Вакансии для DevOps-инженеров на Python
Вакансии для DevOps-инженеров на Python: подборка ролей, где в задачах или стеке указан Python. Можно найти работу в этом направлении и сразу смотреть…
Фильтр вакансий
Software Engineer для обучения ИИ
Компания Alignerr ищет Software Engineer для работы над обучением ИИ. Роль предполагает создание, оценку и улучшение кода, генерируемого ИИ, чтобы помочь системам ИИ мыслить как разработчики. Формат: почасовая контрактная работа, полностью удалённо. Занятость: 10–40 часов в неделю. Задачи: - Писать, отлаживать и оптимизировать код на различных языках, фреймворках и в разных предметных областях - Оценивать код, сгенерированный ИИ, на корректность, эффективность, читаемость и соответствие лучшим практикам - Выявлять ошибки, логические сбои, проблемы безопасности и узкие места производительности в результатах ИИ - Предоставлять структурированную детальную обратную связь с объяснением, почему код работает или не работает - Разрабатывать сложные промпты и сценарии с крайними случаями для проверки возможностей ИИ - Сравнивать и ранжировать несколько решений, сгенерированных ИИ, на основе инженерного качества - Работать самостоятельно и асинхронно по собственному графику Требования: - Владение одним или несколькими языками программирования (Python, JavaScript, Java, C++, Go, TypeScript или аналогичными) - Уверенное понимание структур данных, алгоритмов и принципов проектирования ПО - Умение читать, писать и рассуждать о коде ясно и точно - Развитые навыки решения проблем и системный подход к отладке - Понятная письменная коммуникация — умение объяснять технические решения простым языком - Самомотивация и надёжность при самостоятельной работе без контроля - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области — или эквивалентный практический опыт Приветствуется: - Опыт работы с несколькими языками или технологическими стеками (full-stack, backend, системы, data engineering) - Знакомство с концепциями ИИ/ML, LLM или промпт-инжинирингом - Опыт ревью кода, технического написания или наставничества младших разработчиков - Опыт работы с облачными платформами, DevOps или распределёнными системами - Участие в соревновательном программировании, open-source проектах или пет-проектах - Учёная степень в области компьютерных наук или смежной дисциплины Условия: - Работа над передовыми ИИ-проектами совместно с ведущими исследовательскими лабораториями - Полная удалённость и гибкий график - Свобода фрилансера с интеллектуально стимулирующей работой - Прямое влияние на то, как ИИ пишет, понимает и рассуждает о коде - Возможность постоянной работы и продления контракта по мере запуска новых проектов
Старший платформенный инженер, Metal-инфраструктура
Grafana Labs — компания, стоящая за открытой платформой наблюдаемости Grafana Cloud. Внутренняя инженерная платформа (IEP) группы Foundations предоставляет инженерам приложений инструменты, системы и кластеры Kubernetes для сборки, развёртывания и запуска рабочих нагрузок. Новая команда Metal будет отвечать за создание и предоставление ресурсов (хранилище, сети, кластеры Kubernetes) в новых окружениях, начиная с собственного физического оборудования, и предоставлять контрольную плоскость Kubernetes и базовые ресурсы вне публичного облака для остальной части Engineering. Обязанности - Управление физической средой «Metal» от bare metal до Kubernetes. - Управление сетевыми компонентами кластера: балансировка нагрузки, NAT, DNS, CNI, межкластерная связь, протоколы маршрутизации, архитектура. - Управление планированием (scheduling) и автоматическим масштабированием. - Поддержка композиций Crossplane и модулей Terraform для общих ресурсов облачных провайдеров, а также управление версионированием и совместимостью Crossplane и Terraform core и провайдеров. - Работа с пользователями (командами приложений Grafana Cloud) для понимания их потребностей и обеспечения инвестиций в правильные возможности. Требования - Комфортно работать в remote-first компании; коммуникация — ключевой навык. - Готовность работать по консенсусу: участвовать в обсуждениях и затем принимать командное решение. - Интерес к распределённым системам и желание учиться и развиваться. - Целостный подход к разработке: команда владеет полным жизненным циклом кода — от написания дизайн-документов до анализа отзывов разработчиков и интеграционного тестирования. - Стек команды: Go, Python, Shell. - Опыт эксплуатации своего кода. - Опыт работы в дата-центрах. - Участие в дежурствах (on-call). Бонусы - Опыт с Cluster-API, Tinkerbell, Talos и/или Ceph. - Опыт работы в open source или других проектах на основе сообщества. - Опыт работы с несколькими облачными провайдерами (AWS, GCP, Azure; EKS, GKE, AKS). - Опыт эксплуатации и управления рабочими нагрузками на Kubernetes. Условия - Удалённая работа. - Рассматриваются кандидаты только из Великобритании, Испании и Ирландии.
Senior платформенный инженер, Metal
Grafana Labs — компания, разрабатывающая Grafana Cloud, полностью управляемую платформу наблюдаемости. Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду. Внутренняя инженерная платформа (IEP) группы Foundations предоставляет инженерам приложений инструменты, системы и кластеры Kubernetes. Новая команда «Metal» будет отвечать за создание и предоставление ресурсов, включая хранилища, сети и кластеры Kubernetes, начиная с собственного физического оборудования. Команда будет предоставлять контрольную плоскость Kubernetes и базовые ресурсы вне публичного облака для остальной части инженерного отдела. Удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Испании и Ирландии. Требования - Нравится работать с инженерами и управленческими структурами, которые поддерживают вас и вашу команду. - Комфортно работать в компании с удалённым форматом; коммуникация важна. - Работа в команде означает сотрудничество, дружелюбие, доброту и уважение. - Мы работаем на основе консенсуса: вы можете участвовать в обсуждении, но затем принимаете командное решение. - Интерес к работе с распределёнными системами. - Готовность учиться и развиваться. - Целостный подход к разработке. Команда отвечает за полный жизненный цикл кода: от написания дизайн-документов до анализа обратной связи от разработчиков и интеграционного тестирования. - Команда платформы в основном работает с Go, Python и Shell. - Опыт эксплуатации собственного кода. - Опыт работы с дата-центрами. - Участие в дежурствах (on-call). Обязанности - Управление физической средой «Metal» от bare metal до Kubernetes. - Управление компонентами кластерной сети: балансировка нагрузки, NAT, DNS, CNI, связь между кластерами, протоколы маршрутизации, архитектура. - Управление планированием и автоматическим масштабированием. - Поддержка композиций Crossplane и модулей Terraform для общих ресурсов облачных провайдеров (CSP). Управление версионированием и совместимостью ядра Crossplane и Terraform, а также провайдеров. - Работа с пользователями (командами приложений Grafana Cloud) для понимания их потребностей и выбора правильных направлений развития. Бонусы - Опыт с Cluster-API, Tinkerbell, Talos и/или Ceph. - Опыт работы в open source или других проектах на основе сообщества. - Опыт работы с несколькими облачными провайдерами. Мы запускаем Grafana Cloud на AWS, GCP и Azure, используя управляемые сервисы Kubernetes: EKS, GKE, AKS. - Опыт эксплуатации и управления рабочими нагрузками на Kubernetes.
Senior Backend-инженер, базы данных, Loki
О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, построенная на принципах открытого кода, открытых стандартов, открытых экосистем и открытой культуры. Более 35 миллионов пользователей и 7 000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, более 1 600 сотрудников в 40+ странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. Команда и стек Команда Databases владеет телеметрическими базами данных: Mimir (метрики), Loki (логи), Tempo (трейсы), Pyroscope (профили). Это open-source проекты, предлагаемые как облачный сервис Grafana Cloud и как on-premise решение. Это мультитенантные распределённые системы на Go, работающие на Kubernetes в GCP, Azure, AWS. Также инженеры работают над Prometheus, Grafana Agent, Mimir proxies и OpenTelemetry. Технологический стек: сервисы на Go, Kubernetes, облачное объектное хранилище. Компания поддерживает использование AI-ассистентов для разработки с оплачиваемым бюджетом, включая доступ к моделям GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro. Задачи - Влиять на дорожную карту и собственные карьерные цели. - Работать с командой над новыми функциями и улучшать их по результатам. - Вести проекты от идеи до эксплуатации. - Участвовать в open-source культуре и вносить вклад в другие проекты. - Проектировать, разрабатывать, эксплуатировать и поддерживать критически важные системы, отвечая за надёжность, производительность и доступность. - Участвовать в дежурствах (on-call) и нести ответственность за сервисы. - Поддерживать коллег, участвовать в обсуждениях архитектуры. - Изучать новые навыки, понимать облачный продукт и клиентов, знакомиться с кодовой базой крупной распределённой системы. Требования - Мотивированный самостоятельный специалист, ориентированный на действия. - Ориентация на клиента: создание продуктов, соответствующих потребностям пользователей. - Прагматизм: умение разбивать сложные задачи, анализировать, проектировать модульные решения, создавать MVP, собирать данные и итеративно улучшать. - Навыки совместной работы и коммуникации: команда — основная единица. - В связи с удалённой работой необходимы независимость и хорошие коммуникативные навыки, регулярные встречи по видеосвязи. Условия - Удалённая работа. На данный момент рассматриваются кандидаты из Испании, Ирландии, Германии, Великобритании или Швеции. - Полностью удалённая глобальная компания.
