Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

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

США

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Upgrade помогает клиентам двигаться в правильном направлении с доступными и ответственными финансовыми продуктами. С 2017 года компания помогла более 7,5 миллиона клиентов получить доступ к более чем 42 миллиардам долларов потребительского кредита. Компания сосредоточена на улучшении финансового благополучия клиентов и создает продукты, которые поддерживают их путь к лучшему финансовому будущему. Upgrade поддерживается ведущими технологическими инвесторами и недавно была оценена в 7,3 миллиарда долларов. Компания признана одним из ведущих мировых финтех-компаний по версии CNBC, лучшим местом работы по версии Built In и San Francisco Business Times, одним из величайших мест работы в Америке по версии Newsweek, лучшим стартап-работодателем по версии Forbes и одним из самых здоровых работодателей по версии Phoenix Business Journal. Роль: команда QA-Core существует для того, чтобы каждая инженерная команда Upgrade могла быстро тестировать свое программное обеспечение и доверять результатам. Ищем Senior QA Automation Engineer для архитектуры и создания инфраструктуры автоматизации тестирования, инструментов и агентных решений для повышения продуктивности инженеров. Это не традиционная роль QA-продукта, а роль по созданию. Вы будете тесно работать с продуктовыми командами, чтобы понять их требования к автоматизации, проектировать сервисы с нуля, запускать их в production-кластерах и владеть ими. Это полностью удаленная позиция для кандидатов, находящихся в Канаде. Основные технологии: Java, Python, Kubernetes, Selenium WebDriver, Playwright, TestNG, Maven, Git, Jenkins, ArgoCD, SQL, Grafana, SumoLogic, Docker, Gatling, Claude Code, MCP server. Задачи: - Проектирование и владение фреймворком автоматизации для функционального и нагрузочного тестирования. - Создание агентов для автоматизации существующих QA-процессов и устранения инженерных препятствий. - Создание приложений и сервисов, от которых зависит автоматизация, их развертывание и эксплуатация в production-среде. - Доведение прототипов до конца: создание демо, сбор обратной связи от команд, итерации до зрелого, отслеживаемого и качественного состояния. - Выявление пробелов в существующих фреймворках и инструментах и поиск решений для их устранения. Требования: - 5-7+ лет опыта создания production-программного обеспечения с глубиной в тестовой инфраструктуре, тестовых фреймворках и инструментах для разработчиков, а также знание платформенной инженерии. - Подтвержденный опыт создания агентных решений и фреймворков автоматизации тестирования с нуля — от проектирования до внедрения в рабочий процесс других инженеров. - Свободное владение агентными инструментами кодирования в повседневной работе: умение оркестрировать несколько агентов, выполнять и ревьюить сгенерированные агентами PR. - Практический опыт работы с микросервисами, Kubernetes и управлением жизненным циклом развертывания. - Способность самостоятельно превращать неоднозначную постановку задачи в конкретное и защитимое решение. Условия: - Конкурентная зарплата и опционный план на акции. - Оплачиваемая медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Гибкий график отпусков. - Возможности профессионального роста и развития. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Инициативы по здоровью и благополучию. Условия работы: работа выполняется в помещении в динамичной среде, требующей управления несколькими приоритетами и соблюдения установленных рабочих процессов и графиков. Сотрудники регулярно вводят, получают и обмениваются информацией с помощью цифровых систем. Роль требует обмена информацией с клиентами, коллегами, руководителями и партнерами через встречи, электронную почту, телефон и цифровые инструменты. Работа может выполняться в контакт-центре, офисе или удаленно в зависимости от бизнес-потребностей. Удаленные сотрудники отвечают за поддержание безопасного и продуктивного рабочего пространства с надежным интернетом.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании Adapty — платформа монетизации подписок для мобильных приложений. Через платформу проходит более $2 млрд подписочной выручки в год, ею пользуются более 20 000 приложений. Продукт разделён на стримы, сейчас аналитика и ML собираются под одного владельца. Контекст Вся мобильная реклама держится на разрыве: выручка от привлечённого пользователя приходит в течение года подписками и продлениями, а решение о продолжении трат на канал нужно принять за несколько дней. Этот разрыв закрывает предсказание LTV. Данных у компании больше, чем почти у кого-либо на рынке: видны тысячи приложений одновременно. Сейчас предсказание не работает, и это задача роли. Направление собирается с нуля: аналитика, предикт и A/B-тесты впервые сходятся под одним владельцем. Задачи - Определить, что считается качеством модели: метрика, горизонт, baseline, калибровка, и довести предикт до этого уровня. - Забрать A/B-тесты пейволлов и свести их с предиктом: тест измеряет краткосрочный эффект, а раскатывать нужно по долгосрочной выручке. - Разогнать аналитику: найти, где затык — в данных, запросах или интерфейсе. - Решить судьбу накопленных ML-наработок: что доводим до продукта, что закрываем. - Вести команду из двух ML-инженеров. Требования - Классический ML и матстат на уровне предметного спора о метрике и горизонте, а не пересказа чужих выводов. - SQL и Python — самостоятельно доставать и перепроверять числа. - Умение взять широкое направление и довести до результата без постановки задач. - Продуктовый опыт — плюс, но не требование. Плюсом - Подписки, мобайл или финтех: LTV, churn, когортная экономика. - Экспериментальный дизайн: мощность, MDE, множественные сравнения. - ClickHouse. - Олимпиады, Kaggle, публичные проекты. Условия - Зарплата $75–90k/год. - Бонус от роста направления. - Полная удалёнка.

