо. В настоящее время удалённая работа, в будущем возможен переход в офис. Опыт 2–4 года опыта разработки ПО. Обязанности - Анализировать, проектировать, разрабатывать, тестировать, выпускать и сопровождать продукты в среде .NET. - Быстро реализовывать функции в соответствии с дорожной картой продукта. - Быстро оценивать и осваивать современные технологии, библиотеки и концепции разработки. - Планировать и управлять интеграциями со сторонним ПО и сервисами. - Работать в динамичной инженерной среде с непрерывной итерацией на основе обратной связи от пользователей. - Эффективно взаимодействовать с высококвалифицированной командой разработчиков. - Помогать коллегам в поиске и решении технических проблем. - Участвовать в ревью кода, отладке, оптимизации производительности и развёртывании. - Обеспечивать соблюдение стандартов кодирования, лучших практик и процессов качества ПО. Требования - Уверенные навыки C и .NET. - Опыт разработки и использования REST API. - Хорошее знание Microsoft SQL Server. - Опыт разработки веб-приложений. - Практический опыт работы с системами управления исходным кодом (SCM). - Опыт разработки в Azure и облачных сервисах. - Знание Visual Studio Online / Azure DevOps / Visual Studio Team Services / GitHub. - Понимание JSON, CI/CD-пайплайнов, процессов сборки и релиза. - Хороший практический опыт работы с jQuery. - Опыт работы с Angular 17+. Желательно - Знакомство с Agile/Scrum. - Понимание AI-ассистированных процессов разработки и инструментов продуктивности (GitHub Copilot, ChatGPT, Cursor, Claude и т.п.). - Развитые аналитические навыки и навыки решения проблем. - Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде. Личные качества - Самостоятельность и стремление изучать новые технологии. - Способность быстро адаптироваться в среде продуктовой разработки. - Ответственность за качество и результат. - Развитые навыки сотрудничества и коммуникации.

Формат

Удалённо

Страна

Индия

Город

Не указан

Грейд

Senior / Lead

О роли Twilio, Emerging Technologies / Twilio Forward — инкубационная лаборатория, где разрабатываются Horizon-3-инициативы, включая Ola (агент-нативный канал связи) и протокол Agent-to-Human (A2H). Роль — техлид / старший принципал-инженер (L6) в Applied Research. Нужен hands-on технический вклад, участие в быстром прототипировании и разработке новых продуктов. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и отвечать за сквозную реализацию прототипов и production-ready решений. - Определять техническое направление и совместно с кросс-функциональными командами экспериментировать, проверять и внедрять AI, машинное обучение и передовые технологии. - Устанавливать стандарты код-ревью, развивать инженерные стандарты и наставлять коллег. - Доносить сложные технические концепции, архитектурные решения и динамику проектов до руководителей и инженеров. - Работать в условиях неопределённости и быстро менять технические стратегии в ответ на изменения требований, обратной связи и рынка. Требования - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области либо эквивалентный опыт. - 10+ лет профессиональной разработки ПО. - Владение современными языками программирования: JavaScript, Python, Java или Go; умение выбирать подходящий инструмент. - Опыт создания приложений с использованием front-end (React, Angular) и/или back-end (Node.js, Springboot) фреймворков. - Понимание баз данных SQL и NoSQL и умение выбирать подходящую парадигму. - Владение agentic-моделью разработки: эффективное использование продвинутых dev-инструментов, Model Context Protocol (MCP) и LLM для ускорения AI-assisted разработки. - Сильные навыки решения проблем, коллаборация и коммуникация для технических обсуждений. - Способность работать в условиях сильной неопределённости, самостоятельно разблокировать выполнение задач. - Лидерские качества, наставничество и коммуникативные навыки. Желательно: - Практический опыт с LLM, AI или ML. - Глубокие знания облачных платформ. Условия - Удалённый-first формат работы; возможны эпизодические очные встречи для командных мероприятий, офсайтов или встреч с клиентами.

