Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI-платформа для e-commerce ищет Backend / Payment Engineer, который с нуля построит платёжный слой и будет активно использовать AI и coding agents в разработке. Проект работает с реальными платежами и данными — предстоит создавать production-ready инфраструктуру для карт, подписок и эквайринга. Работа удалённая, full-time / B2B. Команда: CTO + 3 инженера. Задачи - Разрабатывать payment layer с нуля. - Использовать AI coding agents как часть ежедневного engineering workflow. - Автоматизировать рутинные задачи с помощью AI. - Проектировать card vault, токенизацию и интеграции с эквайерами. - Реализовать каскадирование по MID. - Работать с recurring payments, ребиллами, retries и dunning. - Обеспечивать стабильную обработку реальных платежей в production. - Участвовать в архитектуре и развитии AI-платформы. Требования - Production-опыт с payment integrations, желательно с 2+ эквайерами. - Хорошее понимание recurring payments, MIT/CIT, retries, dunning. - Сильный TypeScript / Node.js. - Уверенный PostgreSQL. - Опыт работы с AI coding tools / coding agents. - Понимание подхода AI-native development. - Рабочий английский. Условия - Полностью удалённая работа. - Небольшая сильная инженерная команда. - Прямое взаимодействие с CTO и фаундерами. - Возможность построить payment infrastructure с нуля. - Активное использование AI в разработке. - Реальный production с настоящими платежами и высокой ответственностью.

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

Компания Enrollment123, SaaS-платформа, связывающая страховые компании, агентства и агентов для продаж потребителям, нанимает Staff Platform Engineer для поддержки стабильной работы и помощи инженерам в модернизации и создании новых продуктов. Задачи: - Обеспечение безопасности данных PCI и HIPAA. - Поддержка AWS-инфраструктуры, обслуживающей миллионы пользователей ежемесячно. - Разработка инструментов и инфраструктуры для команд разработки. - Инженерная поддержка данных и операционная поддержка. - Автоматизация, мониторинг и дежурства, особенно в период открытой записи. Стек: - 70%: SQL Server и ColdFusion. - 25%: Postgres и Node.js/TypeScript. - 5%: Airflow и Python. Условия: - Требуется нахождение в США и право на работу без спонсорства визы. - Процесс собеседования: короткое знакомство, техническое интервью с командой, финальная сессия о культуре и компании.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Java Developer VIGO — продуктовая IT-компания, более 10 лет меняет стандарты качества мобильной связи. Компания решает проблему человека со смартфоном, который хочет посмотреть видео или поиграть в игру без помех. Для этого разработан софт, который помогает телеком-операторам улучшать инфраструктуру именно там, где это нужно пользователям. ПО позволяет крупнейшим операторам (МТС, Билайн, МегаФон, Tele2, Tinkoff Mobile и др.) видеть сеть глазами пользователя. Компания превращает терабайты «сырых» данных от миллионов смартфонов в точные решения по оптимизации инфраструктуры. В дополнение к основному ПО выпущено мобильное приложение Merilo в рамках экосистемы. Задачи: - Совместно с командой решить задачу по масштабированию системы; - Обеспечить отказоустойчивость системы; - Для обработки нагрузки используется многопоточная Java 11, планируется переход на современную версию; в качестве распределенных вычислений — Hazelcast, Kafka помогает не терять данные. Как выглядит процесс: миллионы устройств со встроенным кодом присылают десятки тысяч сообщений ежесекундно. Эти сообщения необходимо обрабатывать в режиме реального времени и хранить в Clickhouse. Со стороны Frontend через Node.JS + RabbitMQ — Java обрабатывает большие аналитические запросы. Что нужно для работы: - Опыт от 5 лет на Java; - Опыт работы на высоконагруженном бэкенде; - Опыт работы с многопоточными структурами данных. Будет плюсом: опыт работы с Python (необходим для внедрения разработок Data Scientist в продакшн). Что мы предлагаем: - Возможность видеть результат своей работы в своем же смартфоне, когда связь в метро или в парке становится лучше, интересные задачи и Big Data; - ТК РФ и полностью белую заработную плату; - Работу в аккредитованной IT-компании; - Выбор рабочего места: коворкинг Ясная Поляна в Санкт-Петербурге или удаленная работа / гибрид; - Полис ДМС после 3 месяцев работы; - Программу адаптации; - Оказание материальной помощи при рождении ребенка; - Корпоративные подарки, внутренние мероприятия и игры в онлайн-мафию.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Торонто

Грейд

Senior

Компания Messagepoint — частная софтверная компания, предоставляющая SaaS-решение на базе ИИ для управления и персонализации коммуникаций предприятий. Платформа позволяет бизнес-пользователям создавать и оптимизировать комплаенс-коммуникации в цифровых и печатных каналах с помощью контент-аналитики и больших языковых моделей. Штаб-квартира находится в Торонто, сотрудники расположены в Канаде, США, Франции и Великобритании. О роли Senior Full Stack AI Developer в команде исследований и разработок. Работа над современными веб-приложениями, которые сочетают насыщенный пользовательский интерфейс с интеллектуальными агентными бэкендами на базе больших языковых моделей, глубоко интегрированными в корпоративную платформу. Участие на всём стеке: создание современных производительных фронтендов и вклад в бэкенд-сервисы AI-продуктов. Работа вместе со старшими разработчиками, тестированием и управлением продуктом над выпуском качественных функций, повышением инженерного уровня и развитием использования ИИ в кодовой базе и продуктах. Задачи - Вести миграцию легаси-фронтенда с vanilla JavaScript / jQuery / HTML5 / CSS на современный стек на React. - Поддерживать и развивать существующий фронтенд на Angular CLI в отдельном продукте. - Разрабатывать общие концепции новых и существующих функций и компонентов в портфеле AI-продуктов. - Вносить вклад в бэкенд-сервисы на Python (агентные рабочие процессы) и Node.js по мере изменения приоритетов. - Писать production-ready, безопасный и производительный код, применять практики безопасной разработки на всех этапах. - Вести работу end-to-end через CI/CD на GitLab: ветвление, merge request, code review, сборка, тесты, деплой; отслеживать задачи в Jira. Требования - 5+ лет опыта разработки и выпуска веб-приложений. - Уверенный опыт с React и современным JavaScript, HTML5 и CSS3. - Рабочее знание Angular — достаточно для поддержки и развития фронтенда на Angular CLI. - Бэкенд-опыт в Node.js и/или Python. - Уверенная работа с PostgreSQL или другой реляционной базой данных. - Практический опыт с CI/CD (GitLab CI — плюс), Git-процессами (ветвление, merge request, code review) и работой в Jira. - Понимание основ безопасной разработки. - Хорошие коммуникационные навыки и способность эффективно работать в быстро меняющейся среде. Будет плюсом - Знакомство с агентными рабочими процессами и современными AI-инструментами: LangChain, LangGraph, RAG, function calling и промпт-инжиниринг. - Опыт интеграции с LLM-провайдерами, такими как OpenAI и Anthropic, и с хостинг-платформами моделей, такими как AWS Bedrock. - Знакомство с облачной инфраструктурой AWS: деплой, эксплуатация и наблюдение за сервисами в production. - Уверенное использование AI-ассистентов для кодинга, например Claude Code, Augment Code, Cursor, в ежедневной работе. - Общее знакомство с Java/Spring и JSP. - Опыт модернизации легаси-фронтендов на React в production. Условия - Удалённая позиция для кандидатов, проживающих в Канаде и имеющих право работать в Канаде. - Компенсация привязана к канадскому рынку и выплачивается в канадских долларах. - Messagepoint — работодатель равных возможностей и поддерживает разнообразие и инклюзивность на рабочем месте.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания AMD строит платформу, где автономные ИИ-агенты проводят кампании валидации аппаратного обеспечения, разбирают сбои и пополняют общую базу знаний без участия человека. Вы станете ключевым инженером этой системы и будете проектировать и разрабатывать фреймворк LLM-агентов, RAG-пайплайны, MCP-бэкенд и инструменты для разработчиков. Роль находится в организации Global Cluster Engineering, где вы будете создавать ПО для распределенной инфраструктуры глобального масштаба. Это ИИ-нативная инженерная роль: основное время уйдет на создание систем мультиагентной оркестрации, пайплайнов генерации с дополнением (RAG), фреймворков для использования инструментов и интеграцию графов знаний. Глубокие знания аппаратного обеспечения не требуются, но интерес к тому, как работают валидация прошивок и сетевое оборудование, поможет создавать лучшие инструменты для инженеров. Открыты две позиции Senior Software Engineer; конкретные зоны ответственности будут определены по сильным сторонам и интересам каждого кандидата. Требования: - Опыт разработки ПО с сильным портфолио продакшн-систем. - ИИ-нативная разработка: интерес к созданию ИИ-нативного ПО, опыт запуска реальных LLM-систем, внимание к деталям (обоснованность, оценка, режимы отказа, а не только промпты). - RAG-системы: практический опыт создания RAG-пайплайнов — эмбеддинг-модели, векторные базы данных, стратегии чанкинга, оценка поиска, гибридный поиск и реранкинг. - LLM-инженерия: продакшн-опыт с использованием инструментов LLM, мультиагентной оркестрацией, инженерией промптов, управлением контекстом и снижением галлюцинаций. - Основные навыки: уверенное владение одним или несколькими современными языками программирования, такими как Python, TypeScript/Node.js, Go, Java, C или Rust, с подтвержденной способностью создавать и эксплуатировать сервисы продакшн-уровня. Предпочтителен опыт Python из-за экосистемы ИИ/ML. - Инженерное мастерство: асинхронное программирование, проектирование API, распределенные системы, чистый код. Опыт проектирования для надежности в автоматизированных средах без наблюдения — восстановление после сбоев, журналы аудита, управление состоянием, наблюдаемость. - Облачная инфраструктура: опыт работы с AWS, Azure или GCP — предоставление инфраструктуры, управляемые сервисы, сети, развертывание продакшн-нагрузок в масштабе. - ИИ-инструменты: активное использование ИИ-ассистентов для кодирования и LLM-инструментов разработчика (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor и т. п.) для ускорения разработки. Обязанности: - Оркестрация агентов: проектирование, разработка и поддержка слоя оркестрации ИИ-агентов — мультиагентная диспетчеризация, управление контекстным окном, защита от галлюцинаций, отслеживание прогресса, восстановление после сбоев, журналы аудита и протоколы межсетевого взаимодействия агентов. - Разработка RAG-пайплайна: создание и постоянное улучшение пайплайна генерации с дополнением — сбор документов из Slack, GitHub, Jira и Confluence; стратегии чанкинга и эмбеддинга; гибридный векторный и ключевой поиск; реранкинг на основе кросс-энкодеров и LLM; индексация графов знаний через LightRAG и Neo4j. - Пользовательский опыт и интерфейсы: создание интуитивных веб-приложений и инструментов для разработчиков, позволяющих инженерам взаимодействовать с ИИ-агентами, системами знаний, рабочими процессами валидации, панелями наблюдаемости и операционными инструментами. Опыт создания современных веб-приложений с использованием React, Next.js, Angular, Vue или аналогичных фреймворков. - Бэкенд-системы: проектирование и реализация распределенных сервисов, API, событийно-ориентированных архитектур и микросервисов, обеспечивающих ИИ-рабочие процессы и интеграции платформы. - ИИ-сервисы: проектирование и реализация масштабируемых низколатентных ИИ-сервисов для генерации метаданных, извлечения признаков и поиска знаний — обеспечение точного и обоснованного контекста для агентов в момент запроса. - Инструменты на базе LLM: создание инструментов разработчика на базе LLM — автоматическая генерация тест-планов, аудит качества тест-кейсов, ИИ-разбор сбоев, автономное пополнение знаний после каждого тестового запуска и интеллектуальная генерация отчетов. - Развертывание агентного ИИ: разработка и развертывание агентных ИИ-решений — автономные агенты, фреймворки мультиагентной оркестрации и LLM-рабочие процессы.