AI-инженер по интеграции и автоматизации
О компании Customs Support Group (CSG) — европейский лидер в области таможенных услуг, работающий в 15 странах. Компания принадлежит частной инвестиционной компании, быстро растёт и развивается за счёт органического роста и стратегических приобретений. Ключевые приоритеты — цифровая трансформация, операционное совершенство и клиентский опыт. О роли Разработка агентных AI-решений, интеграция LLM в существующие системы и автоматизация сложных бизнес-процессов в различных приложениях. Работа предполагает самостоятельный анализ требований, проектирование AI-решений и их внедрение до продакшена. Сочетание программной инженерии и AI-инженерии для обеспечения надёжной, безопасной и масштабируемой работы интеллектуальных систем. Обязанности - Анализ бизнес-требований и реализация технических решений - Разработка и интеграция интеллектуальных решений автоматизации и AI-приложений - Интеграция LLM в существующие корпоративные системы - Разработка надёжных бэкенд-компонентов и интеграционных модулей - Подключение существующих систем через API - Автоматизация бизнес-процессов с использованием современных workflow- и AI-платформ - Реализация новых AI-кейсов от концепции до продакшена - Обеспечение высокой производительности, стабильности и масштабируемости Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация - Опыт разработки ПО, желательно бэкенд-разработки - Опыт работы с Python или сопоставимым языком программирования - Знание проектирования API и системной интеграции - Опыт работы с облачными технологиями, Docker и Git - Аналитическое мышление - Интерес к современным AI-технологиям и автоматизации процессов - Самостоятельный, прагматичный и ориентированный на результат подход - Очень хорошее знание немецкого языка и хорошее знание английского языка - Готовность к командировкам Желательно - Практический опыт работы с большими языковыми моделями (Claude, OpenAI, GPT, Gemini) - Опыт с AI-агентами и агентными фреймворками - Опыт автоматизации workflow (например, n8n, Make, Power Automate) - Опыт работы с Kubernetes или CI/CD - Опыт работы с базами данных, моделированием данных и высокопроизводительными пайплайнами данных Условия - Разработка продуктивных AI-решений с использованием современных LLM, агентных фреймворков и облачных технологий - Высокая степень творческой свободы и автономии — от концепции до продакшена - Прямое взаимодействие с бизнес-подразделениями и командами без длительных согласований - Короткие пути принятия решений и прагматичный подход к работе - Сложные проекты в области AI и цифровой трансформации, приносящие прямую пользу - Современные технологии в AI, облаке и программной инженерии - Гибкий график работы и возможность удалённой работы
AI-инженер по интеграции и автоматизации
О компании Customs Support Group (CSG) — европейский лидер рынка таможенных услуг, работающий в 15 странах. CSG принадлежит частной инвестиционной компании и является быстрорастущим, динамичным и управляемым данными предприятием, расширяющим присутствие за счет органического роста и стратегических приобретений. Ключевые приоритеты: цифровая трансформация, операционное совершенство и оптимизированный клиентский опыт — все с целью стимулирования роста и повышения эффективности. Создавай интеллектуальные бизнес-процессы с помощью ИИ Ты хочешь не просто прорабатывать теоретические сценарии использования ИИ, а разрабатывать продуктивные решения, которые действительно продвигают компании вперед? Мы работаем прагматично, рано проводим валидацию и постоянно совершенствуемся. Ты разрабатываешь агентные ИИ-решения, интегрируешь LLM в существующий системный ландшафт и автоматизируешь сложные бизнес-процессы в различных приложениях. Ты работаешь самостоятельно, анализируешь требования, проектируешь ИИ-решения и доводишь их до продуктивного использования. При этом ты соединяешь программную инженерию с ИИ-инженерией и обеспечиваешь надежную, безопасную и масштабируемую работу интеллектуальных систем. Задачи - Анализ функциональных требований и реализация технических решений - Разработка и интеграция интеллектуальных решений автоматизации и ИИ-приложений - Интеграция LLM в существующие корпоративные системы - Разработка надежных бэкенд- и интеграционных компонентов - Подключение существующих систем через API - Автоматизация бизнес-процессов с помощью современных платформ рабочих процессов и ИИ - Реализация новых ИИ-сценариев от идеи до продуктивной эксплуатации - Обеспечение производительной, стабильной и масштабируемой работы Требования - Законченное образование в области информатики, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация - Опыт в разработке ПО, желательно в бэкенде - Опыт работы с Python или сопоставимым языком программирования - Знания в проектировании API и системной интеграции - Опыт работы с облачными технологиями, Docker и Git - Аналитическое мышление - Интерес к современным ИИ-технологиям и автоматизации процессов - Самостоятельный, прагматичный и ориентированный на решение стиль работы - Очень хорошее знание немецкого и хорошее знание английского языка - Готовность к командировкам Желательно - Практический опыт с большими языковыми моделями (LLM), такими как Claude, OpenAI, GPT или Gemini - ИИ-агенты и агентные фреймворки - Автоматизация рабочих процессов (например, n8n, Make или Power Automate) - Kubernetes или CI/CD - Базы данных, моделирование данных и разработка производительных конвейеров данных Условия - Разработка продуктивных ИИ-решений с использованием современных LLM, агентных фреймворков и облачных технологий - Большая свобода действий и высокая степень ответственности — от концепции до продуктивной эксплуатации - Прямое сотрудничество с профильными отделами и командами — без долгих циклов согласования - Короткие пути принятия решений и прагматичный подход - Сложные ИИ- и проекты цифровизации с непосредственной пользой - Современные технологии в области ИИ, облака и разработки ПО - Гибкий график работы и мобильная работа
Senior Full Stack разработчик, Gen AI
О вакансии - Роль: Full Stack Developer с Gen AI - Локация: Уиппани, Нью-Джерси (гибрид) - Занятость: полная - Клиент: Persistent Systems Обязанности - Проектировать и разрабатывать масштабируемые фронтенд-приложения на TypeScript и Python. - Создавать и интегрировать REST API. - Взаимодействовать с бэкенд-командами для обеспечения бесшовной интеграции фронтенда и бэкенда. Требования - Опыт работы с Python и TypeScript (6–8 лет). - Понимание фронтенд-архитектуры, паттернов проектирования и компонентного подхода. - Опыт разработки RESTful API (предпочтительно FastAPI). - Опыт интеграции API, включая взаимодействие фронтенда и бэкенда. - Опыт работы с GitHub и CI/CD пайплайнами. - Понимание реализации Agentic AI. - Знание, как реализовывать решения с использованием LLM. - Опыт работы с любым JS-фреймворком (Angular, React, Vue). - Опыт работы с LLM. Желательно - Опыт работы с векторными базами данных (Vector DB). - Опыт работы с облачными платформами, такими как AWS или Azure. - Знание технологий контейнеризации, таких как Docker и Kubernetes.
Senior Data Scientist, Python, машинное обучение
Компания Proxify ищет Senior Data Scientist (Python) для одной из быстрорастущих клиентских команд в роли технического лидера по инновациям в данных. Задача — превращать сложные высокоскоростные наборы данных в прогнозные модели и практические системы, которые напрямую влияют на продуктовую стратегию и бизнес-операции. Специалист будет соединять чистые исследования и продакшн-разработку: не только строить прототипы в ноутбуках, но и проектировать, обучать, оценивать и разворачивать надежные модели машинного обучения в облачных средах. Роль подходит дата-сайентисту с системным мышлением, ценящему чистую модульную Python-архитектуру, статистическую строгость и масштабируемые пайплайны данных. Задачи - Проектировать, создавать и оптимизировать масштабируемые прогнозные модели и алгоритмы машинного обучения для решения сложных бизнес-задач. - Архитектурно выстраивать и поддерживать надежные пайплайны данных и наборы признаков, обеспечивая качество, согласованность и целостность данных на этапах обучения и инференса. - Взаимодействовать с дата-инженерами, продакт-менеджерами и бэкенд-командами для бесшовной интеграции моделей в основные API приложений. - Проводить тщательные код-ревью рабочих процессов data science, продвигая продакшн-стандарты Python и линтинг. - Переводить технические метрики (Precision, Recall, ROC-AUC, RMSE) в понятные бизнес-результаты и рекомендации для руководства. Требования - 5+ лет профессионального опыта в роли Data Scientist, экспертное владение экосистемой Python для данных (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn). - Глубокие теоретические и практические знания supervised и unsupervised обучения, регрессии, классификации, кластеризации и прогнозирования временных рядов. - Подтвержденный опыт вывода моделей из Jupyter Notebook в продакшн с использованием контейнеризации (Docker) и микросервисной архитектуры. - Уверенное написание сложных оптимизированных SQL-запросов, опыт работы с большими данными с использованием распределенных вычислений (PySpark или Ray). - Опыт работы с инструментами жизненного цикла ML (MLflow, DVC или Weights & Biases) для отслеживания моделей, версионирования и управления feature store. - Практический опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS, GCP или Azure) и управляемыми ML-сервисами (например, SageMaker или Vertex AI). - Часовой пояс: CET (±3 часа). Кандидаты из других часовых поясов не рассматриваются. Желательно: - Опыт глубокого обучения с использованием PyTorch или TensorFlow/Keras. - Опыт работы с NLP-фреймворками (Hugging Face, spaCy) или развертывание пайплайнов на основе LLM (LangChain, векторные базы данных). - Знакомство с инструментами оркестрации, такими как Apache Airflow или Prefect. - Сильный бэкграунд в дизайне экспериментов, методологии A/B-тестирования и проверке статистической значимости. Условия - Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. - Предсказуемые часы проекта: стабильные 8-часовые рабочие дни с клиентами. - До 24 гибких выходных дней в год без потери оплаты для полной занятости на позициях, найденных через Proxify. - Долгосрочные удаленные позиции в технологических компаниях. - Персональный подбор проектов без типичных барьеров и предвзятости в рекрутинге. - Единый процесс найма для множества возможностей без дополнительных оценок. - Одинаковая ежемесячная оплата на позициях, найденных через Proxify.
