Вакансии для Android-разработчиков на Kotlin
Вакансии для Android-разработчиков на Kotlin: подборка ролей, где в задачах или стеке указан Kotlin. Можно найти работу в этом направлении и сразу…
Фильтр вакансий
Senior backend-инженер, платформа жизненного цикла мерчантов
Senior Software Engineer, Backend (Merchant & Partner Lifecycle) Команда Merchant & Partner Lifecycle (M&PL) находится на переднем крае архитектурной трансформации Affirm. Мы решаем критические архитектурные риски, консолидируя оркестрацию жизненного цикла мерчантов в новый единый домен. Вы будете техническим лидером, отвечающим за создание нового сервиса-оркестратора жизненного цикла, который находится в центре нескольких связанных систем. Ваша работа обеспечит немедленное улучшение доступности за счет упрощения и изоляции систем, а также модернизацию старых частей кодовой базы. Задачи - Проектировать и расширять основу платформы для масштабирования до сотен тысяч мерчантов по всему миру. - Проектировать и согласовывать объем работ с другими командами для реализации кросс-командных проектов. - Наставлять других инженеров для обеспечения их развития и роста. - Совместно с инженерным менеджером и тимлидом реализовывать долгосрочное видение команды. - Выполнять техническую стратегию для широких или сложных требований с проницательными и перспективными подходами, выходящими за рамки непосредственной команды, и решать крупные открытые проблемы. - Использовать агентные инструменты разработки, такие как Claude Code, для автоматизации частей процесса разработки. - Улучшать инженерные стандарты, инструменты и процессы во всей организации. Требования - 5+ лет опыта работы backend-инженером. - Глубокое понимание Domain-Driven Design, распределенных систем и влияния архитектурных решений на производительность и поддерживаемость. - Владение моделями данных, проектированием API (HTTP и RPC), конечными автоматами, событийно-ориентированной архитектурой и проектированием баз данных. - Отличные письменные и устные коммуникационные навыки, включая асинхронную коммуникацию: технические спецификации, ADR, планы проектов. - Опыт проектирования, разработки и запуска backend-систем (стек: AWS, gRPC, Snowflake, Kotlin, Python, MySQL, Kubernetes). Особенно полезен опыт с Java и Kotlin. - Опыт работы с системами мониторинга и алертинга (sentry.io, rollbar, chronosphere, kibana). Условия - Вилка зарплаты в США (CA, WA, NY, NJ, CT): 195 000 – 255 000 долларов в год. - Вилка зарплаты в США (остальные штаты): 173 000 – 233 000 долларов в год. - Компания работает в формате remote-first: большинство ролей удаленные, можно работать почти из любого места в стране найма. Сотрудники на проксимальных ролях могут работать удаленно, но иногда обязаны работать в назначенном офисе Affirm. Ограниченное число ролей остается офисным из-за характера обязанностей. - Медицинское страхование: Affirm покрывает все премии для всех уровней покрытия для вас и ваших иждивенцев. - Гибкие расходные счета: щедрые стипендии на технологии, еду, различные нужды образа жизни и расходы на создание семьи. - Отпуск: конкурентные графики отпусков и праздников. - ESPP: план покупки акций сотрудниками со скидкой.
Staff-инженер по продукту, фронтенд и полный стек
Help Scout — компания, основанная в 2011 году. Более 10 000 компаний используют её продукты для поддержки клиентов. Команда полностью удаленная с момента основания, в ней более 120 сотрудников по всему миру. Роль в команде Agents, которая создает AI-функции для клиентов: ответы, черновики и вспомогательные инструменты на основе больших языковых моделей. Инженер отвечает за создание таких функций от начала до конца — от инфраструктуры поиска и агентных механизмов до интерфейса, с которым работает агент поддержки. Основная экспертиза — фронтенд (JavaScript/TypeScript), при этом роль предполагает работу как full-stack инженера. Как устроена работа: - Инженеры отвечают за свою работу от постановки задачи до продакшена, включая анализ сигналов от клиентов и метрик результата. - Используются Kotlin, Java, TypeScript, React, PHP. - Используются Elasticsearch, ClickHouse, Kafka, Flink, RabbitMQ, MySQL, PostgreSQL, векторный поиск и LLM-инструменты. - Активно используется экосистема AWS, Slack, GitHub, Linear. - Ежедневно применяются AI-инструменты: Cursor, Claude Code и внутренние инструменты. - Команды небольшие и проектные: от 3 инженеров и продакт-менеджера до 2 инженеров и дизайнера. Задачи: - Разрабатывать клиентские AI-функции на полном стеке: LLM-процессы, поиск (RAG), эмбеддинги, агентные вызовы инструментов, а также быстрый и доступный интерфейс. - Проверять качество AI-вывода: строить оценки, защитные механизмы и мониторинг, чтобы качество было измеримым и стабильным в продакшене. - Уделять внимание деталям интерфейса: отзывчивость, состояния загрузки и стриминга, доступность. - Участвовать в звонках с клиентами, дежурствах по эскалации поддержки и просмотре записей сессий. - Согласовывать с продакт-менеджером метрику результата проекта, отслеживать её после запуска и принимать решения на основе данных. - Влиять на продуктовые решения, а не только на реализацию. - Обеспечивать готовность к продакшену: автоматизация, надежность, мониторинг, алертинг и логирование. - Использовать AI-инструменты ежедневно и предлагать улучшения рабочего процесса команды. - Участвовать в найме: проводить интервью с кандидатами.