Формат

Офис

Страна

Габон

Город

Не указан

Компания Omnissa, создатель AI-ориентированной платформы для цифровой работы, ищет инженера-программиста в команду глобализации. Специалист будет разрабатывать AI-сервисы, инструменты и платформы для интернационализации (i18n) и локализации продуктов компании. Задачи: - Проектировать, разрабатывать и масштабировать бэкенд-сервисы на Python, Node.js и TypeScript для поддержки глобализации, интернационализации и локализации. - Разрабатывать и интегрировать AI/ML и LLM-решения, включая архитектуры RAG/GraphRAG, векторные эмбеддинги и семантический поиск, для повышения качества перевода и локализации. - Строить и поддерживать CI/CD-пайплайны, контейнеризированные сервисы (Docker, Kubernetes) и RESTful API, развернутые на Azure, AWS, GCP или аналогичных облачных платформах. - Интегрировать LLM-эндпоинты (Azure OpenAI, AWS или аналоги) с корпоративными системами с использованием MCP и оркестрационных фреймворков, таких как LangChain или LangGraph. - Работать с SQL, NoSQL и графовыми базами данных (например, Neo4j/Cypher) для поддержки масштабируемых решений в области глобализации. - Взаимодействовать с командами продукта, инженерии и локализации для продвижения стратегии глобализации компании. Требования: - Уверенные навыки Python и практический опыт работы с AI/ML-библиотеками: TensorFlow, PyTorch или Hugging Face. - Владение Node.js и TypeScript (или аналогичными бэкенд-фреймворками). - Опыт работы с Java или C будет преимуществом. - Владение SQL и NoSQL базами данных. - Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и RESTful API. - Опыт построения CI/CD-пайплайнов с использованием GitHub, Jenkins или аналогичных инструментов. - Знание векторных эмбеддингов, архитектур RAG/GraphRAG и фреймворков семантического поиска. - Опыт работы с графовыми базами данных (Neo4j/Cypher или аналоги). - Опыт интеграции LLM-эндпоинтов (Azure OpenAI, AWS или аналоги). - Опыт интеграции LLM с корпоративными системами с использованием MCP. - Опыт развертывания масштабируемых AI-сервисов на Azure, AWS, GCP или аналогичных платформах. - Знакомство с LangChain, LangGraph или аналогичными LLM-оркестрационными фреймворками. Предпочтительные квалификации: - Опыт проектирования и внедрения решений Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием векторного поиска и семантического поиска. - Опыт создания агентных AI-систем с использованием LangGraph, n8n или Flowise. - Опыт фронтенд-разработки с React.js и HTML/CSS/JavaScript-фреймворками. - Опыт работы с моделями эмбеддингов, векторными базами данных и технологиями семантического поиска. - Знание стандартов интернационализации (i18n) будет преимуществом. Условия: - Локация: Атланта, Джорджия. - Формат: гибридный. - Командировки не предусмотрены. - Образование: степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук или смежной области предпочтительна, либо эквивалентная комбинация образования и релевантного профессионального опыта. - Зарплата: типичный базовый оклад от $102 000 до $160 000 в год, возможно участие в корпоративной бонусной программе. Фактическое предложение может варьироваться в зависимости от географического местоположения, опыта, образования, уровня навыков и других факторов. - Льготы: участие в собственности компании, медицинская страховка, 401k с взносами работодателя, страхование по инвалидности, оплачиваемый отпуск, возможности роста и другое.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Gismart — разработчик мобильных приложений в сферах Health & Wellness, Utilities и Music. Более 1 млрд загрузок по всему миру. Штаб-квартира в Лондоне, команда — 250 человек. Проект FitMe — фитнес-приложение для тех, кто хочет оставаться активным без длительных и повторяющихся тренировок. Короткие простые программы, которые можно выполнять дома без оборудования. Подходит занятым людям, которые хотят поддерживать здоровье, повышать уровень энергии и хорошо себя чувствовать каждый день — без походов в зал и многочасовых занятий. Ключевые требования - Опыт коммерческой разработки на JavaScript/Node.js от 1 года. - Уверенная работа с REST API сторонних сервисов. - Опыт работы с low-code платформами автоматизации: n8n, Make, Zapier или аналоги. - Опыт работы с Airtable или аналогичной low-code базой данных. - Опыт интеграции LLM в рабочие процессы: OpenAI, Claude и другие. - Понимание, как строить надёжные пайплайны. - Самостоятельность в цикле «понять задачу → выбрать технический подход → запустить → поддерживать». Будет плюсом - Опыт автоматизации производства креативов: генерация и вариации, локализация, ресайзы, рендер-пайплайны. - Опыт работы с рекламными API: Meta Marketing API, AppLovin, TikTok, Google Ads. - Опыт работы с медиапайплайнами: ffmpeg, After Effects. - Знакомство с AI-сервисами для генерации креативов: генерация изображений и видео, дубляж и синтез речи (HeyGen, ElevenLabs), распознавание и перевод. - Понимание метрик user acquisition и мобильного маркетинга: CPA, ROI, LTV. Задачи - Развивать генерацию креативов: вариации топовых креативов, локализация, ресайзы, статические и видеоформаты. - Создавать парсинг креативов конкурентов для выявления лучших и трендов по темам. - Работать напрямую с UA-менеджерами, креатив-продюсерами и дизайнерами, автоматизируя их рутинные задачи. - Создавать функциональность автозапуска кампаний на AppLovin/Meta/TikTok. - Разрабатывать рекомендательные системы и автоматизированное управление кампаниями. - Внедрять AI-инструменты для нетехнических специалистов, чтобы они могли использовать их самостоятельно. - Поддерживать существующие автоматизации в рабочем состоянии: скрипты Airtable, n8n-воркфлоу, интеграции с Meta, AppLovin, Google Drive и Slack. - Делать автоматизации прозрачными: понятные статусы, логи и алерты, показывающие, что сломалось и почему. Условия - Удалённая культура: гибкий график, работа из любой точки мира — удалённо или в корпоративных хабах. - Компенсация коворкинга: 100% в Украине (кроме Киева, где есть хаб) и 50% по всему миру. - Бесплатные обеды для работающих из хабов. - Праздничные дни: по украинскому или польскому календарю; сотрудники в других локациях получают 12 праздничных дней в год. - Оплата больничного: 100%. - Здоровье: частичная компенсация медицинской страховки, спорта и терапии. - Оборудование: предоставление необходимого оборудования или компенсация обслуживания личных инструментов. - Обучение: 70% стоимости курсов профессионального развития, 100% корпоративных курсов английского. - Отпуск: 18 рабочих дней оплачиваемого отпуска и 3 личных дня в год, плюс дополнительный день.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Roboflow упрощает создание и использование моделей компьютерного зрения. Более 1 млн разработчиков, включая половину Fortune 100, используют открытые и хостинговые инструменты машинного обучения Roboflow. Примеры применений: подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на стройплощадках, оцифровка поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов. Компания привлекла более $63 млн от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Lachy Groom и других софтверных инвесторов. В команде ценят ответственность, самостоятельность, любопытство к новым технологиям и предпочтение показывать работу, а не рассказывать о ней. Задачи В составе Enterprise-команды вы будете создавать новые функции и улучшения в любом месте продукта Roboflow. Ищем технических универсалов, готовых осваивать новый стек и инструменты. Основная часть существующей кодовой базы — JavaScript и Node.js. Также нужно поддерживать и улучшать корпоративный пайплайн инференса Jetson, поэтому желательны твёрдые знания Linux. Enterprise-команда тесно взаимодействует с корпоративными клиентами, чтобы понимать их потребности и развивать их успех в компьютерном зрении с Roboflow. Ожидаются частые визиты к клиентам, экскурсии по фабрикам и создание функций, необходимых для успеха потенциальных и текущих клиентов. Также вы будете тесно работать с Field Engineering командой: расширять партнёрства и помогать полевым инженерам эффективнее собирать визуальные данные и предоставлять клиентам инсайты. Большинство задач относится к основному продукту — сквозному пайплайну для компьютерного зрения от приёма изображений до аннотации, обучения и развёртывания. Иногда придётся заниматься интеграцией маркетинговых и продажных инструментов, «тушением пожаров», автоматизацией внутренних процессов и open source проектами. У вас будет большая свобода в выборе приоритетных проектов. Если вам нужен жёсткий список задач на несколько месяцев вперёд — эта роль, скорее всего, не подойдёт. Технологии Основная часть кодовой базы написана на JavaScript, пайплайн машинного обучения и обработки изображений — на Python. Используются Firebase и GCS, часть ML-инфраструктуры на AWS. Всё чаще применяется Docker (внутри компании и в клиентских продуктах, например, edge inference server). Много кода работает в браузере (включая TensorFlow JS), также разрабатываются API и клиентские библиотеки на нескольких языках. Не требуется опыт во всех этих областях, но важно желание учиться новому. Также приветствуются новые знания и опыт, которыми вы можете поделиться с командой. Примеры проектов - Добавление инструментов записи и анализа видео в SaaS-приложение Roboflow для быстрого сбора и понимания данных клиентов. - Упрощение настройки новых устройств и инспекций в приложении Roboflow. - Добавление нового блока в workflow для отправки визуальных инсайтов в Power BI или Tableau. - Новые возможности управления edge-устройствами, например, визуализация GPS-координат. Команда Команда состоит из ~120 человек: руководители, вернувшиеся к разработке, основатели с выходом на $100M+, пользователи Roboflow, ставшие сотрудниками, контрибьюторы open source, велосипедист, пересекший США, prolific high school hackers, CTO из организации со 100+ инженерами. Вы будете работать напрямую с руководителем Enterprise-направления и командой Full Stack-инженеров. Условия Roboflow распределена по США и Европе. Есть хабы в Нью-Йорке и Сан-Франциско (планируются новые). Компания предоставляет возможности (например, командные офлайн-встречи в разных городах) и ресурсы (например, $4000 в год на путешествия) для работы вживую с коллегами.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Truelogic — провайдер nearshore-услуг из Нью-Йорка, команда более 600 специалистов в Латинской Америке. Клиент — технологическая медиакомпания в сфере недвижимости, сочетающая элитные продажи, технологии и создание контента; экосистема включает люксовую недвижимость, образовательную платформу и внутреннее креативное агентство. Вакансия: Senior Full-stack Engineer в команду, занимающуюся финансовыми технологиями. Нужен опыт проектирования PostgreSQL-схем, распределённых бэкенд-сервисов и интерфейсов на React/Next.js. Подойдёт системный мыслитель, ценящий надёжность, операционное совершенство и чистую архитектуру, с опытом работы со сложными финансовыми процессами, асинхронной обработкой событий и высоконагруженными транзакционными данными. Используются AI-инструменты разработки. Задачи - Полный цикл функций продукта: от проектирования схемы БД и бэкенда до фронтенда и мониторинга. - Проектирование и поддержка масштабируемых событийно-ориентированных и распределённых систем с гарантиями надёжности и консистентности данных. - Разработка и оптимизация сложных PostgreSQL-запросов, миграций и транзакционных процессов для высокопроизводительных финансовых операций. - Интеграции со сторонними системами через вебхуки, очереди, механизмы повторных попыток и сверки. - Внедрение паттернов отказоустойчивости: идемпотентность, dead-letter queues, outbox, обработка сбоев. - Создание адаптивных интерфейсов на React и Next.js. - Участие в архитектурных решениях, улучшение масштабируемости, наблюдаемости и операционного совершенства. - Использование AI-инструментов разработки (Claude Code и аналоги) для повышения продуктивности. - Участие в код-ревью, наставничество, продвижение лучших практик работы с чувствительными финансовыми данными. - Взаимодействие с продуктовой, дизайнерской и инженерной командами. - Внедрение и поддержка наблюдаемости с помощью Datadog или OpenTelemetry. - Автоматизация инфраструктуры и управление облачными ресурсами через IaC (Terraform, Pulumi). - Обеспечение соответствия стандартам безопасности и комплаенса (SOC2, PCI-DSS). Требования - 5+ лет опыта Full-stack разработки production-приложений. - Уверенное владение TypeScript и Node.js. - Продвинутый опыт с React и Next.js. - Глубокая экспертиза в PostgreSQL: raw SQL, оптимизация запросов, миграции, анализ производительности. - Опыт проектирования событийно-ориентированных и распределённых систем. - Понимание паттернов отказоустойчивости: идемпотентность, retry, DLQ, outbox, сверка данных. - Опыт создания архитектур на вебхуках.