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

Грейд

Senior

О компании GitLab — платформа оркестрации для DevSecOps. Более 50 млн зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 используют GitLab. О роли Senior Backend Engineer в команде External Agents группы AI Catalog. Вы будете проектировать и создавать интеграции, которые подключают агентов GitLab к таким инструментам, как Slack, и связывают внешние решения (Claude Code, Codex) с GitLab. Вы будете отвечать за сложные функции от начала до конца, помогать формировать архитектурные паттерны для экспорта AI-функциональности GitLab и сотрудничать с инженерами из Agent Foundations и смежных AI-команд. Это область с высокой видимостью на пересечении основной платформы GitLab и AI-стратегии. Задачи - Разрабатывать, выпускать и поддерживать безопасные, хорошо протестированные и производительные интеграции внешних агентов в бэкенде монолита GitLab. - Сотрудничать с менеджментом продукта, UX, фронтендом, бэкендом и AI-специалистами для уточнения требований и итеративной поставки улучшений. - Проектировать, реализовывать и ревьюить GraphQL и REST API и связанную бэкенд-логику с понятными контрактами для фронтенд-клиентов. - Улучшать и расширять автоматическое тестирование, включая RSpec и другие фреймворки. - Делиться стандартами, паттернами и уроками с другими инженерами для ответственной AI-интеграции. - Участвовать в дежурствах Tier 2, разбирать проблемы продакшена, участвовать в анализе корневых причин, улучшать наблюдаемость и отказоустойчивость. - Оценивать конкурентную среду и помогать GitLab создавать сильные AI-интеграции по мере развития агентных технологий. Требования - Опыт создания и поддержки продакшен-приложений на Ruby on Rails, включая фоновые задачи, API и модели данных. - Уверенная работа в зрелой кодовой базе. - Навыки проектирования и расширения REST или GraphQL API с вниманием к масштабируемости, поддерживаемости и обратной совместимости. - Практический опыт проектирования и внедрения AI-функций или интеграций на бэкенде. - Сильные навыки SQL и знание реляционных БД, таких как PostgreSQL, включая эффективные запросы и моделирование данных. - Опыт выявления и устранения узких мест производительности на уровне приложения и, где применимо, инфраструктуры. - Готовность учиться, работать в асинхронной распределённой команде и применять переносимые навыки из смежных технологий; знание Python-бэкенда или Vue-фронтенда будет плюсом. О команде External Agents — функциональная команда в группе AI Catalog. Изначально команда состоит из трёх инженеров в часовых поясах EMEA, а более широкая группа AI Catalog включает более восьми инженеров в APAC, EMEA и AMER. Другие команды AI Catalog занимаются созданием и курированием агентов. Вместе с командами AI-инженерии и GitLab они помогают платформе GitLab Duo Agent Platform стать основой для AI-функций по всему продукту. Условия - Льготы для поддержки здоровья, финансов и благополучия. - Гибкий оплачиваемый отпуск. - Ресурсные группы сотрудников. - Акционерная компенсация и план покупки акций для сотрудников. - Фонд роста и развития. - Отпуск по уходу за ребёнком.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Oddball — небольшая компания, разрабатывающая качественное ПО для государственного сектора. Мы ценим обучение и рост, а также возможность оказывать значительное влияние в небольшой компании. Мы верим, что можем добиться больших изменений и улучшить повседневную жизнь миллионов людей. О роли Мы ищем прикладного AI/ML-инженера для проектирования, разработки и внедрения практических решений на основе ИИ, которые решают реальные задачи. Роль включает применение современных методов ML и GenAI в производственных системах — от экспериментов и прототипирования до развертывания, оценки и итераций. Вы будете тесно работать с инженерами, дизайнерами и заинтересованными сторонами, чтобы превращать неоднозначные задачи в масштабируемые и надежные возможности на основе ИИ. Это практическая инженерная роль для того, кто любит запускать продукты, быстро учиться и сочетать техническую строгость с реальными ограничениями. Задачи - Проектировать, разрабатывать и внедрять функции на основе машинного обучения и ИИ в производственные системы. - Применять методы обучения с учителем, без учителя и глубокого обучения к структурированным и неструктурированным данным. - Строить и оценивать модели для задач классификации, ранжирования, прогнозирования, NLP или обнаружения аномалий. - Разрабатывать и интегрировать решения на основе GenAI (например, рабочие процессы на базе LLM, RAG, агенты). - Преобразовывать бизнес- и пользовательские потребности в постановки задач ML, метрики и эксперименты. - Реализовывать конвейеры данных и процессы инженерии признаков для поддержки обучения и инференса моделей. - Оценивать производительность моделей, смещение, дрейф и надежность; итерировать на основе результатов. - Сотрудничать с инженерами для интеграции моделей в API, сервисы и пользовательские приложения. - Участвовать в архитектурных решениях по обслуживанию моделей, масштабируемости и оптимизации затрат. - Документировать подходы, допущения и компромиссы для поддержки сопровождаемости и обмена знаниями. - Выполнять другие связанные обязанности по поручению. Требования - Прочная основа в концепциях машинного обучения, включая выбор моделей, обучение, валидацию и оценку. - Опыт построения и развертывания моделей ML в реальных приложениях. - Владение Python и распространенными библиотеками ML (например, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn). - Опыт работы с большими языковыми моделями, эмбеддингами и системами на основе промптов. - Знакомство с инструментами и процессами обработки данных (например, Pandas, SQL, Spark или аналоги). - Понимание лучших практик разработки ПО (контроль версий, тестирование, ревью кода). - Способность рассуждать о компромиссах между точностью, задержкой, стоимостью и сопровождаемостью. - Отличные коммуникативные навыки и комфортная работа в кросс-функциональных командах. Бонусом, если у вас есть - Опыт работы в инновационных, исследовательских, лабораторных или исследовательских инженерных командах. - Опыт развертывания моделей на облачных платформах и управления инференсом в масштабе. - Знакомство с практиками MLOps, такими как мониторинг моделей, CI/CD для ML и отслеживание экспериментов. - Опыт участия в архитектурных обсуждениях или технической стратегии. Условия - Гибридный формат / удаленно. Кандидаты должны находиться в регионе DMV (округ Колумбия, Мэриленд, Вирджиния) и иметь возможность участвовать в офисной коллаборации. - Кандидаты должны быть авторизованы для работы в США. В соответствии с требованиями федеральных контрактов некоторые роли могут также требовать гражданства США и способности получить и поддерживать федеральную проверку биографии и/или допуск к секретной информации. Льготы - Полностью удаленная работа. - Ежегодная выплата. - Комплексный социальный пакет. - Пенсионный план 401(k) с взносами компании. - Гибкий оплачиваемый отпуск, оплачиваемые праздничные дни.