Senior Python-разработчик (FastAPI)
Компания Proxify — платформа для связи разработчиков с удалёнными full-time проектами. С момента запуска разработчики Proxify работали с более чем 1200 клиентами; более 5000 разработчиков доверяют сети Proxify. Рейтинги: Glassdoor 4.5/5, Trustpilot 4.8/5. Вакансия: Senior Python-разработчик (FastAPI) для одного из быстрорастущих клиентов Proxify. Роль включает проектирование, создание и масштабирование основных cloud-native backend-сервисов, разработку высоконагруженных асинхронных API с низкой задержкой для функций платформы, работающих с большими данными. Требования - 3+ лет практического опыта в production-разработке высокопроизводительных асинхронных веб-сервисов на FastAPI и современном Python (3.10+); глубокое владение asyncio, dependency injection и валидацией данных Pydantic v2. - 5+ лет общего опыта в разработке, проектировании и поддержке production-grade распределённых систем и RESTful API. - Уверенное владение реляционными базами данных (PostgreSQL), написание оптимизированных SQL-запросов или использование ORM (SQLAlchemy, Alembic) для миграций и оптимизации запросов; обязателен опыт работы с кэшированием на Redis. - Практический опыт создания слабосвязанных сервисов с использованием очередей сообщений и стриминговых платформ (например, RabbitMQ, Celery, Apache Kafka). - Уверенное ежедневное владение Docker, Kubernetes или AWS-контейнерными сервисами (ECS/EKS), настройка CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI). - Строгое соблюдение паттернов проектирования, принципов чистого кода и комплексное автоматизированное тестирование с помощью pytest. - Нахождение в часовом поясе CET (+/- 3 часа); кандидаты из других часовых поясов не рассматриваются. Желательно - Опыт работы с GraphQL или WebSocket наряду со стандартными REST-протоколами. - Знакомство с векторными базами данных (Pinecone, Milvus, Qdrant) или фреймворками оркестрации AI/LLM (LangChain, LlamaIndex) для backend-систем с ИИ. - Опыт миграции легаси-монолитов на Django или Flask к слабосвязанным микросервисам на FastAPI. Задачи - Проектирование, разработка и документирование безопасных высококонкурентных микросервисов и REST-эндпоинтов на FastAPI с использованием стандартов OpenAPI/Swagger. - Профилирование асинхронных узких мест, управление event loop, оптимизация запросов к БД и масштабирование кэширующих слоёв для поддержания времени ответа менее миллисекунды при пиковой нагрузке. - Создание надёжных каналов связи между внутренними сервисами и внешними партнёрскими API с помощью вебхуков, брокеров сообщений и фоновых воркеров (например, Celery). - Ведение технических обсуждений, установление стандартов тестирования и проведение тщательных код-ревью для обеспечения надёжности и безопасности системы. - Тесное взаимодействие с DevOps-командами для контейнеризации приложений, мониторинга облачных метрик и оптимизации автоматизированных релизных циклов. Условия - Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. - Предсказуемые часы работы: 8-часовой рабочий день с клиентами. - До 24 оплачиваемых flex-дней в год для full-time позиций, найденных через Proxify. - Эксклюзивные долгосрочные удалённые позиции в передовых компаниях. - Персональный подбор вакансий без типичных препятствий и предвзятости в рекрутинге. - Одноразовый процесс заключения контракта для множества возможностей без дополнительных оценок. - Стабильная ежемесячная оплата для позиций, полученных через Proxify.
Senior Staff Information Security Engineer
Компания Nmi ищет Senior Staff Information Security Engineer для развития и улучшения безопасности в гибридной технологической инфраструктуре. Среда включает AWS и локальную инфраструктуру, размещенную в дата-центрах колокации. Роль предполагает старшее техническое лидерство в обеих средах: определение безопасных архитектурных паттернов, создание масштабируемых средств контроля и партнерство с командами Engineering, Product, SRE и Infrastructure для снижения рисков без создания лишних барьеров для разработки. Это индивидуальная роль senior-уровня. Специалист остается вовлеченным в практическую работу, выступая авторитетом по сложным архитектурным и инженерным решениям в области безопасности. В задачи входит руководство инициативами, охватывающими несколько команд и технологий, решение системных проблем безопасности и улучшение процессов проектирования и внедрения безопасности в организации. Формат работы преимущественно удаленный, с периодическим присутствием в офисе в Бристоле (Великобритания) и, при необходимости, в объектах колокации. Обязанности: Лидерство в архитектуре безопасности инфраструктуры - Определение и развитие архитектуры безопасности в AWS и среде колокации. - Создание эталонных архитектур, инженерных стандартов и переиспользуемых паттернов контроля. - Техническое руководство крупными инициативами в области инфраструктуры, платформ и продуктов. - Выявление системных рисков и реализация практичных программ по их устранению. Укрепление безопасности облака и гибридной среды - Проектирование и улучшение безопасности облачных аккаунтов, сетей, идентификационных данных, рабочих нагрузок и общих сервисов. - Внедрение эффективных средств контроля для управления доступом, сегментации, шифрования, секретов, логирования, мониторинга и защиты рабочих нагрузок. - Разработка превентивных механизмов через infrastructure-as-code, policy-as-code, автоматизацию и облачные сервисы безопасности. - Повышение согласованности между облаком, локальной инфраструктурой и связующими их сетями. Партнерство с Engineering и Product - Участие на ранних этапах проектирования новых продуктов, платформ, сервисов и интеграций. - Проведение моделирования угроз, архитектурных ревью безопасности и технических оценок рисков. - Перевод рисков безопасности в четкие практические инженерные рекомендации. - Помощь командам во внедрении принципов secure-by-design через переиспользуемые паттерны, инструменты и документацию. Создание, автоматизация и применение ИИ - Проектирование и внедрение инструментов безопасности, интеграций и автоматизированных средств контроля. - Встраивание возможностей безопасности в подготовку инфраструктуры, инженерные процессы и CI/CD пайплайны. - Использование ИИ-инструментов для улучшения скриптов, разработки детектов, анализа алертов, триажа уязвимостей, моделирования угроз и технической документации. - Проверка результатов, сгенерированных ИИ, и обеспечение использования ИИ-инструментов с надлежащими мерами контроля конфиденциальности, точности, доступа и человеческого надзора. Снижение рисков и повышение устойчивости - Техническое руководство управлением уязвимостями и экспозициями в AWS и локальной инфраструктуре. - Выявление повторяющихся паттернов по инцидентам, пентестам, уязвимостям и оценкам контроля. - Выполнение роли старшей технической точки эскалации при значительных инцидентах безопасности. - Обеспечение того, чтобы расследования и извлеченные уроки приводили к долгосрочным архитектурным и инженерным улучшениям. Старшее техническое лидерство - Руководство сложными инициативами безопасности, охватывающими несколько команд и циклов планирования. - Наставничество инженеров по безопасности и консультирование инженеров смежных команд. - Повышение стандартов архитектуры безопасности, автоматизации, документации и технических решений. - Четкая коммуникация рисков и рекомендаций техническим командам, продуктовым лидерам и старшим стейкхолдерам. Требования: - Значительный опыт в инженерии безопасности, безопасности инфраструктуры, облачной безопасности, архитектуре безопасности или платформенной инженерии. - Глубокий практический опыт защиты сред AWS. - Сильные знания AWS IAM, сетевой архитектуры, управления аккаунтами, шифрования, логирования, мониторинга, управления секретами и защиты рабочих нагрузок. - Опыт проектирования или защиты локальной инфраструктуры, дата-центров или сред колокации. - Сильные знания корпоративных сетей, сегментации, межсетевых экранов, безопасного удаленного доступа, привилегированного администрирования и гибридной связности. - Опыт работы с infrastructure-as-code, безопасностью CI/CD, контейнерными средами и облачными платформами. - Подтвержденный опыт проектирования и внедрения автоматизированных средств контроля безопасности и инженерных решений. - Владение скриптовыми языками или языками разработки: Python, Go или аналогичными. - Практический опыт использования ИИ-инструментов для улучшения инженерных и операционных процессов безопасности. - Опыт руководства сложными инициативами в нескольких инженерных, инфраструктурных или продуктовых командах. - Сильные знания архитектуры безопасности.
