Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

Индия

Город

Не указан

GitLab — платформа оркестрации для DevSecOps. Компания ожидает, что все сотрудники используют ИИ в ежедневных рабочих процессах как ключевой множитель продуктивности. О роли Staff-бэкенд-инженер обеспечивает техническое лидерство в своей и смежных командах, решает задачи самого высокого масштаба и сложности. Роль сочетает глубокую бэкенд-экспертизу, системное и продуктовое мышление и влияние за пределами организационных границ. Нужно работать с командами Product, Frontend, Infrastructure, Security, Data, Engineering Managers и инженерами продуктовых групп, не опираясь на формальные полномочия. Задачи - Возглавлять крупные сквозные бэкенд-инициативы: технический дизайн и реализацию, выявление и устранение системных узких мест. - Отвечать за архитектурную стратегию: модульная бэкенд-, сервисная, data- и платформенная архитектура, модернизация монолита и легаси-бэкендов. - Задавать стандарты API, контрактов, совместимости, эволюции схем, тестирования, безопасности, производительности, наблюдаемости, сопровождаемости и практик build/test/deploy/release/rollback. - Создавать общие паттерны управления зависимостями, владения данными, событийности, изоляции сбоев, зрелости сервисов и эксплуатационной документации. Внедрять паттерны Go-сервисов и практики эксплуатации Kubernetes, направлять внедрение Rust там, где это решает задачи систем, безопасности, производительности или цепочки поставок. - Участвовать в on-call и реагировании на инциденты для систем команд, быть технической эскалационной точкой. - Влиять на техническое направление без формальных полномочий, партнёрствовать с Product и Engineering leadership по роадмапу платформы. - Наставлять Senior и Intermediate инженеров, снижать технический долг, повышать технические возможности команды. - Возглавлять внедрение ИИ и агентных инженерных практик, определять guardrails для review, качества, безопасности и приватности. Условия - Удалённая работа, Индия. - Remote-first, асинхронная организация, где важны ясная письменная коммуникация и самостоятельность. - Ожидается использование ИИ в ежедневных рабочих процессах.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Senior

Senior NLP/LLM Engineer Сбер Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость Формат работы: офис или гибрид (Москва) Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Команда переходит от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам. Чем предстоит заниматься - Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация) - Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG - Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование - Писать чистый, документированный и тестируемый python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент - Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами Наши пожелания к кандидатам - Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM - Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph - Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса - Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML - Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов - Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Ищем SMM-специалиста / контент-мейкера для бренда украшений. В приоритете — долгосрочное ведение Instagram, но также рассматриваем краткосрочное сотрудничество по отдельным задачам. Задачи: - придумывать идеи и искать референсы; - снимать фото и видео с украшениями; - монтировать Reels из готовых и новых исходников; - создавать AI-фото и AI-видео; - оформлять и публиковать контент. Можно откликнуться, если вы работаете только с одним из направлений: SMM, съёмкой, монтажом или нейросетями. Работа удалённая, если будем с вами проводить съёмки — то в Москве.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года автоматизирует юридические бизнес-процессы. Сейчас команда активно развивает AI-направление и создает AI-агентов для решения реальных юридических задач. Что предстоит делать: - превращать юридические процессы в workflow для AI-агентов; - описывать логику работы юриста и требования к результату; - проверять AI-ответы и документы на юридическую корректность; - находить ошибки и улучшать логику агентов; - участвовать в создании AI-сценариев для судебных и юридических процессов; - совместно с Product Manager развивать продукт; - экспериментировать с LLM, AI-агентами и автоматизациями. Что важно: - высшее юридическое образование; - реальный опыт работы юристом; - опыт в арбитражных спорах и/или судебной практике; - понимание гражданского и арбитражного процесса; - опыт работы с судебными документами; - практический интерес к AI и LLM (ChatGPT, Claude и др.); - способность структурировать сложные юридические процессы; - самостоятельность и проактивность. Будет плюсом: банкротство, корпоративные споры, LegalTech, продуктовая аналитика, опыт работы с AI-агентами, промптами и автоматизациями. Первые задачи: погрузиться в продукт, оценить работу AI-агентов, найти юридические ошибки, детализировать workflow и перевести один из юридических процессов в сценарий AI-агента. Формат: преимущественно удалённо, возможна работа из офиса. Оформление по ТК РФ, ДМС, обучение, командный бонус.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Менеджер по продажам (удалённо). Закрытие сделок по готовым лидам. Продукт: SMM-услуга для компаний — 30 рилсов в месяц, автоматизация через ChatPlace, раскрутка через канал. Стоимость — 30 000 ₽. Условия: - Полная удалёнка, из любой точки мира - Свободный график: утром план на день, вечером отчёт по итогам - Около 2000 готовых лидов, генерация не нужна - Оплата: от 3000 ₽ (более 10%) с каждой закрытой сделки, прогрессирующая шкала — каждые 10 продаж процент растёт - Выплата день в день на карту после поступления оплаты - Возможный доход 100 000 ₽ в месяц при активной работе 5–6 часов в день Как выглядит работа: 1. Согласование плана на день 2. Взятие лида из CRM или аккаунта Telegram 3. Написание по готовому скрипту, можно своими словами 4. Проведение Zoom-звонка по скрипту, обычно 15 минут, есть записи и инструкции 5. Закрытие на оплату 6. Внесение данных в таблицу и обновление этапа в CRM, рутину можно делегировать ИИ 7. Отправка текстового отчёта о выполненном Кому подойдёт: - Готовность активно общаться и продавать - Без опыта — обучат - Важны грамотная речь, компьютер или ноутбук, стабильный интернет - Опыт в продажах — плюс, но не обязателен Обучение: - Первый день — информация, скрипты, записи - Первая неделя — работа с живыми лидами и поддержка - Со второй недели — полностью свободная работа - Оплата с первой закрытой сделки