Формат

Офис

Страна

Франция

Город

Не указан

О компании Alma — французский лидер в сфере «покупай сейчас, плати потом» (BNPL), работающий в 10 европейских странах. Компания помогла более 25 000 мерчантов и 10 миллионам потребителей. В команде более 380 сотрудников, годовая выручка превышает 100 млн евро. Alma входит в Next40 и активно масштабируется в Европе. О команде ИИ-команда входит в департамент данных. Мы создаём и эксплуатируем ML-продукты, лежащие в основе бизнеса Alma, включая кредитный скоринг для бесшовного платежного опыта при минимизации дефолтов и максимизации одобрений. Недавно мы расширили сферу деятельности на ИИ для операционной эффективности — решения, которые делают операционные команды Alma более эффективными и закрывают новые бизнес-потребности, включая прогнозирование выручки и оптимизацию взыскания долгов. Вы будете работать как с основными моделями риска, так и с растущим портфелем новых ML-инициатив. Команда состоит из пяти человек, мы владеем продуктами от начала до конца — от моделирования до производственных систем, которые их обслуживают и мониторят. Вы будете подчиняться менеджеру по ML-инжинирингу и тесно работать с командами данных, SRE и количественного анализа. Это полная занятость, работа в Париже или полностью удалённо во Франции. О роли Как ML-инженер, вы будете владеть ML-продуктами от начала до конца, разделяя время между разработкой моделей и платформой, на которой они работают. В частности, вы будете: - Владеть ML-моделями на всём жизненном цикле — от пайплайнов данных и инженерии признаков до обучения, оценки, развёртывания и мониторинга; выбирать правильные метрики и защищаться от утечек, переобучения и дрейфа. - Развивать и улучшать нашу ML-платформу — владеть GitOps CI/CD и процессом релизов команды, мониторить serving-эндпоинты, задержку и нагрузку в Datadog, определять SLO и алертинг, чтобы модели оставались надёжными в продакшене. - Превращать ML в бизнес-ценность по всей организации — сотрудничать с командами риска, операционными и продуктовыми командами, чтобы находить и запускать ML-возможности, от кредитного скоринга до ИИ для операционной эффективности, делиться экспертизой через код-ревью и технический мониторинг. Вы будете работать с Python, scikit-learn, SQL, Vertex AI Pipelines (Kubeflow), dbt, BigQuery, PostgreSQL, Argo Workflows, Neo4j, FastAPI, Argo CD, Kubernetes, Terraform, Datadog. Требования Для успеха в этой роли: - 5+ лет создания и запуска ML в продакшене: сильные Python и SQL, твёрдые основы ML (оценка, утечки, пере/недообучение), чистый, протестированный, проверяемый код. Ожидается знакомство с некоторыми элементами нашего стека. - Гибридный профиль: практический опыт в MLOps и инфраструктуре (пайплайны данных, мониторинг, системный дизайн, live-предсказания / стриминг) и уверенность в рассуждениях о задержке, масштабе и надёжности. - Автономность, аналитическое мышление и бизнес-ориентированность, профессиональный английский и рабочий уровень французского (повседневный язык команды). Будет плюсом: - Опыт с GCP, Docker или графовыми базами данных. - Опыт с LLM — как инструментами разработки, так и компонентами, встроенными в продуктовые системы. - Опыт в кредитном скоринге, BNPL («покупай сейчас, плати потом»), финансовых услугах или фроде. Если вы соответствуете не всем требованиям? В Alma мы верим, что отличные наймы приходят разными путями. Если эта роль вас вдохновляет, мы призываем вас откликнуться. Мы ценим потенциал, любознательность и способность расти так же, как и опыт. Что вы получите - Видимый эффект — ваши модели напрямую влияют на финансовые показатели Alma, и вы увидите это в KPI скоринга и взыскания долгов. - Современная ML-платформа для развития и улучшения — GitOps/MLOps стек (Argo CD, GitHub Actions, dbt, Datadog), которым вы будете владеть и формировать. - Реальная широта — от основных моделей риска до ИИ для операционной эффективности, с настоящим владением моделированием и инфраструктурой в небольшой автономной команде. Компенсация и льготы - Конкурентная зарплата на основе 12 месяцев - Участие в прибыли и сберегательный план для сотрудников - Медицинская страховка: 100% покрывается Alma, включая семейный пакет - Страхование по инвалидности: 100% покрывается Alma - Спорт: партнёрства с Gymlib и Classpass или возмещение 30 евро в месяц за спортивные занятия - Отпуск по беременности и уходу за ребёнком: зарплата сохраняется на 100% во время отпуска без требования стажа. Возвращение к работе по графику 4/5 с оплатой 100% в течение 8 недель. - Пакет устойчивой мобильности (FMD): 544,80 евро в год (кроме полностью удалённых контрактов) - Обеденные ваучеры: 10 евро в день, 50% покрывается Alma - Психическое здоровье: бесплатный доступ к платформе MindDay

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Разработчик качества поисковой платформы Nova (Core & Agentic Search). В Яндексе существует множество вертикальных поисков, и у каждого из них своя логика ранжирования, метрики качества и интеграции с продуктами вроде Алисы. Мы хотим собрать из этого единую платформу поиска, где команды смогут описывать требования к релевантности и интеграциям декларативно, а инфраструктура будет автоматически строить ранжирование, evaluation и подключение к агентам. Задачи: - Развивать платформу поиска для продуктовых команд: реализовывать ML-инфраструктуру, которую смогут использовать десятки команд внутри компании. - Использовать LLM для построения ML-пайплайнов: применять LLM для описания логики ранжирования, генерации обучающих данных и помощи в настройке моделей, реализовывать такие механизмы внутри платформы. - Заниматься дистилляцией моделей ранжирования: превращать тяжёлые мощные модели в быстрые продакшн-модели, позволяющие соблюдать ограничения по латентности и не сильно уступающие в качестве учителю. - Развивать систему метрик и evaluation: создавать инфраструктуру для измерения качества поиска в разных вертикалях. Требования: - Опыт обучения LLM или BERT-моделей. - Уверенное владение Python и работа с SQL. - Увлечённость ML, аналитикой и интеграцией моделей в реальные сервисы. - Хорошее знание алгоритмов и структур данных. Будет плюсом: - Опыт работы с поиском или рекомендациями. Условия: - Ежегодные медицинские чекапы. - Йога и психотерапия.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Штат насчитывает 2500+ специалистов. Компания разрабатывает программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и других. Заказчик — крупнейший коммерческий банк страны, лидер по объему активов и цифровому развитию. Банк активно продвигает мобильные сервисы, ценит скорость, гибкость и неформальный подход внутри команд. Многократно отмечен наградами, в том числе «Bank of the Year in Russia 2019» (The Banker) и «Best Mortgage Bank in CEE» (Global Finance). Интересные стороны роли - глубокая автоматизация — возможность оптимизировать процессы развертывания и мониторинга; - влияние на инфраструктуру — участие в принятии решений по масштабируемости и надежности системы. Задачи - создавать AI-агентов и платформы для них; - строить MLOps-инфраструктуру; - работать с данными для ML. Требования - опыт работы в роли MLOps Engineer/Data Engineer/Python ML от 3,5 лет; - production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны; - опыт работы с Docker и Kubernetes в контексте развертывания моделей как сервисов; - опыт работы с одним из major cloud-провайдеров, желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud; - умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol); - знание распределенных вычислений (Spark); - опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.); - отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault; - знания Git, GitLab CI/CD. Условия - зарплата обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности; - долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review; - релокейт между офисами, выбор формата работы: удалённо, офис, гибрид; - адаптация для новых сотрудников; - доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям, в том числе в роли спикера; - ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные; - тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия. Офисы - Москва, ул. Вильгельма Пика, 11, БЦ «Ботаника», 13 этаж, офис 1310; - Санкт-Петербург, Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж; - Казань, Н. Ершова, 76/1; - Нижний Новгород, ул. Новая, 28, коворкинг «VMESTE»; - Самара, IT-парк «Монте Роза».