Ведущий AI-инженер, мультиагентные системы и LLM
О компании Flip — ведущая AI-платформа для сотрудников на передовой (frontline workers) в рознице, производстве и логистике. Миссия: Connect every employee to everything they need in one touch. KI-оркестрация — в центре будущего Flip. Flip Fusion, мультиагентная система для генерации кода, — ядро новейшего продукта. Ask AI Agent Gateway и автоматизация через Flip Flows также работают на возможностях, которые разрабатывают и поддерживают наши AI-инженеры. В роли Lead AI Engineer вы отвечаете за AI-дисциплину: архитектуру, стандарты и техническое направление во всех трёх областях, развиваете команду из трёх AI-инженеров и остаётесь hands-on на самых сложных задачах. Задачи - Отвечать за AI-архитектуру: определить единую архитектуру и стандарты для Flip Fusion, Ask AI Agent Gateway и Flip Flows. - Принять главный вызов: мультиагентные системы, созданные для конкретных сценариев, но достаточно универсальные для разных клиентов, в балансе между высокими требованиями, реализуемостью, надёжностью и экономической эффективностью. - Развивать дисциплину: осуществлять дисциплинарное руководство тремя AI-инженерами и помогать им становиться инженерами, задающими технический стандарт. - Оставаться hands-on: около 70% времени — в коде, на задачах, где важнее всего ваше суждение. Остальное — техническое и дисциплинарное руководство. - Влиять на продукты за пределами своей зоны: реализовывать архитектурные решения с продакт-менеджерами и engineering-лидами, убеждая аргументами, а не указаниями. - Работать со стеком: Python, pydantic-ai для оркестрации, Qdrant для векторного поиска, Azure AI для моделей, деплой на Kubernetes в преимущественно JVM-бэкенде (Kotlin, Micronaut) и Go. - Формировать молодую дисциплину: KI-инжиниринг в Flip настолько новый, что есть огромный простор для решений и нет готового playbook. Требования Мы ищем инженера с фундаментальным software engineering и реальным опытом работы с агентными системами в продакшене, который хочет вести дисциплину, а не только работать над кодовой базой. Если роль вас привлекает, но вы не соответствуете каждому пункту, мы всё равно ждём вашу заявку. Обязательные требования - 7+ лет опыта в разработке ПО с подтверждённым уровнем Senior или Staff, на базе фундаментального software engineering (бэкенд, платформа или full-stack). - Практический опыт проектирования, создания и эксплуатации продакшн-систем на LLM: RAG, tool calling и MCP, оркестрация и эвалы. Не прототипы, а системы, с которыми вы жили после запуска. - Опыт мультиагентной оркестрации — особенно важен. Это ядро архитектурной ответственности. - Подтверждённый опыт технического лидерства: ответственность за архитектуру, tech-lead, RFC, design reviews или установление стандартов для команды. - Подтверждённая способность продвигать техническую работу вне своей зоны ответственности: выигрывать архитектурные дискуссии убедительностью и доверием, иметь привычку быть правым без формальной власти. - Подтверждённый опыт развития людей: коучинг или менторинг инженеров, а не выполнение работы за них. - Ясное и явное намерение заниматься дисциплинарным руководством. Роль включает управление тремя инженерами, и это не просто дополнение к техническому скоупу. - Развитые коммуникативные навыки и свободный английский (C1). Желательно - Формальный опыт управления персоналом: дисциплинарное руководство, feedback- и development-встречи, рекрутинг. Сильный менторинг также считается. - Опыт кросс-командного руководства дисциплиной или направлением в матричной организации. - Опыт работы с масштабными продуктами: frontline / deskless workers, high-volume B2B SaaS или аналогично. - Опыт инженерии стоимости, задержек и надёжности для LLM-систем: guardrails, fallbacks, evaluation harnesses. - Немецкий язык любого уровня. В некоторых частях компании полезен, но для этой роли не обязателен.
Lead AI-инженер, мультиагентные системы
Компания: Flip GmbH О роли: Flip — AI-платформа для сотрудников на передовой (розница, производство, логистика). AI-оркестрация — центр развития компании: система мультиагентной генерации кода Fusion, агентский шлюз Ask AI и автоматизация Flip Flows работают на возможностях, которые создают и поддерживают AI-инженеры. В роли Lead AI Engineer вы возглавите AI-направление: отвечаете за архитектуру, стандарты и техническое направление во всех трёх продуктах, руководите командой из трёх AI-инженеров и остаётесь hands-on в самых сложных задачах. Задачи: - Владение AI-архитектурой: определение и согласование целостной AI-архитектуры и стандартов для Flip Fusion, Ask AI и Flip Flows. - Решение ключевой задачи: мультиагентные системы, специализированные под конкретные цели, достаточно универсальные для разных клиентов, с балансом ожиданий, надёжности и стоимости. - Руководство и развитие команды: people-leadership для трёх AI-инженеров, помощь в росте до инженеров, которые сами задают техническую планку. - Hands-on работа: около 70% времени — в коде, на задачах, где важнее всего ваше суждение. Остальное — техническое и people-лидерство. - Влияние на продукты: согласование архитектурных решений с продакт-менеджерами и техлидами через аргументацию, а не через мандат. - Работа со стеком: Python, pydantic-ai для оркестрации, qdrant для векторного поиска, Azure AI для моделей, деплой на Kubernetes, преимущественно JVM-бэкенд (Kotlin, Micronaut) и Go. - Формирование молодого направления: в Flip AI-инжиниринг достаточно новый, с большим пространством для дизайна и без унаследованных правил. Требования: Обязательные: - 7+ лет опыта в разработке ПО с треком уровня senior или staff, на фундаменте software engineering (бэкенд, платформа или full-stack). - Практический опыт проектирования, запуска и эксплуатации LLM-систем в продакшене: RAG, tool calling и MCP, оркестрация, eval'ы. Не прототипы, а системы, с которыми вы жили после релиза. - Опыт мультиагентной оркестрации — ключевой фактор, это ядро архитектуры. - Подтверждённое техническое лидерство: владение архитектурой, роль техлида, RFC, дизайн-ревью или установление стандартов для команды. - Умение продвигать техническую работу, которой вы не владеете: выигрывать архитектурные споры через убеждение и доверие, комфортно быть правым без формальной власти. - Доказательства развития людей: коучинг и менторство инженеров, а не поглощение их работы. - Явная приверженность people-лидерству: управление тремя инженерами — не та часть, которую вы терпите ради технического скоупа. - Отличные коммуникативные навыки и деловой английский (C1). Желательно: - Формальный опыт управления людьми: линейное руководство, перформанс- и развивающие беседы, найм. Сильные менторские доказательства ценятся так же. - Опыт руководства дисциплиной или ремеслом в матричной организации. - Продуктовый контекст в масштабе: frontline- или deskless-персонал, высоконагруженный B2B SaaS или аналогичное. - Инженерия стоимости, задержек и надёжности для LLM-систем: guardrails, fallbacks, eval-харнессы. - Немецкий на любом уровне — полезен в некоторых частях компании, для этой роли не обязателен. Условия: - Формат: remote-first, с возможностью работать из дома. Периодические командные мероприятия, воркшопы или встречи в офисах в Берлине или Штутгарте — с заблаговременным уведомлением. Точный баланс обсуждается на собеседовании. - Work-Life-Balance: оплата членства E-Gym-Wellpass и лизинг велосипеда (job bike). - Атмосфера: мотивированные и вовлечённые люди в расслабленной рабочей обстановке. - Рост: активное участие в формировании компании, поддержка быстрого роста молодой tech-компании, регулярные командные мероприятия.