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python Data Engineer Компания WhiteSnake занимается разработкой программного обеспечения и консалтингом, предлагая технологические решения клиентам по всему миру. Направления работы: Fintech, искусственный интеллект, блокчейн. Что для нас важно: - Коммерческий опыт работы от 2 лет - Опыт работы с SQL и Python - Data Modeling (DWH / Data Lake / Lake House) - Опыт работы с ClickHouse / Redshift / BigQuery - Опыт работы с Big Data stack (HDFS / Spark / Cloud / Object Storage) - Опыт работы с ETL / ELT (Airflow / Flink / Dagster) - Опыт работы с Agile методологиями - Опыт работы и интеграции с AI агентами (Cloude Code, ChatGPT, Copilot, OpenCode) - Английский B2 и выше Будет плюсом: - Опыт работы с веб-фреймворками (Flask / FastAPI / Django) - Опыт работы с Kafka / RabbitMQ / Kinesis / SQS - Опыт работы с облачными хранилищами, такими как AWS / Azure / GCP - Опыт работы с CI / CD Условия работы: - Просторный офис А класса в нескольких шагах от метро - Защищённая от инфляции заработная плата - Молодой и дружный коллектив, где ценятся инновации и совместная работа - Гибкий рабочий график, который поможет сохранить баланс между работой и личной жизнью Вакансия планируемая к созданию и / или замещению (перспективная).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Что делать - Оценивать ответы ИИ на запросы в области финансов, указывать на явные и скрытые ошибки. - Сравнивать ответы на финансовую тематику и выбирать наиболее точный и обоснованный. - Определять качество источника, на который опирается ИИ. - Создавать эталонные ответы с помощью нейросети. Требования - Высшее образование в сфере экономики, финансов или смежных дисциплин, опыт в финансовой сфере от 2 лет. - Английский на уровне чтения научных статей. - Умение оценивать качество и надёжность источников в сфере финансов. Условия - Оплата: до 188 000 ₽ на руки (при полной занятости и выполнении KPI). - Занятость: полная или частичная, график свободный. - Формат: удалённо.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания «Ай-Теко» — ведущий российский системный интегратор и поставщик IT-решений для корпоративных заказчиков. Компания работает на рынке с 1997 года и входит в число крупнейших IT-компаний России. Формат работы Офис, Москва. Занятость: полная. Обязательно полное высшее образование. Задачи - Поддерживать и развивать DevOps-инфраструктуру AI-проектов. - Работать с Docker и Kubernetes. - Использовать Ansible, ArgoCD и Terraform. - Строить и поддерживать CI/CD на GitLab CI / Jenkins. - Работать с мониторингом и логированием: Prometheus / VictoriaMetrics, Grafana, Loki / ELK. - Администрировать Linux и разбираться в сетевых взаимодействиях микросервисной архитектуры. - Изучать новые технологии: мультиагентные фреймворки, RAG, MCP. - Предлагать и внедрять улучшения инфраструктуры. Требования - Коммерческий опыт работы DevOps от 3 лет. - Уверенное владение Docker и Kubernetes. - Опыт с Ansible, ArgoCD, Terraform. - Понимание CI/CD. - Опыт работы с системами мониторинга и логирования. - Знание Linux и основ сетевого взаимодействия. - Готовность разбираться в AI и агентных технологиях. Будет плюсом - Понимание жизненного цикла AI-агентов и ML-моделей. - Опыт разработки и развёртывания автономных AI-агентов. - Практический опыт с MCP и RAG. - Опыт работы с платформами оркестрации агентов или serverless-средами. - Опыт интеграции корпоративных систем (OneWork, SberSpace). - Интерес к AI и агентным системам. Условия - Стабильная работа в крупной IT-компании. - Официальное оформление по ТК РФ с первого дня. - «Белая» заработная плата. - Расширенный ДМС, включая стоматологию. - Корпоративные скидки на фитнес. - Футбольная и волейбольная секции. - Профессиональное обучение и развитие. - Насыщенная корпоративная жизнь. - Современная техника: мощный ноутбук предоставят уже в день оформления. Важно: работа только из офиса в Москве.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

AI Engineer / AI Architect Компания Camirix — AI Business Operating System — ищет специалиста для создания интеллектуального ядра платформы — AI Brain, а на его основе — системы автономных AI-агентов. Чем предстоит заниматься - Проектировать архитектуру AI Brain. - Разрабатывать AI Agents и Agent Runtime. - Заниматься LLM orchestration, RAG, Memory и Context Engineering. - Реализовывать reasoning, planning и decision making. - Работать с Tool Calling и внешними API. - Разрабатывать Business Ontology и работать с бизнес-данными. - Создавать AI Employees: Sales, Marketing, Support, Finance, Operations и др. - Разрабатывать системы feedback, evaluation и обучения агентов. - Оптимизировать качество, скорость и стоимость AI-систем. Главная задача — построить AI Brain Camirix и систему автономных AI-агентов, способных понимать бизнес-контекст, принимать решения и самостоятельно выполнять реальные бизнес-процессы. Что ожидаем - Сильный Python. - Опыт разработки LLM/AI-приложений и AI-агентов. - Понимание LLM, RAG, embeddings, Tool Calling. - Опыт работы с API OpenAI / Anthropic / Gemini или аналогами. - PostgreSQL, Redis, FastAPI. - Понимание архитектуры production AI-систем. - Способность самостоятельно проектировать и реализовывать сложные системы. Условия - Full-time. - Удалённая работа. - Middle+ / Senior. - Задачи на уровне архитектуры и разработки AI-продукта с нуля.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций. Мы — полностью удаленная компания с сотрудниками в более чем 40 странах. Клиенты включают Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Это удаленная позиция. Мы ищем кандидатов в США и Канаде. Мы создаем Tempo — open-source бэкенд распределенного трейсинга, лежащий в основе Grafana Cloud Traces и Grafana Enterprise Traces (GET). Tempo упрощает поиск трейсов, генерацию метрик из спанов и связывание данных трейсинга с логами, метриками и профилями в стеке Grafana. 2026 год — переломный момент для Tempo. После крупного архитектурного обновления и запуска TraceQL metrics мы переходим от фундаментальной работы к продуктовому и операционному совершенству, превращая Tempo из SaaS-базы данных в платформу для следующего поколения продуктов наблюдаемости Grafana (App Observability, Asserts, Traces Drilldown и AI-ассистенты). В течение следующего года вы поможете нам: - Сделать Grafana Cloud Traces «просто работающим» для клиентов, устранив шероховатости, запутанные лимиты и скрытые сбои. - Достичь операционного совершенства в масштабе: рост с почти 50 ячеек сегодня до трехзначных чисел в этом году, с автоскейлингом, параметризованными раскатками и агрессивным сокращением рутинной работы. - Развить Tempo в платформу: API с более высокой плотностью, агрегация трейсов, математика TraceQL metrics и интерфейсы, удобные для машин и LLM, на которых смогут строить downstream-продукты и агенты. - Улучшить производительность: снизить задержки запросов при приеме сотен МБ/с и обеспечить производительные диапазоны запросов за 30 дней для соответствия конкурентам. - Подготовить Tempo к миру, управляемому агентами: более крупные, более всплесковые и высококардинальные нагрузки, а также новые категории AI-рабочих процессов, такие как триаж с помощью ассистентов и расследования в стиле «почему это медленно?». Что вы будете делать: Как Staff-инженер в команде Tempo, вы будете задавать техническое направление по самым сложным задачам дорожной карты и поднимать планку для всей команды. - Вести многоквартальные технические инициативы от формулировки проблемы до раскатки, например, API агрегации трейсов, Limitless Tempo, автоскейлинг ячеек и лимиты клиентов или улучшения движка запросов. - Владеть архитектурой ключевых компонентов Tempo: прием, хранение, запросы и генерация метрик. Проводить ревью дизайна, принимать решения по компромиссам между производительностью, стоимостью и сложностью, документировать «почему» для команды. - Проектировать API для людей и агентов. Формировать следующее поколение интерфейсов Tempo (структурированных, детерминированных, обнаруживаемых), чтобы продукты Act 3, LLM-ассистенты и внешние интеграторы могли надежно строить на Tempo. - Обеспечивать операционное совершенство. Отвечать за конкретные SLO (P99 задержка записи, повторяемость инцидентов, TCO на принятый ГБ) и вести команду к Zero Ops через автоматизацию, параметризованные раскатки и действенные алерты. - Работать с Product и смежными командами. Тесно сотрудничать с PM и командами App Observability, Asserts, Drilldown и Grafana Assistant, чтобы понимать, как потребляется Tempo, и поставлять то, что их разблокирует. - Наставлять инженеров. Поднимать инженерную планку через ревью кода, обратную связь по дизайну, парное решение сложных задач и письменные материалы, которые делают команду умнее. - Участвовать в on-call для сервисов, которые вы помогаете создавать, и быть мультипликатором силы в реагировании на инциденты и пост-инцидентном обучении. - Вносить вклад в open source. Tempo — OSS-проект. Вы будете взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние контрибуции и помогать вести проект открыто. Мы много инвестируем в продуктивность разработчиков. Вы можете использовать современные AI-ассистенты кодирования в ежедневном рабочем процессе (на ваш выбор инструментов, в рамках политики безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом на использование.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Twilio, специализирующаяся на коммуникационных решениях, ищет Senior Engineering Manager в организацию Conversational Agents. Организация Conversational Agents строит мост между ИИ-агентами и платформой Twilio. Роль предполагает руководство командой Agent Implementations, которая создает и эксплуатирует агентов, обеспечивающих внутренние бизнес-процессы Twilio. Задачи: - Руководить инженерной стратегией и реализацией для безопасного и надежного доступа клиентских ИИ-агентов к возможностям платформы Twilio. - Создавать и масштабировать системы, обеспечивающие работу ИИ-агентов для внутренних бизнес-операций Twilio, повышая эффективность и автоматизацию. - Взаимодействовать с командами продукта, платформы, безопасности и выхода на рынок для выявления высокоэффективных сценариев использования ИИ-агентов и поставки готовых к продакшену решений. - Развивать высокопроизводительную инженерную команду: нанимать, наставлять и развивать менеджеров и инженеров в быстро меняющейся технической области. - Обеспечивать операционное совершенство: устанавливать четкие метрики, планировать дорожную карту, гарантировать надежность, соответствие требованиям и непрерывное улучшение. - Осваивать новые технические навыки и знания в среде с высоким темпом работы. Ожидается крутая кривая обучения, комфорт при погружении в сложные задачи и умение создавать ясность для себя. Требования: - 5+ лет практического опыта инженера, написания продакшен-кода на современном языке программирования (язык не важен). - 3+ года опыта непосредственного руководства командами инженеров разных дисциплин. - Опыт развития культуры технического совершенства и сопровождения команды в технических дизайн-решениях. - Подтвержденный опыт вывода продуктов в продакшен, раннего тестирования идей с клиентами и быстрой итерации по их обратной связи. - Сильная клиентоориентированность, тесный цикл обратной связи с клиентами. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Интерес к новым технологиям и отслеживание их последних разработок. Желательно: - Опыт создания продукта от идеи до product-market fit (zero to one). - Опыт руководства разработкой продуктов или функций, использующих LLM. - Склонность к практической работе, страсть к созданию и воплощению своих идей в жизнь. Условия: - Удаленный формат работы, но роль не предусматривает найм в Сан-Франциско, Окленде, Сан-Хосе (Калифорния) или прилегающих районах. - Конкурентоспособная оплата, щедрый отпуск, отпуск по уходу за ребенком и по состоянию здоровья, медицинская страховка, пенсионная программа. Набор льгот зависит от локации. - Вилка зарплаты для кандидатов из Калифорнии, Колорадо, Гавайев, Иллинойса, Мэриленда, Массачусетса, Миннесоты, Нью-Джерси, Нью-Йорка, Вермонта, округа Колумбия и штата Вашингтон: от $207 200. Для других локаций зарплата обсуждается в процессе найма.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Honeycomb — сервис для наблюдаемости, работающий с такими компаниями, как HelloFresh, Slack, LaunchDarkly и Vanguard. Компания закрыла раунд Series D, прошла отметку в 200 сотрудников и была названа Forbes одним из лучших стартапов Америки 2022 и 2023 годов. Компания полностью распределённая, с высокой степенью доверия, автономии и ответственности с первого дня. Команда LLM Observability строит базовый слой, который делает AI-нагрузки наблюдаемыми в Honeycomb. Команда определяет, как AI-системы представлены в телеметрии (spans, traces, использование токенов, стоимость, eval-сигналы и т.д.), и нормализует данные из разнородных экосистем (например, LangChain, OpenLLMetry, Braintrust) в единую модель на основе OpenTelemetry. Команда владеет инфраструктурой и моделью данных, на которые опираются все downstream-инструменты наблюдаемости для AI. Задачи: - Проектировать, разрабатывать и поставлять бэкенд-системы и API на Go с акцентом на ясность, поддерживаемость и обратную совместимость. Учитывать стоимость, масштаб и риски, прорабатывать альтернативы и компромиссы. - Разрабатывать и поддерживать full-stack функции продукта: фронтенд на React/TypeScript и бэкенд на Go. - Обеспечивать техническое лидерство: определять паттерны и операционные стандарты, планировать и вести сложные проекты с участием нескольких команд, включая проекты с внешними зависимостями, наставлять коллег. Роль техлида ротируется с каждой функцией. - Работать в модели продуктовой триады с дизайном и продактом — от discovery до поставки, быстро итерируя на основе обратной связи. Вносить вклад в технический роадмап команды и помогать формировать квартальные продуктовые роадмапы. - Поддерживать и владеть своим кодом в продакшене: участвовать в on-call ротациях, обеспечивать надёжность, решать проблемы пользователей. - Коммуницировать письменно и устно, наставлять инженеров, делиться знаниями и делегировать задачи. Требования: - Глубокий опыт проектирования, разработки и поддержки бэкенд-систем: существенная экспертиза в создании API и бэкенд-сервисов на Go (или аналогичных языках), сильные позиции по дизайну API, обработке ошибок и developer experience. - Владение фронтендом на React и TypeScript: профессиональный опыт поставки фронтенд-функций и участия в full-stack разработке на всех этапах жизненного цикла, при этом основной профиль — бэкенд. - Опыт ведения сложных технических проектов: планирование и поставка проектов, охватывающих несколько команд или систем, работа с внешними зависимостями и неопределённостью. - Самостоятельность: проактивное выявление проблем, предложение решений, владение проектами от планирования до деплоя и поддержки, работа с техдолгом и отладка сложных проблем.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Сан-Франциско