Формат

Офис

Страна

Азербайджан

Город

Не указан

Инновационная команда по корпоративной кибербезопасности расширяет возможности генеративного ИИ и ищет опытного AI-промт-инженера для развития ИИ-решений в области безопасности и тестирования. Роль подходит специалистам, которые не просто используют ИИ-инструменты, а активно создавали и внедряли сложные промт-решения для технических задач. Вы будете работать вместе с ИИ-специалистами, инженерами и экспертами по кибербезопасности, разрабатывая продвинутые промт-стратегии и ИИ-процессы для анализа безопасности, поиска уязвимостей и автоматизированного тестирования. Команда ориентирована на практическое применение, быстрые эксперименты и быструю доставку ценности. Это 12-месячный контракт в Чандлере, штат Аризона, с гибридным графиком: три дня в офисе в неделю. Обязанности: - Создание сложных промтов для повышения эффективности ИИ-анализа безопасности - Проектирование и поддержка ИИ-инструментов для оценки сценариев безопасности - Использование генеративного ИИ для поиска уязвимостей и исследований в области киберзащиты - Оптимизация промт-стратегий на нескольких языковых моделях для качества и стабильности - Взаимодействие с командами безопасности для понимания рисков и индикаторов - Проведение тестов и экспериментов для улучшения точности моделей - Анализ ответов моделей и извлечение значимых инсайтов - Поддержка ИИ-подходов к сканированию, оценке и исследованиям безопасности - Сотрудничество с инженерными и аналитическими командами для хранения и использования результатов - Быстрое прототипирование и превращение успешных экспериментов в повторяемые решения - Отслеживание новых разработок в области ИИ, кибербезопасности и промт-инжиниринга Требования: - Опыт создания и оптимизации сложных промтов для больших языковых моделей - Практический опыт разработки ИИ-фреймворков, оркестрации промтов или тестовых сред ИИ - Глубокие знания генеративного ИИ и передовых LLM-платформ - Опыт в кибербезопасности, операциях безопасности, управлении уязвимостями или тестировании безопасности - Понимание угроз, векторов атак, вредоносного ПО и защитных концепций - Опыт поддержки инициатив с SAST, DAST, пентестами или оценкой уязвимостей - Профессиональная разработка на Python, Go, .NET или аналогичных технологиях - Навыки оценки ИИ-выводов и улучшения производительности моделей через эксперименты - Аналитические способности, навыки решения проблем и отличные коммуникационные навыки Желательно: - Опыт оценки, стресс-тестирования или испытания ИИ-моделей в состязательных средах - Опыт в ИИ-исследованиях безопасности или ИИ-ориентированных инициативах киберзащиты - Знание анализа угроз, сетевой безопасности, контроля доступа или периметральной безопасности - Опыт работы с PostgreSQL, Elasticsearch, Cloud SQL или аналогичными базами данных - Опыт интеграции ИИ-результатов в операционные программы безопасности - Опыт работы с облачными средами - Опыт работы с Kubernetes или GKE - Опыт поддержки корпоративных технологических инициатив Условия: - Оплата: $76.14–$85.80 в час (W2) - Контракт на 12 месяцев - Гибридный график: 3 дня в офисе - Локация: Чандлер, Аризона - Работа с передовыми ИИ-технологиями и инициативами в области кибербезопасности - Опыт в прикладных ИИ-исследованиях, оценке моделей и инновациях в корпоративной безопасности - Медицинская страховка, стоматология, зрение, оплачиваемый отпуск, 401(k)

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

VR Studio — компания в составе международной группы VR, занимающаяся видеопродакшеном, SMM и созданием контента для бизнеса. Что предстоит делать - развивать собственную CRM-систему; - создавать внутренние сервисы и интеграции; - внедрять AI-инструменты и AI-агентов; - автоматизировать бизнес-процессы и производство контента; - разрабатывать и поддерживать корпоративные сайты; - работать с серверами и облачной инфраструктурой. Что важно - опыт веб-разработки от 2 лет; - frontend + backend; - Python и/или JavaScript/TypeScript; - API, SQL/NoSQL; - Linux/Windows Server; - Docker, Git; - опыт работы с Claude Code, Codex, GLM и аналогами; - самостоятельность и умение доводить задачи до результата. Условия - офис, 5/2; - начало рабочего дня: 8:00 / 9:00 / 10:00; - возможен гибрид после испытательного срока; - официальное трудоустройство по ТК РФ; - работа над собственными продуктами; - задачи на стыке разработки, AI и автоматизации; - современный технологический стек.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior / Lead

