Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

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.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Техлид в команду Эйчартеха — подразделения, которое создаёт и поддерживает экосистему внутренних сервисов для десятков тысяч сотрудников Яндекса. Продукты охватывают ключевые HR-процессы: от собеседований и найма до онбординга, электронного документооборота, управления финансами и бенефитами. Задачи: - Создавать продукты, влияющие на ежедневный опыт сотрудников: проектировать архитектуру, разрабатывать backend на Kotlin/Java или на Python, обслуживать сервисы в проде, обеспечивать их отказоустойчивость и повышать стабильность работы. - Строить надёжные интеграции между сервисами, данными и бизнес-процессами: проектировать устойчивое взаимодействие внутренних справочников, оргструктуры, ролей и прав, учётных систем, аналитики и API. - Встраивать AI и автоматизацию в реальные HR-процессы: использовать AI для решения задач и автоматизации, проектировать безопасный контур вокруг LLM. Требования: - Опыт разработки и развития сервисов. - Опыт проектирования архитектуры систем, моделей данных и API. - Опыт работы с распределёнными системами, интеграциями и большими данными. - Сопровождение продукта на всех этапах — от идеи до поддержки в продакшене. - Опыт руководства инженерной частью команды. Условия: - ДМС действует с первого месяца, включая плановый осмотр зубов и профессиональную чистку.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Lead

Компания Future создает персонализированную систему guidance для поддержания здоровья на протяжении всей жизни. Мы помогаем людям понять, что делать дальше для своего тела, целей и этапа жизни, а затем поддерживаем их в превращении этих решений в устойчивые изменения поведения. Сочетая ИИ, человеческий опыт, личные данные о здоровье и ответственность, Future помогает участникам улучшать результаты сегодня, одновременно развивая устойчивость, способности и продолжительность здоровой жизни на десятилетия вперед. Мы нанимаем Lead Android-инженера, чтобы задать техническое направление для Android-продуктов Future и создавать опыт, которым участники пользуются каждый день. Вы будете руководить работой над приложениями для телефона и Wear OS. Вы будете формировать ключевые пути, такие как онбординг, обмен сообщениями с коучем, планирование, guided-тренировки, отслеживание прогресса, интеграцию данных о здоровье и видеозвонки. Вы будете работать с продуктовой командой, дизайнерами, бэкенд- и iOS-инженерами в небольшой senior-команде. Это hands-on роль: вы будете переключаться между деталями продукта и системной архитектурой, писать production-код, направлять технические решения и помогать другим инженерам делать их лучшую работу. Что вы будете вести: - Опыт участников: руководство Android-реализацией для функций, которые связывают участников с их коучами и помогают следовать планам. Создание качественных, доступных интерфейсов с Jetpack Compose и дизайн-системой Future. - Android-архитектура: задание направления для многомодульной кодовой базы на Kotlin, построенной на Compose, корутинах и Flows, внедрении зависимостей и однонаправленном состоянии. Улучшение границ модулей, владения данными, навигации и офлайн-поведения по мере роста продукта. - Связанное здоровье и носимые устройства: руководство системами, которые связывают Future с Wear OS, Health Connect, данными сердечного ритма, датчиками и жизненным циклом Android-устройств. Защита данных участников и проектирование для прерывистого соединения. - Надежность и производительность: владение запуском приложения, отзывчивостью, воспроизведением медиа, foreground-сервисами, фоновой работой, звонками в реальном времени и синхронизацией данных. Использование телеметрии сбоев, производительности и релизов для выявления проблем до того, как их заметят участники. - Инженерное совершенство: установка стандартов качества кода, тестирования, наблюдаемости и поддерживаемости. Усиление покрытия unit, интеграционными, UI и end-to-end тестами с JUnit, Robolectric, Espresso и Appium. - Качество поставки и релизов: улучшение Gradle-сборок, GitHub Actions, автоматизации Fastlane и доставки через Google Play. Помощь команде в частых релизах без потери стабильности. - Лидерство в команде: руководство Android-командой через техническое планирование, выполнение проектов, дизайн-обсуждения, парное программирование и код-ревью. Поддержание согласованности инженеров по приоритетам, решениям и рискам поставки. - Разработка с помощью ИИ: использование coding-агентов и ИИ-инструментов для ускорения исследования, реализации, тестирования и ревью. Применение инженерного суждения для проверки их результатов перед тем, как они попадут к участникам. Требования: - 8+ лет профессионального опыта в Android-разработке, включая владение сложными потребительскими приложениями. - Глубокие знания Kotlin и уверенное владение Jetpack Compose, корутинами, Flows, внедрением зависимостей и жизненным циклом Android. - Опыт руководства архитектурной работой в большой или модульной Android-кодовой базе. - Опыт выпуска и поддержки приложений через Google Play. - Понимание производительности, офлайн-состояния, фонового выполнения, воспроизведения медиа, разрешений и фрагментации устройств. - Сильные привычки тестирования на уровнях unit, интеграции, UI и end-to-end. - Умение отлаживать UI, сеть, персистентность, сервисы, устройства и CI. - Опыт ведения сложных проектов от планирования до запуска, работа с продуктом и дизайном при управлении объемом, зависимостями, рисками и поставкой. - Опыт работы на уровне lead, независимо от должности. - Использование ИИ-инструментов для разработки в рабочем процессе и умение проверять их результаты. Плюсы: - Опыт создания приложений для Wear OS или работы с Wearable Data Layer. - Опыт с Health Connect, датчиками здоровья или Bluetooth-устройствами. - Знакомство с HIPAA и другими законами и нормами, применимыми к продуктам и услугам в сфере здоровья. - Опыт с Media3, CameraX, foreground-сервисами или аудио и видео в реальном времени. - Опыт проектирования офлайн-приложений с Room, WorkManager и фоновой синхронизацией. - Опыт в фитнесе, здоровье, коучинге или других персонализированных областях.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