AI Engineer (Chicago)
AI Engineer (Chicago) Insight Global ищет AI-инженера для компании Camping World Holdings в Линкольншире, штат Иллинойс. Роль заключается в преобразовании созданных с помощью ИИ фронтенд-приложений в готовые к промышленной эксплуатации, полностью интегрированные приложения, соединяющие пользовательские интерфейсы с бэкенд-сервисами, API, базами данных и корпоративными системами. Ключевые обязанности - Полнофункциональная интеграция: соединение фронтенд-кода, созданного ИИ, с надёжной бэкенд-инфраструктурой - Работа в процессе разработки с использованием ИИ-инструментов - Управление CI/CD-пайплайнами и процессами развёртывания - Проектирование баз данных и управление API Требования - 4+ года профессиональной разработки ПО, из них минимум 2 года в full-stack - JavaScript/TypeScript, React, Next.js - Node.js, Python или Go - PostgreSQL и навыки проектирования баз данных - Облачные платформы (GCP, Azure или AWS) - OAuth 2.0/SSO, RESTful API, рабочие процессы с Git Будет преимуществом - Инструменты разработки с ИИ-ассистентами: Claude Code, Lovable, GitHub Copilot - Supabase, Vercel, векторные базы данных - API-шлюз Kong, Kubernetes/Docker - Архитектуры ИИ-агентов и платформы для мониторинга Оплата и формат работы - Почасовая ставка: $62–$77 в час - Гибридный график (обязательное присутствие в офисе 3 дня в неделю)
Java/AWS/Agentic Senior Lead Software Engineer
Старший ведущий инженер-программист (Java/AWS/Agentic) JPMorganChase — Технологии доверия и безопасности платежей В качестве старшего ведущего инженера-программиста в JPMorganChase, в группе технологий доверия и безопасности платежей, вы становитесь неотъемлемой частью agile-команды, которая совершенствует, создаёт и поставляет надёжные, лидирующие на рынке технологические продукты. Роль сосредоточена на решениях для защиты от мошенничества для продавцов и на построении облачных систем, дополненных ИИ, которые защищают клиентов в масштабе. Обязанности - Создание креативных программных решений и развёртывание cloud-native приложений с использованием сервисов AWS (S3, Aurora, ECS, EKS, Lambda) - Автоматизация предоставления инфраструктуры с помощью CloudFormation, Terraform и AWS CDK - Разработка безопасного production-кода и проверка кода других разработчиков - Мониторинг, устранение неполадок и оптимизация производительности приложений на AWS - Внедрение политик IAM, шифрования и соблюдение требований безопасности - Руководство сообществами практиков по облачным технологиям - Использование AI-агентов для прототипирования и демонстраций - Достижение результатов в сжатые сроки Требования Обязательные - 5+ лет практического опыта разработки программного обеспечения - Обширный практический опыт работы с AWS (S3, Aurora, ECS, EKS, Lambda и др.) - Владение Java, Spring Boot, Python или Node.js - Продвинутые знания CI/CD и гибких методологий - Опыт работы в сфере финансовых услуг - Опыт использования GitHub Copilot - Подтверждённый опыт создания высоконагруженных транзакционных систем с низкой задержкой Предпочтительные - Опыт full stack разработки (экспертиза) - Опыт работы с системами управления кейсами (case management workflow) - Опыт виброкодирования (vibe coding)
Python Lead
Python Lead Компания: Сбер Локация: Москва Формат работы: офис Обязанности - Проектирование и согласование архитектуры приложений и интеграций - Развитие и разработка расчетных модулей системы, общих библиотек, реализация интеграционных взаимодействий - Формирование требований для построения CI/CD, мониторинга, логирования - Проведение ревью кода, поддержка код стандарта, командные коммуникации - Распределение нагрузки между членами команды - Контроль сроков выполнения задач - Организация внутренних процессов в команде - Контроль релизных циклов и выполнения выставляемых требований Требования - Опыт командной работы с применением гибких подходов (be Agile!) - Понимание принципов жизненного цикла разработки и практический опыт создания python приложений enterprise экосистемы - Опыт проектирования API и интеграционных взаимодействий (HTTP, REST, GraphQL) - Понимание принципов ООП, SOLID, паттернов проектирования (GoF) - Понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio) - Уверенные знания Python и опыт разработки с использованием Django, FastAPI, Streamlit - Опыт работы с python data (Pandas/Numpy/SciPy) - Практические знания и навыки работы с LLM (большими языковыми моделями) и DataScience - Опыт работы с инструментами контейнеризации приложений (Docker) - Уверенный Linux пользователь - Понимание принципов CI/CD - Умение работать в команде и эффективно распределять задачи - Понимание принципов и инструментов Scrum
Специалиста для обеспечения качества AI-платформы, связанной с монетизацией трафика в Telegram на базе AI
Специалист для обеспечения качества AI-платформы, связанной с монетизацией трафика в Telegram на базе AI Обязанности Функциональное тестирование: ручное тестирование релизов и обновлений платформы. Тестирование интеграций: сборка, настройка и проверка клиентских воронок продаж (чат-боты, рассылки, интеграции со сторонними сервисами). Сквозная проверка сценариев: контроль логики работы алгоритмов, корректности передачи данных внутри платформы. Автоматизация тестирования: разработка и поддержка автотестов. Анализ дефектов: локализация багов, поиск узких мест в бизнес-сценариях и заведение подробных баг-репортов в таск-трекере. Требования Опыт работы в тестировании программного обеспечения от 3 лет (понимание полного цикла QA, самостоятельная разработка тест-кейсов и чек-листов). Навык чтения кода на уровне, достаточном для анализа логики приложения (приветствуется знание Python или JavaScript/TypeScript). Уверенное владение SQL для проверки целостности и корректности данных непосредственно в базах данных. Практический опыт работы с инструментами автоматизации тестирования. Понимание принципов работы маркетинговых воронок, CRM-систем и механизмов интеграций (REST API, Webhooks, JSON/XML). Инструментарий: опыт работы с системами контроля версий (Git), CI/CD (плюсом будет знакомство с Docker), а также с Jira или аналогичными баг-трекерами и Zeplin/Figma для сверки макетов. Soft skills: высокая внимательность к деталям, аналитическое мышление, умение ясно коммуницировать с разработкой и бизнесом, готовность глубоко погружаться в техническую и бизнес-логику задач. Будет плюсом Опыт нагрузочного тестирования. Знание инструментов визуального регрессионного тестирования. Опыт работы с платежными шлюзами и понимание протоколов безопасности транзакций. Условия Формат работы: полностью удаленный. График: 6/1 (ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК; СБ — с 10:00 до 14:00). Испытательный срок: 2 недели оплачиваемой стажировки (полная ставка, без срезов оклада). Оплата: 1000–1500$ по результатам собеседования. Выплаты производятся каждые 2 недели на USDT (BEP20). Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации).