О компании Fab2 проектирует оборудование и программное обеспечение для производства чипов, а также самостоятельно создаёт фабрики, инструменты и компоненты. Основатели — Сэм Зелуф и Джим Келлер. Команда разработчиков создаёт ПО, которое управляет процессами компании. О роли Ищем инженера-программиста для создания ИИ-платформы Fab2. Это зелёное поле с широкой зоной ответственности. Вы будете строить инфраструктуру и агентные системы, превращающие инженерные знания и рабочие процессы в полезные инструменты для команд. Обязанности - Создание инфраструктуры для использования ИИ-моделей в облаке и на собственных вычислительных мощностях. - Разработка агентов, общих навыков, MCP-серверов и песочниц для выполнения кода. - Создание eval-наборов и бенчмарков для оценки работы агентов. - Превращение инженерных знаний и повторяемых процессов в общие ИИ-инструменты. - Разработка ИИ-систем для автоматизации экспериментов, обнаружения дефектов, инженерного анализа и операций на фабрике. - Исследование систем, которые анализируют результаты, предлагают следующие шаги и в перспективе взаимодействуют с физическим оборудованием. - Участие в формировании подхода к использованию ИИ в компании. Требования - Сильные основы программной инженерии и опыт выпуска production-систем. - Уверенная работа с фронтендом, бэкендом, инфраструктурой и данными. - Эффективное использование ИИ-инструментов для кода при сохранении способности самостоятельно читать, писать, отлаживать и анализировать код. - Сильное продуктовое чутьё и умение превращать неоднозначные задачи в работающие системы. - Отличная техническая коммуникация и высокая степень ответственности. Плюсы - Опыт founding-инженера, CTO или работы в раннем стартапе. - Опыт создания ИИ-агентов, инструментов для разработчиков, eval-систем или ML-инфраструктуры. - Практический опыт с GPU или локальной вычислительной инфраструктурой. - Опыт в робототехнике, аппаратном обеспечении, научных вычислениях или автоматизированных экспериментах. - Опыт создания ПО для регулируемых сред. Условия - Ранний аппаратный стартап с устойчивым финансированием, консультантами мирового уровня и лабораторией или офисом в Остине (Техас) и Сан-Франциско (Калифорния). - Годовая зарплата: $140,000 – $200,000 в зависимости от квалификации и опыта. - Щедрая доля в капитале компании. - Льготы: медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка; оплачиваемый отпуск, включая праздники и больничные; спонсорство визы; страхование жизни и инвалидности; оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком; пенсионный план 401(k); еженедельные возможности для обучения и развития; компенсация расходов на дорогу, включая парковку и поздние поездки на Uber от офиса; ежедневные обеды, ужины 3 раза в неделю, офисная кухня с закусками и напитками. Работодатель — равных возможностей. Позиция связана с доступом к технологиям, подпадающим под экспортный контроль США; предложение о работе будет зависеть от способности кандидата соблюдать требования экспортного контроля.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надежности, ускорения устранения инцидентов и оптимизации телеметрии в масштабе. Платформа построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, предназначена для совместимости с любым стеком и объединяет ИИ с наблюдаемостью. Среди клиентов — Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удаленная, команда распределена по более чем 40 странам. Это полная занятость, удаленно. Рассматриваются кандидаты только из США и Канады (часовой пояс EST). Отдел Grafana Cloud Observability занимается созданием инструментов, позволяющих разработчикам понимать состояние и производительность своих приложений и инфраструктуры в любой среде: инструментировать код, собирать данные наблюдаемости в Grafana Cloud, визуализировать и исследовать их. В этой роли вы присоединитесь к команде Cloud Integrations, которая разрабатывает портфель интеграций для сбора, визуализации и работы с телеметрией из различных систем и приложений. Создаваемое вами программное обеспечение — ключевой строительный блок для пользователей Grafana Cloud, напрямую влияющий на качество работы «из коробки». Работа строится на открытых технологиях, таких как Prometheus и OpenTelemetry, в развитие которых вы также сможете вносить вклад. Задачи: - Разрабатывать инструменты, обеспечивающие работу портфеля облачных интеграций и приложений наблюдаемости; развивать, поддерживать и масштабировать функции наблюдаемости инфраструктуры в Grafana Cloud. - Работать на всем стеке: фронтенд на TypeScript/React, бэкенд на Golang, мониторинг-миксины на Jsonnet. - Выпускать функции целиком — от пользовательского интерфейса до бэкенд-сервисов, дашбордов и алертов, поставляемых с каждой интеграцией. - Переключаться между частями стека по мере необходимости: иногда это React-панель, иногда Go-сервис, иногда Jsonnet-миксин. - Вести проекты от постановки задачи до продакшена, включая общение с пользователями и проверку эффективности выпущенного. - Представлять работу команды вовне: писать дизайн-предложения, проводить демо, отстаивать дорожную карту в кросс-командных обсуждениях. - Вносить вклад в upstream Prometheus, OpenTelemetry и Grafana Alloy. - Участвовать в дежурствах (on-call) для сервисов, за которые вы отвечаете. Требования: - Интерес к работе на всем стеке с продуктовым мышлением: вы начинаете с проблемы пользователя и уверенно решаете, что строить, а не только как. - Опыт и в бэкенде, и во фронтенде. Используются Go и TypeScript; уверенный опыт с сопоставимыми языками подходит. - Свободное владение ИИ-ассистированной разработкой: вы используете кодинг-агентов и LLM-инструменты в работе и четко понимаете, где они ускоряют процесс, а где мешают. - Готовность быть на виду: вы рано поднимаете вопросы, отстаиваете работу команды в обсуждениях. Условия: - Полная удаленная работа. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: доступ к современным ИИ-кодинг-ассистентам в рамках ежедневного рабочего процесса (инструменты на ваш выбор в пределах политик безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом использования. - Доступ к последним frontier-моделям от OpenAI, Anthropic и Google. - В связи с удаленным форматом важны сильные коммуникационные навыки и способность работать самостоятельно; поддержка и регулярные встречи проводятся по видеосвязи.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании Gadriel AI Corp. — ранняя стартап-команда (участник NVIDIA Inception), создающая инструменты для выявления проблем безопасности, соответствия требованиям и поведения в ИИ-сгенерированном коде и системах ИИ-агентов до выхода в продакшен. О роли Практическая инженерная роль с высокой степенью ответственности в стартапе ранней стадии. Работа непосредственно с основателями, участие в архитектурных решениях, быстрая поставка функций. Задачи - Проектировать, создавать и поставлять функции продуктов валидации ИИ от начала до конца. - Ежедневно работать в современных ИИ-инструментах кодирования (Claude Code, Cursor, Windsurf и аналогичных) как в основной среде разработки. - Использовать собственный продукт GCA в рабочем процессе — dogfooding является основой подхода. - Создавать интеграции с ИИ-ассистентами кодирования, CLI и инструментами разработчика. - Вносить вклад в бэкенд-сервисы, CLI-инструменты и логику валидации. - Работать со структурированными данными, концепциями статического анализа и отчётами для разработчиков (HTML/PDF-отчёты, конвейеры результатов). - Участвовать в обсуждениях архитектуры и продукта — вклад формирует дорожную карту. - Поддерживать качество кода, тестирование и CI-практики по мере роста команды и продукта. - Быстро двигаться, итерировать на основе реальной обратной связи и адаптироваться к смене приоритетов. Требования - Сильные инженерные основы, уверенная работа в стеке (TypeScript/JavaScript, Python или аналогичные языки). - Реальный практический опыт работы с ИИ-ассистентами кодирования — не эпизодическое использование, а повседневное. - Опыт работы с CLI, инструментами разработчика или продуктами для разработчиков — весомый плюс. - Знакомство с концепциями безопасности (SAST, SCA, сканирование секретов) или сильный интерес к их изучению. - Уверенная работа с экосистемой Node.js/npm. - Менталитет стартапа: высокая автономия, комфорт в условиях неопределённости, нацеленность на поставку. - Сильные коммуникативные навыки — работа в небольшой распределённой команде. - Бонус: опыт с фреймворками ИИ-агентов (LangChain, CrewAI, MCP, A2A) или интерес к агентным системам. - Бонус: опыт работы в стартапе или создании продукта с нуля. Условия - Доля в компании на ранней стадии. - Прямой доступ к основателям и реальное влияние на направление продукта. - Быстрая среда, где работа быстро попадает в продакшен и имеет значение. - Гибкость в формате и месте работы: команда в Сан-Диего, удалённо для подходящего кандидата. - Возможность работать в одной из самых активных областей ИИ — валидация систем, которые все остальные спешат запустить. Особенности работы Компания создаёт инструменты, которые продаёт, и использует их сама. Ожидается, что вы будете использовать продукт Gadriel AI Code Assurance (GCA) в ежедневном рабочем процессе — он работает локально вместе с вашим ИИ-ассистентом кодирования и валидирует код по мере написания. Продукт бесплатен для индивидуальных разработчиков, поэтому его можно попробовать до отклика.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания занимается ETL-пайплайнами: обрабатывает данные о товарах крупных ecommerce-компаний, извлекает и преобразует их, доставляет в Google, Meta, TikTok и другие системы. Компания прибыльная, работает более 18 лет, на 100% принадлежит сотрудникам, без венчурного финансирования и лишних встреч. Стек: Python/Django, JavaScript, VueJS/React, Docker, Git, PostgreSQL/Snowflake/DuckDB, Dagster, AWS. Также требуются сильные навыки агентного кодинга (Claude Code / Codex). Компенсация: $150K–$220K в год в зависимости от опыта. Требования: - 5+ лет опыта senior-разработчиком, умение исправлять некачественный код. - Глубокое знание Python/Django, уверенные навыки JavaScript, работа с Vue/React. - Опыт с бэкенд-пайплайнами данных: Dagster, Snowflake, DuckDB, Postgres — в облаке или на собственных серверах. - Свободное владение Docker и Git. - Опыт агентного кодинга с контролем качества результатов. - Умение работать в команде и писать поддерживаемый код. Бонусом будет опыт создания AI-ассистентов с PydanticAI, миграций Py2→Py3, навыки CI/CD и DevOps. Условия: - Основной часовой пояс — PST, стендапы в 9:00 PST, в остальном асинхронный формат. - Обязательно проживание в США. - 401K match, медицинская и стоматологическая страховка, опционы, полностью удалённая работа. - Стабильная компания без потери времени.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