Senior / Lead Performance-маркетолог с AI Zigmund.online — онлайн-сервис заботы о ментальном здоровье с более чем 1 000 экспертами. Ищут сильного Performance-маркетолога в необычном формате — около 5 часов в неделю в периоды пиковой нагрузки. Условия: — ~5 часов в неделю; — полностью удалённо; — проектный формат: ГПХ / самозанятость; — оплата обсуждается. Главная особенность: перформанс будет управляться через AI-агентов на базе Claude Code. Нужен AI-native специалист, который уже использовал AI для настройки, ведения и оптимизации рекламных кампаний и готов работать совместно с агентами. Что предстоит делать: — управлять рекламными кампаниями и бюджетами до нескольких млн ₽ в месяц; — строить структуру кампаний и семантическое ядро; — работать со ставками CPC / eCPC / CPA / ROAS / value-bidding; — рассчитывать CPC cap, CPA, ROI / ROMI; — формировать value-модель для микроконверсий; — проводить глубокий аудит рекламных кабинетов, аналитики и воронки; — находить точки роста и формулировать проверяемые гипотезы; — работать через AI-агентов Claude Code и контролировать их решения; — взаимодействовать с аналитиками; — планировать задачи по OKR / KR / Epic / Task; — готовить отчёты с выводами и планом действий. Что важно: — 4+ года практического опыта в performance; — кейсы с бюджетами до нескольких млн ₽/мес.; — реальные кейсы применения AI в performance-маркетинге; — Google Ads, Яндекс.Директ, GTM, GA4, Яндекс.Метрика; — понимание алгоритмов рекламных платформ; — уверенная работа с аналитикой и unit-экономикой; — умение считать CPC cap, CPA, ROMI/ROI и value микроконверсий; — опыт работы с SaaS, маркетплейсами или услугами с длинным циклом продаж; — английский для работы с документацией и интерфейсами. Будет плюсом: SQL, BigQuery, BI, серверная атрибуция, postback, таргетированная реклама, AI-агенты. Кому подойдёт: специалисту, который уже работает на основной позиции и хочет взять компактный, но серьёзный AI-driven проект без перехода на full-time.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Affirm переосмысляет кредитование, делая его более честным и дружелюбным, предоставляя потребителям возможность покупать сейчас и платить позже без скрытых комиссий и сложных процентов. Команда Capital Orchestration отвечает за обеспечение ликвидности Affirm, позволяя продавать и использовать в качестве обеспечения кредитные активы Affirm. Для этого команда разрабатывает надёжную и расширяемую платформу для транзакций по требованию с низким операционным риском, которая масштабируется до миллиардов долларов движения обеспечения каждый месяц. Проще говоря, команда помогает гарантировать, что у Affirm достаточно денег для выдачи кредитов, оплаты продавцам и продолжения роста. Задачи - Создание фундаментальной платформы для сверки каждой транзакции между системами, партнёрами и движением денежных средств. - Создание и интеграция конвейеров данных из различных продуктов и систем. - Создание интуитивно понятного и продуманного пользовательского опыта для оптимизации рабочих процессов бизнес-партнёров. - Развитие глубокого понимания капитальных систем, которые обеспечивают и финансируют Affirm. - Совместная работа с инженерами команды для улучшения дизайна, качества кода и тестирования. - Взаимодействие с продакт-менеджерами и бизнес-партнёрами для проектирования лучших в своём классе систем и процессов. - При поддержке техлида и менеджера — разбиение крупных проектов на отдельные задачи, их поэтапная поставка и совместная работа для своевременного выполнения. - Поддержка коллег и стейкхолдеров в жизненном цикле разработки продукта: участие в генерации идей, формулирование технических ограничений, совместное принятие решений с учётом рисков и компромиссов. - Поддержка операционной деятельности и доступности артефактов команды: создание и мониторинг метрик, эскалация при необходимости, участие в дежурствах и поддержке «keep the lights on». Требования - Общий опыт работы программным инженером от 1,5 лет. - Свободное владение full stack веб-разработкой, бэкенд-разработкой, обработкой событий или пакетной обработкой. - Опыт проектирования, создания, запуска и поддержки продуктов в масштабе. - Развитые навыки кросс-командной коммуникации и сотрудничества. - Владение агентным программированием. - Знание Python, JavaScript/React, Airflow, Spark, Horizon Portal и SQL будет плюсом. - Умение превращать простую задачу или бизнес-сценарий в решение, взаимодействующее с несколькими программными компонентами, и реализовывать его с помощью понятного, легко тестируемого и расширяемого кода. - Уверенная работа с большой кодовой базой, отладка чужого кода, предоставление обратной связи через код-ревью. - Опыт показывает, что вы берёте на себя ответственность за свой рост, активно запрашивая обратную связь от команды, менеджера и стейкхолдеров. - Отличные устные и письменные коммуникативные навыки для эффективного сотрудничества с глобальной инженерной командой. - Проактивность, организованность, любознательность, самостоятельность. - Требуется эквивалентный практический опыт или степень бакалавра в смежной области. Условия - Грейд: Pay Grade L, Equity Grade 6. - Новые сотрудники Affirm обычно начинают с нижней границы вилки оплаты. - Базовая зарплата является частью общего компенсационного пакета, который может включать акции, ежемесячные стипендии на здоровье, благополучие и технологии, а также льготы (включая 100% оплату медицинской страховки, стоматологии и зрения для вас и ваших иждивенцев). - Вилка базовой зарплаты в США (CA, WA, NY, NJ, CT) в год: $165,000–225,000 USD. - Вилка базовой зарплаты в США (все остальные штаты) в год: $146,000–206,000 USD. - Flexible Spending Wallets — стипендии на технологии, еду и образ жизни. - Away Days — дополнительные выходные для восстановления сил. - Программы обучения и развития. - Родительские льготы. - Ресурсные и комьюнити-группы сотрудников. - Affirm — компания с удалённым приоритетом: большинство ролей удалённые, можно работать почти из любой точки страны трудоустройства. Сотрудники на проксимальных ролях могут работать удалённо, но иногда обязаны работать в назначенном офисе Affirm. Ограниченное число ролей остаются офисными из-за характера обязанностей. - Медицинская страховка: Affirm покрывает все взносы на всех уровнях покрытия для вас и ваших иждивенцев. - Flexible Spending Wallets — щедрые стипендии на технологии, еду, различные потребности образа жизни и расходы на создание семьи.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Quora — частная компания с удаленным форматом работы. Позиция доступна из любой точки Канады или США. О компании: миссия Quora — развивать коллективный интеллект мира. У компании две платформы: Quora — глобальная платформа обмена знаниями с более чем 300 млн уникальных посетителей в месяц, и Poe — платформа, предоставляющая миллионам пользователей доступ к широкому спектру ИИ-моделей, включая GPT-5.6-Sol, Claude-Opus-5, Claude-Fable-5, Claude-Sonnet-5, Kimi-K3 и тысячи других. Роль будет поддерживать оба продукта. О команде и роли: вы станете ключевым участником новой команды Security Engineering, задача которой — защита Quora от проблем безопасности через создание надежных механизмов защиты продуктов, инфраструктуры и людей. Что мы ищем: - Внимание к деталям: понимание нюансов и умение расставлять приоритеты по критическим вопросам. - Масштабируемость решений: умение адаптировать решения под задачу, а не следовать шаблонам. - Ответственность: нацеленность на результат, умение преодолевать препятствия, управлять временем и доносить видение до коллег и руководства. Идеальный кандидат — сильный инженер-программист с экспертизой минимум в одной из областей: - Безопасность облачной инфраструктуры: практический опыт защиты крупных облачных сред, особенно AWS; создание безопасных IaC-пайплайнов с Terraform или CloudFormation; понимание IAM-политик, сетевой сегментации, проектирования VPC; навыки мониторинга и логирования в cloud-native средах; выявление ошибок конфигурации, снижение рисков и устранение последствий. Плюс — опыт безопасности Kubernetes или serverless-архитектур. - Автоматизация и безопасная разработка: подход «security as code», автоматизация процессов безопасности, интеграция инструментов в CI/CD-пайплайны; ежедневное использование SAST, DAST и сканеров зависимостей; внедрение безопасных практик кодирования и наставничество команд. - Безопасность Linux/систем: глубокие знания безопасности AWS-инфраструктуры, интерес к масштабируемости, надежности и операционной дисциплине; понимание контейнерной безопасности, POSIX Capabilities, SECCOMP, LSM; опыт работы с OSQuery и eBPF. - Безопасность продуктов (желательно, не обязательно): опыт создания безопасных веб-приложений и API, знание OWASP Top 10 и распространенных уязвимостей (XSS, CSRF, SQL-инъекции). Обязанности: - Совместно с инженерными командами ревьюить изменения архитектуры облака и вычислений. - Создавать модели угроз для облачных и вычислительных сред. - Разрабатывать или внедрять open-source инструменты для мониторинга и укрепления облачной инфраструктуры, ОС, пайплайнов безопасности и обнаружения вторжений. - Применять экспертные знания лучших практик безопасности AWS и Kubernetes для устранения рисков и формирования плана контроля. - Определять и внедрять политики безопасности, контролировать их соблюдение. - Писать код для автоматизации требований безопасности: обнаружение угроз, сдерживание инцидентов, сетевая безопасность.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