GitLab — платформа оркестрации DevSecOps. Команда Forward Deployed Engineering устраняет разрыв между потребностями стратегических клиентов и текущими возможностями GitLab. В роли Staff Forward Deployed Engineer, специализирующегося на AI и Agentic SDLC, вы будете помогать определять и развивать GitLab Duo Agent Platform на переднем крае агентной разработки ПО. Вы будете проектировать агентные рабочие процессы и контекстные системы, создавать интеграции и изменения в продукте, оценивать и оптимизировать поведение систем, а также работать напрямую с клиентами, чтобы понимать, где AI-системы успешны, терпят неудачу или создают трения. Задачи могут варьироваться от точечной технической консультации до долгосрочного дизайн-партнёрства. Техническая работа может охватывать CLI GitLab, интеграции с IDE, AI Gateway, веб-интерфейсы, оркестрацию агентов, системы оценки, контроль авторизации и другие развивающиеся части платформы. Задачи - Проектировать и создавать агентные системы с использованием моделей, инструментов, циклов действий, оркестрации, контекста, поиска, состояния, памяти, оценки, трассировки и человеческого контроля. - Развивать контекстные системы и системы знаний с помощью таких подходов, как генерация с дополненной выборкой (RAG), генерация с дополненным кэшем, графовый поиск, понимание репозитория и оптимизация контекста. - Работать непосредственно в средах стратегических клиентов, чтобы понимать технические трения и превращать неоднозначные потребности в работающие решения. - Создавать агентные рабочие процессы, интеграции, наборы для оценки, эталонные архитектуры и возможности продукта, улучшающие результаты клиентов. - Вносить изменения продакшен-качества в GitLab Duo Agent Platform и более широкий продукт GitLab. - Оценивать и улучшать качество системы, надёжность, задержку, стоимость, использование токенов, безопасность, авторизацию, управление и опыт разработчика. - Диагностировать сбои в моделях, контексте, поиске, использовании инструментов, потоке управления, поведении продукта, разрешениях и окружающих рабочих процессах разработки ПО. - Работать в партнёрстве с Product и Engineering, ускоряя работу и согласуясь с направлением продукта и инженерными стандартами. - Обобщать знания, полученные от конкретных клиентов, в переиспользуемые возможности платформы, паттерны внедрения и технические рекомендации. - Обеспечивать техническое лидерство уровня Staff через архитектуру, реализацию, ревью, наставничество и влияние на команды. Требования - Опыт разработки ПО уровня Staff: создание, выпуск и улучшение сложных продакшен-систем. - Практический опыт проектирования и создания значимых AI-систем с умением оценивать, трассировать, отлаживать и оптимизировать их поведение. - Глубокое понимание того, как агентные системы используют модели, контекст, поиск, инструменты, состояние, поток управления, оценку и человеческий контроль. - Понимание причин, по которым AI-системы становятся ненадёжными, не достигают принятия или потребляют значительные ресурсы без полезных результатов. - Глубина в одной или нескольких областях AI-инженерии: агентные системы, контекстные системы и системы знаний, AI-инструменты для разработчиков, инференс или AI-ориентированная инженерия продуктов. - Сильные навыки программирования на Python, TypeScript, Go, Rust, Java, Kotlin, Ruby, C или другом языке, используемом для создания AI, бэкенда, инструментов разработчика или платформенных систем. - Способность быстро учиться и вносить вклад в большие, зрелые, мультиязычные кодовые базы.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Software Engineer, Backend (Merchant & Partner Lifecycle) Команда Merchant & Partner Lifecycle (M&PL) находится на переднем крае архитектурной трансформации Affirm. Мы решаем критические архитектурные риски, консолидируя оркестрацию жизненного цикла мерчантов в новый единый домен. Вы будете техническим лидером, отвечающим за создание нового сервиса-оркестратора жизненного цикла, который находится в центре нескольких связанных систем. Ваша работа обеспечит немедленное улучшение доступности за счет упрощения и изоляции систем, а также модернизацию старых частей кодовой базы. Задачи - Проектировать и расширять основу платформы для масштабирования до сотен тысяч мерчантов по всему миру. - Проектировать и согласовывать объем работ с другими командами для реализации кросс-командных проектов. - Наставлять других инженеров для обеспечения их развития и роста. - Совместно с инженерным менеджером и тимлидом реализовывать долгосрочное видение команды. - Выполнять техническую стратегию для широких или сложных требований с проницательными и перспективными подходами, выходящими за рамки непосредственной команды, и решать крупные открытые проблемы. - Использовать агентные инструменты разработки, такие как Claude Code, для автоматизации частей процесса разработки. - Улучшать инженерные стандарты, инструменты и процессы во всей организации. Требования - 5+ лет опыта работы backend-инженером. - Глубокое понимание Domain-Driven Design, распределенных систем и влияния архитектурных решений на производительность и поддерживаемость. - Владение моделями данных, проектированием API (HTTP и RPC), конечными автоматами, событийно-ориентированной архитектурой и проектированием баз данных. - Отличные письменные и устные коммуникационные навыки, включая асинхронную коммуникацию: технические спецификации, ADR, планы проектов. - Опыт проектирования, разработки и запуска backend-систем (стек: AWS, gRPC, Snowflake, Kotlin, Python, MySQL, Kubernetes). Особенно полезен опыт с Java и Kotlin. - Опыт работы с системами мониторинга и алертинга (sentry.io, rollbar, chronosphere, kibana). Условия - Вилка зарплаты в США (CA, WA, NY, NJ, CT): 195 000 – 255 000 долларов в год. - Вилка зарплаты в США (остальные штаты): 173 000 – 233 000 долларов в год. - Компания работает в формате remote-first: большинство ролей удаленные, можно работать почти из любого места в стране найма. Сотрудники на проксимальных ролях могут работать удаленно, но иногда обязаны работать в назначенном офисе Affirm. Ограниченное число ролей остается офисным из-за характера обязанностей. - Медицинское страхование: Affirm покрывает все премии для всех уровней покрытия для вас и ваших иждивенцев. - Гибкие расходные счета: щедрые стипендии на технологии, еду, различные нужды образа жизни и расходы на создание семьи. - Отпуск: конкурентные графики отпусков и праздников. - ESPP: план покупки акций сотрудниками со скидкой.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Help Scout — компания, основанная в 2011 году. Более 10 000 компаний используют её продукты для поддержки клиентов. Команда полностью удаленная с момента основания, в ней более 120 сотрудников по всему миру. Роль в команде Agents, которая создает AI-функции для клиентов: ответы, черновики и вспомогательные инструменты на основе больших языковых моделей. Инженер отвечает за создание таких функций от начала до конца — от инфраструктуры поиска и агентных механизмов до интерфейса, с которым работает агент поддержки. Основная экспертиза — фронтенд (JavaScript/TypeScript), при этом роль предполагает работу как full-stack инженера. Как устроена работа: - Инженеры отвечают за свою работу от постановки задачи до продакшена, включая анализ сигналов от клиентов и метрик результата. - Используются Kotlin, Java, TypeScript, React, PHP. - Используются Elasticsearch, ClickHouse, Kafka, Flink, RabbitMQ, MySQL, PostgreSQL, векторный поиск и LLM-инструменты. - Активно используется экосистема AWS, Slack, GitHub, Linear. - Ежедневно применяются AI-инструменты: Cursor, Claude Code и внутренние инструменты. - Команды небольшие и проектные: от 3 инженеров и продакт-менеджера до 2 инженеров и дизайнера. Задачи: - Разрабатывать клиентские AI-функции на полном стеке: LLM-процессы, поиск (RAG), эмбеддинги, агентные вызовы инструментов, а также быстрый и доступный интерфейс. - Проверять качество AI-вывода: строить оценки, защитные механизмы и мониторинг, чтобы качество было измеримым и стабильным в продакшене. - Уделять внимание деталям интерфейса: отзывчивость, состояния загрузки и стриминга, доступность. - Участвовать в звонках с клиентами, дежурствах по эскалации поддержки и просмотре записей сессий. - Согласовывать с продакт-менеджером метрику результата проекта, отслеживать её после запуска и принимать решения на основе данных. - Влиять на продуктовые решения, а не только на реализацию. - Обеспечивать готовность к продакшену: автоматизация, надежность, мониторинг, алертинг и логирование. - Использовать AI-инструменты ежедневно и предлагать улучшения рабочего процесса команды. - Участвовать в найме: проводить интервью с кандидатами.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Мы создаём новый интерфейс взаимодействия человека с окружающим миром и интернетом через носимые устройства. Наша цель — максимально приблизить искусственный интеллект к человеку. Стек: Kotlin, Coroutines, Flow, Ktor, Dagger 2, Protobuf, Compose. Задачи - Реализация протокола обмена данными с носимыми устройствами по Bluetooth GATT: связывать прошивку устройства с внешним миром, реализовывать логику чтения и изменения состояния устройства, а также обработку событий и сигналов от него. - Разработка и запуск продуктов носимых устройств: участие в полном цикле разработки (от MVP-прототипа до массового продукта) и поддержка работы устройства с мобильным приложением. - Интеграция пользовательских сценариев с Алисой: связывать голосовые сценарии с системными возможностями Android и реализовывать пользовательские сценарии — например, музыкальный, звонки по контактам из книги, геолокационные сценарии, биометрию. - Развитие SDK для взаимодействия с носимыми устройствами: разработка SDK, который позволяет встроить сценарий взаимодействия с носимыми устройствами в любое приложение Яндекса, а также обеспечивает бесшовную работу с несколькими устройствами одновременно. Требования - Разрабатывали библиотеки и SDK - Хорошо знаете Kotlin, ориентируетесь в Android SDK - Следите за трендами Android-разработки - Умеете объяснять сложные технические решения - Применяете AI-инструменты в повседневной работе Будет плюсом - Работали с Bluetooth- и Wi-Fi-стеком Android - Писали нетривиальную логику взаимодействия с WebView - Разрабатывали технические устройства Преимущества Яндекс — это комьюнити. Есть спортивные клубы, книжный клуб, киберспортивное сообщество.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