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Zartis — глобальный партнёр по AI-трансформации и технологическому консалтингу. Компания помогает организациям проектировать, создавать и масштабировать технологические решения. Команды обладают экспертизой в AI-платформах, безопасных API-архитектурах и cloud-native разработке. Инженерные хабы расположены в EMEA и LATAM, есть долгосрочные партнёрства в финансовых услугах, здравоохранении, науках о жизни, энергетике и климате. Ищем Senior Backend Engineer для проекта в Tech-индустрии. Проект Вы присоединитесь к распределённой инженерной команде, которая создаёт и развивает production-grade приложения на основе генеративного ИИ. Это практическая backend-роль, сочетающая Node.js/TypeScript, облачную архитектуру AWS и генеративный ИИ. Вы будете проектировать и разрабатывать масштабируемые backend-сервисы, интегрировать возможности LLM в production-системы и участвовать в архитектурных решениях. Ключевая задача — обеспечить надёжную работу систем в production, решая вопросы качества ответов, задержки, стоимости, безопасности, трассируемости, наблюдаемости и устойчивости. Задачи - Проектировать, разрабатывать и развёртывать масштабируемые backend-приложения на Node.js и TypeScript. - Интегрировать возможности генеративного ИИ и LLM в production-приложения и сервисы. - Проектировать и эксплуатировать cloud-native архитектуры на AWS, включая serverless и контейнерные среды. - Создавать и развёртывать контейнерные нагрузки с использованием EC2, ECS/EKS и Kubernetes. - Создавать возможности на основе LLM с помощью Amazon Bedrock и паттернов: RAG, вызов инструментов, управление контекстом, промптинг, индексация знаний. - Проектировать решения, учитывающие реальные проблемы production-ИИ: качество ответов, задержка, эффективность затрат, трассируемость, наблюдаемость. - Применять инженерные практики: масштабируемость, безопасность, устойчивость, поддерживаемость. - Участвовать в backend- и облачной архитектуре, принимать технические решения и оценивать компромиссы. - Сотрудничать с инженерными и продуктовыми стейкхолдерами для доведения AI-возможностей от дизайна до надёжного production-запуска. Требования - Обширный профессиональный опыт разработки backend-приложений на Node.js и TypeScript. - Подтверждённый опыт проектирования, разработки и развёртывания генеративного ИИ в production — не только прототипы или proof-of-concept. - Сильный практический опыт проектирования и эксплуатации решений на AWS. - Опыт с serverless и контейнерными архитектурами, включая EC2, ECS/EKS, Kubernetes или эквивалентные технологии AWS. - Практический опыт с Amazon Bedrock и/или production LLM-приложениями в экосистеме AWS. - Практический опыт реализации паттернов LLM-приложений: RAG, вызов инструментов, управление контекстом, промптинг, индексация знаний. - Понимание проблем эксплуатации AI-приложений в production: качество, задержка, стоимость, трассируемость, наблюдаемость. - Подтверждённая способность проектировать масштабируемые, безопасные, устойчивые и поддерживаемые backend-системы. - Опыт принятия технических и архитектурных решений и оценки компромиссов в production-средах. - Отличные коммуникативные навыки и навыки сотрудничества, проактивный подход к ответственности и решению проблем. Условия - 100% удалённая работа. - Надбавка на работу из дома: ежемесячная выплата в качестве финансовой поддержки. - Карьерный рост: программа развития карьеры для всех сотрудников с обратной связью 360°. - Обучение: выделенное время в течение недели для технического обучения. Доступны онлайн-курсы (например, Pluralsight и Educative.io), уроки английского, книги, конференции и мероприятия. - Программа менторства: можно стать ментором или получать менторскую поддержку.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Fullstack-инженер для разработки ИИ-платформы. Задачи: - Проектирование и масштабирование распределенных систем и микросервисов с учетом поддерживаемости и стабильности. - Разработка ключевых функций платформы: RAG-базы знаний, ИИ-приложения для отделов, голосовые, переводческие и аналитические функции. - Создание производительных API, моделирование данных и баз данных, реализация современных интерфейсов во фронтенде. - Моделирование данных для мультитенантности и ролевых разрешений, обеспечение шифрования, минимизации данных и аудируемости. - Обеспечение наблюдаемости качества, затрат и поведения ИИ-функций через оценки, мониторинг и четкие ограничения. - Развитие существующих систем, создание четких структур и сокращение технического долга. - Работа с ИИ-ассистентами и агентами, тестирование новых инструментов и внедрение эффективных рабочих процессов в команде. - Взаимодействие с владельцем продукта, UX и консультантами, перевод клиентских сценариев в технические решения, наставничество младших разработчиков через код-ревью. Требования: - Не менее 5 лет опыта в разработке сложных программных систем, желательно в ИИ или SaaS/облачной среде. - Отличное знание TypeScript, опыт с Node.js и желательно фреймворками типа NestJS. - Отличные знания архитектуры распределенных систем: микросервисы, дизайн API, масштабирование. - Опыт во фронтенде, например с Vue.js, и понимание full-stack взаимосвязей. - Уверенные знания баз данных (например, PostgreSQL), моделирования данных и оптимизации производительности. - Опыт с облачными платформами (например, AWS), Docker и эксплуатацией SaaS-приложений. - Повседневная работа с ИИ-ассистентами и агентами (например, Claude Code, Cursor, Copilot), критическая проверка сгенерированного кода. - Активное тестирование новых инструментов, моделей и рабочих процессов; опыт с агентскими настройками (например, облачные кодинг-агенты, MCP-интеграции, автоматизированные ревью) — преимущество. - Глубокое понимание современных ИИ/LLM-концепций: RAG, function calling, эмбеддинги, агенты. - Владение clean code, тестированием и код-ревью, готовность наставлять младших разработчиков. - Способность принимать и обосновывать технические решения на немецком и английском языках. - Опыт с DSGVO, ISO 27001 или EU AI Act — преимущество. Условия: - Структурированный онбординг с реальными контактными лицами. - Работа в среде, где ценятся ответственность, продуктовое мышление и конструктивная критика требований. - Возможность влиять на архитектуру и технические решения, работа с ИИ-инструментами как частью рабочего процесса.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Обязанности - Разрабатывать и прототипировать агентные AI-приложения и рабочие процессы с использованием больших языковых моделей и современных AI-фреймворков. - Создавать AI-агентов, способных к рассуждению, использованию инструментов, оркестрации задач, поиску информации и взаимодействию с внешними системами и API. - Разрабатывать и интегрировать приложения на основе LLM, включая retrieval-augmented generation (RAG), мультиагентные системы и AI-автоматизацию. - Проектировать и реализовывать бэкенд-сервисы и API для поддержки AI-приложений и интеграции моделей. - Интегрировать LLM с структурированными и неструктурированными источниками данных, API, базами данных и программными инструментами. - Разрабатывать процессы оценки и валидации для измерения производительности, точности, надежности и поведения AI-моделей и агентов при использовании инструментов. - Выполнять обработку, преобразование и анализ данных для поддержки разработки и оценки AI. - Экспериментировать с промпт-инжинирингом, конфигурациями моделей, техниками поиска и архитектурами агентов для улучшения производительности систем. - Писать чистый, поддерживаемый и хорошо протестированный код с использованием современных практик программной инженерии. - Устранять неполадки в приложениях, интеграции моделей и конвейерах данных. - Участвовать в код-ревью, тестировании, документировании и процессах непрерывной интеграции и развертывания. - Исследовать новые разработки в области генеративного AI, LLM, агентных фреймворков и инструментов разработки AI и применять релевантные технологии в инженерных проектах. - Сотрудничать с инженерами и другими техническими заинтересованными сторонами для преобразования требований в функциональные AI-решения. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, науки о данных, информационных систем или смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт. - Сильные навыки программирования на Python и знакомство как минимум с одним дополнительным языком программирования, таким как JavaScript/TypeScript, Java, C/C++ или Rust. - Опыт работы с агентными AI или фреймворками оркестрации LLM, такими как LangChain, LangGraph, CrewAI или аналогичными технологиями. - Опыт разработки мультиагентных систем или AI-приложений, включающих автономное выполнение задач и использование инструментов. - Опыт работы с OpenAI API, Hugging Face, Ollama или другими коммерческими или открытыми LLM-платформами. - Знакомство с RAG-конвейерами, векторными базами данных, семантическим поиском или FAISS. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch, TensorFlow или scikit-learn. - Опыт работы с бэкенд-фреймворками, такими как FastAPI, Flask или Node.js. - Знакомство с SQL и/или NoSQL базами данных. - Опыт работы с Docker, CI/CD, GitHub Actions или облачными платформами, такими как AWS, Google Cloud или Azure. - Опыт оценки AI-моделей, бенчмаркинга, автоматизированной валидации или рабочих процессов качества данных. - Опыт использования AI-ассистируемых инструментов разработки, таких как GitHub Copilot, Cursor, Claude Code или аналогичных. - Проявленный интерес к генеративному AI через академические проекты, хакатоны, стажировки, исследования или вклад в open-source.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Software Engineer в команду Global Cluster Engineering. Проект — платформа, где автономные AI-агенты запускают кампании валидации оборудования, разбирают сбои и пополняют общую базу знаний без участия человека. Роль — ключевой инженер системы: проектирование и разработка LLM-агентного фреймворка, RAG-пайплайнов, MCP-бэкенда и инструментов для разработчиков. Задачи: - Проектирование и поддержка слоя оркестрации агентов: мультиагентная маршрутизация, управление контекстом, защита от галлюцинаций, отслеживание прогресса, восстановление после сбоев, журналы аудита, протоколы межмодульного взаимодействия. - Разработка и улучшение RAG-пайплайна: загрузка документов из Slack, GitHub, Jira и Confluence; стратегии чанкинга и эмбеддингов; гибридный векторный и ключевой поиск; реранкинг на основе кросс-энкодеров и LLM; индексация графа знаний через LightRAG и Neo4j. - Создание веб-приложений и пользовательских интерфейсов для взаимодействия инженеров с AI-агентами, базами знаний, процессами валидации, дашбордами наблюдаемости и операционными инструментами. - Проектирование и реализация распределённых сервисов, API, событийно-ориентированных архитектур и микросервисов для AI-процессов и интеграций платформы. - Разработка масштабируемых низколатентных AI-сервисов для генерации метаданных, извлечения признаков и поиска знаний. - Создание LLM-инструментов: автоматическая генерация тест-планов, аудит качества тест-кейсов, AI-разбор сбоев, автономное пополнение знаний после каждого тестового запуска, интеллектуальная генерация отчётов. - Разработка и внедрение агентных AI-решений: автономные агенты, мультиагентные фреймворки, LLM-процессы. Требования: - Опыт разработки ПО с сильным портфолио продакшн-систем. - Увлечённость AI-нативным ПО: опыт запуска реальных LLM-систем, внимание к деталям — grounding, оценка, сценарии отказов, а не только промпты. - Практический опыт создания RAG-пайплайнов: модели эмбеддингов, векторные базы данных, стратегии чанкинга, оценка поиска, гибридный поиск, реранкинг. - Продакшн-опыт с LLM-инструментами, мультиагентной оркестрацией, промпт-инжинирингом, управлением контекстом и снижением галлюцинаций. - Уверенное владение одним или несколькими современными языками программирования: Python, TypeScript/Node.js, Go, Java, C, Rust. Предпочтителен Python из-за AI/ML-экосистемы. - Асинхронное программирование, проектирование API, распределённые системы, чистый код. Опыт проектирования надёжности в автоматизированных средах без участия человека: восстановление после сбоев, журналы аудита, управление состоянием, наблюдаемость. - Опыт работы с AWS, Azure или GCP: предоставление инфраструктуры, управляемые сервисы, сети, развёртывание продакшн-нагрузок в масштабе. - Активное использование AI-ассистентов и LLM-инструментов для разработки: Claude Code, GitHub Copilot, Cursor и аналогичных. Условия: - Найм двух Senior Software Engineers на эту роль; зоны ответственности определяются сильными сторонами и интересами каждого. - Глубокие знания аппаратного обеспечения не требуются, но интерес к валидации прошивок и сетевому оборудованию поможет создавать лучшие инструменты для инженеров.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании FunnelCockpit — это all-in-one-платформа, с помощью которой компании создают и автоматизируют свои онлайн-маркетинговые и сбытовые процессы. Продукт постоянно развивается, с активным использованием современных AI-технологий. Ищем человека, который объединяет продукт, UX и техническую реализацию: понимает пользователей, формирует чёткие приоритеты и одновременно руководит командой разработчиков по экспертной части. Не нужно каждый день программировать по восемь часов, но нужно достаточно глубоко разбираться в продукте, чтобы надёжно оценивать архитектуру, трудозатраты и качество кода и при необходимости писать код самостоятельно. Задачи - Отвечать за развитие FunnelCockpit — от идеи продукта до успешного релиза. - Переводить обратную связь клиентов, цели компании и технические требования в понятную продуктовую дорожную карту. - Приоритизировать фичи, баги и технические улучшения, чтобы команда работала над самым важным. - Руководить и координировать команду разработчиков по экспертной части и вместе с командой развивать подходы к работе. - Формулировать понятные требования и чёткие критерии приёмки без лишней бюрократии. - Сопровождать технические решения, код-ревью, обеспечение качества и релизы. - Тестировать новые функции с точки зрения пользователей и следить за простым и последовательным UX. - Активно работать с AI-инструментами разработки, такими как Codex, Claude Code или аналогичными. - Разрабатывать эффективные AI-поддерживаемые процессы для планирования, реализации, тестирования, код-ревью и документации. - По важным или сложным темам самостоятельно писать код, создавать прототипы или помогать команде с анализом причин. Требования - Многолетний опыт в цифровом управлении продуктом, разработке ПО или аналогичной технической продуктовой роли. - Очень хорошее техническое понимание современных веб-приложений, API, баз данных и программной архитектуры. - Практический опыт работы с командами разработчиков и, в идеале, опыт их руководства. - Хорошее чувство UX, понятного пользовательского пути и прагматичного продуктового дизайна. - Обширный практический опыт AI-поддерживаемой разработки ПО, например с Codex, Claude Code или аналогичными coding-агентами. - Умение критически проверять AI-сгенерированный код, тестировать его и доводить до production-качества. - Структурированность, самостоятельность и решительность. - Умение различать быстрое прагматичное решение и долгосрочно устойчивую архитектуру. - Очень хорошее знание немецкого и хорошее знание английского языка. - Особенно интересен профиль, если вы уже вели SaaS-продукт или сложную веб-платформу, продолжаете регулярно программировать и имеете опыт с TypeScript, React, Next.js, Node.js, MongoDB, автоматизированными тестами, CI/CD или облачными платформами. Условия - Центральная роль с большим влиянием на продукт и техническое развитие. - Короткие пути принятия решений и возможность быстро реализовывать идеи. - Большая самостоятельность вместо жёстких процессов. - Современный, последовательно AI-поддерживаемый подход к разработке. - Прямое сотрудничество с руководством компании. Дополнительно Ищем не классического проект-менеджера, который в основном раздаёт задачи, а человека, который берёт на себя ответственность за результат. AI-поддерживаемая разработка не рассматривается как замена техническим навыкам: важно, чтобы вы с coding-агентами быстрее приходили к хорошим результатам и могли профессионально оценивать их результаты.