AI-разработчик (Python/Go) — автоматизация в AdTech
AI-разработчик (Python/Go) — автоматизация в AdTech Локация: Удалённо Компания: NDA ЗП: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования) Занятость: Полная Мы строим инструменты для digital-маркетинга и автоматизации. Код в команде пишем через AI-агентов — Claude Code, Codex и другие. Не в браузерном чате, а в терминале: агент читает кодовую базу, вносит изменения, запускает тесты. Это рабочий процесс, который ускоряет опытного разработчика, а не заменяет его. Ищем программиста с крепким бэкграундом, который уже встроил AI-агенты в свой рабочий процесс и делает за день то, на что раньше уходила неделя. Сфера: Арбитраж трафика Что будете делать: - Разрабатывать backend-сервисы, используя Claude Code, Codex или другие AI-агенты для ускорения работы - Проектировать и реализовывать интеграции с внешними API (рекламные сети, трекеры, аналитика, платёжные системы) - Автоматизировать бизнес-процессы — сбор данных, отчётность, мониторинг - Прототипировать решения: от идеи до рабочего MVP за часы - Ревьюить и рефакторить код — как свой, так и сгенерированный агентом - Настраивать окружение для AI-агентов: инструкции, правила, контекст проекта Хард-требования: - Python: коммерческий опыт от 2 лет. Уверенное владение asyncio, FastAPI или Flask, SQLAlchemy или аналоги. Понимание GIL, менеджеров контекста, декораторов, генераторов — не на уровне “знаю что это”, а используете в работе - Go (будет серьёзным плюсом): goroutines, channels, стандартная библиотека, понимание concurrency-модели - Базы данных: PostgreSQL или MySQL на уровне написания сложных запросов, понимание индексов, миграций, оптимизации. Опыт с Redis - API: проектирование и реализация REST API, работа с вебхуками, OAuth, rate limiting. Опыт интеграции с внешними сервисами в продакшене - Git: ветвление, ребейз, черри-пик, решение конфликтов — не гуглите каждый раз - Инфраструктура: Docker на уровне написания и отладки Dockerfile и docker-compose. Базовое понимание CI/CD - Linux: уверенная работа в терминале, дебаг на удалённом сервере, чтение логов Требования по AI-инструментам: - Реальный опыт работы с Claude Code, Codex, Cursor, Aider или другими AI-агентами — именно как инструмент в ежедневной разработке - Умение декомпозировать задачу для агента, управлять контекстом, задавать ограничения - Понимание, где агент силён, а где стабильно ошибается — и привычка проверять результат Не подойдёт, если: - Вы пришли в программирование через AI и не писали код самостоятельно до появления ChatGPT - Ваш коммерческий опыт меньше 1.5 лет - Вы не можете без подсказки объяснить, чем отличается процесс от потока, зачем нужен индекс в БД или как работает HTTP-запрос на уровне TCP - Ваш опыт с AI — только браузерный чат, без терминальных или IDE-агентов Условия: - Удалённо, ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК - Выплаты: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования, в дальнейшем возможен рост) - Оплачиваемая стажировка до 2 недель (полная ставка) - Выплаты 1 и 16 числа (USDT BEP-20) - Все расходы на AI-инструменты покрывает компания - Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации)
AI-разработчик (Python/Go) — автоматизация в AdTech
AI-разработчик (Python/Go) — автоматизация в AdTech Локация: Удалённо Компания: NDA Зарплата: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования) Занятость: Полная Мы строим инструменты для digital-маркетинга и автоматизации. Код в команде пишем через AI-агенты — Claude Code, Codex и другие. Не в браузерном чате, а в терминале: агент читает кодовую базу, вносит изменения, запускает тесты. Это рабочий процесс, который ускоряет опытного разработчика, а не заменяет его. Ищем программиста с крепким бэкграундом, который уже встроил AI-агенты в свой рабочий процесс и делает за день то, на что раньше уходила неделя. Сфера: Арбитраж трафика Что будете делать - Разрабатывать backend-сервисы, используя Claude Code, Codex или другие AI-агенты для ускорения работы - Проектировать и реализовывать интеграции с внешними API (рекламные сети, трекеры, аналитика, платёжные системы) - Автоматизировать бизнес-процессы — сбор данных, отчётность, мониторинг - Прототипировать решения: от идеи до рабочего MVP за часы - Ревьюить и рефакторить код — как свой, так и сгенерированный агентом - Настраивать окружение для AI-агентов: инструкции, правила, контекст проекта Хард-требования - Python: коммерческий опыт от 2 лет. Уверенное владение asyncio, FastAPI или Flask, SQLAlchemy или аналоги. Понимание GIL, менеджеров контекста, декораторов, генераторов — не на уровне “знаю что это”, а используете в работе - Go (будет серьёзным плюсом): goroutines, channels, стандартная библиотека, понимание concurrency-модели - Базы данных: PostgreSQL или MySQL на уровне написания сложных запросов, понимание индексов, миграций, оптимизации. - Опыт с Redis - API: проектирование и реализация REST API, работа с вебхуками, OAuth, rate limiting. Опыт интеграции с внешними сервисами в продакшене - Git: ветвление, ребейз, черри-пик, решение конфликтов — не гуглите каждый раз - Инфраструктура: Docker на уровне написания и отладки Dockerfile и docker-compose. Базовое понимание CI/CD - Linux: уверенная работа в терминале, дебаг на удалённом сервере, чтение логов Требования по AI-инструментам - Реальный опыт работы с Claude Code, Codex, Cursor, Aider или другими AI-агентами — именно как инструмент в ежедневной разработке - Умение декомпозировать задачу для агента, управлять контекстом, задавать ограничения - Понимание, где агент силён, а где стабильно ошибается — и привычка проверять результат Не подойдёт, если - Вы пришли в программирование через AI и не писали код самостоятельно до появления ChatGPT - Ваш коммерческий опыт меньше 1.5 лет - Вы не можете без подсказки объяснить, чем отличается процесс от потока, зачем нужен индекс в БД или как работает HTTP-запрос на уровне TCP - Ваш опыт с AI — только браузерный чат, без терминальных или IDE-агентов Условия - Удалённо, ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК - Выплаты: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования, в дальнейшем возможен рост) - Оплачиваемая стажировка до 2 недель (полная ставка) - Выплаты 1 и 16 числа (USDT BEP-20) - Все расходы на AI-инструменты покрывает компания - Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации)
Team Lead / Principal ML Engineer
Team Lead / Principal ML Engineer Компания: Авиасейлс Удалённая работа Чего ждём от тебя - 5+ лет в ML/DS — ты выкатывал модели в прод и знаешь, что это значит на практике - Уверенный Python: ООП, типизация, тесты - Классический ML: бустинги, валидация, понимание где нейросеть избыточна, а где достаточно градиентного бустинга - Опыт с текстовыми нейросетевыми моделями: BERT-подобные трансформеры, LLM API, промпт-инжиниринг, eval-сеты - Практический опыт MLOps: пайплайны данных, оркестрация (Airflow, Kubeflow или аналоги), трекинг экспериментов - Инфраструктурный бэкграунд: Docker, CI/CD, Kubernetes, логирование и мониторинг — ты понимаешь, как устроены высоконагруженные сервисы, а не только модели внутри них - Умение мыслить P&L: переводить метрики моделей (F1, ROC-AUC) в конверсии и деньги, защищать технические решения перед бизнесом финансовыми аргументами - У тебя уже есть опыт менторства или лидерства — и тебе это нравится
DevOps-инженер
DevOps-инженер AI HealthTech-стартап Компания: Астратех Формат: удалёнка по РФ, мск-время (офис — Москва-Сити) Оформление: ГПХ → переход на ТК Занятость: full-time Вилка: 300 000 — 350 000 ₽ gross О проекте AI Healthcare-стартап строит ИИ-продукты в медицине: B2B-платформу для мониторинга здоровья сотрудников на производствах и B2C-сервис персонального ИИ-доктора. Сейчас команда в поиске DevOps-инженера, который наведёт порядок в инфраструктуре и снизит зависимость от внешних подрядчиков. Важно про подход Самостоятельность, зрелость, высокий уровень ownership. Нужно зайти в сложную среду, разобраться и методично привести её в порядок. Инфраструктурная безопасность — неотъемлемая часть работы. Ключевые задачи - Развитие Kubernetes-инфраструктуры и смежных сервисов. - Построение и доработка CI/CD (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions). - Внедрение мониторинга: Prometheus, Grafana, ELK, Graylog. - Infrastructure as Code: Ansible, Terraform, Puppet. - Контейнерная безопасность: сканирование образов, hardening K8s. - Управление доступом: Keycloak, интеграция с LDAP. - Compliance для медданных: анонимизация, аудит API, SIEM для K8s. - Автоматизация на Python, Bash, Go. - Контроль соблюдения 152-ФЗ, приказов ФСТЭК №17 и №21. Приоритеты на старте Настроить отказоустойчивый Kubernetes, привести в порядок CI/CD, внедрить мониторинг, собрать недокументированные знания и снизить риски зависимости от подрядчиков. Ожидания - 3+ лет в DevOps или инфраструктурной роли. - Уверенный Linux; базовый Windows / PowerShell; опыт с Astra Linux, RedOS. - Автоматизация на Python и Bash; понимание Go на уровне работы со стеком. - Docker (multistage, compose), Kubernetes (развёртывание с нуля, RBAC, HA, Helm, ArgoCD). - Опыт с PV/PVC, Longhorn, GlusterFS и БД в K8s: MongoDB, ClickHouse, PostgreSQL, Redis, MinIO. - CI/CD с DevSecOps-практиками (GitLab, GitHub, SCA, SAST, DAST). - Мониторинг: Prometheus, Grafana, ELK, fluent-bit. Понимание RED и USE Observability. - Сетевые основы, опыт с закрытыми сетями и изолированными контурами. - Знание 152-ФЗ, приказов ФСТЭК №17 и №21. - Опыт с Keycloak, базовые навыки MLOps (Kubeflow). Почему интересно - Сложный домен: ML, медданные, высокие требования к безопасности. - Архитектурная автономность и сильная команда инженеров. - Продукт, который реально помогает людям.