О компании InfoHawk — небольшая команда инженеров и специалистов по безопасности, приватности и борьбе с мошенничеством. Pre-seed, $2.25M, лид-инвестор Moonshots Capital. Компания обнаруживает мошенничество в рекламе, на клонированных сайтах, в поддельных магазинах и AI-видео, пока оно ещё активно, и коррелирует его по платформам и форматам. Обязанности - Отвечать за то, как данные поступают в систему: скраперы и коллекторы, которые переживают изменения источников, официальные API там, где они есть, недокументированные эндпоинты там, где их нет. - Источники постоянно ломаются. Нужно придумать, как использовать ИИ, чтобы замечать изменения и адаптироваться автоматически. Стек TypeScript, Node, SvelteKit, Postgres, Playwright, активное использование ИИ в разработке. Требования - Опыт ~3–5 лет в создании скраперов или интеграционных систем в продакшене. - Если вы сильный инженер, но не соответствуете всем пунктам, мы всё равно готовы рассмотреть вас. Условия - UK-based для Лондона, US-based для Нью-Йорка; спонсирование виз не предусмотрено. - Двое из трёх основателей — инженеры, по одному в каждом городе, вы будете работать с ними напрямую.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Astoria AI создает агентную среду для раскрытия человеческого потенциала — набор специализированных ИИ-агентов для кандидатов и компаний на всех этапах найма и управления талантами: карьерная стратегия, нетворкинг-аналитика, верифицированный матчинг, найм с учетом комплаенса, онбординг и удержание сотрудников. Рынок найма структурно сломан: 44% резюме содержат выдуманные данные, ATS-фильтры отклоняют 88% квалифицированных кандидатов, 27% вакансий — «призрачные», а регуляторное давление (EU AI Act, Mobley v. Workday, иски по FCRA) вынуждает компании пересматривать подход к ИИ в найме. Мы строим решение этой проблемы. Вы будете отвечать за интеллектуальный слой продукта: LLM-управляемые агентные рабочие процессы (использование инструментов, структурированные выходы, многошаговая оркестрация), RAG/поисковые пайплайны, легковесное ML для классификации/ранжирования/матчинга сущностей, а также циклы оценки риска галлюцинаций и качества выходных данных. Требования: - 6+ лет профессиональной разработки ПО (Python/TypeScript/API/БД) - Практический опыт работы с LLM API и агентными рабочими процессами - Желательно: опыт с RAG/эмбеддингами/векторными БД за пределами простых чат-ботов Условия: - Стадия: до запуска, pre-seed, команда-основатель - Оплата только долей в компании до закрытия seed-раунда (~4-6 месяцев) - После закрытия раунда — конкурентоспособная зарплата и гранты на акции