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

Формат

Офис

Страна

Великобритания, Дания, Испания, Португалия

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании OPENLANE — технологическая компания, создающая цифровой маркетплейс подержанных автомобилей. Задачи - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать масштабируемые сервисы для маркетплейс-процессов (Buy Now, 45M, Simulcast, DealerBlock). - Разрабатывать API и бэкенд-сервисы на современной облачной AI-платформе. - Встраивать AI-функции в функции маркетплейса: ценообразование, переговорные процессы, автоматизация рабочих процессов. - Использовать AI-инструменты для ускорения кодинга, тестирования, отладки и документации, применяя инженерное суждение. - Совместно с Product переводить бизнес-потребности в долгосрочные масштабируемые технические решения. - Участвовать в on-call ротации и поддержке продакшн-систем. - Улучшать надёжность, производительность, безопасность и наблюдаемость систем. - Вносить вклад в техническое направление, инженерные стандарты и долгосрочную эволюцию платформы. Применение AI в работе - AI-ассистированное написание кода и рефакторинг. - AI-генерация тестов и валидация. - AI-поддержка отладки и анализа первопричин. - AI-ассистированная документация и обмен знаниями. - Применение AI-инструментов для снижения повторяющейся работы и повышения инженерной эффективности. Требования - 3+ года опыта создания и поддержки продакшн-систем. - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области (или эквивалентный практический опыт). - Опыт разработки и поддержки продакшн-софта. - Понимание API, распределённых систем и cloud-native архитектуры. - Опыт работы в современных CI/CD-средах. - Опыт наблюдаемости, мониторинга и реагирования на инциденты. - Способность владеть функциями и системами end-to-end. - AI-first мышление: активное использование AI-инструментов (code copilots, AI-отладчики, генераторы тестов), критическая оценка AI-результатов, готовность адаптироваться к быстро меняющимся инструментам. - Опыт в одной или нескольких областях: бэкенд-разработка (Java, Kotlin, Go, Python, .NET, Ruby или аналоги), фронтенд (React, TypeScript) — плюс, AWS или аналогичные облачные платформы, микросервисы и event-driven архитектуры, SQL и data-driven приложения. - Продуктовая ориентированность, ответственность за системы, техническая любознательность, фокус на качестве. Условия - Удалённая работа. - Работа над высоконагруженными маркетплейс-системами в реальном времени. - Участие в крупной модернизации платформы и AI-трансформации. - Использование AI как основного инструмента разработки. - Совместная работа с опытными инженерами, продуктовыми лидерами и платформенными командами. - Среда, ценящая обучение, ответственность и влияние. Команда - Подчинение Engineering Manager. - Ежедневное взаимодействие с Product Managers, Data Engineers, Infrastructure и Site Reliability Engineering (SRE).