Формат

Офис

Страна

Аргентина, Великобритания, Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Software Engineer, Canvas Core Команда Canvas Core создает и поддерживает фундаментальную платформу, обеспечивающую визуальный опыт Mural: бесконечный холст, ключевые компоненты редактора, поведение редактирования документов, управление активами, совместную работу в реальном времени и системы для быстрого и надежного взаимодействия с холстом. Также команда отвечает за UI Mural, протокол обмена сообщениями в реальном времени и API для внутренних команд, которые создают функции диаграммирования, воркшопов, презентаций, интеграций и AI-возможностей. Миссия — сделать редактор Mural быстрым, надежным, интуитивным и удобным для разработки. Приоритеты: производительность, простота, developer experience и качество платформы. Задачи: - Владеть и поставлять новые возможности платформы Canvas от определения проблемы до внедрения, релиза, измерения и итераций. - Работать с Product и Design над созданием качественного пользовательского опыта, балансируя прагматичную техническую реализацию и долгосрочные потребности платформы. - Проектировать и развивать поддерживаемые системы Canvas с ответственностью за качество, производительность, надежность и developer experience. - Вносить вклад в разработку API, границ сервисов и контрактов платформы, на которых внутренние команды могут быстро и безопасно строить. - Использовать AI-инструменты и агентные рабочие процессы для прототипирования, реализации, тестирования, документирования и оценки работы. - Укреплять команду через технические ревью дизайна, демо, код-ревью, менторство и улучшение инженерных практик. - Развивать системы Canvas с богатыми моделями документов и объектов: иерархические структуры сцены или документа, пространственное индексирование и запросы, поведение раскладки, управление активами, механика выделения. - Работать над крупномасштабными системами конкурентной и совместной работы в реальном времени, поддерживающими синхронизацию общих документов между пользователями, включая решения по порядку событий, задержке, обработке конфликтов и управлению сбоями. - Участвовать в проектировании и интеграции AI-возможностей продукта на пересечении с холстом, моделью документа, системами реального времени и платформой разработчика. - Улучшать производительность через профилирование, анализ узких мест, упрощение архитектуры, точечную оптимизацию и вынос дорогих операций из критических путей взаимодействия. Требования: - Свободное владение современным JavaScript/TypeScript, знакомство с React, Node.js или аналогичными современными фреймворками. - 6+ лет разработки и поставки крупномасштабного production-софта в составе agile-команды. - Сильное инженерное мышление, опыт проектирования масштабируемых, надежных, высокопроизводительных систем и абстракций для разработчиков, балансирующих простоту, developer experience и долгосрочную поддерживаемость. - Опыт проектирования чистых API-контрактов и границ сервисов: продуманные модели данных, версионирование, валидация, обработка ошибок, документация, долгосрочная поддерживаемость. - Опыт создания распределенных, конкурентных, совместных или низколатентных систем: инструменты коллаборации, MMO-игры, системы общего состояния, протоколы обмена сообщениями, с пониманием синхронизации, консистентности, порядка событий, задержки, режимов сбоев и компромиссов производительности. - Опыт работы со сложными системами с богатыми объектными моделями: иерархические структуры сцены или документа, пространственное индексирование и запросы, поведение раскладки, управление активами, механика выделения, чувствительные к производительности пользовательские взаимодействия.

Формат

Офис

Страна

Аргентина

Город

Не указан

Грейд

Senior

Команда Growth & Engagement помогает клиентам быстрее находить ценность продукта через эксперименты и AI-возможности. Мы отвечаем за путь клиента от привлечения до монетизации, используя данные и инсайты для улучшения опыта. Задачи: - Проектировать и развивать пользовательские функции для улучшения привлечения, активации, вовлечения, удержания и монетизации. - Работать с Product, Design, Data, Marketing и Customer Success для поиска точек роста и перевода обратной связи, аналитики и экспериментов в продуктовые решения. - Проводить эксперименты с фича-флагами, A/B-тестами и аналитикой для проверки гипотез. - Строить надёжную инструментацию и event-пайплайны для понимания поведения пользователей. - Писать качественный поддерживаемый код, вносить вклад в архитектуру и долгосрочные улучшения платформы. - Улучшать производительность, надёжность, доступность и масштабируемость ключевых пользовательских сценариев. - Наставлять коллег через техническое лидерство, код-ревью и обмен знаниями. - Участвовать в планировании роадмапа и развитии инженерных практик команды. Требования: - 5+ лет опыта разработки и эксплуатации production-софта. - Сильные навыки создания современных веб-приложений: TypeScript, React, Node.js, MongoDB или аналоги. - Знакомство с Model Context Protocol (MCP) и экосистемой AI-инструментов, способность быстро учиться новым AI-технологиям. - Опыт использования AI-ассистированных инструментов разработки для повышения продуктивности и качества кода. - Опыт создания пользовательских продуктов в партнёрстве с Product и Design. - Продуктовый mindset, умение балансировать потребности клиентов, технические компромиссы и бизнес-цели. - Опыт использования аналитики и данных для инженерных и продуктовых решений. - Сильные основы инженерии: системный дизайн, тестирование, наблюдаемость, операционное совершенство. - Отличные коммуникативные навыки и умение влиять на технические решения в кросс-функциональных командах. - Опыт ведения неоднозначных задач от концепции до реализации и наставничества инженеров. - Опыт работы в Growth/Engagement команде или product engineering с фокусом на эксперименты и улучшение жизненного цикла клиента. - Опыт работы с бизнес-метриками: активация, вовлечение, удержание, конверсия, монетизация. - Опыт проектирования, внедрения или анализа продуктовых экспериментов (A/B-тесты, фича-флаги или аналоги). Компенсация определяется такими факторами, как локация, уровень, знания, навыки и опыт.

Формат

Офис

Страна

Словакия

Город

Не указан

О компании Bloomreach создаёт агентную платформу для персонализации. Компания разрабатывает и внедряет AI-агентов для персонализации пути клиента, развивает автономный поиск, разговорные покупки и автономный маркетинг на основе единого AI-движка Loomi. Платформой пользуются более 1400 глобальных брендов, включая American Eagle, Sonepar и Pandora. Отрасли: розница, финансовые услуги, гостиничный бизнес, игровая индустрия. О команде Небольшая инженерная команда внутри Go-To-Market организации. Задача — с помощью AI создавать демо-среды, автоматизировать работу и разрабатывать self-serve инструменты для пресейл-команд по всему миру. О роли Ищется AI Demo Engineer — гибкий инженер, который в первую очередь использует AI-инструменты, быстро учится и решает с помощью технологий задачи, блокирующие поле. Это не традиционная инженерная роль: не поддержка продакшн-систем и не стандартный продуктовый бэклог, а роль 0-1 Builder. Работа начинается с нечётких пресейл-потребностей, быстрого прототипирования, тестирования с полем и превращения лучших идей в готовые демо, автоматизации, внутренние инструменты и повторяемые активы. Нужно тесно работать с тимлидом, находящимся в США, поэтому важна асинхронная коллаборация и способность взаимодействовать с командами в разных часовых поясах (ЕС и США). Задачи - Создавать AI-демо: проектировать и выпускать демо, прототипы и интерактивные сценарии, которые делают платформу Bloomreach осязаемой и релевантной. - Автоматизировать работу с помощью AI: находить повторяющиеся GTM-задачи и превращать их в автоматизации, промпт-паттерны, внутренние инструменты, интеграции, агентов, навыки, MCP, SDK-воркфлоу и другие решения, экономящие время. - Обеспечивать self-serve для консультантов: создавать инструменты, позволяющие Solution Consultants настраивать, персонализировать и запускать демо без участия инженеров. - Быстро прототипировать и превращать работающее в продукт: брать нечёткие идеи, быстро собирать, тестировать с полем и решать, что станет долгосрочным внутренним продуктом, акселератором или демо-активом. - Оживлять Loomi и AI Bloomreach: использовать AI-сценарии, персонализацию, LLM-интеграции и умные воркфлоу, чтобы помочь потенциальным клиентам понять ценность платформы. - Обучать и подготавливать поле: документировать, демонстрировать демо и укреплять внутреннюю уверенность в новых инструментах. - Поддерживать надёжность демо: быстро устранять неполадки, поддерживать клиентские среды и относиться к сломанному демо перед потенциальным клиентом как к срочной задаче. Технический фон - TypeScript / JavaScript, Python, React, Next.js, Node.js или аналогичный современный веб-стек. - Claude Code, Cursor или аналогичные AI-ассистированные инструменты разработки; LLM API (OpenAI, Anthropic); промпт-инжиниринг, оркестрация воркфлоу, SDK-интеграции, агенты, MCP, ретривальные системы. - Shopify; Hydrogen (на основе Remix), Liquid, Storefront API, Admin API. Глубокий опыт со всеми перечисленными инструментами не обязателен. Более важный сигнал — способность быстро учиться, оставаться в курсе изменений в AI-ландшафте и использовать сам AI для закрытия пробелов в собственном опыте.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании TeamSnap — платформа для коммуникаций в любительском спорте. Инженерная команда полностью распределённая. Компания входит в списки Outside Magazine «Best Places to Work» и Built In «100 Best Remote-First Places to Work». Задачи - Проектировать, развивать и поддерживать бэкенд-API, сервисы, event-driven процессы, очереди, фоновые задачи, модели данных, кэширование и интеграции для миллионов пользователей и тысяч спортивных организаций. - Вести сложные бэкенд-задачи от discovery до дизайна, внедрения, продакшена и долгосрочной поддержки. - Руководить неоднозначными техническими инициативами: декомпозиция проблем, оценка рисков, практические компромиссы, переход от неопределённости к чёткому исполнению. - Повышать надёжность, масштабируемость, производительность и управляемость продакшен-систем: архитектура, тестирование, оптимизация БД, кэширование, мониторинг, алерты, разбор инцидентов. - Разбирать сложные проблемы продакшена на уровне кода, БД, кэшей, очередей, задач, observability и жизненного цикла запроса. - Работать с командами Product, Design, Engineering, Infrastructure, Platform, Data, Support и другими для превращения roadmap в устойчивые бэкенд-системы и планы внедрения. - Давать и получать конструктивную обратную связь, менторить инженеров, влиять на согласованность между командами и объяснять технические компромиссы нетехническим заинтересованным сторонам. Требования - Сильная экспертиза в Node и опыт создания и поддержки продакшен-бэкенд-систем. - Глубина на уровне Staff: подтверждённый опыт создания и эксплуатации высоконагруженных API, сервисов, распределённых систем или общих продуктовых возможностей в продакшене. - Уверенное владение бэкенд-технологиями: Node, TypeScript, Elixir, Ruby/Rails, Java, Go, Python или аналогичными, включая поведение в рантайме, сценарии отказов и продакшен-компромиссы. - Сильное понимание SQL и реляционных БД: индексы, оптимизация запросов, миграции, профилирование, моделирование данных, транзакции, паттерны чтения и записи, настройка производительности. - Практическое понимание сервис-ориентированной и event-driven архитектуры, очередей, фоновых задач, вебхуков, Redis или аналогичных инструментов кэширования и систем, работающих под реальной нагрузкой. - Рабочее знание продакшен-инфраструктуры и платформенных вопросов: деплой, контейнеры, CI/CD, облачные сервисы, основы сетей, observability, операционная отладка. - Ответственность за продакшен: использование логов, метрик, трейсов, дашбордов, алертов, разбора инцидентов и поведения системы для повышения надёжности. - Умение вести за счёт влияния, менторить инженеров, принимать технические решения, понятно объяснять компромиссы и связывать бэкенд-решения с влиянием на клиентов, бизнес и долгосрочную поддерживаемость. Будет плюсом - Опыт работы в инфраструктурных, платформенных, SRE, DevOps или data-командах или в тесной связке с ними. - Знакомство с Elasticsearch, BigQuery, аналитическими пайплайнами, поисковой инфраструктурой, отчётностью или обработкой больших объёмов данных. - Ответственное использование AI-ассистированных рабочих процессов для отладки, тестирования, документации, рефакторинга, прототипирования или улучшения developer experience без потери качества и понимания.