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Pagelove упрощает современный веб-стек: без баз данных, API и серверов приложений. HTML работает как приложение, масштабируется как CDN и изначально ориентирован на ИИ. Страница становится приложением, API и постоянным состоянием. Люди и машины могут читать и обновлять одну и ту же поверхность напрямую через CSS-селекторы по HTTP, а не через отдельные HTML и API/MCP интерфейсы. С Pagelove ИИ может создавать веб-приложения без сложности полного стека. Условия Компания находится на посевной стадии, хорошо финансируется. Нанимается первый инженер не из числа основателей. Задачи Кодовая база на Rust. Работа включает: - распределённое хранилище; - HTTP-кэширование и ETags; - CRDT; - производительность парсера и DOM; - CI и производственную инфраструктуру. Процесс разработки Процесс сильно агентный: Claude Code и Codex выполняют значительную часть реализации, люди сосредоточены на архитектуре, ревью и сложных задачах.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

О проекте Мы создаём ИИ для обучения в реальном времени: API и конвейеры данных, связывающие поведение живых пользователей и продавцов с системами, которые учатся на этих данных. Патентованная технология, поддержка $35 млн на R&D от DARPA. AI-нативная команда: вы ежедневно используете агентные инструменты кодирования, включая запуск нескольких параллельных сессий, в быстро меняющейся кодовой базе. Делимся контекстом, а не тикетами. Требования - 5+ лет создания продакшен-бэкенд-систем - Практический опыт агентного ИИ-кодинга - Опыт работы с API и конвейерами данных, питающими аналитические или ML-системы - Python, SQL, TypeScript, React