NTT DATA ищет Backend-разработчика (.NET/Azure) для работы с глобальным клиентом. Условия: - Полная удаленная работа в часовом поясе EST (Северная и Южная Америка). - Длительность проекта: 1 год с возможностью продления. - Ставка: 27-28 долларов США в час в зависимости от опыта. Задачи: - Проектирование, разработка и поддержка бэкенд-сервисов и RESTful API на C, .NET и ASP.NET Core. - Создание и поддержка приложений в облачной среде Microsoft Azure. - Взаимодействие с владельцами продукта, архитекторами, фронтенд-разработчиками, DevOps-инженерами и другими участниками команды. - Разработка интеграций с внутренними и внешними системами с использованием безопасных механизмов аутентификации и авторизации. - Создание и поддержка автоматизированных модульных и интеграционных тестов. - Участие в код-ревью и развитие инженерных стандартов. - Диагностика проблем приложений и инцидентов в продакшене, участие в анализе первопричин. - Работа над CI/CD-пайплайнами, автоматизацией развертывания, мониторингом и наблюдаемостью. - Применение принципов проектирования ПО и архитектурных паттернов. Требования: - Опыт разработки бэкенда на современных технологиях .NET от 3 лет. - Опыт разработки RESTful API и интеграции с корпоративными приложениями. - Опыт работы в облачных средах, желательно Microsoft Azure. - Понимание жизненного цикла разработки ПО и современных инженерных методологий. Технические навыки: - .NET и C: опыт создания веб-приложений и API на ASP.NET Core; знание внедрения зависимостей, асинхронного программирования, логирования и управления конфигурацией; понимание оптимизации производительности и масштабируемости. - Базы данных: опыт работы с Microsoft SQL Server или Azure SQL; знание проектирования БД, написания запросов, обновления схем и основ настройки производительности; опыт использования Entity Framework Core и LINQ. - Облачные технологии: опыт работы с Azure App Services, Azure Functions, Azure SQL, сервисами обмена сообщениями и интеграции; знакомство с облачной безопасностью, мониторингом, управлением конфигурацией и сетевыми концепциями. - API и безопасность: глубокое понимание REST API и паттернов интеграции; опыт работы с OpenAPI/Swagger; знание OAuth 2.0, OpenID Connect и JWT-аутентификации; опыт реализации безопасных интеграций. - Тестирование и качество: опыт написания автоматизированных модульных и интеграционных тестов; знакомство с xUnit, NUnit, Moq или аналогичными инструментами; опыт отладки и решения сложных проблем. - Контроль версий и DevOps: уверенное владение Git, включая ветвление, pull request и совместную разработку; опыт работы с CI/CD-пайплайнами через GitHub Actions, Azure DevOps или аналоги. - Архитектура: понимание микросервисов и распределенных систем, принципов SOLID, чистой архитектуры и распространенных паттернов проектирования; знакомство с Docker и контейнеризацией; опыт работы с событийно-ориентированными и облачно-нативными архитектурами будет преимуществом.