Формат

Офис

Страна

Перу

Город

Не указан

Компания StaffWorxs ищет AI-инженера для создания AI-платформ операционной деятельности, интеграции моделей и автоматизации сложных задач в производственных средах. Работа удалённая, открыта для кандидатов в США. Задачи: - Создание и масштабирование AI-управляемых рабочих процессов и систем автоматизации - Разработка интеграций с системами мониторинга, тикет-инструментами (ServiceNow, Jira, OpsGenie), CI/CD-пайплайнами и облачными сервисами - Проектирование и реализация API, инструментов и пайплайнов данных для AI-управляемых решений - Работа с LLM-интеграциями, промт-инжинирингом и оркестрацией: потоковые ответы, вызов функций, использование инструментов, RAG-пайплайны, агентная оркестрация - Создание и поддержка full-stack AI-приложений на TypeScript, React и Next.js: пользовательские дашборды, персонализированный опыт, аналитика в реальном времени, интерактивные инструменты - Перевод реальных операционных задач в автоматизированные интеллектуальные решения - Совместная работа с командами Product, SRE и Infrastructure для поставки сквозных возможностей - Улучшение производительности, надёжности и наблюдаемости систем - Создание систем оценки и наблюдаемости: измерение возможностей моделей, контроль качества выводов, дашборды для поддержки улучшаемости продукта - Создание переиспользуемых платформ и инструментов: библиотеки компонентов, общие абстракции, внутренние инструменты для ускорения разработки - Проектирование и разработка масштабируемых бэкенд-систем для AI-платформ - Поддержка AI-интеграций, рабочих процессов и пайплайнов автоматизации - Реализация REST API, микросервисов и событийно-ориентированных архитектур - Проектирование схем баз данных и запросов для сложных доменов: трекинг, вовлечённость, отчётность - Работа со структурированными и неструктурированными данными для AI-сценариев - Участие в CI/CD-пайплайнах, тестировании и автоматизации развёртывания - Диагностика и оптимизация производственных систем - Быстрое прототипирование: от концепции до рабочего демо за дни, инкрементальная поставка Требования: - 5+ лет опыта разработки ПО, сильный фокус на full-stack веб-разработке - Экспертный уровень TypeScript и React: оптимизация производительности, современные паттерны (hooks, context, suspense), архитектура компонентов - Производственный опыт с Next.js: App Router, Server Components, API-маршруты, SSR/SSG, edge-развёртывание - Практический опыт с LLM: промт-инжиниринг, потоковые API, вызов функций, использование инструментов, паттерны цепочек и оркестрации - Опыт с Vercel AI SDK: унифицированный интерфейс LLM-провайдеров, потоковая передача, структурированный вывод, вызов инструментов через OpenAI/Anthropic/Google/xAI - Model Context Protocol (MCP): создание или использование MCP-серверов для расширяемого AI-инструментария - Сильные бэкенд-основы: Node.js или Python, REST/GraphQL API, реляционные базы данных, Redis, аутентификация - Надёжный дизайн баз данных: PostgreSQL, Drizzle ORM, моделирование схем для сложных доменов, оптимизация запросов, миграции - Опыт создания масштабируемых распределённых систем в облачных средах (AWS / Azure) - Рабочее знание CI/CD, Docker, Kubernetes - Знакомство с Tailwind CSS, Radix UI и современной компонентно-ориентированной UI-разработкой - Высокая самостоятельность: работа в неоднозначных условиях, принятие ответственности за задачи и доведение их до конца - Сильные навыки решения проблем и аналитического мышления - Способность работать в быстро меняющейся среде - Эффективная коммуникация с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами Плюсы: - Опыт создания агентных инструментов кодинга, AI-агентных фреймворков или SDK/API для разработчиков (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK) - Опыт с экосистемой Vercel: Next.js, AI SDK-провайдеры, Turbopack - Опыт с фреймворками оценки: измерение возможностей моделей, сбор обратной связи в масштабе, A/B-тестирование выводов - Опыт с песочницами для безопасного выполнения AI-сгенерированного кода - Создание исследовательских инструментов, экспериментальных платформ или научного ПО - Владение Python: FastAPI/Django, пайплайны данных, ML-инструментарий - Знание инструментов наблюдаемости (Grafana, Prometheus, Sentry и др.) - Опыт создания автоматизации или внутренних платформ - Знакомство с функциями реального времени: WebSockets, потоковый UX, совместные интерфейсы - Знание продвинутых веб-технологий: WebGL, WebAssembly, web workers, PWA - Опыт с альтернативными JS-рантаймами: Bun, Deno - Создание open-source инструментов или платформ с активным сообществом - Сильная количественная база (математика, физика или смежные области) Условия: - Удалённая работа - Открыта для кандидатов в США

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Мы строим AI-платформу для mental health в США: лицензированные врачи + собственные AI-инструменты, которые забирают рутину (charting, follow-ups, планы лечения), чтобы врачи занимались пациентами, а не бумагами. Ищем Staff DevOps инженера, который сам решает, куда двигать инфраструктуру. Что на тебе: - Vision и квартальный роадмап инфры, проактивно, с трейд-оффами и метриками - AWS + Kubernetes (EKS): Karpenter, Kyverno, zero-downtime - IaC end-to-end: Terraform, AWS CDK (TS) + GitLab CI (self-managed) - Observability, которой реально пользуются: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Blue-green деплои, health-gated rollback, zero-downtime миграции PostgreSQL - Security в HIPAA-среде: секреты, Vault as code - Agentic AI (Claude Code и подобные) как часть ежедневной работы, а не «на посмотреть» Стек: AWS · EKS · Terraform · AWS CDK (TS) · GitLab CI · Prometheus / Grafana / OTel · Vault · PostgreSQL · Node.js / TS Условия: - Remote - Долгосрочный контракт, B2B - Русский свободно, английский от B1 - $6.000-7.500 gross/monthly - медстраховка после испытательного, компенсация спорта и wellness, 19 дней отпуска + 4 wellness-дня, оплачиваемый больничный, English на Preply

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

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

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании «Национальная Служба Списания Долгов» ищет специалиста для разработки и внедрения AI-решений и автоматизации бизнес-процессов. Задачи - разрабатывать production AI-системы; - автоматизировать бизнес-процессы с помощью AI-агентов; - самостоятельно решать задачи от идеи до запуска; - проводить Code Review и контролировать качество; - проектировать архитектуру и документировать решения. Требования - 5+ лет коммерческой разработки; - 3+ года в архитектуре; - опыт запуска production-систем; - опыт с AI-инструментами и агентами; - высшее техническое образование. Будет плюсом Python, Node.js, TypeScript, React, FastAPI, PostgreSQL, Docker, OCR, DevOps/SRE. Условия - формат: офис, Москва, АРМА; - график: 5/2, 09:00–18:00 или 10:00–19:00; - фиксированный оклад, размер обсуждается.