ML-инженер
Мы — Далее, и мы занимаемся разработкой и поддержкой сложных digital-решений для крупных клиентов: от веб-сайтов до приложений, от Сбербанка до Nestle. Мы — один из крупнейших независимых продакшнов в России, работаем с 2005 года, сейчас в штате более 550 человек. Мы занимаем 1-е место в рейтинге Adindex Digital Index в сегменте web-production, входим в топ-20 Tagline. Сейчас мы ищем ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для различных проектов компании. Предстоит разрабатывать и внедрять ML-модели, участвуя во всем жизненном цикле продукта. Обязанности: Поддерживать текущие алгоритмические решения. Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы. Разрабатывать методологию и проектировать NLP/LLM решения. Адаптировать и дообучать LLM (например, LLaMA, Mistral, YaLM 2) под специфику продукта. Интегрировать LLM API (OpenAI, Claude) с fallback-механизмами. Проводить исследования, тестировать новые идеи, оценивать жизнеспособность и качество моделей, реализовывать R&D-подходы на реальных бизнес-данных. Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных (POI, отзывы, описания). Настраивать векторные БД (Pinecone/Weaviate/Qdrant) и оптимизировать кэширование. Заниматься prompt engineering — создавать и тестировать промты для различных сценариев. Вести рабочую документацию и создавать отчеты о результатах работы. Мониторить ключевые показатели эффективности процессов, анализировать отклонения и их воздействие на общие показатели. Участвовать в проектировании архитектуры, CI/CD, мониторинге и оптимизации сервисов. Требования: Высшее образование в области математики, информатики или смежных дисциплин. Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других). Навыки создания ML-пайплайнов и backend-сервисов. Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow, понимание принципов работы алгоритмов (GBDT, CNN, Transformers). Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных. Понимание процессов Fine-tuning LLM и оценки качества моделей. Опыт внедрения RAG. Умение писать unit-тесты. Будет плюсом: Позитивный опыт внедрения RAG агентов в существующие бизнес-процессы. Реализованные проекты с существенной пользовательской нагрузкой. Понимание инфраструктуры для ML-сервисов (GPU, CPU). Мы предлагаем: Полностью белую заработную плату. Ориентируемся на ваши пожелания, опыт и навыки. Оформление по ТК РФ, оплачиваемый отпуск и больничный с первого рабочего дня. Работу в компании с аккредитацией в Минцифры. Расширенный пакет ДМС со стоматологией. 8-часовой рабочий день, удаленный формат работы. Спорт – корпоративный волейбол, беговой клуб и киберспортивные турниры). Яркую корпоративную жизнь – более 400 мероприятий в год (2 корпоратива с оплатой трансфера, разговорный клуб английского, совместные походы в музей, квизы, книжный и киноклуб, мем-чат и многое другое). Обучение и участие в профессиональных конференциях.
AI application security engineer, middle+/senior
Контур — экосистема для бизнеса. Наши сервисы помогают каждой третьей компании России делать рабочие процессы проще и эффективнее: вести бухгалтерию, сдавать отчетность в госорганы, обмениваться документами без бумаги, общаться друг с другом на удаленке и многое другое. С нами жизнь 3,1 миллионов предпринимателей и их сотрудников становится легче. О команде Мы — команда безопасности ИИ в Центре киберзащиты Контура. Ищем специалиста по кибербезопасности, который поможет внедрять и сопровождать решения на базе AI — от продуктовых сервисов и RAG-систем до внутренних AI-инструментов разработки. В Контуре активно развивается использование AI-ассистентов и агентов. Наша задача — сделать так, чтобы эти инструменты были безопасными, а разработчик получал защищенный результат, соответствующий ИБ-политикам, без необходимости погружаться во все тонкости ИБ. Задачи Проводить анализ защищенности (преимущественно Whitebox) LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, Low-Code/No-Code-систем (Dify, n8n) и интеграций с внешними API / облачными моделями. Выявлять специфичные для AI векторы атак: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, data poisoning, excessive agency, unsafe tool calls и over-privileged agents. Настраивать и валидировать защитные механизмы: фильтры PII / конфиденциальных данных, ограничения контекста, rate limiting, контроль вызова tools и ручные подтверждения для критичных операций. Укреплять внутренний AI/ML-тулинг совместно с платформенными командами. Строить систему правил, скиллов и хуков, чтобы встраивать политики ИБ непосредственно в среду разработки: skills, rules, hooks, MCP-серверы. Проверять безопасность локального запуска LLM и агентов в Kubernetes и Linux-песочницах: изоляция сессий, памяти, контейнеров, RBAC, NetworkPolicy, Secrets Management. Формировать требования к аудиту и трассировке AI-систем: trace ID, логирование prompt/response, фиксация вызовов моделей и действий агентов. Консультировать команды, помогать внедрять безопасный код и выстраивать понятные процессы. Мы ожидаем Опыт в сфере ИБ от двух лет в одном или нескольких направлениях: AppSec, DevSecOps, Cloud/K8s Security, Product Security или ML Security. Уверенное владение одним из языков программирования: Python, Go, C, TS, Rust. Умение читать чужой код, искать уязвимости и писать PoC. Знание AI/LLM-стека: понимание устройства языковых моделей, RAG, векторных БД (Milvus, Qdrant, pgvector и др.), AI-агентов, agent memory, tool calling, а также стандарта взаимодействия MCP. Знание AI-угроз: понимание рисков OWASP for LLM, MITRE ATLAS (prompt injection, раскрытие system prompt, утечки данных, необдуманное выполнение кода агентами). Знание основ Linux и базовое понимание безопасности Kubernetes: RBAC, ServiceAccount, NetworkPolicy, Secrets, изоляция контейнеров. Знание классических веб-уязвимостей, механизмов аутентификации и авторизации OAuth2, OIDC, JWT, RBAC и безопасной разработки — Secure SDLC, Threat Modeling. Умение аргументированно объяснять риски, находить компромиссы с разработкой. Мы предлагаем Гибридный формат работы в Екатеринбурге. Офис на ул. Малопрудной, 5. Предоставим все необходимое: технику, рабочее место, библиотеку с профессиональной литературой, место для отдыха и кухонную зону с фруктами и снеками. Уровень дохода, который зависит от ваших технических знаний и навыков. Регулярно пересматриваем зарплаты с учетом профессионального роста. Финансовые бонусы тоже есть. Сильное инженерное комьюнити. Регулярно проводим внутренние технические конференции, обмениваемся опытом между командами. Вы всегда найдете с кем посоветоваться. Возможность сменить продукт, команду или предметную область внутри компании. Поддерживаем развитие в любом направлении. Общение на «ты» и максимум горизонтальных связей в коллективе, чтобы быстрее договариваться и решать рабочие задачи. Возможность делиться экспертизой. Помогаем выступать на конференциях, участвовать в подкастах или видео, писать статьи. Поддержку профессионального развития. Организуем внутреннее и внешнее обучение.