Старший Applied AI-инженер, RAG и LLM
О компании Pleo — компания, создающая решения для управления расходами. Более 40 000 клиентов, команда из 850+ человек более чем 100 национальностей. Компания помогает бизнесу выходить за рамки и уже 10 лет работает на рынке. О роли Вы будете подчиняться старшему менеджеру по продуктам Data & AI. Вы станете одним из первых в команде, но будете работать в тесном сотрудничестве с инженерами и дата-сайентистами. Команда покрывает полный цикл от данных до выпущенного продукта. Основной фокус — создание и выпуск AI-функций, совместно с командами Product Engineering, AI Platform и Data & ML Platform. Задачи - Создавать и выпускать AI-функции для клиентов Pleo, отвечая за результат от начала до конца в своей области. - Проектировать и создавать RAG-системы для конкретных продуктовых сценариев: стратегии чанкинга, выбор эмбеддинг-моделей, оптимизация поиска и оценка качества. - Управлять полным жизненным циклом AI-продукта: дизайн промптов, управление контекстом и состоянием, агентные циклы, парсинг вывода, обработка крайних случаев и безопасный продакшн. - Создавать оценочные датасеты и автоматизированные пайплайны оценки, чтобы команда была уверена в качестве AI-функций до и после изменений. - Настраивать наблюдаемость AI-функций в продакшене: логирование, обнаружение дрейфа, мониторинг качества и алертинг. - Совместно с Product и Design определять объём AI-функций с нуля; вы соавтор того, что создаётся, а не просто исполнитель спецификаций. - Взаимодействовать с командой GenAI Platform для определения потребностей в инфраструктуре и продвигать использование платформенных инструментов. - Поддерживать других инженеров через ревью, парное программирование и прагматичное техническое лидерство в ваших проектах. Требования - Подтверждённый опыт выпуска пользовательских AI-функций с использованием LLM — не прототипов, а реальных продакшен-систем с реальными пользователями. - Глубокий практический опыт проектирования RAG-систем и полного пайплайна поиска: эмбеддинг-модели, векторные базы данных, чанкинг, гибридный поиск, реранкинг. - Опыт создания и эксплуатации фреймворков оценки для LLM-систем; системный подход к измерению качества. - Сильные навыки Python-разработки: код продакшен-качества, протестирован и поддерживаем. - Опыт создания API и пайплайнов получения данных для подачи контекста в AI-системы. - Достаточная интуиция в работе с данными, чтобы рассуждать о качестве данных, схеме и архитектуре поиска без постоянной поддержки выделенного дата-инженера. - Опыт с паттернами агентных систем: использование инструментов, многошаговая оркестрация, обработка ошибок в LLM-процессах. - Знакомство с публичными облачными провайдерами (AWS, GCP). - Платформа использует несколько языков, включая Kotlin и Python. Роль ориентирована на Python, но время от времени потребуется вносить вклад в Kotlin-стек, поэтому важна открытость к этому. Качества - Сильное продуктовое чутьё и ориентация на пользователя. Вы понимаете, что модель хороша настолько, насколько хороша решаемая ей проблема.
AI-first инженер-программист маркетплейса
О компании OPENLANE — технологическая компания, создающая цифровой маркетплейс подержанных автомобилей. Задачи - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать масштабируемые сервисы для маркетплейс-процессов (Buy Now, 45M, Simulcast, DealerBlock). - Разрабатывать API и бэкенд-сервисы на современной облачной AI-платформе. - Встраивать AI-функции в функции маркетплейса: ценообразование, переговорные процессы, автоматизация рабочих процессов. - Использовать AI-инструменты для ускорения кодинга, тестирования, отладки и документации, применяя инженерное суждение. - Совместно с Product переводить бизнес-потребности в долгосрочные масштабируемые технические решения. - Участвовать в on-call ротации и поддержке продакшн-систем. - Улучшать надёжность, производительность, безопасность и наблюдаемость систем. - Вносить вклад в техническое направление, инженерные стандарты и долгосрочную эволюцию платформы. Применение AI в работе - AI-ассистированное написание кода и рефакторинг. - AI-генерация тестов и валидация. - AI-поддержка отладки и анализа первопричин. - AI-ассистированная документация и обмен знаниями. - Применение AI-инструментов для снижения повторяющейся работы и повышения инженерной эффективности. Требования - 3+ года опыта создания и поддержки продакшн-систем. - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области (или эквивалентный практический опыт). - Опыт разработки и поддержки продакшн-софта. - Понимание API, распределённых систем и cloud-native архитектуры. - Опыт работы в современных CI/CD-средах. - Опыт наблюдаемости, мониторинга и реагирования на инциденты. - Способность владеть функциями и системами end-to-end. - AI-first мышление: активное использование AI-инструментов (code copilots, AI-отладчики, генераторы тестов), критическая оценка AI-результатов, готовность адаптироваться к быстро меняющимся инструментам. - Опыт в одной или нескольких областях: бэкенд-разработка (Java, Kotlin, Go, Python, .NET, Ruby или аналоги), фронтенд (React, TypeScript) — плюс, AWS или аналогичные облачные платформы, микросервисы и event-driven архитектуры, SQL и data-driven приложения. - Продуктовая ориентированность, ответственность за системы, техническая любознательность, фокус на качестве. Условия - Удалённая работа. - Работа над высоконагруженными маркетплейс-системами в реальном времени. - Участие в крупной модернизации платформы и AI-трансформации. - Использование AI как основного инструмента разработки. - Совместная работа с опытными инженерами, продуктовыми лидерами и платформенными командами. - Среда, ценящая обучение, ответственность и влияние. Команда - Подчинение Engineering Manager. - Ежедневное взаимодействие с Product Managers, Data Engineers, Infrastructure и Site Reliability Engineering (SRE).