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Security Engineer (product security) в Zepto. Роль предполагает развитие практик безопасности продукта и работу плечом к плечу с инженерными и продуктовыми командами. Это security-роль, но не роль «привратника»: ожидается чтение и написание продакшн-кода, создание инструментов и автоматизации, внедрение готовых решений, которые инженеры захотят использовать. Подчинение — Security Engineering Lead. Подход — консультативный и advisory, с упором на self-service возможности для команды. В компании хорошие отношения с разработчиками, и это нужно сохранить. Zepto движется к AI-native способу разработки и эксплуатации, поэтому ожидается интерес к AI и агентным инструментам, а также готовность развивать навыки защиты таких систем. В рамках security-команды вы — основной эксперт по: - безопасным практикам разработки; - управлению уязвимостями; - архитектурным рекомендациям по безопасности. Ежедневные задачи: - обучение инженерных команд и совместная работа, чтобы каждый этап жизненного цикла разработки следовал лучшим практикам безопасности; - проектирование, создание и поддержка security-инструментов, автоматизации и paved-road контролов как продакшн-качественного ПО; - проведение security-оценок и архитектурных ревью приложений и сервисов Zepto; - встраивание в проектные команды для учета рисков информационной безопасности и приоритизации контролов; - документирование security-архитектуры и практик совместно с Security Engineering Lead, Product и Engineering командами; - поддержка внедрения AI и агентных систем, эксперименты с AI-инструментами для улучшения работы security-команды; - помощь в управлении инцидентами безопасности приложений совместно с остальной security-командой.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Karbon — глобальный поставщик AI-платформы для управления практикой бухгалтерских фирм. Облачная платформа помогает десяткам тысяч бухгалтеров работать эффективнее. Клиенты в 40 странах, команда распределена по США, Австралии, Новой Зеландии, Канаде, Великобритании и Филиппинам. Компания хорошо финансируется, занимает первое место на G2, сертифицирована как Great Place To Work и входит в список Best Small Workplaces журнала Fortune. Инженер по безопасности приложений (AppSec Engineer) присоединится к растущей команде безопасности. Роль ориентирована на разработку и облачные технологии, требуется интерес к AppSec, облаку и ИИ. Кандидат должен уметь выстраивать практики безопасности в организации и в процессах разработки. Инженерные стандарты Karbon: - Баланс скорости и качества: соблюдение сроков при создании надежных, поддерживаемых и протестированных решений, разумные компромиссы между скоростью и долгосрочной устойчивостью. - Эффективное сотрудничество: участие в обсуждениях дизайна, ревью и планировании, четкая коммуникация о прогрессе и рисках в гибридной и распределенной среде. - Создание и поддержка систем: проектирование масштабируемых решений, снижение технического долга, поддержка операционной стабильности, постоянное улучшение. - Автономность: самостоятельный перевод задач в технические подходы, проактивное выявление улучшений, расширение экспертизы. - Ответственность: качество, производительность и влияние на клиентов от дизайна до пост-релизной поддержки. - Инженерия с ИИ: применение AI-инструментов для повышения продуктивности, решения задач и инноваций, при сильных технических основах. - Вклад в командную культуру: профессионализм, прозрачность, низкая бюрократия, взаимное уважение. Что входит в обязанности: - Встраивание безопасности на всех этапах: от дизайна функций до участия в ревью дизайна и моделировании угроз. - Баланс между потребностями доставки и безопасностью, коммуникация рисков нетехническим заинтересованным сторонам, понимание, когда настаивать, а когда идти на компромисс. - Отслеживание новых технологий и подходов, включая ИИ, при сохранении фундаментальных практик: гигиена аккаунтов, минимальные привилегии, сокращение поверхности атаки, MFA. - Оценка рисков безопасности, связанных с AI-инструментами: ревью рисков использования и интеграции AI-инструментов и AI-сгенерированного кода. - Применение AI-ассистированных инструментов для ускорения работы: триаж, обнаружение угроз, ревью кода, документация. - Работа в нескольких доменах безопасности: от корпоративных IT-процессов до облачных систем и правил обнаружения. - Эффективная работа в команде.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Karbon — разработчик AI-управляемого программного обеспечения для управления практикой бухгалтерских фирм. Облачная платформа используется десятками тысяч специалистов в 40 странах. Команда распределена по США, Австралии, Новой Зеландии, Канаде, Великобритании и Филиппинам. Компания сертифицирована как Great Place To Work и входит в список Best Small Workplaces журнала Fortune. О роли Ищем Senior Security Engineer с фокусом на разработку и облачные технологии для расширяющейся команды безопасности. Кандидату важно разбираться в AppSec, облаке и AI, уметь выстраивать практики безопасности внутри организации и в процессах разработки. Обязанности - Встраивать безопасность на всех этапах: от дизайна фич до участия в ревью и threat modelling. - Балансировать требования безопасности и сроки доставки, объяснять риски нетехническим заинтересованным сторонам. - Отслеживать новые технологии и подходы, включая AI, и применять базовые практики безопасности: гигиена аккаунтов, least privilege, сокращение поверхности атаки, MFA. - Оценивать риски, связанные с использованием AI-инструментов, интеграцией AI и AI-генерируемым кодом. - Использовать AI-инструменты для ускорения работы: триаж, обнаружение угроз, ревью кода, документация. - Работать в разных доменах безопасности: от корпоративных IT-процессов до ревью облачных систем и настройки правил детектирования. - Эффективно работать в команде. Ожидания от инженеров - Баланс скорости и качества: надёжные, поддерживаемые и протестированные решения. - Эффективная коллаборация: участие в дизайн-ревью, планировании, понятная коммуникация о прогрессе и рисках. - Поддержка и развитие существующих систем, снижение технического долга, обеспечение стабильности. - Высокая автономия: самостоятельно превращать задачи в технические подходы, предлагать улучшения. - Ответственность за качество, производительность и влияние на клиентов от дизайна до пост-релизной поддержки. - Использование AI-инструментов для повышения продуктивности и инноваций. - Вклад в культуру профессионализма, прозрачности и взаимного уважения.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

GitLab — платформа интеллектуальной оркестрации для DevSecOps. Компания помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия требованиям, ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 доверяют GitLab. Обзор роли В качестве инженер-менеджера группы Agent Execution вы будете руководить командой из более чем 10 инженеров, которые создают основы для безопасной и эффективной работы ИИ-агентов в GitLab. Вы будете обеспечивать ясность целей, устранять препятствия и помогать командам двигаться быстро, сохраняя качество. Вы будете участвовать в ревью дизайна песочниц и наблюдаемости агентов, работать вместе со старшими инженерами и использовать современные ИИ-инструменты для кодинга и агентские харнессы. Задачи - Руководить командами Agent Tools, Agent Observability и Runner Execution, охватывающими фронтенд, бэкенд и ИИ-инженерию; каждая команда закреплена за старшим инженером. - Развивать группу: нанимать, адаптировать, обучать и развивать инженеров всех уровней. - Сотрудничать с продакт- и UX-командами, превращая неоднозначные задачи в выпущенные этапы и делая приоритизацию явной. - Вносить существенный вклад в технический дизайн безопасной и эффективной работы агентов в масштабе. - Устанавливать практические стандарты использования ИИ-инструментов в группе, включая выбор и настройку инструментов. - Помогать инженерам работать в условиях неопределенности в быстро меняющейся технической области. - Представлять группу в ИИ-организации GitLab и перед командами, зависящими от платформы GitLab Duo Agent Platform. Требования - Опыт управления распределенными инженерными командами и работы через технических лидов и старших инженеров. - Техническое чутье, развитое через практический инженерный опыт, и владение современными ИИ-инструментами для кодинга и агентскими харнессами. - Способность направлять команды в применении ИИ к рабочим процессам разработки ПО и техническим решениям. - Опыт достижения результатов в быстро меняющейся среде с неоднозначными требованиями. - Приверженность обучению и развитию инженеров в позитивной, инклюзивной командной среде. - Полезно: опыт создания и развертывания ИИ-продуктов; работа с песочницами, изоляцией контейнеров, безопасностью инфраструктуры, системами наблюдаемости или инженерией надежности; использование Python, Ruby, Go или TypeScript. О команде Мы создаем продукт и инфраструктуру, которые делают GitLab эффективной средой для работы агентов на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО. Наши три команды — Agent Tools, Agent Observability и Runner Execution — работают над областями от сервера Model Context Protocol (MCP) и настраиваемого сетевого доступа до песочниц агентов и прозрачных взаимодействий агентов в GitLab. Мы распределены по трем континентам и сотрудничаем с командами по всему GitLab, чтобы платформа GitLab Duo Agent Platform стала основой ИИ-функций GitLab. В настоящее время группу временно возглавляет старший инженер-менеджер, который поддержит ваш онбординг и останется близким партнером в дальнейшем. Диапазон базовой зарплаты для указанного уровня указан только для резидентов США и составляет $152,800–$172,800 USD. Диапазон не включает бонусы, акции или льготы. Уровень и зарплата определяются по итогам собеседований и оценки образования, опыта, знаний, навыков, справедливости по отношению к другим членам команды, рыночных данных и географического местоположения.