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Fullstack-Entwickler Java / Angular Компания Rockstardevelopers, основана в 2015 году в Мангейме, имеет офисы в Штутгарте и Мюнхене. Компания занимается разработкой ПО, реализовав сотни индивидуальных проектов для корпоративных клиентов и среднего бизнеса. Короткие коммуникационные пути, честная обратная связь, отсутствие иерархических уровней между сотрудником и руководством. Задачи Работа в клиентских проектах крупных компаний и государственных заказчиков, встроенность в команды клиентов, полная ответственность за свою область. - Fullstack-разработка в корпоративных и регулируемых средах - Участие в проектировании архитектуры, а не только реализация - Генерация, ревью и рефакторинг кода с использованием Claude Code, Copilot или Cursor - Проведение код-ревью и техническое менторство в команде - Согласование с product-owner, UX и DevOps Большинство сотрудников приходят в офис один-два дня в неделю, но это необязательно. Выезды к клиенту — только на отдельные встречи раз в несколько недель. Проекты В зависимости от проекта и опыта: - Крупные корпорации, например Deutsche Bahn / DB Systel (железнодорожные домены: управление расписанием, продажи, диспетчеризация и системы безопасности) - Государственный сектор и ведомства (например, Bundesagentur für Arbeit, ITZBund, Bundesdruckerei) — регулируемые среды, доступность, Security by Design - Корпоративные клиенты и средний бизнес из различных отраслей Опыт в одной из этих сред — существенное преимущество. Требования Уровень senior. Клиентам нужны специалисты, готовые работать самостоятельно с первого дня. Backend (обязательно): - Java 17+ и Spring Boot - REST-интерфейсы и реляционные базы данных, прежде всего PostgreSQL - Docker и Kubernetes - TDD с JUnit — тесты входят в определение готовности, а не в доработку - CI/CD (Jenkins, GitHub Actions), Git, agile-подход Frontend (обязательно): - Angular с TypeScript (React / Next.js — плюс) Желательно, но не обязательно: - Kotlin, Apache Kafka / асинхронная коммуникация, Camunda (BPMN-автоматизация) - AWS или Azure, микросервисы, Domain Driven Design, JPA/Hibernate - Мониторинг (Grafana, Prometheus), frontend-тесты (Jest, Playwright, Cypress) - Доступность (BITV 2.0 / WCAG AA), DevSecOps / Security by Design (госсектор) Не обязательно владеть всем. Важна уверенность в обеих сторонах стека и способность быстро осваивать новые технологии. AI-инструменты обязательны: Claude Code, Copilot, Cursor — необходимо уметь продуктивно работать с ними, так как этого ожидают клиенты. Компания инвестирует в развитие AI-навыков сотрудников. Условия - Homeoffice, офис или смешанный формат — на выбор - MacBook (если клиент не предоставляет собственное оборудование) - Разные клиенты и проекты - Основатели — непосредственные контактные лица - Внутреннее обучение AI-разработке

Формат

Офис

Страна

США, Европа

Город

Не указан

OpenSea создает шлюз в ончейн-экономику — мир сообществ, активов и творческого самовыражения, возможный только при нативном цифровом владении. Продукты компании поддерживают миллионы пользователей и помогли сформировать существующие ончейн-рынки. Цель — собрать самую эффективную и наиболее AI-нативную команду в крипто и за его пределами. Небольшая команда, разбитая на еще меньшие группы с высокой степенью ответственности, может достигать огромных результатов с правильными людьми, инструментами и инвестициями в AI. Компания ищет высококвалифицированного, любознательного и самостоятельного Staff-инженера платформы, который поможет создать технические основы, обеспечивающие работу OpenSea. В этой роли предстоит проектировать и развивать платформу, сервисы и инфраструктуру, позволяющие инженерным командам быстро, надежно и в масштабе создавать, развертывать и эксплуатировать продукты. Также нужно тесно сотрудничать с продуктовыми инженерами для улучшения опыта разработчиков, производительности систем и операционного совершенства, а также помогать развивать AI-интегрированные рабочие процессы, инженерные системы и технические основы. Обязанности - Проектировать, создавать и развивать платформенные сервисы, инфраструктуру и внутренние инструменты, обеспечивающие работу продуктов OpenSea. - Владеть сложными техническими системами от определения до реализации, балансируя масштабируемость, надежность, поддерживаемость и опыт разработчика. - Внедрять лучшие практики наблюдаемости, мониторинга и алертинга во всех системах OpenSea. - Поддерживать и улучшать AI-навыки и инструменты, делая системы более доступными, интроспективными и простыми для внесения вклада. - Ускорять и расширять покрытие CI для повышения корректности и проверяемости AI. - Тесно сотрудничать с продуктовыми командами для ускорения сборки и развертывания критически важных продуктов. - Создавать и поставлять высококачественное надежное программное обеспечение с использованием AI, современных инструментов разработки и инженерного подхода. Требования - Более 7 лет опыта разработки программного обеспечения в создании крупномасштабных бэкенд- или платформенных систем. - Свободное владение JVM-языками, такими как Kotlin или Java. - Опыт проектирования и эксплуатации распределенных систем, бэкенд-сервисов и современной облачной инфраструктуры. - Глубокое понимание принципов платформенной инженерии, инструментов разработчика, CI/CD, наблюдаемости и операционных практик. - Подтвержденная способность владеть сложными неоднозначными техническими задачами и предлагать продуманные масштабируемые решения. - Готовность принимать самостоятельные технические решения, балансируя надежность, масштабируемость, производительность и долгосрочную поддерживаемость. - Опыт использования AI-инструментов и рабочих процессов для повышения качества, эффективности и результативности инженерной работы. - Интерес к Web3, цифровому владению, AI и другим новым технологиям. Условия Базовая зарплата для этой полной занятости, охватывающей несколько внутренних уровней в зависимости от квалификации, составляет от $190 000 до $345 000 USD для кандидатов в США и от $161 500 до $293 250 USD для кандидатов в Европейском союзе, плюс бенефиты и опционы. Компенсация для кандидатов за пределами США и ЕС будет варьироваться в зависимости от локальных рыночных условий. Бенефиты: - Медицинская страховка: 100% покрытие стоматологии, зрения и медицины для сотрудников и 90% для иждивенцев. - Гибкий график отпусков: сотрудники могут брать столько времени для отдыха, сколько им нужно, если это не мешает достижению целей и эффективности команды. - Декретный отпуск: 16 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком и до 8 дополнительных недель для родившего родителя. - Психическое здоровье: доступ к Spring Health, 8 сессий терапии и 8 сессий коучинга в год. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - Пенсионный план Fidelity 401K. - Возмещение расходов на интернет и мобильную связь. - Возмещение расходов на закуски или ежемесячная доставка снеков. - Корпоративные и командные выезды для совместной работы и общения. - Расходы на совместную работу и встречи для членов команды. - MacBook Pro и стипендия на удаленную работу для комфортного оборудования. - Еженедельный кредит $50 на Uber Eats.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Senior