Senior fullstack-разработчик Java / Angular
Senior Fullstack-Entwickler Java / Angular Компания Rockstardevelopers, основана в 2015 году в Мангейме, имеет офисы в Штутгарте и Мюнхене. Компания занимается разработкой ПО, реализовав сотни индивидуальных проектов для корпоративных клиентов и среднего бизнеса. Короткие коммуникационные пути, честная обратная связь, отсутствие иерархических уровней между сотрудником и руководством. Задачи Работа в клиентских проектах крупных компаний и государственных заказчиков, встроенность в команды клиентов, полная ответственность за свою область. - Fullstack-разработка в корпоративных и регулируемых средах - Участие в проектировании архитектуры, а не только реализация - Генерация, ревью и рефакторинг кода с использованием Claude Code, Copilot или Cursor - Проведение код-ревью и техническое менторство в команде - Согласование с product-owner, UX и DevOps Большинство сотрудников приходят в офис один-два дня в неделю, но это необязательно. Выезды к клиенту — только на отдельные встречи раз в несколько недель. Проекты В зависимости от проекта и опыта: - Крупные корпорации, например Deutsche Bahn / DB Systel (железнодорожные домены: управление расписанием, продажи, диспетчеризация и системы безопасности) - Государственный сектор и ведомства (например, Bundesagentur für Arbeit, ITZBund, Bundesdruckerei) — регулируемые среды, доступность, Security by Design - Корпоративные клиенты и средний бизнес из различных отраслей Опыт в одной из этих сред — существенное преимущество. Требования Уровень senior. Клиентам нужны специалисты, готовые работать самостоятельно с первого дня. Backend (обязательно): - Java 17+ и Spring Boot - REST-интерфейсы и реляционные базы данных, прежде всего PostgreSQL - Docker и Kubernetes - TDD с JUnit — тесты входят в определение готовности, а не в доработку - CI/CD (Jenkins, GitHub Actions), Git, agile-подход Frontend (обязательно): - Angular с TypeScript (React / Next.js — плюс) Желательно, но не обязательно: - Kotlin, Apache Kafka / асинхронная коммуникация, Camunda (BPMN-автоматизация) - AWS или Azure, микросервисы, Domain Driven Design, JPA/Hibernate - Мониторинг (Grafana, Prometheus), frontend-тесты (Jest, Playwright, Cypress) - Доступность (BITV 2.0 / WCAG AA), DevSecOps / Security by Design (госсектор) Не обязательно владеть всем. Важна уверенность в обеих сторонах стека и способность быстро осваивать новые технологии. AI-инструменты обязательны: Claude Code, Copilot, Cursor — необходимо уметь продуктивно работать с ними, так как этого ожидают клиенты. Компания инвестирует в развитие AI-навыков сотрудников. Условия - Homeoffice, офис или смешанный формат — на выбор - MacBook (если клиент не предоставляет собственное оборудование) - Разные клиенты и проекты - Основатели — непосредственные контактные лица - Внутреннее обучение AI-разработке
Staff-инженер платформы, инфраструктура
OpenSea создает шлюз в ончейн-экономику — мир сообществ, активов и творческого самовыражения, возможный только при нативном цифровом владении. Продукты компании поддерживают миллионы пользователей и помогли сформировать существующие ончейн-рынки. Цель — собрать самую эффективную и наиболее AI-нативную команду в крипто и за его пределами. Небольшая команда, разбитая на еще меньшие группы с высокой степенью ответственности, может достигать огромных результатов с правильными людьми, инструментами и инвестициями в AI. Компания ищет высококвалифицированного, любознательного и самостоятельного Staff-инженера платформы, который поможет создать технические основы, обеспечивающие работу OpenSea. В этой роли предстоит проектировать и развивать платформу, сервисы и инфраструктуру, позволяющие инженерным командам быстро, надежно и в масштабе создавать, развертывать и эксплуатировать продукты. Также нужно тесно сотрудничать с продуктовыми инженерами для улучшения опыта разработчиков, производительности систем и операционного совершенства, а также помогать развивать AI-интегрированные рабочие процессы, инженерные системы и технические основы. Обязанности - Проектировать, создавать и развивать платформенные сервисы, инфраструктуру и внутренние инструменты, обеспечивающие работу продуктов OpenSea. - Владеть сложными техническими системами от определения до реализации, балансируя масштабируемость, надежность, поддерживаемость и опыт разработчика. - Внедрять лучшие практики наблюдаемости, мониторинга и алертинга во всех системах OpenSea. - Поддерживать и улучшать AI-навыки и инструменты, делая системы более доступными, интроспективными и простыми для внесения вклада. - Ускорять и расширять покрытие CI для повышения корректности и проверяемости AI. - Тесно сотрудничать с продуктовыми командами для ускорения сборки и развертывания критически важных продуктов. - Создавать и поставлять высококачественное надежное программное обеспечение с использованием AI, современных инструментов разработки и инженерного подхода. Требования - Более 7 лет опыта разработки программного обеспечения в создании крупномасштабных бэкенд- или платформенных систем. - Свободное владение JVM-языками, такими как Kotlin или Java. - Опыт проектирования и эксплуатации распределенных систем, бэкенд-сервисов и современной облачной инфраструктуры. - Глубокое понимание принципов платформенной инженерии, инструментов разработчика, CI/CD, наблюдаемости и операционных практик. - Подтвержденная способность владеть сложными неоднозначными техническими задачами и предлагать продуманные масштабируемые решения. - Готовность принимать самостоятельные технические решения, балансируя надежность, масштабируемость, производительность и долгосрочную поддерживаемость. - Опыт использования AI-инструментов и рабочих процессов для повышения качества, эффективности и результативности инженерной работы. - Интерес к Web3, цифровому владению, AI и другим новым технологиям. Условия Базовая зарплата для этой полной занятости, охватывающей несколько внутренних уровней в зависимости от квалификации, составляет от $190 000 до $345 000 USD для кандидатов в США и от $161 500 до $293 250 USD для кандидатов в Европейском союзе, плюс бенефиты и опционы. Компенсация для кандидатов за пределами США и ЕС будет варьироваться в зависимости от локальных рыночных условий. Бенефиты: - Медицинская страховка: 100% покрытие стоматологии, зрения и медицины для сотрудников и 90% для иждивенцев. - Гибкий график отпусков: сотрудники могут брать столько времени для отдыха, сколько им нужно, если это не мешает достижению целей и эффективности команды. - Декретный отпуск: 16 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком и до 8 дополнительных недель для родившего родителя. - Психическое здоровье: доступ к Spring Health, 8 сессий терапии и 8 сессий коучинга в год. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - Пенсионный план Fidelity 401K. - Возмещение расходов на интернет и мобильную связь. - Возмещение расходов на закуски или ежемесячная доставка снеков. - Корпоративные и командные выезды для совместной работы и общения. - Расходы на совместную работу и встречи для членов команды. - MacBook Pro и стипендия на удаленную работу для комфортного оборудования. - Еженедельный кредит $50 на Uber Eats.