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

Компания строит AI-платформу для управления капиталом: инвестиции, налоги, пенсионные накопления и планирование наследства в одном месте. Продукт поддерживают Google Gradient Ventures, Cathay Innovation, Scale Venture Partners. Роль предполагает полный цикл работы: от понимания задачи пользователя до проектирования решения и его запуска в продакшн. Инженеры используют AI-инструменты для ускорения работы, код и архитектура определяют масштабирование компании. Требования к кандидату: - Сильное владение TypeScript, JavaScript, Python или другими языками программирования - Опыт создания и эксплуатации продакшн-сервисов на AWS или аналогичных облачных платформах (EC2, ECS, RDS, DynamoDB, S3, CloudWatch) - Уверенная работа на всех уровнях стека: фронтенд, бэкенд, инфраструктура - Опыт ведения фич от дизайна до деплоя и мониторинга - Умение проектировать, отлаживать и выпускать код с помощью AI-инструментов разработки (Claude Code, Cursor и т.п.) — включая понимание, когда результат неверен и как это исправить - Опыт работы в agile-среде и итеративных релизах Плюсом будет: - Опыт создания масштабируемых сервисов на Node.js - Опыт разработки сложных веб-приложений на React и TypeScript - Развитое продуктовое чутье — приоритет пользователю, а не самому элегантному решению - Умение разбивать неоднозначные задачи на четкие этапы и работать без детальных инструкций - Опыт наставничества младших инженеров через код-ревью и парное программирование - Опыт в безопасности, финтехе или стартапах Условия: - Медицинская страховка: 100% оплата для сотрудника, 75% для иждивенцев, плюс стоматология и зрение - Пенсионная программа 401(k) - Оплачиваемый отпуск и большинство федеральных праздников - Отпуск по уходу за ребенком - Оплата некоторых обедов в течение недели - Ежемесячная выплата на фитнес - Опционы на акции и возможности раннего их исполнения, фокус на профессиональном развитии - Ежегодный пересмотр компенсации: зарплата и опционы