JetBrains создает инструменты для разработчиков и сейчас развивает сервисы и агентные инструменты, которые дают ИИ-агентам и пользователям более глубокий контекст о кодовых базах. Сервис поиска кода уже улучшает скорость и качество работы агентов, и компания планирует расширять его возможности, извлекая более глубокие инсайты в масштабе нескольких сотен тысяч репозиториев. В этой роли вы будете: - Проектировать и внедрять агентные инструменты и сервисы с нуля, доводя их до продакшена. - Масштабировать прототипы на большое количество пользователей. - Улучшать и тестировать сервис семантического поиска. - Строить пайплайны оценки качества поиска кода и производительности задач кодинга. Требования: - Не менее пяти лет практического опыта в NLP. - Опыт работы с системами информационного поиска. - Сильный опыт в промпт-инжиниринге, разработке инструментов для LLM и работе с ИИ-агентами. - Уверенные навыки программирования на Python и/или Kotlin, готовность освоить второй язык. - Опыт создания и эксплуатации продакшен-систем. Будет плюсом: - Опыт разработки на Kotlin или Java. - Опыт работы с интеллектуальным анализом кода (например, AST, графы символов). Условия: - Конкурентная базовая зарплата. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - До 30 дней в год удаленной работы из-за границы. - Дополнительные дни отпуска. - Компенсация медицинской страховки для сотрудника и семьи. - Возможности обучения: конференции, курсы, языковые классы. - Поддержка релокации. - Языковые курсы. - Горячее питание или компенсация обеда в рабочие дни. - Поддержка ментального здоровья. - Спортивный бенефит: абонемент в спортзал или компенсация клуба. - Внутренние мероприятия и командные праздники. Некоторые бенефиты могут отличаться в зависимости от локации.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Senior / Lead

О роли ИИ фундаментально меняет то, как разработчики пишут, понимают, отлаживают и сопровождают программное обеспечение. В JetBrains мы исследуем, каким должен быть AI-native опыт разработки для C++-разработчиков. Мы ищем старшего технического лидера, который поможет сформировать это будущее: создавать AI-ориентированные рабочие процессы, интегрировать кодинг-агентов в инструменты разработчика и превращать CLion в среду первого класса для AI-ассистированной разработки ПО. Это практическая роль, сфокусированная на техническом лидерстве, а не на управлении людьми. Большую часть времени вы будете заниматься прототипированием, внедрением и валидацией AI-ориентированных рабочих процессов, а также формировать техническое направление через практическую инженерную работу. Вы будете работать на стыке инструментов разработчика, AI-агентов, архитектуры IDE и продуктовой стратегии. Примеры задач, над которыми предстоит работать: - Как сделать кодинг-агентов более эффективными при работе с большими C++ кодовыми базами? - Как интегрировать возможности отладки, понимания кода и навигации CLion в AI-ассистированные рабочие процессы? - Как оценивать и бенчмаркать AI-ориентированный опыт разработки в реальных сценариях? - Какие возможности должны быть доступны AI-агентам внутри современной IDE? - Как сделать CLion лучшей средой для разработчиков, которые всё больше сотрудничают с AI-инструментами и агентами? Вместо создания типовых чат-интерфейсов вы будете работать над такими задачами, как AI-ассистированная отладка, понимание кода с помощью агентов, автоматизация рабочих процессов разработчика и системы оценки AI-инструментов. Ваша работа напрямую повлияет на продукты, используемые миллионами разработчиков, и поможет сформировать более широкое видение JetBrains в области AI-разработки. Задачи - Формировать и внедрять AI-функции для CLion и C++-рабочих процессов. - Проектировать архитектуру AI-интеграций, инструментов агентов и C++-специфичных AI-возможностей. - Создавать практические бенчмарки и фреймворки оценки для AI-ассистированных сценариев C++-разработки. - Прототипировать и валидировать новые AI-рабочие процессы, включая отладку, понимание кода, рефакторинг и навигацию по проекту. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, ML-инженерами, QA-инженерами, стейкхолдерами и старшими разработчиками для формирования и реализации дорожной карты. - Тесно работать с командами JetBrains AI, ML и продуктовыми командами для определения AI-стратегии для C++-экосистемы. - Оценивать и приоритизировать AI-инициативы, предлагать новые идеи, соответствующие общей AI-стратегии JetBrains. - Участвовать в техническом дизайне, архитектуре ПО и реализации в большой зрелой кодовой базе. - Помогать определять техническую дорожную карту для интеграции AI-агентов и инструментов в C++-рабочие процессы. - Выстраивать доверие и согласованность между командами C++ Ecosystem, AI, Product, QA и ML. Требования - Значительный опыт разработки ПО на позиции Staff Engineer, Principal Engineer, Technical Lead или аналогичной старшей технической роли. - Уверенный опыт работы с Kotlin, Java или другими JVM-технологиями, либо способность быстро освоить кодовую базу на JVM. - Опыт создания AI-продуктов, инструментов разработчика, кодинг-ассистентов, агентов или рабочих процессов на основе LLM. - Глубокое понимание того, как работают современные кодинг-агенты: вызов инструментов, управление контекстом, MCP и методы оценки. - Подтверждённый опыт определения технического направления в неоднозначных и быстро меняющихся областях. - Сильное продуктовое чутьё и умение балансировать между инновациями и практической реализацией. - Отличные коммуникативные навыки и способность влиять без формальной власти. Будет плюсом - Опыт работы с C++-рабочими процессами, компиляторами, отладчиками, языковыми инструментами или продуктами для повышения продуктивности разработчиков. - Опыт работы с внутренностями IDE, языковыми серверами, анализом кода, системами рефакторинга или статическим анализом. - Опыт руководства небольшими командами или работы в роли технического лида. - Опыт работы над AI-native продуктами для разработчиков. Условия - Высокая базовая зарплата, отражающая навыки и опыт. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - Удалённая работа: до 30 дней в году из-за границы. - Дополнительный отпуск. - Медицинская страховка для вас и семьи. - Возможности обучения и развития: конференции, курсы, языковые занятия. - Поддержка при переезде. - Языковые занятия: местный язык или английский. - Горячее питание или компенсация обеда в рабочие дни. - Поддержка ментального здоровья.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Lead