Senior AI-инженер, разработка агентных инструментов
JetBrains создает инструменты для разработчиков и сейчас развивает сервисы и агентные инструменты, которые дают ИИ-агентам и пользователям более глубокий контекст о кодовых базах. Сервис поиска кода уже улучшает скорость и качество работы агентов, и компания планирует расширять его возможности, извлекая более глубокие инсайты в масштабе нескольких сотен тысяч репозиториев. В этой роли вы будете: - Проектировать и внедрять агентные инструменты и сервисы с нуля, доводя их до продакшена. - Масштабировать прототипы на большое количество пользователей. - Улучшать и тестировать сервис семантического поиска. - Строить пайплайны оценки качества поиска кода и производительности задач кодинга. Требования: - Не менее пяти лет практического опыта в NLP. - Опыт работы с системами информационного поиска. - Сильный опыт в промпт-инжиниринге, разработке инструментов для LLM и работе с ИИ-агентами. - Уверенные навыки программирования на Python и/или Kotlin, готовность освоить второй язык. - Опыт создания и эксплуатации продакшен-систем. Будет плюсом: - Опыт разработки на Kotlin или Java. - Опыт работы с интеллектуальным анализом кода (например, AST, графы символов). Условия: - Конкурентная базовая зарплата. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - До 30 дней в год удаленной работы из-за границы. - Дополнительные дни отпуска. - Компенсация медицинской страховки для сотрудника и семьи. - Возможности обучения: конференции, курсы, языковые классы. - Поддержка релокации. - Языковые курсы. - Горячее питание или компенсация обеда в рабочие дни. - Поддержка ментального здоровья. - Спортивный бенефит: абонемент в спортзал или компенсация клуба. - Внутренние мероприятия и командные праздники. Некоторые бенефиты могут отличаться в зависимости от локации.
Сеньор-техлид по ИИ, C++-экосистема
О роли ИИ фундаментально меняет то, как разработчики пишут, понимают, отлаживают и сопровождают программное обеспечение. В JetBrains мы исследуем, каким должен быть AI-native опыт разработки для C++-разработчиков. Мы ищем старшего технического лидера, который поможет сформировать это будущее: создавать AI-ориентированные рабочие процессы, интегрировать кодинг-агентов в инструменты разработчика и превращать CLion в среду первого класса для AI-ассистированной разработки ПО. Это практическая роль, сфокусированная на техническом лидерстве, а не на управлении людьми. Большую часть времени вы будете заниматься прототипированием, внедрением и валидацией AI-ориентированных рабочих процессов, а также формировать техническое направление через практическую инженерную работу. Вы будете работать на стыке инструментов разработчика, AI-агентов, архитектуры IDE и продуктовой стратегии. Примеры задач, над которыми предстоит работать: - Как сделать кодинг-агентов более эффективными при работе с большими C++ кодовыми базами? - Как интегрировать возможности отладки, понимания кода и навигации CLion в AI-ассистированные рабочие процессы? - Как оценивать и бенчмаркать AI-ориентированный опыт разработки в реальных сценариях? - Какие возможности должны быть доступны AI-агентам внутри современной IDE? - Как сделать CLion лучшей средой для разработчиков, которые всё больше сотрудничают с AI-инструментами и агентами? Вместо создания типовых чат-интерфейсов вы будете работать над такими задачами, как AI-ассистированная отладка, понимание кода с помощью агентов, автоматизация рабочих процессов разработчика и системы оценки AI-инструментов. Ваша работа напрямую повлияет на продукты, используемые миллионами разработчиков, и поможет сформировать более широкое видение JetBrains в области AI-разработки. Задачи - Формировать и внедрять AI-функции для CLion и C++-рабочих процессов. - Проектировать архитектуру AI-интеграций, инструментов агентов и C++-специфичных AI-возможностей. - Создавать практические бенчмарки и фреймворки оценки для AI-ассистированных сценариев C++-разработки. - Прототипировать и валидировать новые AI-рабочие процессы, включая отладку, понимание кода, рефакторинг и навигацию по проекту. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, ML-инженерами, QA-инженерами, стейкхолдерами и старшими разработчиками для формирования и реализации дорожной карты. - Тесно работать с командами JetBrains AI, ML и продуктовыми командами для определения AI-стратегии для C++-экосистемы. - Оценивать и приоритизировать AI-инициативы, предлагать новые идеи, соответствующие общей AI-стратегии JetBrains. - Участвовать в техническом дизайне, архитектуре ПО и реализации в большой зрелой кодовой базе. - Помогать определять техническую дорожную карту для интеграции AI-агентов и инструментов в C++-рабочие процессы. - Выстраивать доверие и согласованность между командами C++ Ecosystem, AI, Product, QA и ML. Требования - Значительный опыт разработки ПО на позиции Staff Engineer, Principal Engineer, Technical Lead или аналогичной старшей технической роли. - Уверенный опыт работы с Kotlin, Java или другими JVM-технологиями, либо способность быстро освоить кодовую базу на JVM. - Опыт создания AI-продуктов, инструментов разработчика, кодинг-ассистентов, агентов или рабочих процессов на основе LLM. - Глубокое понимание того, как работают современные кодинг-агенты: вызов инструментов, управление контекстом, MCP и методы оценки. - Подтверждённый опыт определения технического направления в неоднозначных и быстро меняющихся областях. - Сильное продуктовое чутьё и умение балансировать между инновациями и практической реализацией. - Отличные коммуникативные навыки и способность влиять без формальной власти. Будет плюсом - Опыт работы с C++-рабочими процессами, компиляторами, отладчиками, языковыми инструментами или продуктами для повышения продуктивности разработчиков. - Опыт работы с внутренностями IDE, языковыми серверами, анализом кода, системами рефакторинга или статическим анализом. - Опыт руководства небольшими командами или работы в роли технического лида. - Опыт работы над AI-native продуктами для разработчиков. Условия - Высокая базовая зарплата, отражающая навыки и опыт. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - Удалённая работа: до 30 дней в году из-за границы. - Дополнительный отпуск. - Медицинская страховка для вас и семьи. - Возможности обучения и развития: конференции, курсы, языковые занятия. - Поддержка при переезде. - Языковые занятия: местный язык или английский. - Горячее питание или компенсация обеда в рабочие дни. - Поддержка ментального здоровья.