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Наша миссия — сделать мир программируемым. Зрение — один из ключевых способов понимания мира, и скоро это будет верно и для используемого нами программного обеспечения. Мы создаём инструменты, сообщество и ресурсы, необходимые для того, чтобы сделать мир программируемым с помощью искусственного интеллекта. Roboflow упрощает создание и использование моделей компьютерного зрения. Сегодня более 1 млн разработчиков, включая представителей половины Fortune 100, используют инструменты Roboflow с открытым исходным кодом и размещённые инструменты машинного обучения. Это включает подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на строительных площадках, оцифровку поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов и многое другое. Roboflow поддерживается отличными клиентами и инвесторами: привлечено более 63 миллионов долларов от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Лэчи Грума и других ведущих софтверных инвесторов. Roboflowers — увлечённые строители, которые ценят ответственность, подотчётность и склонность к действию. Мы любопытны, активно работаем с новыми технологиями и предпочитаем показывать результаты, а не рассказывать о них. Многие из нас обладают мышлением основателя и процветают в среде с высокой автономией. Чем предстоит заниматься Вам будут поручены самые разные проекты. У каждого инженера есть своя область, на которой он сосредоточен, но мы всё ещё достаточно малы, чтобы не иметь возможности глубокой специализации. Мы ищем технических универсалов, которые не боятся погружаться в новый стек или инструментарий при необходимости (но JavaScript и Node.js составляют основную часть существующей кодовой базы). Большинство задач, над которыми мы работаем, — это части основного продукта (сквозной конвейер для создания проектов компьютерного зрения, от загрузки изображений до аннотации, обучения и развёртывания), но время от времени мы также занимаемся интеграцией маркетинговых и продажных инструментов, тушением пожаров, автоматизацией внутренних процессов и проектами с открытым исходным кодом. У вас будет большая свобода отстаивать проекты, которые вы считаете наиболее приоритетными, и вы будете вносить вклад в наши стратегические решения. Если вам нужен жёсткий список задач, расписанный на многомесячный план, эта роль, вероятно, вам не подойдёт. Большая часть нашей кодовой базы написана на JavaScript, конвейер машинного обучения и обработки изображений — на Python. Мы работаем в основном на Firebase и GCS, часть инфраструктуры машинного обучения — на AWS. Мы всё чаще используем Docker (как внутри компании, так и для клиентских продуктов, например, нашего периферийного сервера инференса). Много кода работает в браузере (включая TensorFlow JS), но мы также создаём API и клиентские библиотеки на нескольких языках. Вам не обязательно иметь опыт во всех этих областях, но вы должны быть готовы осваивать новые навыки по мере необходимости. Мы также надеемся, что вы принесёте новые знания и опыт, которыми сможете поделиться, чтобы помочь остальной команде расти. Мы особенно заинтересованы в добавлении строгости в наши процессы и создании основы для быстрого масштабирования инженерной организации (например, сейчас у нас ограниченное количество тестов и мы не используем фронтенд-фреймворк, навязывающий определённый подход, — это нужно будет изменить в ближайшие месяцы, чтобы беспрепятственно расширять команду). Примеры проектов - Создание интерфейса фильтрации, чтобы пользователи могли комбинировать изображения на основе метаданных, таких как время съёмки, GPS-координаты или пользовательские теги. - Расширение инструмента аннотации для поддержки новых функций (например, полигональная аннотация для сегментации изображений). - Интеграция основного приложения с внешними API для таких задач, как передача задач аннотации на аутсорсинг и анализ производительности развёрнутых моделей. - Оптимизация процесса онбординга. - Более глубокая интеграция с другими нашими продуктами, такими как Roboflow Universe и REST API. - Аннотация следующего поколения с помощью моделей. - Оптимизация скорости и масштабируемости. С кем предстоит работать Наша команда из примерно 120 человек привлекает таких специалистов, как руководители, желающие вернуться к разработке, основатели с выходом на 100+ миллионов, пользователи Roboflow, ставшие членами команды, контрибьюторы открытого кода, велосипедист, проехавший через США, плодовитые хакеры из старших классов, CTO из организации со 100+ инженерами, и многих других исключительных людей. Вы будете напрямую работать с нашим инженерным лидом и командой Full Stack-инженеров. Где работать Roboflow полностью распределён. В настоящее время у нас есть хабы в Нью-Йорке и Сан-Франциско (и мы планируем открыть больше по мере роста плотности в новых городах). Мы предоставляем возможности (например, командные офлайн-встречи в разных городах) и ресурсы (например, стипендию на путешествия в размере 4000 долларов в год) для работы лично с другими членами команды настолько, насколько вы хотите, а также поддерживаем удалённых членов команды. Вы можете работать из одного из наших хабов (мы предлагаем бонус за переезд), из дома, в коворкингах и т.д. Мы хотим, чтобы вы работали там, где вам лучше всего! Когда работать Roboflow в основном работает в дневные часы в США, и есть некоторые синхронные встречи.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Обязанности - Создавать быстрые прототипы, proof-of-concepts, внутренние инструменты и приложения на базе ИИ с использованием современных практик разработки ПО и технологий генеративного ИИ. - Использовать AI-ассистированные инструменты разработки, такие как Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные платформы, для ускорения разработки и экспериментов. - Разрабатывать full-stack приложения и сервисы с использованием React, Next.js, Node.js, Python, JavaScript/TypeScript или Golang. - Работать с большими языковыми моделями (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), промт-инжинирингом, AI-агентами и Model Context Protocol (MCP). - Проектировать и интегрировать REST API, микросервисы и компоненты приложений с поддержкой ИИ. - Экспериментировать с паттернами оркестрации ИИ и новыми инструментами разработчика, быстро превращая идеи в работающие решения. - Взаимодействовать с командами продукта, UX и инженерии для понимания требований и разработки инновационных прототипов. - Использовать Git и GitHub для контроля версий, совместной работы и управления кодом. - Тестировать, отлаживать, дорабатывать и документировать прототипы и приложения. - Отслеживать новые технологии генеративного ИИ, фреймворки, coding-ассистенты и методологии разработки. Требования - Сильные навыки программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Golang или Node.js. - Опыт работы с React и/или Next.js. - Знание REST API, микросервисов и Git/GitHub. - Практический опыт работы с Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT или аналогичными AI-ассистированными инструментами кодирования. - Понимание LLM, RAG-архитектур, промт-инжиниринга, AI-агентов и MCP. - Развитые навыки решения проблем, аналитического и креативного мышления. - Способность быстро осваивать новые технологии и экспериментировать с новыми инструментами. - Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде. - Интерес к генеративному ИИ, быстрому прототипированию и AI-ассистированной разработке ПО. Опыт и образование - 0–2 года профессионального опыта разработки ПО. - Подтверждённый опыт создания программных проектов, прототипов, приложений или proof-of-concepts с использованием современных технологий разработки. - Опыт использования AI-ассистентов кодирования или инструментов генеративного ИИ для улучшения разработки строго предпочтителен. - Академический, личный, стажёрский, open-source или проектный опыт может рассматриваться вместо большого профессионального опыта. - Обязательно гражданство США. - Предпочтительно степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering, Information Technology или смежной технической области; эквивалентное образование, обучение, курсы или подтверждённый технический опыт могут быть рассмотрены. - Требуются отличные устные и письменные коммуникативные навыки на английском и способность профессионально взаимодействовать с разными людьми. Условия - Удалённая работа на территории США. - Длительность: 12 месяцев. - Ожидаемая базовая зарплата: $114,000–$135,000. Предложения по зарплате основываются на навыках, обучении, опыте, образовании, рыночных факторах и, где применимо, лицензиях или сертификатах. - Также предлагается конкурентный пакет льгот. О компании - CTG, компания Cegeka, предоставляет ИТ- и бизнес-решения, повышающие цифровую гибкость клиентов. - Более 60 лет опыта. - Более 9 000 сотрудников в более чем 15 странах. - Работает в Америке, Европе и Индии, с более чем 3 000 клиентов в отраслях с высоким ростом.