Формат

Офис

Страна

Канада, США, Европа, Латинская Америка

Город

Не указан

CodePath — крупнейший образовательный проект для студентов колледжей по компьютерным наукам в США. Обучено более 40 000 студентов из 1 000+ университетов, партнёры включают Amazon, Google и другие ведущие технологические компании. Запущена программа на $150M с Anthropic по подготовке ИИ-специалистов. Компания расширяется на новые рынки и масштабирует команду. О роли Локация: удалённо, США, Европа, Канада или LATAM Тип занятости: полная занятость Руководитель: VP of Engineering Компенсация: $170 000–$190 000 в год для кандидатов из США, корректируется в зависимости от локации для Канады, LATAM и Европы Образовательные программы работают на платформе на базе Ruby-приложений, охватывающих приём, проведение курсов, оценивание, карьерное сопровождение и отчётность. Ищем Staff Software Engineer, способного вести архитектуру, продуктовое направление, возможности команды и долгосрочную стратегию. Роль предполагает работу на всех уровнях технического стека — от инфраструктурных решений до разработки новых продуктов. Высокая степень ответственности: работа напрямую со стейкхолдерами, участие в определении того, что создаётся, и руководство исполнением. Идеальный кандидат — веб-инженер, вдохновлённый такими проектами: - Создание нового функционала на Rails и других технологиях для новых инструментов и расширения охвата на новые категории учащихся - Переработка ключевых компонентов платформы при миграции с Sinatra на Rails - Интеграция ИИ/ML-технологий в платформу для адаптивного обучения - Масштабирование системы, помогавшей десяткам тысяч студентов, до сотен тысяч Ключевые задачи - Проектирование и разработка веб-приложений на Ruby on Rails, Sinatra/Padrino и Django - Принятие технических решений по инфраструктуре, моделированию данных, дизайну API и новым технологиям с полной ответственностью за компромиссы - Поддержание стандартов качества кода через ревью, архитектурные рекомендации и конструктивную обратную связь - Написание автоматизированных тестов, отражающих реальные граничные случаи - Выявление узких мест производительности и системных проблем до возникновения сбоев - Наставничество инженеров и повышение технического уровня команды Требования - 10+ лет опыта в разработке ПО, включая минимум 5 лет с Ruby on Rails - Знакомство с Claude Code или аналогичными инструментами разработки и связанными практиками - Системное мышление: учёт масштабируемости, поддерживаемости и сценариев отказов до написания кода - Навыки работы с PostgreSQL и проектирования баз данных: сложные запросы, стратегии индексации, эволюция схемы - Уверенное владение полным веб-стеком — от инфраструктуры до CSS - Опыт руководства техническими решениями в небольшой автономной команде - Сильные письменные и устные коммуникативные навыки: умение объяснять технические компромиссы неинженерам - Интерес к образованию и желание оказывать положительное влияние Будет плюсом - Опыт в высшем образовании или edtech - Опыт работы с LLM и генеративным ИИ в продакшене - Знакомство с Docker, Ansible и/или Terraform - Опыт развёртывания на GCP Условия - Полностью удалённая позиция - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка (90% покрывается работодателем для сотрудников и иждивенцев), возмещение медицинских расходов, FSA, программа помощи сотрудникам - 401(k), страхование жизни и инвалидности за счёт работодателя, защита от кражи личности - Щедрый оплачиваемый отпуск, оплачиваемые праздники, 10 недель полностью оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком, ежегодная закрытая неделя в конце года (24 декабря – 2 января)

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Берлин

Компания APT-ONE GmbH в Берлине — консалтинговое бюро, специализирующееся на кибербезопасности. Мы защищаем IT-, OT-, облачные и ИИ-системы клиентов от цифровых угроз. Наш подход отличается: ИИ-инструменты берут на себя обнаружение, рутинный анализ и распознавание паттернов, а консультанты валидируют, интерпретируют и сосредотачиваются на стратегии и индивидуальных решениях. Это дает более глубокий анализ и надежную основу для решений за меньшее время при сокращении затрат на рутинную работу на 40–60 %. ИИ применяется с максимальной чувствительностью к данным клиентов: конфиденциальность важнее любой эффективности. ИИ используется только на договорных, соответствующих защите данных платформах, с минимизированными и анонимизированными данными, данные клиентов никогда не используются в обучении моделей. Такой подход и готовность постоянно развивать процессы и продукты с помощью ИИ мы ожидаем от всех консультантов. Основной фокус этой роли — detection engineering: платформы SIEM и XDR, качество логов, detection-as-code и автоматизация, уверенное владение KQL, Sigma и MITRE ATT&CK. Задачи: - Построение, эксплуатация и развитие платформ SOC (SIEM, SOAR, EDR/XDR) - Подключение новых источников логов, включая парсинг, нормализацию и обеспечение качества данных - Разработка и оптимизация правил обнаружения и use cases (Sigma, KQL, SPL) на основе MITRE ATT&CK - Автоматизация процессов анализа и реагирования с помощью playbooks и скриптов (Python, PowerShell) - Построение пайплайнов detection-as-code, включая версионирование, тестирование и CI/CD - Интеграция и операционализация threat intelligence - Тесное сотрудничество с аналитиками и специалистами по реагированию на инциденты для снижения ложных срабатываний и улучшения качества обнаружения - Техническая поддержка при инцидентах безопасности - Создание runbooks, документации use cases и технических концепций - Использование ИИ-инструментов для анализа логов, разработки правил и playbooks, а также документации, включая профессиональную валидацию и утверждение результатов Требования: - Уверенное использование ИИ-инструментов в повседневной консультационной работе, включая критическую оценку результатов - Выраженное понимание конфиденциальности при использовании ИИ: знание, какие данные можно передавать в какие системы, и осознание рисков (утечка данных, обучение моделей, prompt injection) - Готовность постоянно развивать процессы и продукты на основе ИИ - Минимум 5 лет опыта в IT-/кибербезопасности, из них несколько лет в архитектурных или консультационных ролях - Широкое понимание технологий: сеть, конечные точки, идентификация, приложения и облако - Опыт с концепциями zero-trust и сегментации, а также IAM/PAM (Entra ID, Active Directory) - Уверенное владение ISO 27001, BSI IT-Grundschutz, NIST CSF, MITRE ATT&CK, SABSA/TOGAF - Знания в криптографии, PKI и безопасном проектировании приложений - Свободное владение немецким и английским языками Преимуществом будет: - Опыт облачного архитектора: проектирование, защита и эксплуатация облачных и гибридных сред (Azure, AWS, GCP), облачные сервисы безопасности, infrastructure-as-code - Опыт с prompt engineering, ИИ-агентами или интеграцией LLM в рабочие процессы - Знания в области управления ИИ (EU AI Act, ISO/IEC 42001, OWASP Top 10 for LLM) - Опыт в регулируемых средах (KRITIS, финансовый сектор, промышленность/OT) Сертификаты (желательно): OffSec (Hands-on & Offensive/Defensive Integration), OSDA (Defense Analyst – SOC-200), OSCP (PEN-200), SANS / GIAC (Architektur & Tactical Detection), GCDA (SANS SEC555), GDSA (SANS SEC530), GCIH (SANS SEC504), SANS SEC586 (Blue Team Automation), Microsoft SC-200 Условия: - Фиксированная зарплата от 80 000 € плюс участие в прибыли до 70 000 € - Гибкий график, удаленная работа, 30 дней отпуска - IT-оборудование, например Apple MacBook - Регулярные командные мероприятия - Корпоративная пенсия и медицинская страховка, скидки для сотрудников