Ведущий ML-инженер, LLM и генеративный ИИ
Инженеры-программисты и ИИ-агенты сталкиваются с общей проблемой: найти того человека или место, которые ответят на их сложный специфический вопрос. Многие решения обещают решить это с помощью поиска по векторным базам данных. Однако найти ответ часто бывает непросто: его части разбросаны по множеству противоречивых источников, и без точного поиска и тщательного анализа не обойтись. Spectrum собирает данные из кода, документации и задач организации и организует знания в единую онтологию, которую ИИ-агенты могут эффективно искать и анализировать. Мы стремимся произвести революцию в семантическом слое для организаций, создающих программное обеспечение, и выйти за рамки спецификаций, которые рассинхронизируются с кодом, представив «живую спецификацию» — извлекаемую из всей системы и используемую для поддержания её согласованности. Spectrum должен стать единым источником истины для всех знаний о продукте и архитектуре. Spectrum — резидент стартап-инкубатора JetBrains, с темпом и автономией стартапа, опирающийся на 25-летний опыт создания инструментов для разработчиков. Мы ищем первоклассного ML-инженера, который поможет нам формировать будущее разработки программного обеспечения. Вы будете владеть нашим стеком AI и ML и помогать определять исследовательскую повестку команды. Ваше техническое видение и дизайнерские решения напрямую повлияют на продукт и определят его успех. Задачи - Проектирование и создание ML/LLM-решения для приёма данных, извлечения знаний, поиска и последующего рассуждения. - Создание наборов данных, метрик и пайплайнов, обеспечивающих измеримые улучшения в системе. - Проектирование и улучшение агентов для поиска контекста, извлечения знаний и согласования данных, включая промпт-инжиниринг, выбор моделей и оптимизацию инференса. - Внедрение практик MLOps, включая оркестрацию, наблюдаемость и отслеживание экспериментов. - Совместная работа с инженерной командой над системным дизайном и с JetBrains Research над исследовательской повесткой. - Определение критериев найма, развитие ML-команды и формирование её культуры. Требования - Подтверждённый опыт работы в роли ML/AI-лида. - Не менее пяти лет опыта в системах ML/AI, из них не менее двух лет — с LLM и генеративным ИИ. - Глубокое понимание экосистемы LLM, включая архитектуры моделей и подходы к тонкой настройке. - Практический опыт с: - Промпт-инжинирингом и проектированием LLM-пайплайнов, включая оценку. - Агентными фреймворками, такими как LangChain, LlamaIndex, LangSmith, smolagents или аналогичными. - Векторными базами данных и паттернами RAG (retrieval-augmented generation). - Развёртыванием и масштабированием приложений на LLM с использованием API (например, OpenAI или Anthropic) или open-source моделей. - Уверенное владение Python; знание Kotlin будет плюсом. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции разной аудитории. - Владение английским языком в письменной и устной форме. Идеальный кандидат - Опыт работы с онтологиями, графами знаний или рассуждениями на основе графов. - Опыт работы в стартапах на ранней стадии — вам нравится этап «с нуля до единицы». - Способность мыслить стратегически о продукте на основе ИИ, а не только обучать модели изолированно. - Опыт в анализе кода, инструментах для разработчиков или исследованиях в области разработки ПО. - Опыт работы с мультиагентными системами или сложными агентными процессами. - Активное участие в соответствующих open-source проектах или публикациях. Условия - Конкурентная зарплата и льготы JetBrains. - Достаточный запас ресурсов и корпоративные возможности при автономии стартапа.