DevOps (Middle)
DevOps (Middle) Формат: удаленно, фуллтайм (аутстафф) Компания: 13tm Зарплата: 200–230 тысяч рублей на руки Локация: Москва, возможны выезды в офис Требования - опыт работы DevOps от 3 лет, знание методологии, опыт поддержки процесса разработки ПО - опыт работы с Docker, Nginx - понимание и опыт работы с Kubernetes - опыт конфигурации и уверенное владение Linux (RedOS, Astra) - опыт конфигурирования БД (NoSQL/SQL) - опыт автоматизации CI/CD-процессов (GitlabCI и т. п.) - понимание сетей, сетевых протоколов, принципов работы ОС - опыт использования систем управления конфигурацией и знакомство с IaC (Ansible, Terraform) - знание скриптовых языков (bash, python) - опыт настройки инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Victoriametrics) - опыт использования GenAI инструментов для выполнения рабочих задач - опыт настройки gitops инструментов (ArgoCD) - опыт работы с облачной инфраструктурой (Ya cloud, VK Cloud, AWS) Задачи - поддержка работоспособности и отказоустойчивости сервисов и компонентов платформы - автоматизация процесса подготовки окружений, тестовых сред, сборки и развертывания приложений - организация работы сервисов в облаке
Backend-разработчик
вакансия Backend-разработчик Привет, мы MOZEN! Mozen создаёт решения для моментальных выплат для разных сфер бизнеса. Например, мы создали сервис моментальных выплат в нишах автосалонов, металлолома, а также курьерам и водителям такси — он интегрирован с Яндекс.Go и другими крупнейшими агрегаторами. В 2023 году мы стали частью группы компаний Альфа Групп и дочерней компанией Альфа-Банка — крупнейшего бизнес-консорциума в России. Сейчас мы ищем Backend-разработчика, который будет развивать серверную логику, API и интеграции наших продуктов — от платёжных сервисов до мобильных и веб-приложений. Чем предстоит заниматься Разработка функционала и инфраструктуры проекта: - проектирование и реализация серверной логики; - разработка и документирование API для мобильных и веб-клиентов; - проектирование и оптимизация взаимодействия с базами данных; - интеграция со сторонними сервисами и платёжными шлюзами; - обеспечение безопасности и отказоустойчивости системы. Участие в развитии продукта: - участие в планировании и формировании бэклога; - предложение технических решений и улучшений архитектуры; - участие в код-ревью и обмене экспертизой внутри команды. Соблюдение стандартов и требований: - документирование API-контрактов (Swagger / OpenAPI); - работа с финансовыми транзакциями с учётом требований безопасности; - учёт регуляторных требований (152-ФЗ, PCI DSS, стандарты ЦБ РФ). Что мы ожидаем от тебя - опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет; - опыт проектирования и реализации REST / gRPC-сервисов; - понимание принципов построения распределённых систем и микросервисной архитектуры; - владение SQL (PostgreSQL) и понимание принципов работы NoSQL-хранилищ; - опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ); - уверенное владение системами контроля версий (Git / GitLab); - опыт написания тестов (unit, integration, e2e); - опыт использования Docker и базовых средств оркестрации (Kubernetes будет плюсом); - опыт работы с CI / CD (GitLab CI); - умение поддерживать документацию и код в актуальном состоянии. Также пригодятся: - опыт проектирования API и описания спецификаций в Swagger / OpenAPI; - навыки оптимизации SQL-запросов и проектирования схем БД; - опыт работы с форматами данных JSON / XML / Protobuf; - навыки профилирования и оптимизации производительности приложений; - опыт работы с системами логирования и мониторинга (ELK, Prometheus, Grafana). Ценим в людях: командную работу, ответственность, чёткую коммуникацию, внимание к деталям и инициативность. Компания: ООО Мозен Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
ML-разработчика, ответственного за разработку CV-моделей для изображений и видео и работы с большими…
вакансия ML-разработчик (CV) Центр изучения и сетевого мониторинга молодёжной среды – аккредитованная IT-компания, созданная по поручению Президента России в 2018 году. Наша миссия – разработка социально значимых технологических решений для защиты детей и подростков от деструктивного контента в цифровом пространстве. Через создание комплексной мониторинговой системы мы формируем безопасную среду для нового поколения. Мы ищем в команду ML-разработчика, ответственного за разработку CV-моделей для изображений и видео и работы с большими визуально-языковыми моделями (VLM). Мы работаем с колоссальным объёмом графических данных, разрабатываем собственные CV-модели и разрабатываем собственные проекты с использованием компьютерного зрения. Стек технологий - PyTorch, Torchvision - Ultralytics YOLO, DINOv2, семейство Qwen VL - MLFlow, ClearML - Python, NumPy, OpenCV, Pillow, scikit-image - Docker, Kubernetes - NVidia Triton, TensorRT, ONNX, vLLM - Jira, Confluence, Git Чем предстоит заниматься - Разработка CV-моделей для работы с данными социальных сетей и социальных медиа - Разработка VLM-навыков для автоматизации различных задач - Взаимодействие с отделом разметки данных и отделом DevOps - Внедрение моделей в промышленную эксплуатацию Ждем от кандидата - Опыт работы от 3 лет - Опыт работы с обработкой видеоданных и оптимизацией - Опыт работы или реализации практических проектов в области машинного обучения - Глубокое понимание математических оснований машинного обучения и анализа данных - Проактивность, готовность вникать в задачу - Знание метрик оценки качества CV-моделей, VLM-workflow - Опыт работы с реляционными базами данными, объектными хранилищами - Качественный чистый код Что мы предлагаем - Чёткие процессы разработки, взаимодействия с проектными командами и DevOps-инженерами - Большой кластер GPU, включающий в том числе самые современные production-ready ускорители - Официальное трудоустройство по ТК РФ в аккредитованной IT-компании - Конкурентный уровень з / п - Формат работы - офис / гибрид - Место работы - офис в центре Москвы - Гибкое начало рабочего дня, график 5 / 2, выходные: суббота, воскресенье - Непрерывное обучение и развитие профессиональных навыков Компания: АНО ЦИСМ Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Team Lead / Principal ML Engineer
Team Lead / Principal ML Engineer Компания: Авиасейлс Чего ждём от тебя: - 5+ лет в ML/DS — ты выкатывал модели в прод и знаешь, что это значит на практике - Уверенный Python: ООП, типизация, тесты - Классический ML: бустинги, валидация, понимание где нейросеть избыточна, а где достаточно градиентного бустинга - Опыт с текстовыми нейросетевыми моделями: BERT-подобные трансформеры, LLM API, промпт-инжиниринг, eval-сеты - Практический опыт MLOps: пайплайны данных, оркестрация (Airflow, Kubeflow или аналоги), трекинг экспериментов - Инфраструктурный бэкграунд: Docker, CI/CD, Kubernetes, логирование и мониторинг — ты понимаешь, как устроены высоконагруженные сервисы, а не только модели внутри них - Умение мыслить P&L: переводить метрики моделей (F1, ROC-AUC) в конверсии и деньги, защищать технические решения перед бизнесом финансовыми аргументами - У тебя уже есть опыт менторства или лидерства — и тебе это нравится
Backend-разработчик/Инженер автоматизации IT-операций (Python, AI/LLM)
Задачи - Разрабатывать MCP-серверы и интеграции с внутренними IT-системами. - Создавать цифровые роли Avatar для обработки заявок, диагностики и подсказок инженерам. - Автоматизировать типовые операции IT Operations. - Подключать источники данных: мониторинг, логи, CMDB, Jira/ITSM, базы, внутренние API. - Делать простые backend-сервисы, скрипты, воркфлоу и API-обвязки. - Работать с RAG, памятью, skill-ами, tool calling, LLM API. - Разбирать реальные кейсы инженеров и превращать их в работающие MVP. - Писать документацию: как работает интеграция, как поддерживать, как диагностировать. Требования - Уверенная backend-разработка или automation engineering. - Python как основной рабочий инструмент; Go / TypeScript — плюс. - Опыт работы с REST API, JSON, SQL, Git, Docker. - Понимание Linux, сетей, логов, мониторинга, базовой эксплуатации. - Умение писать надежные интеграции, а не только прототипы. - Понимание LLM-инструментов: prompts, tools, agents, RAG, function calling. - Готовность работать с внутренними legacy-системами и неполной документацией. - Самостоятельность: сам разобрался, уточнил, сделал, задокументировал. Условия - Официальное трудоустройство и полный пакет социальных льгот (ДМС, компенсация фитнеса/обучения/путешествия, скидки и бонусы от партнеров, специальные условия и тарифы на продукты «Финама»). - Стабильную заработную плату и социальные гарантии. - Возможность профессионального роста, обучения и постоянного развития в области digital-innovations вместе с командой. Лучшие конференции и мастер-классы за счет компании. - Участие в проектах, которые формируют цифровую трансформацию финансового сектора. - Комфортный офис в центре Москвы с зоной отдыха на крыше, кофе-поинтами, а также собственный тренажерный зал. - Гибридный формат работы (2 дня офис), возможен удалённый формат. - Корпоративная культура: внутрикорпоративные мероприятия, сообщества по интересам, возможность проявлять свои творческие, спортивные, интеллектуальные, социальные интересы.