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

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Truelogic — провайдер nearshore-услуг по расширению штата, штаб-квартира в Нью-Йорке. Более 20 лет на рынке, команда из 600+ специалистов в Латинской Америке. Клиент — поставщик облачных решений для государственных учреждений, более 20 лет опыта. Задачи - Проектировать, разрабатывать и поддерживать масштабируемые микросервисы на .NET. - Создавать и улучшать безопасные высокопроизводительные full-stack приложения на C, Angular и SQL Server. - Проектировать и оптимизировать схемы БД, хранимые процедуры и SQL-запросы. - Писать чистый поддерживаемый код, обеспечивать качество через unit и интеграционные тесты. - Использовать AI-инструменты разработки для повышения эффективности и качества кода. - Устранять неполадки и решать сложные проблемы в dev, test и production. - Применять лучшие практики архитектуры, многопоточности, структур данных и N-Tier. - Участвовать в Agile-ритуалах: спринт-планирование, ревью, ретроспективы. - Управлять кодом в Git, участвовать в CI/CD. - Отвечать за технические результаты, надежность, производительность и поддерживаемость. Требования - 5+ лет опыта разработки веб-приложений на C, .NET, Angular и SQL. - Опыт работы с MS SQL Server: хранимые процедуры, индексы, оптимизация запросов, проектирование реляционных БД. - Опыт создания масштабируемых корпоративных SaaS-приложений. - Знакомство с AWS или другими облачными платформами. - Знание GraphQL и современных API-практик — плюс. - Опыт использования AI-ассистентов: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor или аналогичных. - Понимание AI-концепций: LLM, MCP, RAG. - Понимание HTML, CSS, архитектуры ПО, многопоточности, оптимизации производительности. - Навыки отладки, диагностики и аналитического решения проблем. - Опыт написания unit и интеграционных тестов, работа в Shift Left. - Самостоятельность, умение работать в команде, нацеленность на качество. - Хороший письменный и устный английский. - Степень бакалавра в Computer Science, Engineering, IT или эквивалентный опыт. Условия - 100% удалённая работа. - Конкурентоспособная оплата в USD. - Оплачиваемый отпуск. - Автономия в управлении временем, фокус на результате. - Работа с американскими компаниями.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Truelogic — провайдер near-shore услуг по расширению штата, штаб-квартира в Нью-Йорке. Более 20 лет на рынке, команда из 600+ IT-специалистов в Латинской Америке. Клиент — поставщик интегрированного облачного HR-программного обеспечения для государственного сектора. Продукт делится на три модуля: Recruit, Develop, Manage, автоматизирует и поддерживает весь жизненный цикл сотрудника. Платформа оптимизирует HR-процессы и поддерживает инициативы по разнообразию, помогая государственным и образовательным учреждениям эффективно обслуживать свои сообщества. О вакансии Ищем Senior .NET-инженера для проектирования, разработки и поставки высококачественных масштабируемых enterprise SaaS-приложений. Роль предполагает решение сложных архитектурных задач, создание модульных бэкенд-систем и полную ответственность за качество и тестирование кода в современном процессе разработки с использованием AI-инструментов. Задачи - Разбивать сложные бизнес-задачи на модульные, чистые решения. - Создавать базовые фреймворки и применять архитектурные паттерны: Domain-Driven Design (DDD) и CQRS. - Разрабатывать, поддерживать и оптимизировать RESTful API и микросервисы на C, .NET Core, Web API и Entity Framework (EF Core / EF6). - Работать с SQL Server: проектирование БД, написание сложных хранимых процедур, индексация, оптимизация запросов и настройка производительности. - Полностью отвечать за тестирование кода (модульное, интеграционное и нагрузочное) в модели Shift Left / без отдельной команды QA. - Активно использовать AI-инструменты разработки для ускорения генерации кода, рефакторинга, документации и общей скорости работы. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами и кросс-функциональными командами для превращения бизнес-требований в клиентоориентированные функции. Требования - 5+ лет опыта разработки enterprise или SaaS-приложений на C, .NET Core, Web API, Entity Framework и SQL Server. - Понимание ООП, паттернов проектирования, корпоративной архитектуры, многопоточности и асинхронного программирования. - Практический опыт с DDD, CQRS и чистым разделением бизнес-логики и слоя доступа к данным. - Ежедневное использование AI-ассистентов кодирования (GitHub Copilot, Claude или аналогичных) в процессе разработки. - Знакомство с Angular (или другими современными фронтенд-фреймворками), Git и CI/CD в Agile-среде. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки на английском, опыт работы в распределённых командах. Плюсы - Опыт создания AI-функций в продакшене (интеллектуальный поиск, умные формы, NLP-процессы). - Опыт работы в среде Shift Left / полного владения функциональностью от проектирования до продакшена. - Опыт с event-driven архитектурами, асинхронными сообщениями или распределёнными системами. Условия - 100% удалённая работа: достаточно ноутбука и стабильного интернета. - Высокая конкурентоспособная оплата в USD. - Оплачиваемый отпуск. - Автономия в управлении временем: важны результаты, а не часы. - Работа с ведущими американскими компаниями. - Культура, ценящая сотрудников: приоритет благополучия и work-life balance, вовлекающие мероприятия, динамичные команды. - Глобальная сеть: более 600 профессионалов в 25+ странах, мультикультурная команда из Латинской Америки. - Работа с опытными специалистами: все члены команды — опытные эксперты.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Компания Zartis — глобальный партнёр по AI-трансформации и технологическому консалтингу. Команды обладают экспертизой в AI-платформах, безопасных API-архитектурах и cloud-native разработке. Инженерные хабы расположены в EMEA и LATAM, долгосрочные партнёрства в сфере финансовых услуг, здравоохранения и наук о жизни, энергетики и климата. Проект Проект в индустрии Fintech. Распределённая команда разрабатывает новые технологии для глобальной частной инвестиционной компании, управляющей более чем 60 портфельными компаниями. Крупная реконструкция платформы: модернизация основной платформы банковских операций и сверки из тесно связанного .NET-монолита в MVC-архитектуру (ASP.NET Core, Razor Pages, Telerik), миграция нескольких сотен бизнес-правил на тест-ориентированный слой валидации, интеграция с 15–20 удалёнными базами данных на Azure. Ищут инженера уровня Principal с сильной актуальной экспертизой C/.NET, реальным опытом ре-архитектуры легаси-монолита и зрелостью в управлении стейкхолдерами. Ожидается практическое владение AI-дополненными агентными процессами разработки (например, Claude Code). Задачи - Владеть end-to-end технической поставкой: фронтенд ASP.NET Core/Razor Pages с компонентами Telerik и бэкенд C/MS SQL Server в составе основной команды. - Вести обнаружение, характеристику, тестирование и миграцию бизнес-правил, разделённых между хранимыми процедурами и кодом приложения, на надёжный тест-ориентированный слой валидации в рамках реконструкции платформы. - Участвовать в определении и реализации перехода от тесно связанного монолита к современной MVC-архитектуре, включая усиление существующего API-слоя до полной REST-реализации. - Проектировать и создавать отказоустойчивые интеграции с 15–20 удалёнными базами данных, работая в инфраструктуре Azure App Configuration и Key Vault. - Использовать Claude Code, GitHub Copilot и фреймворк Zcora от Zartis для структурирования и ускорения AI-ассистированной поставки с соответствующим человеческим ревью и валидацией. - Быть основным техническим контактным лицом для стейкхолдеров клиента, обеспечивая коммуникацию уровня Principal, управление ожиданиями и ответственность за поставку. - Обеспечивать качество через shift-left QA (автоматизация Playwright, качественные гейты SonarQube, сессии Three Amigos) для сокращения циклов регрессии. Требования - Сильная актуальная экспертиза C/.NET: Azure, ASP.NET Core/MVC, Razor Pages, компоненты Telerik UI и MS SQL Server. - Подтверждённый опыт миграций легаси-кода и архитектуры монолит-MVC, желательно на тесно связанных full-stack кодовых базах. - Подтверждённый опыт управления стейкхолдерами и чёткой проактивной коммуникации на старших или principal инженерных позициях. - Практическое владение AI-дополненными агентными инженерными процессами (Claude Code, GitHub Copilot или аналоги) — способность конкретно рассказать о собственном подходе, а не просто знакомство с инструментами. - Уверенная работа в регулируемой среде финансовых услуг или частных инвестиций. - Опыт работы с облачной инфраструктурой Azure, особенно App Configuration и Key Vault. Желательно - Опыт shift-left QA практик — Playwright, SonarQube. - Опыт работы с GitHub, включая миграции с Azure DevOps. - Предыдущий опыт в частных инвестициях, фондовой администрации или более широких финансовых технологиях. Условия - 100% удалённая работа. - Надбавка на удалённую работу: ежемесячная выплата в качестве финансовой поддержки. - Карьерный рост: программа развития карьеры, доступная всем сотрудникам, с обратной связью 360º. - Обучение: выделенное время в течение недели; доступны онлайн-курсы (например, Pluralsight и Educative.io), занятия английским, книги, конференции и мероприятия.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Webflow — платформа агентного веб-маркетинга для современных маркетинговых команд, помогающая организациям создавать, управлять и оптимизировать высокоэффективные веб-интерфейсы, которые обеспечивают предсказуемый рост и укрепляют доверие к бренду. Компания ищет Staff Data Engineer, который возьмет на себя ответственность за ключевые инициативы в области инженерии платформы данных, включая озеро данных, инструментирование событий, качество данных и управление данными. Условия: - Полная занятость, постоянная позиция - Удаленный формат (США) - Подчинение менеджеру по инженерии данных - Базовая зарплата (USD, для сотрудников в США): - Зона A: $212,500 - $255,000 - Зона B: $200,000 - $240,000 - Зона C: $186,500 - $224,000 - Участие в общеcompany бонусной программе. Целевые суммы — процент от базовой зарплаты и зависят от уровня карьеры. Выплаты основаны на результатах компании против установленных финансовых и операционных целей. Задачи: - Проектировать решения для данных в пакетных, потоковых и real-time нагрузках. - Проектировать и строить надежные пайплайны данных с использованием Spark, Kafka, Iceberg и Airflow/MWAA. - Вносить вклад в развитие озера данных и платформы данных, включая паттерны приема, обработки, хранения и обслуживания. - Строить, поддерживать и масштабировать облачную инфраструктуру данных, включая Kafka, Airflow, Druid, EMR на EKS, с учетом надежности и наблюдаемости. - Внедрять и улучшать качество данных, наблюдаемость, надежность и управление в пайплайнах и системах данных. - Определять и улучшать стандарты инструментирования событий и управления, включая схемы событий, валидацию и эволюцию схем. - Строить платформенные решения для централизованной обработки PII, хранения, удаления и резидентности данных для поддержки требований GDPR и CCPA. - Строить возможности агентного харнесса, которые кодируют стандарты инженерии данных, паттерны пайплайнов и контрольные точки качества в AI-инструменты, позволяя агентам безопасно генерировать, рецензировать и работать с кодом платформы данных. - Вносить практический вклад в сложные технические инициативы, устранять проблемы в продакшене, наставлять инженеров и сотрудничать с командами аналитической инженерии и другими командами. - Строить агентные харнессы, которые встраивают стандарты инженерии данных, паттерны пайплайнов и контрольные точки качества в AI-ассистированные рабочие процессы разработки. Требования: - Степень бакалавра или эквивалентный опыт - 5+ лет опыта в инженерии данных, создание и эксплуатация продакшн-пайплайнов и платформ данных - Сильный опыт работы со Spark и распределенной обработкой данных, включая проектирование и оптимизацию продакшн-пайплайнов - Опыт проектирования пакетных, real-time и потоковых решений с использованием технологий, таких как Kafka, Spark Structured Streaming и CDC - Опыт внедрения качества данных, наблюдаемости и надежности в продакшн-системах данных - Опыт работы с облачной инфраструктурой данных, CI/CD и инфраструктурой как кодом - Подтвержденный опыт ведения сложных инициатив в области инженерии данных от начала до конца: от технического проектирования и декомпозиции до внедрения и продакшена - Сильные навыки программирования и SQL, опыт создания надежных и поддерживаемых систем данных Кандидат будет успешен, если: - Умеет ориентироваться в неоднозначных задачах, оценивать архитектурные компромиссы и принимать прагматичные технические решения - Думает за пределами отдельных пайплайнов и рассматривает экосистему данных от начала до конца: от производителей данных до конечных потребителей - Имеет опыт в управлении данными и конфиденциальности, включая управление PII, хранение, удаление, резидентность данных, GDPR или CCPA - Имеет опыт инструментирования событий и управления, включая схемы событий, валидацию и эволюцию схем - Сотрудничает с инженерами над сложными техническими проблемами и помогает устанавливать практические инженерные лучшие практики - Принимает AI и новые технологии, применяет их в рабочем процессе и помогает команде внедрять новые инструменты через общие знания и лучшие практики - Остается любознательным и открытым к росту