Senior MLOps-инженер, ML-пайплайны и инфраструктура
Команда ML Workflows Engineering занимается устранением инфраструктурных сложностей, оптимизацией операций машинного обучения (MLOps) и позволяет командам сосредоточиться на главном — создании значимых ML-моделей и интеллектуальных агентов. В составе команды вы будете играть ключевую роль в проектировании инструментов, автоматизации и пайплайнов, которые делают разработку машинного обучения простой и интуитивной. Интегрируя передовые практики MLOps и инженерное мастерство, мы стремимся максимизировать продуктивность и устранить сложность ML-инфраструктуры, чтобы наши команды могли расширять границы возможного в ИИ. Задачи - Создавать инструменты, автоматизацию и рабочие процессы для упрощения задач, связанных с инфраструктурой, позволяя ИИ-командам сосредоточиться на экспериментах и решении ключевых задач. - Разрабатывать надежные системы мониторинга, логирования и трассировки для обеспечения производительности и воспроизводимости ML-процессов в продакшене. - Проектировать, внедрять и поддерживать сквозные пайплайны машинного обучения для бесшовной разработки, обучения и развертывания ML-моделей и интеллектуальных агентов. - Работать с крупномасштабными распределенными системами, включая GPU-кластеры, для поддержки обучения, дообучения и оценки ML-моделей. - Взаимодействовать с продуктовыми и разработческими командами для превращения целей высокого уровня в конкретные, масштабируемые и поддерживаемые системы. - Оптимизировать рабочие процессы для воспроизводимости, масштабируемости и экономической эффективности, сохраняя продуктивность ML-команд и их фокус на инновациях. Требования - Практический опыт работы с современными MLOps-инструментами, включая Kubernetes, облачных провайдеров (GCP и AWS) и фреймворки оркестрации ML. - Глубокое понимание жизненного цикла ML от идеи до пользовательского приложения. - Способность вести проекты от начала до конца, начиная с проблемы высокого уровня или болевой точки продукта и контролируя этапы проектирования, экспериментов, внедрения и итераций. - Клиентоориентированное мышление — вам важно, как реально работают ML-инженеры, и вы можете превращать их потребности в практические, масштабируемые и поддерживаемые архитектурные решения. - Опыт работы с современными CI/CD-системами, такими как GitHub Actions или JetBrains TeamCity. - Не менее трех лет опыта написания чистого, поддерживаемого кода на Python в современных ML-кодовых базах. Желательно - Опыт работы с ML-оркестраторами и инструментами рабочих процессов, такими как ZenML, Dagster и Airflow. - Разработка инфраструктурных компонентов и сервисов с использованием кластерных решений, таких как Kubernetes. - Разработка бэкенд-сервисов на Python. - Создание и поддержка ML-пайплайнов, включая унаследованные. - Отслеживание экспериментов и наблюдаемость с помощью таких инструментов, как Weights & Biases, MLflow, Langfuse или аналогичных. Будет плюсом - Опыт работы с фреймворками инференса LLM, такими как vLLM, DeepSpeed и TensorRT. - Написание и поддержка Python-библиотек, используемых внутренними (или внешними) ML-инженерами. - Сильная теоретическая база в NLP и подходах на основе трансформеров. - Написание кода на Java и/или Kotlin. Условия - Гибридный формат работы.
Senior инженер-программист, JVM и инструменты разработчика
О компании и проекте JetBrains — компания, создающая инструменты для разработчиков. Проект AppGlass из JetBrains Innovation Hub — продукт для безопасной отладки production-систем с приоритетом ИИ. Он помогает инженерным командам исследовать проблемы в реальных средах с фокусом на безопасность, надёжность, защищённость, низкие накладные расходы и практическую интеграцию ИИ. В основе — JVM-инструментарий, анализ программ и ИИ. О роли Ищем Senior Software Engineer с сильным опытом работы с корпоративными JVM-системами. Роль подходит проактивным специалистам, которым интересны сложные инженерные задачи на стыке production-систем, инструментов для разработчиков и ИИ-агентов. Задачи - Проектировать, создавать и руководить разработкой функций продукта. - Разрабатывать инструменты и автоматизацию для AI-first инженерных процессов. - Работать над корпоративными интеграциями и сценариями развёртывания в Kubernetes и облачных средах. - Повышать надёжность, тестирование, производительность и безопасность для production-использования. Требования - Обширный опыт работы с Java, Kotlin и JVM-системами. - Опыт разработки корпоративного бэкенда, инфраструктуры или инструментов для разработчиков. - Уверенная работа с Kubernetes и облачными средами. - Ответственность, чёткая коммуникация, умение продвигать задачи вперёд без ожидания идеальных спецификаций. - Использование ИИ в разработке с проверкой результатов инженерной дисциплиной. Будет плюсом - Опыт работы с инструментами для отладки, инструментирования или наблюдаемости. - Опыт разработки бэкенд-продуктов на .NET или Python. - Глубокая забота о продуктивности разработчиков и инженерном качестве. Условия - Конкурентная зарплата, отражающая навыки и опыт. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - Удалённая работа: до 30 дней в году из-за границы. - Дополнительные выходные дни. - Медицинская страховка для сотрудника и семьи. - Возможности обучения и развития: конференции, курсы, языковые занятия. - Языковые курсы: местный язык или английский. - Горячее питание или компенсация на обед в рабочие дни. - Поддержка психического здоровья: доступ к профессиональным сервисам. - Спортивный бенефит: абонемент в спортзал или компенсация спортивного клуба. - Внутренние мероприятия: корпоративные праздники и командные встречи. - Некоторые бенефиты могут различаться в зависимости от локации.
Senior Quality Engineer, мобильная автоматизация
О компании Lendable — финтех-компания, создающая технологии для кредитования и сбережений. Один из новейших единорогов Великобритании, команда чуть более 700 человек. Прибыльна с 2017 года. Инвесторы — Balderton Capital и Goldman Sachs. С нуля пересобраны три основных потребительских финансовых продукта: кредиты, кредитные карты и автокредитование. Деньги поступают клиентам за минуты, а не дни. Компания нацелена на два крупнейших западных рынка — Великобританию и США. Работа в Lendable предполагает: - Ответственность в широкой зоне влияния и принятие решений, влияющих на направление и успех компании. - Работу в небольших командах сильных специалистов. - Создание технологий внутри компании с использованием новых источников данных, машинного обучения и AI. О роли Открыты две позиции Senior Quality Engineer в мобильную команду. Мобильное приложение Zable — основной способ взаимодействия клиентов с Lendable: кредиты, кредитные карты, автокредитование, мобильные тарифы, подписки и новые продукты. Приложение написано на React Native и TypeScript с бэкендом на Kotlin, выпускается на iOS и Android из единой кодовой базы. Роль