Title: AI Engineer
Company name: AvantStay Title: AI Engineer Salary: $90,000 - $140,000 per year Grades: middle+, senior Job description: Ship production LLM agents on the technology platform behind 2,700+ vacation rentals, making core systems agent-accessible and building the patterns and tooling that let the rest of engineering deploy agents faster. Expect a share of the work to be refactoring APIs that were never meant to be called by an LLM. Location: United States, United Kingdom, Brazil, Poland, Spain, Portugal Anywhere: No Remote: Yes Forbidden locations: Outside the US, UK, Brazil, Poland, Spain and Portugal 👉 👉 ( Job Description & Apply ) 👈️ 👈️ Tags: ai machinelearning llm agents typescript python scala kubernetes aws remote senior fulltime
Middle+ / Senior Python Developer (AI Agents)
вакансия ai Middle+ / Senior Python Developer (AI Agents) Про позицию: Сейчас мы в поиске Middle+ Machine Learning Engineer в направление клиентской поддержки. Сотрудник будет работать над продуктивизацией систем искусственного интеллекта, включая как стандартные NLP решения, так и передовые технологии по ИИ-агентам. Клиентская поддержка является значимым бизнес-процессом компании и нацелена на внедрение современных технологических решений, чем и обусловлено расширение команды. Обязательные навыки: - Экспертный Python, FastAPI. - Продвинутое владение тестированием - мы используем Pytest. - Продвинутое знание баз данных - ACID, индексы, транзакции, deadlock, планировщик, No SQL. - Продвинутое владение инфраструктурными инструментами - Git, Docker, Airflow, Docker Compose, Kafka, K8S, Helm Charts, Argo CD, Ci / Cd, Prometheus, Grafana, S3. - Понимание и умение использовать паттерны разработки. - Владение архитектурными принципами в разработке ПО. - Понимание цикла разработки типовой МЛ модели (какие инструменты и для чего используются). - SGLang, LangChain. Желательные навыки: - Spark, Triton Inference Server, LangFuse. Задачи: - Проектирование и опромышливание ИИ-решений в клиентской поддержке: LLM-агенты для клиентов, LLM-копилоты для операторов, классические NLU системы, анализ фото от клиентов (связка текстовых и картиночных моделей). - Формирование и развитие шаблонов продуктивизации ИИ-агентов. - Оборачивать решения от DataScience в полноценные сервисы, которые должны работать стабильно, эффективно и правильно на основе существующих фреймворков и подходов. - Деплоить свои сервисы: собирать образы, вникать в инфраструктуру компании (совместно с бадди), поднимать сервисы в k8s, настраивать мониторинг. Если подобное уже реализовывал в своих проектах, то, пожалуйста, подсвети это нам. - Автоматизировать рутинные задачи обработки данных. - Интеграции и мониторинг данных: участие во внедрении данных в ML-пайплайны. Настройка базового мониторинга качества входящих и обработанных данных, алертинга о проблемах. Помощь в диагностике проблем данных / пайплайнов в продакшене. Компания: Ecom.tech Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Senior Full Stack Engineer with AI
вакансия ai Senior Full Stack Engineer with AI Sigma Software is an international technology partner with over 24 years of experience delivering impactful digital solutions for global businesses. With a team of 2,000+ professionals, the company collaborates with leading brands such as AstraZeneca, Viaplay, Volvo, and Scania, helping them scale, innovate, and stay competitive in rapidly evolving markets. Operating across more than 20 countries, with 40+ offices in Europe and the Americas, Sigma Software combines global reach with strong local expertise. The company has delivered projects for over 500 clients, spanning industries such as fintech, healthcare, automotive, and media. Role OverviewWe are looking for a Senior AI Software Engineer with strong full-stack experience to help design, develop, and operate modern cloud-based software products. The engineer should be comfortable working across frontend, backend, and DevOps domains while integrating AI-native capabilities into business applications. Technology Stack - React, Angular - Java / Spring Boot, Python, C - Kafka, Terraform - Kubernetes, Helm, ArgoCD - Azure OpenAI or similar AI platforms Engagement - Full-time engagement - Strong English communication skills required Customer in the medical domain.Working on applications for doctors, clinics. Job Description Key Responsibilities - Develop and maintain modern web applications. - Design and implement AI-powered features and agentic workflows. - Build and operate cloud-native services with strong focus on reliability, security, and scalability. - Collaborate with product, UX, architecture, and engineering teams. - Drive engineering excellence and AI adoption within development teams. Qualifications Required Skills - Senior-level full-stack development experience. - Strong frontend expertise in React or Angular. - Strong backend expertise in Java / Spring Boot or Python or C. - Experience with cloud-native architectures and DevOps practices. - Demonstrated practical use of AI tools in software engineering. - Degree in Computer Science or equivalent technical background. Preferred Qualifications - Experience building AI agents, workflows, or automation solutions. - Familiarity with modern LLM ecosystems and AI tooling. - Understanding of product development processes. Компания: ИП ООО SIGMA SOFTWARE TASHKENT Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Главный разработчик Python (Gen AI)
Главный разработчик Python (Gen AI) Компания: Альфа-Банк Формат работы: удалённо Чем предстоит заниматься - Разработка и развитие backend-компонентов и микросервисов на Python (FastAPI, asyncio). - Разработка и развитие интеграционных решений для взаимодействия с внутренними и внешними сервисами посредством REST API. - Разработка и развитие компонентов, связанных с применением технологий Generative AI и AI-агентов. - Разработка и развитие высоконагруженных сервисов с использованием PostgreSQL, Redis и современных подходов к работе с данными. - Разработка и развитие асинхронных процессов обработки данных и механизмов обмена сообщениями. - Разработка и развитие решений по логированию, мониторингу и наблюдаемости сервисов. - Участие в проектировании архитектуры решений, проработке контрактов взаимодействия между сервисами и выборе технических подходов. - Участие в тестировании разрабатываемого функционала и обеспечении качества кода. - Взаимодействие с командой разработки, аналитиками, архитекторами и QA-инженерами при реализации задач проекта. Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 3-4 лет. - Уверенное знание Python 3.9+. - Опыт разработки микросервисной архитектуры и REST API. - Практический опыт работы с FastAPI, asyncio, aiohttp или httpx. - Опыт работы с PostgreSQL, Redis, SQLAlchemy. - Понимание принципов асинхронного программирования. - Опыт контейнеризации приложений с использованием Docker и понимание основ Kubernetes. - Опыт проектирования и реализации интеграционных решений. - Опыт написания тестов (pytest, unittest, pytest-mock). - Знание подходов к логированию и мониторингу приложений. - Понимание принципов построения высоконагруженных систем.
Инженер по созданию агентов ИИ/AI Agent Engineer
Мы строим собственную агентскую платформу корпоративного уровня Avatar— enterprise-аналог открытых агентских систем.Ищем сильного AI Agentic Engineer уровня Senior / Expert. Это инженерная роль на стыке agent engineering, backend и platform/infra-подхода. Вам не нужно быть архитектором всей агентской платформы, но нужно уметь проектировать устройство конкретных агентов и агентских сценариев внутри Avatar. Стек: LLM, MCP, RAG, Python, Rust, TypeScript Чем предстоит заниматься: Проектировать внутреннюю логику агентов и агентских сценариев в Avatar. Определять, где нужен agent, где tool, где sub-agent, а где deterministic-код. Строить agent loop: планирование, вызов инструментов, обработка ошибок, память, эскалации, ограничения действий. Проектировать multi-agent сценарии: роутинг задач, специализация агентов, контроль состояния. Разрабатывать MCP/tool-интеграции и подключать агентов к внутренним системам. Настраивать eval-харнессы, regression-эвалы и контроль качества агентов. Работать с observability: traces, tool calls, latency, retries, failure modes, cost tracking. Проектировать работу с контекстом: что инжектится на каждом turn, как работает память, как не раздувать историю. Участвовать в развитии self-hosted / sovereign agent stack: локальные модели, model-agnostic слой, OpenClaw-подобные рантаймы, SGLang/Ollama/vLLM/LiteLLM. Помогать продуктовым и инженерным командам правильно применять агентский подход. Наши ожидания: Реальный опыт разработки AI-агентов или agentic-систем. Понимание LLM, tool calling, function calling, RAG, memory, context management. Опыт с агентскими фреймворками или SDK: OpenAI Agents SDK, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, OpenClaw-подобные рантаймы или аналогичные решения. Умение проектировать логику работы агента, а не только писать промпты. Сильный backend-опыт на Python или TypeScript. Опыт интеграций с API, MCP, внутренними системами, очередями, БД. Понимание Docker, Linux, Kubernetes, сетей, логов и эксплуатации. Опыт построения evals: наборы кейсов, regression-тесты, метрики качества, разбор деградаций. Понимание безопасности агентов: prompt injection, ограничение action space, sandboxing, права, audit trail. Умение считать performance/cost: latency, токены, retries, кэширование, параллелизация, выбор модели. Особенно ценно: Агент или агентский сценарий, который реально работал в production. Опыт self-hosted AI-инфраструктуры. Опыт OpenClaw / Claude Code-подобных / Claw-подобных runtime-подходов. Опыт MCP-серверов и skill-based architecture. Опыт построения reusable-подходов для других команд, а не только одного агента под одну задачу. Наличие постмортемов, дашбордов, eval-отчетов, метрик стоимости и качества. Сильное мнение о том, когда агента использовать не надо. Мы предлагаем: Официальное трудоустройство и полный пакет социальных льгот (ДМС, компенсация фитнеса/обучения/путешествий, скидки и бонусы от партнеров, специальные условия и тарифы на продукты «Финама»). Стабильную заработную плату и социальные гарантии, которые дают уверенность в настоящем и открывают перспективы в будущее. Возможность профессионального роста, обучения и постоянного развития в области digital-innovations вместе с дружной командой. Лучшие конференции и мастер-классы за счет компании. Участие в проектах, которые формируют цифровую трансформацию финансового сектора. Гибридный формат работы (2 дня офис). Комфортный офис в центре Москвы с зоной отдыха на крыше, кофе-поинтами с ароматным кофе, а также собственный тренажерный зал. Богатую корпоративную культуру: классные внутрикорпоративные мероприятия, сообщества по интересам, возможность проявлять свои творческие, спортивные, интеллектуальные, социальные интересы и участвовать в креативных проектах.