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности: - Разработка ИИ-ассистентов и функциональных агентов в рамках проверки PoC для ИИ-идей, входящих в ИИ-инкубатор. - Практическое применение знаний в NLP. - Запуск моделей на GPU и CPU. - Контейнеризация. - Работа с Jenkins. - Использование векторных баз и эмбеддингов для RAG. - Реализация function calling. - Работа с KServe. - Применение BERT-подобных моделей. - Работа с эвристиками. - Опыт квантизации LLM. Требования: - Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop. - Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных и признаков, выбор моделей, регуляризация, переобучение, data leakage, интерпретация результатов. - Знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов. - Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline- и online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных. - Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование; рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI. - Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas или polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch или аналогичные инструменты. - Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, работа с Git и участие в code review. - Уверенное владение SQL. - Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. - Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента. - Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. - Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений. - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. - Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. - Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Полная занятость, удалённо. Проект в сфере FMCG / Supply Chain / Demand Planning. Чем предстоит заниматься - Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа - Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций - Разработка и внедрение моделей машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация), особый фокус на модели, связанные с временными рядами - Разработка оптимизатора на основе линейной и смешанно-целочисленной оптимизации (LP, MILP) - Оценка качества моделей, настройка гиперпараметров и кросс-валидация - Участие в интеграции моделей в бизнес-процессы компании - Подготовка аналитических отчётов - Взаимодействие с представителями бизнеса и техническими командами Пожелания к кандидатам - Уверенное знание Python и SQL - Хорошее понимание методов машинного обучения и математической статистики: линейные модели, Random Forest, градиентный бустинг - Практический опыт работы с временными рядами: подготовка данных, прогнозирование, оценка качества и кросс-валидация - Опыт работы с библиотеками градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM или CatBoost - Знание методов математической и дискретной оптимизации: LP, MILP / MIP - Практический опыт хотя бы с одним из инструментов оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP или аналоги - Опыт использования решателей: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK или аналоги - Опыт разработки ML-решений от анализа данных до рабочего прототипа - Уверенное владение Git

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Middle

Компания PlaysDev — аккредитованная аутстафф-компания, специализирующаяся на DevOps-инженерах. За плечами 350+ реализованных проектов, в штате более 60 DevOps-специалистов. Развивает внутреннее экспертное сообщество и делает ставку на долгосрочное сотрудничество с сотрудниками. Важна не столько проектная занятость, сколько стабильность и возможность профессионального роста внутри компании. Обязанности: - Разработка и поддержка CI/CD пайплайнов (GitLab CI) для автоматизации сборки, тестирования и развертывания приложений. - Автоматизация инфраструктуры через Infrastructure as Code (Terraform, Ansible). - Развертывание и сопровождение Kubernetes-кластеров (создание Helm-чартов, настройка Ingress/Traefik). - Настройка систем мониторинга, логирования и алертинга (Prometheus, Grafana, VictoriaMetrics). - Обеспечение отказоустойчивости, масштабируемости и безопасности сервисов. - Оптимизация облачной инфраструктуры и контроль затрат. - Поддержка production-среды, участие в расследовании инцидентов. - Взаимодействие с командами разработки для внедрения лучших DevOps-практик. Требования: - Опыт работы в DevOps/SRE от 3+ лет. - Уверенное знание Linux (администрирование, настройка, диагностика) — обязателен опыт с RedOS и/или Astra. - Практический опыт с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes: Helm, Ingress, Traefik). - Построение CI/CD (предпочтительно GitLab CI, опыт с Jenkins/GitHub Actions — тоже плюс). - Infrastructure as Code (Terraform, Ansible). - Опыт работы с облачными платформами (Yandex Cloud, VK Cloud, AWS). - Мониторинг и логирование (Prometheus, Grafana, VictoriaMetrics). - Конфигурирование БД (SQL/NoSQL): Postgres, Redis, Tarantool, Qdrant (хотя бы одна). - Владение скриптовыми языками (Bash, Python) для автоматизации задач. - Понимание сетевых протоколов (TCP/IP, HTTP, DNS) и принципов работы ОС. Будет плюсом: - Опыт с GitOps (ArgoCD) и управлением конфигурациями. - Работа с системами хранения секретов (HashiCorp Vault). - Навыки DevSecOps.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

AppMagic (acquired by Sensor Tower) — SaaS-платформа для аналитики рынка приложений и игр. В мае этого года компания стала частью Sensor Tower и больше сфокусирована на инсайтах для SMB-клиентов. С помощью инструментов клиенты могут понимать, как устроен рынок приложений, какие сейчас тренды, как выглядит монетизация, как устроена реклама и многое другое. Ищем Golang-разработчика, которому интересно развитие сложной аналитической платформы, в основе которой работа с большим объемом данных из разных источников, агрегация и расчет метрик, от качества которых напрямую зависит ценность продукта для клиентов. Backend stack: Golang, PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB, Elasticsearch, RabbitMQ, GitLab, Docker, Kubernetes. Чем предстоит заниматься - Сначала задачи по поддержке текущих фичей и их доработке, чтобы лучше понять устройство продукта, процессы и подходы; по мере роста задачи будут усложняться. - Выбор задач большой: парсинг, агрегации, разработка API, рефакторинг и оптимизации. - Создавать и оптимизировать сложные запросы к БД (Postgres, ClickHouse) для анализа и модификации. - Заботиться о качестве и надежности кода, периодически делать рефакторинг. - Участвовать в архитектурных обсуждениях, предлагать и внедрять улучшения. Что важно - Опыт коммерческой разработки на Golang от 3 лет. - Отличное знание SQL. Понимание, когда стоит писать запросы вручную, а когда использовать ORM, умение писать и дебажить сложные запросы в Postgres / ClickHouse. - Умение писать тестируемый код и делать упор на простоту дебага. - Способность смотреть на продукт глазами пользователя, проактивность, стремление к product excellence. - Вдумчивое использование AI-тулов в работе. - Английский язык от уровня B2. Будет плюсом - Опыт в стартапе или небольшой продуктовой компании. - Опыт с CI/CD, k8s, Docker. - Наличие вклада в open-source. Условия - Полностью удаленная работа из Польши, Сербии или Грузии. Кандидатов из других локаций или с условием переезда рассмотреть не сможем. - 100% компенсация больничных и отпусков без лишних бумаг. - Предоставляем MacBook Pro для комфортной работы. - Возможность изучать и применять на практике самые современные инструменты и подходы к разработке.