Инженеры-программисты и ИИ-агенты сталкиваются с общей проблемой: найти того человека или место, которые ответят на их сложный специфический вопрос. Многие решения обещают решить это с помощью поиска по векторным базам данных. Однако найти ответ часто бывает непросто: его части разбросаны по множеству противоречивых источников, и без точного поиска и тщательного анализа не обойтись. Spectrum собирает данные из кода, документации и задач организации и организует знания в единую онтологию, которую ИИ-агенты могут эффективно искать и анализировать. Мы стремимся произвести революцию в семантическом слое для организаций, создающих программное обеспечение, и выйти за рамки спецификаций, которые рассинхронизируются с кодом, представив «живую спецификацию» — извлекаемую из всей системы и используемую для поддержания её согласованности. Spectrum должен стать единым источником истины для всех знаний о продукте и архитектуре. Spectrum — резидент стартап-инкубатора JetBrains, с темпом и автономией стартапа, опирающийся на 25-летний опыт создания инструментов для разработчиков. Мы ищем первоклассного ML-инженера, который поможет нам формировать будущее разработки программного обеспечения. Вы будете владеть нашим стеком AI и ML и помогать определять исследовательскую повестку команды. Ваше техническое видение и дизайнерские решения напрямую повлияют на продукт и определят его успех. Задачи - Проектирование и создание ML/LLM-решения для приёма данных, извлечения знаний, поиска и последующего рассуждения. - Создание наборов данных, метрик и пайплайнов, обеспечивающих измеримые улучшения в системе. - Проектирование и улучшение агентов для поиска контекста, извлечения знаний и согласования данных, включая промпт-инжиниринг, выбор моделей и оптимизацию инференса. - Внедрение практик MLOps, включая оркестрацию, наблюдаемость и отслеживание экспериментов. - Совместная работа с инженерной командой над системным дизайном и с JetBrains Research над исследовательской повесткой. - Определение критериев найма, развитие ML-команды и формирование её культуры. Требования - Подтверждённый опыт работы в роли ML/AI-лида. - Не менее пяти лет опыта в системах ML/AI, из них не менее двух лет — с LLM и генеративным ИИ. - Глубокое понимание экосистемы LLM, включая архитектуры моделей и подходы к тонкой настройке. - Практический опыт с: - Промпт-инжинирингом и проектированием LLM-пайплайнов, включая оценку. - Агентными фреймворками, такими как LangChain, LlamaIndex, LangSmith, smolagents или аналогичными. - Векторными базами данных и паттернами RAG (retrieval-augmented generation). - Развёртыванием и масштабированием приложений на LLM с использованием API (например, OpenAI или Anthropic) или open-source моделей. - Уверенное владение Python; знание Kotlin будет плюсом. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции разной аудитории. - Владение английским языком в письменной и устной форме. Идеальный кандидат - Опыт работы с онтологиями, графами знаний или рассуждениями на основе графов. - Опыт работы в стартапах на ранней стадии — вам нравится этап «с нуля до единицы». - Способность мыслить стратегически о продукте на основе ИИ, а не только обучать модели изолированно. - Опыт в анализе кода, инструментах для разработчиков или исследованиях в области разработки ПО. - Опыт работы с мультиагентными системами или сложными агентными процессами. - Активное участие в соответствующих open-source проектах или публикациях. Условия - Конкурентная зарплата и льготы JetBrains. - Достаточный запас ресурсов и корпоративные возможности при автономии стартапа.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Senior