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Lead

Компания Bikeleasing-Service GmbH & Co. KG формирует будущее современной мобильности и рабочих сред. Группа объединяет пять специализированных компаний в сфере employer benefits и мобильности, включая мультибенефиты, лизинг, страховые услуги и продажу восстановленных велосипедов. Компания прибыльно растет и находится в процессе технической трансформации. Роль Team Lead Data Products & Analytics предполагает влияние на превращение данных в бизнес-ценность, руководство кросс-функциональной аналитической командой, создание функции тимлида с нуля и связь стратегических потребностей в данных с операционной эффективностью. Ожидается современный технологический стек, прямая линия к Head of Data и влияние на уровне всей группы (BLS, Probonio, Bike2Future). Задачи: - Руководство командой аналитических инженеров и аналитиков (дисциплинарное и профессиональное), поддержка карьерного развития каждого сотрудника. - Управление бэклогом команды: приоритизация запросов стейкхолдеров, защита ресурсов команды, прозрачная коммуникация решений. - Развитие качества и эволюции дата-продуктов: от определения KPI и self-service дашбордов до семантических слоев и AI-продуктов. - Построение lean-процессов для рефайнмента, планирования и поставки с минимальным оверхедом. - Тесное взаимодействие с Head of Data и техническими коллегами, перевод приоритетов в конкретные цели команды, представление команды на встречах с маркетингом, продажами и продуктом. Требования: - Несколько лет опыта в аналитике или BI, наличие опыта руководства командой (профессионального или дисциплинарного). - Ориентация на ценность для стейкхолдеров, умение приоритизировать, переформулировать или отклонять запросы. - Способность работать с инженерами и нетехническими стейкхолдерами без необходимости перевода между ними. - Последовательная приоритизация и сохранение обзора при параллельных проектах. - Свободное владение немецким и английским языками (C1 или C2). - Знакомство с современными дата-стеками (например, dbt, Redshift, Superset) и уверенный SQL — плюс, не обязательное условие. Условия: - Максимальная гибкость: современная модель гибкого рабочего времени и политика workation. - Ежемесячный ваучер на выбор на 50 евро через Probonio, плюс 60 евро на день рождения. - Сильные страховые условия для корпоративной пенсии и выплаты, формирующие капитал. - Возможность лизинга до двух велосипедов или электро-велосипедов через работодателя. - Современная техническая среда: dbt, Redshift, Cube (семантический слой), Superset, Langdock для LLM-кейсов. - Высококачественное техническое оборудование, свободный выбор операционной системы (Windows или macOS). - Доступ к общему аккаунту Udemy с выделенным рабочим временем и регулярное участие в технических конференциях.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

⌨️ Data Science (LLM/NLP) Удаленно (Екатеринбург) Т1 — это стабильный и надёжный работодатель. Мы помогаем профессионально расти и решать действительно интересные задачи, создаём атмосферу открытости и комфортные условия для работы в гибридном формате. Требования: — Высшее образование (IT, техническое, математическое); — Уверенное владение Python, SQL; — Хорошие знания в области теории вероятностей, математической статистики, алгоритмов машинного обучения ML; — Знания в области NLP алгоритмов; — Понимание деталей работы LLM и того, как происходит их дообучение и инференс; — Опыт деплоя ML/LLM решений (Docker, Kubernetes, cloud); — Опыт работы с prompt engineering, fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters), RAG-подходами. ➡️ Подробнее о вакансии на hirehi.ru 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Вакансия DL ML Engineer Senior Python PostgreSQL ClickHouse Airflow Spark PySpark Kafka Hive HDFS Компания: Ozon Tech Локация: РФ, РБ Формат работы: гибрид, удаленка Занятость: полная Заработная плата будет обсуждать индивидуально Должность: Senior DS/ML Engineer в команду операционных прогнозов Привет! 👋 Это команда операционных прогнозов. Мы занимаемся операционным прогнозированием в ритейле: в команде много разных направлений — прогноз спроса, прогноз курьеров, золотые полки, прогноз смен и другие проекты, которые напрямую влияют на управление запасами и логистику. Наш стек Python, PostgreSQL, ClickHouse, Airflow, Spark/PySpark, Kafka, Hive, HDFS. Вы будете -Развивать и улучшать модели прогнозирования. -Заниматься полным циклом: сбор и обработка данных, feature engineering, выдвижение и проверка гипотез, оценка качества моделей на статистических и бизнес-метриках. -Проектировать архитектуру ML-систем — от пайплайнов данных до продакшн-сервисов. -Доводить решения до продакшна самостоятельно: писать промышленный код, создавать простые API-сервисы для интеграции моделей с внутренними системами. -Общаться с заказчиками, формализовывать требования, предлагать и обосновывать новые подходы. Нам важно -Уверенное знание Python и стандартных DS-библиотек. -Опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса (или смежных задач) — понимание специфики: сезонность, интермиттентный спрос, иерархическая структура данных. -Опыт построения архитектуры ML-систем и вывода моделей в продакшн, а не только в исследовательском режиме. -Инженерные навыки: сбор и обработка данных, построение пайплайнов, работа с базами данных (SQL). -Опыт разработки простых API-сервисов для интеграции моделей с другими системами. -Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки или смежные. Будет плюсом -Опыт агентской разработки и использования ИИ-инструментов в повседневной работе. -Опыт работы с gRPC — в команде сервисы принято делать на gRPC, HTTP почти не используется.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Build AI-native analytics processes, experimentation automation, and reliable internal analytics tooling for unit-economics growth. ArtWorkout is a mobile drawing app used by millions of people worldwide. We combine creativity, education, and gamification to help users learn to draw, relax, and develop new skills. You will work with a product serving 1M+ iOS MAU and 1.5M+ Android MAU, about 80 million ClickHouse events per day, and a history of 600+ A/B experiments. We are looking for a Lead Product Analyst / Analytics Engineer who will help us build AI-native analytics processes, automate experimentation, and systematically find opportunities to improve unit economics. You will work closely with the founder, product managers, and engineers. The role combines hands-on product analytics with building reliable tools and AI agents that turn recurring analytical work into scalable processes. Responsibilities: Requirements: Nice to Have: Technologies We Use ClickHouse, Redash, GrowthBook, Apphud, Firebase Analytics, GitHub, Python, SQL, AI agents, and internal integrations. What We Offer:

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Стажер (AI Product / LLM) Москва, офис Важно: мы отвечаем за продуктовое наполнение, собираем прототипы ИИ-агентов на no code платформе, ставим бизнес-требования для разработчиков. За разработку отвечает другое подразделение. У вас будет возможность получить:‍ — Быстрый рост в управлении продуктом/аналитике/AI-продуктах — Видимый вклад: фичи/сценарии выходят в прод и меряются метриками — Наставничество и доступ к данным/экспертизе команды — Практика: исследования, прототипы, A/B, постановки в разработку ‍ Обязанности: — Анализ трендов рынка и примеров внедрений цифровых финансовых помощников на базе ИИ на российском и зарубежных рынках. — Генерация и проработка пользовательских сценариев (проактивных и реактивных) для цифровых финансовых советников — Сбор и анализ проблем и задач с бизнес-контрагентов (кредиты, ипотека, депозиты и т.д.) для поиска product market fit для цифровых советников на базе LLM ‍ Этот профиль — для тебя, если ты: — Уверенный Excel (сводные, формулы), оформление таблиц/отчётов — База SQL (SELECT, JOIN, агрегаты) — чтобы доставать данные по воронкам/сегментам — Навык написания понятных постановок (user story, бизнес-гипотезы) — База по LLM (в рамках личных, учебных проектов): промптинг, оценка качества, типовые ошибки (галлюцинации/контекст/инъекции) — Плюс: опыт создания прототипов (vibe-coding, figma) ‍ Понравилась вакансия? 💚 — да 🌚 — нет 🖤 Разместить вакансию 💙 Удалёнка 🫶 Удалёнка джунам 🫶 Стажировки 💚 Разрабам 💖 Дизайнерам 🟠 Маркетологам 🖤 HR 💜 QA 🟡 Менеджерам мы также есть там, куда всех хотят отправить — https://max.ru/itvakansiijobs

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

вакансия Java Developer «Лучи» — это новая онлайн-страховая: простая, быстрая и честная. Мы объединили страхование, медицину и IT, чтобы создать экосистему полезных сервисов. Так мы упрощаем жизни более миллиона людей по всей стране. В основе нашей компании — собственная технологическая платформа. Единый ID пользователя связывает все продукты, делая клиентский путь удобным и понятным. Мы задаём ритм, действуем решительно и работаем на другой скорости, чтобы быть лидерами на страховом рынке России. Цифры говорят за нас:>700 000 застрахованных клиентов>400 компаний доверяют нам здоровье своих сотрудников4,85 из 5 — оценка мобильного приложения100% наших сотрудников влияют на результат0 минут тратится на формальные встречиНа 100% вырос объём продаж за прошлый год75% клиентов готовы рекомендовать нас Прямо сейчас Мы ищем Java-разработчика в команду, которая развивает технологическую страховую платформу — набор сервисов, позволяющих связывать страховые продукты друг с другом и создавать новый опыт для наших клиентов. Благодаря этому решению мы можем быстро запускать новые продукты на рынок, быстро выписывать страховые полисы и быстро урегулировать страховые случаи. Это набор backend-систем, напрямую влияющих на клиентский опыт, стабильность бизнес-процессов и качество обслуживания. Для нас важны: - Надёжность production-среды - Качество архитектурных решений - Observability и поддерживаемость сервисов - Производительность и устойчивость интеграций - Инженерный подход к разработке Если тебе интересно разрабатывать production-ready решения, влиять на архитектуру, работать с современным стеком и создавать сервисы, которые действительно используются в реальном бизнесе, эта роль может быть для тебя отличным следующим шагом. Чем предстоит заниматься: - Проектировать и развивать backend-сервисы на Java - Разрабатывать сервисы для обслуживания клиентских договоров и клиентских коммуникаций - Участвовать в проектировании архитектуры и технической проработке решений - Реализовывать и поддерживать интеграции между внутренними системами - Разрабатывать отказоустойчивые и поддерживаемые сервисы - Анализировать и устранять production-инциденты - Участвовать в code review и улучшении инженерных практик команды - Работать с производительностью приложений и SQL-запросов - Взаимодействовать с аналитиками, тестировщиками и разработчиками смежных команд - Участвовать в развитии observability-практик: логирование, мониторинг, метрики, алертинг Наш стек: Java 17, Spring Boot, PostgreSQL, Kafka, JUnit, Mockito, Docker, Kubernetes, AI Toolset Компания: Лучи Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.