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Не указан

AssetWatch — компания, которая помогает производителям повышать эффективность за счет мониторинга состояния оборудования. Мы строим будущее предиктивного обслуживания и ищем специалиста, который присоединится к нашей agile-команде на этапе быстрого роста и будет развивать облачное приложение. Задачи: - Проводить ручное тестирование новых функций, улучшений и исправлений в веб- и мобильных приложениях. - Разрабатывать и выполнять тест-планы, тест-кейсы и исследовательское тестирование, проводить регрессионное тестирование комбинацией ручных и автоматизированных подходов. - Разрабатывать, поддерживать и выполнять автоматизированные тестовые наборы на TypeScript и Playwright, переводя ручные тест-кейсы в надежную сквозную автоматизацию. - Использовать AI-инструменты (GitHub Copilot, Claude, Cursor) для ускорения написания, поддержки и отладки тестов, а также для автоматической генерации тестовых каркасов, самовосстановления селекторов и анализа результатов. - Интегрировать автоматизированные тесты в CI/CD пайплайны (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins). - Выявлять, документировать и отслеживать дефекты с помощью Jira и Zephyr. - Сотрудничать с кросс-функциональными командами для понимания требований и обеспечения полного покрытия тестами. - Участвовать в улучшении QA-процессов, вести документацию и предоставлять отчеты о прогрессе, рисках и метриках качества. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - 3+ года практического опыта в QA, включая ручное тестирование и автоматизацию веб- и мобильных приложений. - Опыт создания и поддержки сквозных тестов на TypeScript и Playwright. - Опыт разработки и расширения фреймворков автоматизации и интеграции тестов в CI/CD пайплайны. - Практический опыт использования AI-инструментов для написания, поддержки и отладки кода и тестов. - Опыт тестирования API (Postman, RestAssured) и тестирования баз данных. - Знание SQL и опыт тестирования SQL-бэкенда. - Знакомство с React для тестирования веб-приложений и Flutter для тестирования мобильных приложений. - Владение Jira и инструментами управления тест-кейсами, такими как Zephyr. - Отличные навыки решения проблем, аналитическое мышление, внимание к деталям. Условия: - Конкурентная компенсация, включая опционы на акции. - Гибкий график работы. - Полный соцпакет и 401K. - Безлимитный оплачиваемый отпуск. - Возможность работать в распределенной команде из большинства штатов США, с пересечением в рабочие часы. - Базовая зарплата для этой полной занятости указана ниже, плюс акции и льготы.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания ANGI, работающая в сфере услуг для дома с 1995 года, ищет Principal Analytics Engineer для команды продуктовой аналитики. Специалист будет формировать архитектуру аналитики, чтобы и аналитики, и ИИ-агенты получали согласованные метрики и быстрые ответы. Задачи: - Проектирование и развитие dbt-моделей для преобразования сырых данных в готовые аналитические продукты с четкими контрактами. - Внедрение защитных механизмов, определений гранулярности и метаданных для безопасного доступа ИИ-инструментов к данным. - Развитие семантического слоя, чтобы аналитики, дашборды и ИИ возвращали одинаковые ответы на одинаковые вопросы. - Устранение типовых проблем аналитиков: неоднозначные метрики, сломанные джойны, недокументированные поля. - Установление стандартов качества: тестирование, свежесть данных, каталоги, владение метаданными. - Координация с командами данных и продуктов для устранения дублирования и сокращения цикла от вопроса до ответа. - Поддержка общих фреймворков, управление пакетами и лучшими практиками репозиториев. - Проведение технических ревью, офис-часов и парного программирования с аналитиками и инженерами. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук или количественной дисциплине. - Опыт от 12 лет в аналитической инженерии, инженерии данных или аналогичной роли. - Экспертный SQL и уверенный Python, опыт работы с современным стеком данных. - Опыт с инструментами управления данными: каталоги, системы происхождения, политики доступа. - Лидерские навыки, умение влиять на команды без прямой власти. - Сильные коммуникационные навыки, способность объяснять сложные решения просто. Предпочтительно: - Практический опыт работы с dbt и Snowflake в высоконагруженной среде. - Опыт внедрения архитектур data mesh. - Понимание ИИ/LLM-инструментов как потребителей данных. Условия: - Зарплата от $165 000 до $240 000.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior SDET в технологическую компанию, специализирующуюся на государственном секторе и образовании. Компания более 25 лет разрабатывает решения для оптимизации операций и повышения эффективности организаций, сочетая экспертизу в госсекторе с современными SaaS-практиками, автоматизацией и AI-процессами. Платформа поддерживает весь жизненный цикл сотрудника — от найма до выхода на пенсию. Формируется новая инженерная команда для расширения автоматизированного покрытия тестами, повышения надёжности систем и уверенности разработчиков в портфеле из более чем 20 SaaS-продуктов. Роль сосредоточена на создании продакшн-качественных автоматизированных тестов, включая модульные, интеграционные и выборочные end-to-end тесты, а также на использовании AI-инструментов для повышения эффективности и масштабируемости. Задачи: - Разработка и поддержка автоматизированных модульных, интеграционных и end-to-end тестов. - Улучшение покрытия тестами и выявление рисков качества в существующих приложениях. - Использование AI-инструментов (например, Claude, Copilot) для ускорения разработки и поддержки тестов. - Диагностика и устранение сбоев тестов на уровнях приложения, инфраструктуры и данных. - Снижение количества нестабильных тестов и повышение надёжности CI/CD пайплайнов. - Взаимодействие с инженерными командами для улучшения тестируемости и уверенности в продакшн-системах. - Установление масштабируемых стандартов, инструментов и лучших практик тестирования для нескольких продуктов. Требования: - Сильные навыки программирования на C. - Опыт разработки и поддержки автоматизированных модульных и интеграционных тестов. - Знакомство с фреймворками тестирования: xUnit, JUnit, Jest, Playwright. - Понимание концепций тестирования: модульное, интеграционное, мокирование, изоляция тестов. - Навыки отладки, диагностики и решения проблем. - Умение эффективно работать с большими и сложными кодовыми базами. - Опыт работы в средах Shift Left и с фокусом на качество. - Хорошие коммуникативные навыки на английском языке и умение работать в команде. - Интерес к использованию AI-инструментов (например, Claude, Copilot) для генерации тестов, рефакторинга и анализа покрытия. - Базовое понимание LLM или сильное желание учиться. Условия: - Полная удалённая работа. - Конкурентоспособная оплата в долларах США. - Оплачиваемый отпуск. - Автономия в управлении временем при условии выполнения задач. - Работа с ведущими американскими компаниями.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания Tala — AI-кредитная инфраструктура для глобального большинства, сочетающая собственную риск-аналитику с сетью партнеров по капиталу и дистрибуции. При поддержке более 500 миллионов долларов финансирования компания выдала более 7 миллиардов долларов капитала более чем 13 миллионам клиентов в Африке, Латинской Америке и Азии. Команда работает удаленно с офисами в Санта-Монике (штаб-квартира), Найроби, Мехико, Маниле и Бангалоре. Роль: Software Development Engineer in Test (Sr. SDET). Специалист будет отвечать за контроль качества бэкенд-сервисов и мобильных приложений на нескольких рынках, используя современные инструменты автоматизации тестирования для создания надежных тестовых фреймворков и наборов, ускоряющих процесс поставки продукта без потери качества и производительности. Задачи: - Разработка наборов автоматизированных тестов для расширения покрытия всех микросервисов и интеграция их в процесс регрессионного тестирования и релизов. - Поддержка команды во всех релизах и своевременное информирование продукта о проблемах. - Создание инструментов для тестирования интеграции со сторонними сервисами (платежные системы, SMS/Email, KYC, аналитика и другие). - Интеграция выполнения автоматизированных тестов в процесс разработки ПО. - Сотрудничество с лидом команды и другими ключевыми стейкхолдерами для стратегии запуска. - Поддержка и взаимодействие с кросс-функциональными командами (продукт, данные, кредит, развитие бизнеса) для выявления областей автоматизации. - Поддержка, ревью, предложение и внедрение улучшений существующих фреймворков, инструментов и процессов. - Постоянное изучение новых инструментов и оптимизация тестового фреймворка. Требования: - Минимум 4 года опыта в создании тестовых инструментов и фреймворков с использованием Groovy, Kotlin, Java, Scala, Jenkins или аналогичных CI/CD-инструментов, Linux или Mac OSX для бэкенд- или фронтенд-сервисов. - Практический опыт разработки с AI-ассистентами и агентами кодирования (например, Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex). - Подтвержденный опыт проектирования, создания и доработки кастомных AI-навыков, рабочих процессов и автономных агентов. - Опыт с BDD-парадигмой тестирования и одним из фреймворков Behavior Driven Testing, таких как Spock, JBehave или Cucumber. - Знание микросервисов и автоматизации. - Опыт работы в Agile-процессе разработки (Scrum или Kanban). - Опыт с одной или несколькими системами контроля версий, такими как GitHub или GitLab.