Команда ML Workflows Engineering занимается устранением инфраструктурных сложностей, оптимизацией операций машинного обучения (MLOps) и позволяет командам сосредоточиться на главном — создании значимых ML-моделей и интеллектуальных агентов. В составе команды вы будете играть ключевую роль в проектировании инструментов, автоматизации и пайплайнов, которые делают разработку машинного обучения простой и интуитивной. Интегрируя передовые практики MLOps и инженерное мастерство, мы стремимся максимизировать продуктивность и устранить сложность ML-инфраструктуры, чтобы наши команды могли расширять границы возможного в ИИ. Задачи - Создавать инструменты, автоматизацию и рабочие процессы для упрощения задач, связанных с инфраструктурой, позволяя ИИ-командам сосредоточиться на экспериментах и решении ключевых задач. - Разрабатывать надежные системы мониторинга, логирования и трассировки для обеспечения производительности и воспроизводимости ML-процессов в продакшене. - Проектировать, внедрять и поддерживать сквозные пайплайны машинного обучения для бесшовной разработки, обучения и развертывания ML-моделей и интеллектуальных агентов. - Работать с крупномасштабными распределенными системами, включая GPU-кластеры, для поддержки обучения, дообучения и оценки ML-моделей. - Взаимодействовать с продуктовыми и разработческими командами для превращения целей высокого уровня в конкретные, масштабируемые и поддерживаемые системы. - Оптимизировать рабочие процессы для воспроизводимости, масштабируемости и экономической эффективности, сохраняя продуктивность ML-команд и их фокус на инновациях. Требования - Практический опыт работы с современными MLOps-инструментами, включая Kubernetes, облачных провайдеров (GCP и AWS) и фреймворки оркестрации ML. - Глубокое понимание жизненного цикла ML от идеи до пользовательского приложения. - Способность вести проекты от начала до конца, начиная с проблемы высокого уровня или болевой точки продукта и контролируя этапы проектирования, экспериментов, внедрения и итераций. - Клиентоориентированное мышление — вам важно, как реально работают ML-инженеры, и вы можете превращать их потребности в практические, масштабируемые и поддерживаемые архитектурные решения. - Опыт работы с современными CI/CD-системами, такими как GitHub Actions или JetBrains TeamCity. - Не менее трех лет опыта написания чистого, поддерживаемого кода на Python в современных ML-кодовых базах. Желательно - Опыт работы с ML-оркестраторами и инструментами рабочих процессов, такими как ZenML, Dagster и Airflow. - Разработка инфраструктурных компонентов и сервисов с использованием кластерных решений, таких как Kubernetes. - Разработка бэкенд-сервисов на Python. - Создание и поддержка ML-пайплайнов, включая унаследованные. - Отслеживание экспериментов и наблюдаемость с помощью таких инструментов, как Weights & Biases, MLflow, Langfuse или аналогичных. Будет плюсом - Опыт работы с фреймворками инференса LLM, такими как vLLM, DeepSpeed и TensorRT. - Написание и поддержка Python-библиотек, используемых внутренними (или внешними) ML-инженерами. - Сильная теоретическая база в NLP и подходах на основе трансформеров. - Написание кода на Java и/или Kotlin. Условия - Гибридный формат работы.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Senior

О компании и проекте JetBrains — компания, создающая инструменты для разработчиков. Проект AppGlass из JetBrains Innovation Hub — продукт для безопасной отладки production-систем с приоритетом ИИ. Он помогает инженерным командам исследовать проблемы в реальных средах с фокусом на безопасность, надёжность, защищённость, низкие накладные расходы и практическую интеграцию ИИ. В основе — JVM-инструментарий, анализ программ и ИИ. О роли Ищем Senior Software Engineer с сильным опытом работы с корпоративными JVM-системами. Роль подходит проактивным специалистам, которым интересны сложные инженерные задачи на стыке production-систем, инструментов для разработчиков и ИИ-агентов. Задачи - Проектировать, создавать и руководить разработкой функций продукта. - Разрабатывать инструменты и автоматизацию для AI-first инженерных процессов. - Работать над корпоративными интеграциями и сценариями развёртывания в Kubernetes и облачных средах. - Повышать надёжность, тестирование, производительность и безопасность для production-использования. Требования - Обширный опыт работы с Java, Kotlin и JVM-системами. - Опыт разработки корпоративного бэкенда, инфраструктуры или инструментов для разработчиков. - Уверенная работа с Kubernetes и облачными средами. - Ответственность, чёткая коммуникация, умение продвигать задачи вперёд без ожидания идеальных спецификаций. - Использование ИИ в разработке с проверкой результатов инженерной дисциплиной. Будет плюсом - Опыт работы с инструментами для отладки, инструментирования или наблюдаемости. - Опыт разработки бэкенд-продуктов на .NET или Python. - Глубокая забота о продуктивности разработчиков и инженерном качестве. Условия - Конкурентная зарплата, отражающая навыки и опыт. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - Удалённая работа: до 30 дней в году из-за границы. - Дополнительные выходные дни. - Медицинская страховка для сотрудника и семьи. - Возможности обучения и развития: конференции, курсы, языковые занятия. - Языковые курсы: местный язык или английский. - Горячее питание или компенсация на обед в рабочие дни. - Поддержка психического здоровья: доступ к профессиональным сервисам. - Спортивный бенефит: абонемент в спортзал или компенсация спортивного клуба. - Внутренние мероприятия: корпоративные праздники и командные встречи. - Некоторые бенефиты могут различаться в зависимости от локации.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Java Developer / ITK academy Краснодар. от 75 000 ₽ Требования: - Знание Java/Kotlin на уровне core части языка и коллекций, умение писать код - Опыт работы с git, знание основных команд и умение работать с ветками - Знание фреймворка Spring на уровне основных компонентов (web, security, data, cloud, test)

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Область и стек Бэкенд Должность Ведущий разработчик Java Компания BellIntegrator Зарплатная вилка от 400к Формат работы Удаленка Страна работы РФ Требования - Senior Java разработчик с опытом (можно в личных проектах) работы с LLM - Понимание того, что такое Embedding, как конструируется и используется RAG - Понимание того, что такое агенты и как они реализуются. Что такое tools и MCP - Будет плюсом опыт использования Spring AI и использования Python (на любом уровне) - Высшее образование в области ИТ (или опыт работы в ИТ сфере от 6 лет) и опыт работы программистом от 4 лет в компании уровня Enterprise - Свободное владение Java 15+ и/или Kotlin, Spring Framework, SQL - Знание и опыт применения шаблонов проектирования ПО и интеграции систем - Опыт создания приложений, функционирующих в микросервисной архитектуре - SQL (написание и оптимизация запросов), использование ORM Hibernate (миграции Liquibase) - Отличное понимание и опыт реализации взаимодействия приложений, построенного на основе REST, GRPC, JSON-RPC, Kafka - Опыт работы с кэшами, в том числе распределёнными - Опыт работы с алгоритмами шифрования, ЭП, Сертификатами - Опыт организации интеграционного тестирования и тестирования на моках Дополнительные требования - Опыт выполнения функции архитектора приложения - Опыт использования Docker, понимание работы Kubernetes - Знание принципов работы Istio и опыт использования OpenShift - Опыт работы по Agile/Scrum методологии Обязанности - Участие в создании отказоустойчивых систем - Анализ кодовой базы, ревью пул-реквестов, контроль программного дизайна - Экспертная оценка плановой трудоемкости задач Условия - Конкурентоспособная заработная плата - Корпоративное обучение и сертификация в технических и бизнес областях - Корпоративные развлекательные программы - Возможность работать удаленно на территории РФ