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Dispatch, работающая в сфере финансовых технологий, создает платформу для синхронизации данных клиентов в технологическом стеке финансовых консультантов. Мы ищем fullstack-инженера, который будет отвечать за сквозную реализацию продуктовых функций, работая над интерфейсами и серверными сервисами. Задачи: - Разрабатывать и внедрять функции полного цикла, используя React, Node.js и Golang. - Создавать пользовательские интерфейсы: формы сбора данных, отчетные интерфейсы и интерфейсы управления аккаунтом для работы со сложными финансовыми данными. - Реализовывать серверные API и сервисы для синхронизации и оркестрации данных, обеспечивая надежный поток данных между системами. - Писать качественный, поддерживаемый код, участвовать в код-ревью и поддерживать технические стандарты команды. - Сотрудничать с командами продукта, дизайна и другими инженерами для декомпозиции требований, выбора технических решений и эффективной реализации. - Отлаживать и решать проблемы в продакшене, обеспечивая надежность системы для клиентов. Требования: - 4-6 лет опыта fullstack-разработки с работой и на фронтенде, и на бэкенде. - Уверенные знания веб-разработки: JavaScript/TypeScript, современные фронтенд-фреймворки (предпочтительно React), проектирование API, работа с базами данных. - Готовность работать на всех уровнях стека — возможно наличие предпочтений, но эффективный вклад и во фронтенд, и в бэкенд. - Развитые коммуникативные навыки и умение работать в команде, задавать вопросы при необходимости. - Желание учиться и развиваться, интерес к новым технологиям и открытость к обратной связи. - Самостоятельность в реализации функций с минимальным контролем, при этом понимание, когда запросить помощь. - Ориентация на результат и итеративную разработку, баланс между скоростью и качеством. Будет преимуществом: - Опыт создания B2B SaaS-продуктов или работы в финтехе. - Опыт интеграций, работы со сторонними API или пайплайнами трансформации данных. - Опыт работы в стартапах с широким кругом задач и самостоятельной реализацией функций. - Опыт работы с тестовыми фреймворками и написания автоматизированных тестов для фронтенда и бэкенда. - Интерес к использованию AI-инструментов для повышения продуктивности разработки. Технологический стек: React, TypeScript, Node.js, Fastify, Golang, PostgreSQL. Условия: - Конкурентоспособная зарплата и опционы на акции. - Полный соцпакет: медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка для семьи за счет компании. - Планы 401K, HSA и FSA. - Подписки на OneMedical, HealthAdvocate, TalkSpace и Teladoc. - Стипендия на технику. - Безлимитный оплачиваемый отпуск. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Офисы в Сан-Франциско и Нью-Йорке для очной работы.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Работа на стыке инженерии и продукта: создание функций, развитие ядра CMS, расширение возможностей платформы и участие в AI-функциях. Использование современных AI-инструментов разработки. Самостоятельность, инициативность, работа в команде. Чем предстоит заниматься - Развитие ядра CMS: улучшение производительности, надёжности и developer experience. - Разработка и поддержка расширений и интеграций. - Участие в AI-функциях продукта. - Выявление и исправление проблем на основе мониторинга, обратной связи и продуктового чутья. Задачи и обязанности - Работа в кросс-функциональной автономной команде: поставка функций и улучшений, часто на основе черновых прототипов. - Перевод бизнес-потребностей в технические решения совместно с продуктовой командой, участие в разговорах с клиентами. - Использование AI-инструментов разработки (Cursor, Claude, Codex или аналогичных). - Проактивное выявление и исправление проблем через мониторинг и observability. - Участие в архитектурных решениях для масштабируемости, надёжности и поддерживаемости платформы. - Обмен знаниями, обучение коллег, совместная работа. Ожидания по этапам 1 месяц: онбординг по продукту, стеку, инфраструктуре и видению; знакомство с кодовой базой; первые правки; понимание того, как клиенты используют Hygraph. 3 месяца: уверенная поставка функций и улучшений в продакшен; понимание продукта и архитектуры; вклад идеями, не только кодом; рабочие отношения с тимлидом, PM, дизайнерами и инженерами. 6 месяцев: значимый вклад в продукт и команду; свежие перспективы; повышение стандартов производительности, архитектуры и процессов; команда полагается на вас. Требования - Опыт (обычно от 6 лет) создания и владения продакшен-системами. - Сильные full-stack навыки в JavaScript/TypeScript, глубокий бэкенд-опыт, понимание масштабируемости и производительности (желательно Node.js). - Опыт создания пользовательских интерфейсов, желательно на React. - Опыт разработки хорошо протестированных API на GraphQL. - Уверенное знание реляционных баз данных (особенно PostgreSQL), включая проектирование схем и оптимизацию запросов. - Активное использование AI-инструментов разработки (Claude, Cursor, Codex или аналогичных). - Знакомство с cloud-native разработкой (AWS, GCP). - Опыт работы с мониторингом и observability (New Relic, Datadog или аналогичные). - Готовность к on-call и операционной работе (расследования, инциденты). - Умение работать с неопределённостью: черновые прототипы, меняющиеся требования, неполная информация. - Сильное продуктовое чутьё: понимание «зачем», а не только «как». Будет плюсом - Опыт с Golang. - Знание infrastructure as code (Pulumi, Terraform). - Опыт работы с клиентами или в клиентоориентированных ролях. - Знакомство с headless CMS или контентной инфраструктурой.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания Luxury Presence — AI-платформа роста для сферы недвижимости. Компания поддерживается Bessemer Venture Partners и другими ведущими инвесторами, находится на стадии Series C и достигла $100 млн годовой повторяющейся выручки. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% из топ-100 агентов WSJ Real Trends в США, используют платформу для ведения и развития бизнеса. О роли Мы не просто используем ИИ. Мы создаем с его помощью, внедряем и мыслим с ним. Благодаря щедрому бюджету на токены наши инженеры ежедневно используют ИИ-агентов для написания, ревью и выкладки production-кода. Мы движемся к миру, где люди проектируют системы, а ИИ их создает, и мы уже далеко продвинулись на этом пути. Мы ищем hands-on инженерного менеджера для руководства командой Maps & Search. Эта команда владеет опытом поиска жилья на веб- и мобильных платформах. Это одна из самых заметных и высоконагруженных поверхностей — только поисковый сервис обрабатывает миллиард запросов в месяц. Это роль для менеджера, который ведет за собой: кто по-прежнему работает в терминале с ИИ, имеет сильные мнения о том, как ИИ меняет SDLC, и хочет усилить небольшую, опытную, дополненную ИИ команду. Вы будете задавать техническое направление, оставаться близко к коду и помогать команде стабильно достигать результатов. Задачи - Руководить и развивать команду Maps & Search. - Отвечать за найм, онбординг, коучинг, 1:1, прямую обратную связь и карьерное развитие. - Относиться к менеджменту как к ремеслу и строить здоровую высокоэффективную команду, которая выпускает значимые изменения. - Оставаться hands-on: вносить непосредственный вклад — код-ревью, дизайн-ревью, архитектура, сложная отладка — и сохранять техническую компетентность для принятия взвешенных решений по компромиссам. - Владеть и масштабировать высоконагруженную поисковую платформу. - Управлять архитектурой, релевантностью, задержкой и надежностью системы поиска недвижимости, обрабатывающей около 1 млрд запросов в месяц и сотни миллионов объявлений. - Обеспечивать первоклассный опыт поиска жилья: владеть основным процессом обнаружения жилья на веб- и мобильных платформах — улучшать вовлеченность, конверсию лидов и рабочие процессы агентов, сохраняя быстрые и отзывчивые взаимодействия в масштабе. - Продвигать поиск на основе ИИ: сотрудничать с командами для внедрения LLM и интеллектуального ранжирования в поиск и пользовательские процессы, улучшая то, как покупатели и агенты находят, фильтруют и взаимодействуют с объявлениями. - Формировать дорожную карту совместно с продуктом и дизайном: определять, что и зачем мы строим, а не только как. Переводить потребности пользователей и бизнес-цели в четкий технический план и отвечать за поставку от начала до конца — планирование, качество, надежность и реагирование на инциденты. Требования Качества: - Вы ведете за собой: остаетесь близко к коду и пользуетесь техническим уважением, относитесь к менеджменту как к ремеслу — развиваете инженеров, даете четкую обратную связь и строите команду, которая выпускает продукты. - Вы уже ежедневно работаете с ИИ: используете ИИ как ключевую часть рабочего процесса, а не как новинку — и ожидаете того же от команды. - У вас есть сильные, но гибкие мнения о том, как ИИ меняет архитектуру ПО, структуру команды и инженерную культуру. - Вы мыслите системами: связываете технические решения с результатами для клиентов и бизнес-ценностью. - Вы четко и прямо общаетесь: можете объяснять сложные компромиссы продукту, дизайну и руководителям. - Вас заряжает неопределенность и скорость: вы процветаете в быстрорастущей компании, где дорожная карта развивается, а ответственность реальна. - Вам нравится веселиться на работе: мы серьезно относимся к своему делу, но не к себе. Мы празднуем победы, шутим и получаем удовольствие от совместной работы. Навыки и опыт: - 8+ лет профессионального опыта в разработке ПО, включая значительное время на senior или staff-уровне, плюс 2+ года управления инженерными командами. - Опыт в поиске: вы работали с системами поиска, релевантности, ранжирования или поиска информации. Не обязательно именно OpenSearch или Elasticsearch, но вы понимаете, как работает поиск и как его улучшить. - Глубокая экспертиза в TypeScript, Node.js и React, с full-stack пониманием для рассмотрения всего пути запроса от UI до данных. - Опыт проектирования и эксплуатации масштабируемых микросервисных архитектур в cloud-native средах (предпочтительно AWS). - Сильное понимание GraphQL, событийных систем (Kafka) и баз данных (PostgreSQL, OpenSearch). - Подтвержденный опыт работы с высоконагруженными, низколатентными production-системами в масштабе — SLO, реагирование на инциденты и планирование мощностей должны быть привычными. - Опыт руководства значимыми инициативами от концепции до production в SaaS-среде. Технологический стек - Frontend: React, Tailwind, Apollo - Backend: Node.js / TypeScript микросервисы - Данные: PostgreSQL, OpenSearch - Инфраструктура: AWS, Kubernetes, Lambda - Обмен сообщениями: Kafka, Redis