automation-first: основное время — написание кода (тестовые фреймворки, CI-инструменты, хелперы), а не ручное выполнение тестов. Работа в связке с инженерами, продуктом и дизайном, задавая направление. Также работа на передовой AI-assisted quality: использование LLM и AI-инструментов для ускорения написания тестов, триажа падений и выявления пробелов в покрытии, с инженерной оценкой для сохранения доверия к тестам. Задачи - Владеть мобильной тестовой стратегией: определять и развивать прагматичную тестовую пирамиду для React Native, решая, где нужен E2E, а где логика должна быть в более быстрых слоях (Jest, React Testing Library, компонентные тесты). - Принимать осознанные решения о покрытии, надёжности и скорости. - Задавать стандарт «готово к релизу» для мобильных приложений и придерживаться его. - Создавать и поддерживать мобильные E2E-наборы в Maestro, включая тестовые данные, конфигурацию устройств, хелперы и отчёты. - Интегрировать наборы в CI (GitHub Actions) для быстрой и достоверной обратной связи на каждый PR и релиз-кандидат. - Снижать flakiness и время диагностики. Относиться к flaky-тесту как к сломанному, ожидать поиск первопричины, а не повторные прогоны до зелёного. - Использовать AI-инструменты для ускорения написания тестов, кластеризации падений, анализа покрытия и предложения исправлений. - Определять, где AI даёт эффект, а где нужен человеческий контроль. - Помогать мобильной команде внедрять AI-ассистированные рабочие процессы: промпты, guardrails, паттерны ревью. - Предотвращать дефекты: подключаться к спецификациям на ранних этапах, оспаривать неоднозначные критерии приёмки, выявлять риски до написания кода. - Закрывать петлю по производственным инцидентам через observability-стек (Datadog, Sentry, Grafana), связывая тестовое покрытие с реальным влиянием на клиентов. - Проводить точечное исследовательское тестирование для высокорисковых релизов, когда это уместно. Требования - 6+ лет в quality engineering или автоматизации тестирования, с опытом поддержания стабильных автоматизированных наборов, а не превращения их в «кладбище» карантинных тестов. - Опыт внедрения AI-ассистированных практик тестирования (генерация тестов, кластеризация падений, аналитика покрытия) с разумными механизмами контроля и доверия. - Сильные знания TypeScript и JavaScript — не только написание тестовых скриптов, но и создание хелперов, инструментов и отладка внутри приложения при необходимости. - Опыт настройки CI/CD-пайплайнов для надёжности тестов (GitHub Actions или аналоги): снижение flakiness, параллелизация, управление артефактами, контроль времени выполнения. - Уверенность в мобильной E2E-автоматизации или сильный E2E-опыт на другой платформе.
Должность: Ведущий разработчик Java
Область и стек Бэкенд Должность Ведущий разработчик Java Компания BellIntegrator Зарплатная вилка от 400к Формат работы Удаленка Страна работы РФ Требования - Senior Java разработчик с опытом (можно в личных проектах) работы с LLM - Понимание того, что такое Embedding, как конструируется и используется RAG - Понимание того, что такое агенты и как они реализуются. Что такое tools и MCP - Будет плюсом опыт использования Spring AI и использования Python (на любом уровне) - Высшее образование в области ИТ (или опыт работы в ИТ сфере от 6 лет) и опыт работы программистом от 4 лет в компании уровня Enterprise - Свободное владение Java 15+ и/или Kotlin, Spring Framework, SQL - Знание и опыт применения шаблонов проектирования ПО и интеграции систем - Опыт создания приложений, функционирующих в микросервисной архитектуре - SQL (написание и оптимизация запросов), использование ORM Hibernate (миграции Liquibase) - Отличное понимание и опыт реализации взаимодействия приложений, построенного на основе REST, GRPC, JSON-RPC, Kafka - Опыт работы с кэшами, в том числе распределёнными - Опыт работы с алгоритмами шифрования, ЭП, Сертификатами - Опыт организации интеграционного тестирования и тестирования на моках Дополнительные требования - Опыт выполнения функции архитектора приложения - Опыт использования Docker, понимание работы Kubernetes - Знание принципов работы Istio и опыт использования OpenShift - Опыт работы по Agile/Scrum методологии Обязанности - Участие в создании отказоустойчивых систем - Анализ кодовой базы, ревью пул-реквестов, контроль программного дизайна - Экспертная оценка плановой трудоемкости задач Условия - Конкурентоспособная заработная плата - Корпоративное обучение и сертификация в технических и бизнес областях - Корпоративные развлекательные программы - Возможность работать удаленно на территории РФ
Payment Solution Engineer
vacancy 🚀 Payment Solution Engineer В Unlimit открыта позиция Payment Solution Engineer — для инженера с глубоким опытом в платежной инфраструктуре, банковских интеграциях и запуске новых payment rails. Unlimit — международная fintech-компания, 16 лет на рынке. Развиваем собственную экосистему финансовых продуктов: payment processing, альтернативные платежные методы, multicurrency business accounts, card issuing, BaaS и crypto on/off-ramp решения. Будущий коллега будет самостоятельно вести интеграции с центральными банками, национальными clearing-системами и BaaS-провайдерами — от первого контакта и сертификации до production launch. ✅ Основные задачи: • подключение новых локальных платежных и clearing-систем; • взаимодействие с регуляторами, банками и внешними провайдерами; • настройка test environments, прохождение certification cases и запуск в production; • проектирование и реализация интеграций; • управление сроками и всем процессом подключения end-to-end; • документирование решений и передача их engineering и operations-командам. Основной стек: Java / Kotlin, Spring Boot, jOOQ, Temporal, REST, SOAP/XML, ISO 20022, Kafka, AWS, Docker, Kubernetes, Terraform, GitLab CI/CD. ✅ Что важно: • 5+ лет опыта в payments, banking или integration engineering; 8+ лет опыта на JVM • практический опыт с SWIFT, SEPA и другими payment schemes; • понимание clearing и settlement flows; • опыт с ISO 20022, MT/MX, SOAP/REST; • опыт подключения к центральным банкам или national clearing systems; • английский для общения с международными партнерами и регуляторами; • практический интерес к AI-инструментам и их применению в engineering-процессах- мы активно пишем агентов для рабочих задач Условия: 📍 Белград, работа из офиса 5/2 💰 €7 000–10 000 net в месяц 📄 официальное трудоустройство в Сербии/ оформление ВНЖ и полное сопровождение документов ✈️ полный релок пакет 🏋️ компенсация спорта 🇬🇧 занятия английским 📚 бюджет на обучение
Java Developer / ITK academy
Java Developer / ITK academy Краснодар. от 75 000 ₽ Требования: - Знание Java/Kotlin на уровне core части языка и коллекций, умение писать код - Опыт работы с git, знание основных команд и умение работать с ветками - Знание фреймворка Spring на уровне основных компонентов (web, security, data, cloud, test)