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

vacancy 🚀 Payment Solution Engineer В Unlimit открыта позиция Payment Solution Engineer — для инженера с глубоким опытом в платежной инфраструктуре, банковских интеграциях и запуске новых payment rails. Unlimit — международная fintech-компания, 16 лет на рынке. Развиваем собственную экосистему финансовых продуктов: payment processing, альтернативные платежные методы, multicurrency business accounts, card issuing, BaaS и crypto on/off-ramp решения. Будущий коллега будет самостоятельно вести интеграции с центральными банками, национальными clearing-системами и BaaS-провайдерами — от первого контакта и сертификации до production launch. ✅ Основные задачи: • подключение новых локальных платежных и clearing-систем; • взаимодействие с регуляторами, банками и внешними провайдерами; • настройка test environments, прохождение certification cases и запуск в production; • проектирование и реализация интеграций; • управление сроками и всем процессом подключения end-to-end; • документирование решений и передача их engineering и operations-командам. Основной стек: Java / Kotlin, Spring Boot, jOOQ, Temporal, REST, SOAP/XML, ISO 20022, Kafka, AWS, Docker, Kubernetes, Terraform, GitLab CI/CD. ✅ Что важно: • 5+ лет опыта в payments, banking или integration engineering; 8+ лет опыта на JVM • практический опыт с SWIFT, SEPA и другими payment schemes; • понимание clearing и settlement flows; • опыт с ISO 20022, MT/MX, SOAP/REST; • опыт подключения к центральным банкам или national clearing systems; • английский для общения с международными партнерами и регуляторами; • практический интерес к AI-инструментам и их применению в engineering-процессах- мы активно пишем агентов для рабочих задач Условия: 📍 Белград, работа из офиса 5/2 💰 €7 000–10 000 net в месяц 📄 официальное трудоустройство в Сербии/ оформление ВНЖ и полное сопровождение документов ✈️ полный релок пакет 🏋️ компенсация спорта 🇬🇧 занятия английским 📚 бюджет на обучение

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Lendable — финтех-компания, создающая технологии для кредитования и сбережений. Один из новейших единорогов Великобритании, команда чуть более 700 человек. Прибыльна с 2017 года. Инвесторы — Balderton Capital и Goldman Sachs. С нуля пересобраны три основных потребительских финансовых продукта: кредиты, кредитные карты и автокредитование. Деньги поступают клиентам за минуты, а не дни. Компания нацелена на два крупнейших западных рынка — Великобританию и США. Работа в Lendable предполагает: - Ответственность в широкой зоне влияния и принятие решений, влияющих на направление и успех компании. - Работу в небольших командах сильных специалистов. - Создание технологий внутри компании с использованием новых источников данных, машинного обучения и AI. О роли Открыты две позиции Senior Quality Engineer в мобильную команду. Мобильное приложение Zable — основной способ взаимодействия клиентов с Lendable: кредиты, кредитные карты, автокредитование, мобильные тарифы, подписки и новые продукты. Приложение написано на React Native и TypeScript с бэкендом на Kotlin, выпускается на iOS и Android из единой кодовой базы. Роль automation-first: основное время — написание кода (тестовые фреймворки, CI-инструменты, хелперы), а не ручное выполнение тестов. Работа в связке с инженерами, продуктом и дизайном, задавая направление. Также работа на передовой AI-assisted quality: использование LLM и AI-инструментов для ускорения написания тестов, триажа падений и выявления пробелов в покрытии, с инженерной оценкой для сохранения доверия к тестам. Задачи - Владеть мобильной тестовой стратегией: определять и развивать прагматичную тестовую пирамиду для React Native, решая, где нужен E2E, а где логика должна быть в более быстрых слоях (Jest, React Testing Library, компонентные тесты). - Принимать осознанные решения о покрытии, надёжности и скорости. - Задавать стандарт «готово к релизу» для мобильных приложений и придерживаться его. - Создавать и поддерживать мобильные E2E-наборы в Maestro, включая тестовые данные, конфигурацию устройств, хелперы и отчёты. - Интегрировать наборы в CI (GitHub Actions) для быстрой и достоверной обратной связи на каждый PR и релиз-кандидат. - Снижать flakiness и время диагностики. Относиться к flaky-тесту как к сломанному, ожидать поиск первопричины, а не повторные прогоны до зелёного. - Использовать AI-инструменты для ускорения написания тестов, кластеризации падений, анализа покрытия и предложения исправлений. - Определять, где AI даёт эффект, а где нужен человеческий контроль. - Помогать мобильной команде внедрять AI-ассистированные рабочие процессы: промпты, guardrails, паттерны ревью. - Предотвращать дефекты: подключаться к спецификациям на ранних этапах, оспаривать неоднозначные критерии приёмки, выявлять риски до написания кода. - Закрывать петлю по производственным инцидентам через observability-стек (Datadog, Sentry, Grafana), связывая тестовое покрытие с реальным влиянием на клиентов. - Проводить точечное исследовательское тестирование для высокорисковых релизов, когда это уместно. Требования - 6+ лет в quality engineering или автоматизации тестирования, с опытом поддержания стабильных автоматизированных наборов, а не превращения их в «кладбище» карантинных тестов. - Опыт внедрения AI-ассистированных практик тестирования (генерация тестов, кластеризация падений, аналитика покрытия) с разумными механизмами контроля и доверия. - Сильные знания TypeScript и JavaScript — не только написание тестовых скриптов, но и создание хелперов, инструментов и отладка внутри приложения при необходимости. - Опыт настройки CI/CD-пайплайнов для надёжности тестов (GitHub Actions или аналоги): снижение flakiness, параллелизация, управление артефактами, контроль времени выполнения. - Уверенность в мобильной E2E-автоматизации или сильный E2E-опыт на другой платформе.