Вакансии для DevOps-инженеров

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности - Разрабатывать и поддерживать автотесты - Проводить нагрузочное тестирование - Тестировать REST/gRPC API и асинхронные сервисы - Тестировать AI-модели и cross-service сценарии - Анализировать логи, метрики и трассировки - Взаимодействовать с разработчиками, архитекторами и DevOps Требования - От 3 лет в QA, от 2 лет в backend-автоматизации - Python - Обязательный опыт нагрузочного тестирования - Locust и k6 - Kafka/RabbitMQ - REST, gRPC, WebSockets - Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry, Jaeger - PostgreSQL/MySQL, Redis, MongoDB/DynamoDB - Docker, Git, Jira, Allure - Опыт тестирования высоконагруженных систем и AI-моделей - Понимание отказоустойчивости, retry, timeout, circuit breaker, rate limiting Условия - Формат: удалённо - Зарплата: до 125 000 ₽ на руки - Локация: РФ, гражданство РФ

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

DevOps-инженер Компания ApexPlay. Продукт — AI-модели. Формат работы: удаленно. Занятость: полная. Зарплатная вилка: 2 500 – 5 000 USDT. Город или адрес офиса не имеет значения. Чем предстоит заниматься Инфраструктура и окружения: - Развитие и поддержка инфраструктуры - Сопровождение Production: админ-панели и внутренние технические ресурсы - Работа с переменными окружения, Ansible-плейбуками, сборками приложений Мониторинг и алертинг: - Настройка и поддержание систем мониторинга и алертинга - Обязательная реакция на инциденты — нельзя увидеть проблему и проигнорировать - Улучшение покрытия мониторинга Релизный цикл: - Помощь в выкладке релизов - Работа с GitHub Actions и подготовка сборок Реакция на инциденты: - Публичное оповещение о проблеме - Обозначение времени на разбор Технологический стек - Оркестрация: Ansible, Docker, Docker Swarm - Мониторинг и логи: Grafana, VictoriaMetrics, VictoriaLogs, InfluxDB, Sentry - Базы и HA: Patroni - Скрипты и секреты: Bash, Infisical - Сеть: Cloudflare - CI/CD: GitHub, GitHub Actions - Серверы: OVH, DigitalOcean, Cherry Servers Ожидания от кандидата - Проактивен — сам реагирует на алерты и доводит инциденты до конца - Комфортно работает в стартап-темпе — без корпоративных долгих процессов - Умеет коммуницировать во время инцидента — оповещает, ставит таймер, возвращается с результатом или чётким запросом помощи - После решения предлагает, как предотвратить повторение - Владеет стеком (Ansible, Docker/Swarm, мониторинг) или быстро в него входит Требования - Опыт работы с Ansible и Docker / Docker Swarm - Опыт настройки мониторинга и алертинга - Понимание, как вести инцидент от обнаружения до закрытия Будет плюсом - Опыт с Grafana / VictoriaMetrics / VictoriaLogs / Sentry - Опыт с Patroni, Cloudflare, GitHub Actions - Опыт работы в стартапах, финтехе, мессенджерах или соцсетях

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Сильный инженер для развития ML-инфраструктуры и платформы хостинга моделей Центр ИИ — Контур ищет сильного инженера для развития ML-инфраструктуры и платформы хостинга моделей. Стек: Python, FastAPI, Celery, Docker, Kubernetes, Helm, Ansible, GitLab CI/CD, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Sentry, PostgreSQL, MongoDB, Redis. Чем предстоит заниматься - Развивать инфраструктуру для запуска и хостинга ML-моделей. - Внедрять inference-движки и проводить R&D новых решений. - Развивать ClearML, Milvus, инструменты разметки данных и распределённых вычислений. - Создавать внутренние сервисы для управления кластерами и ресурсами. Ожидания - Уверенный опыт с Docker и Kubernetes. - Ansible, CI/CD, IaC, SRE. - Prometheus, Grafana, ELK. - Python на прикладном уровне. - Опыт проектирования инфраструктурных решений. - Готовность работать в условиях высокой неопределённости. Будет плюсом - ML lifecycle, MLOps, vector DB, ML-библиотеки, GPU-серверы и диагностика GPU. Условия - Формат: удалёнка / гибрид / офис. - Доход: обсуждается индивидуально + бонусы.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Задачи - Использование AI/LLM-технологий для анализа бизнес-требований, BRD, пользовательских историй, процессов и функциональных спецификаций SCM. - Генерация технических проектов, оценок влияния, матриц трассировки, альтернативных решений и оценок трудозатрат с помощью AI-ассистированных процессов. - Применение AI для ускорения fit-gap анализа и оценки влияния ежеквартальных обновлений Oracle Cloud. - Использование AI-управляемого поиска знаний для сокращения циклов анализа и проектирования. - Использование GitHub Copilot, Oracle Code Assist, Agentic AI-фреймворков и аналогичных инструментов в PL/SQL, Java, JavaScript, Groovy, VBCS, OIC и APEX. - AI-ассистированная генерация кода, оптимизация, рефакторинг, обратный инжиниринг и модернизация легаси-систем. - Разработка кастомизаций, интеграций, расширений, отчетов и решений автоматизации Oracle SCM. - Использование AI для автоматизации интеграционных маппингов, создания API, генерации отчетов и технической документации. - Разработка AI-управляемых стратегий тестирования: функциональное, интеграционное, регрессионное, нагрузочное и UAT. - Использование AI для генерации тест-кейсов, создания тестовых данных, выявления дефектов и поддержки тестов. - Внедрение AI-улучшенного регрессионного тестирования для ежеквартальных релизов Oracle Cloud. - Применение AI для триажа дефектов, анализа первопричин и прогнозной аналитики качества. - Интеграция AI-ассистированных ревью кода, анализа безопасности, статического сканирования и quality gates в CI/CD пайплайны. - Генерация документации по деплою, release notes, руководств по внедрению и операционных runbook с помощью AI. - Применение AI-управляемого мониторинга и аналитики для готовности ежеквартальных релизов Oracle. - Поддержка AI-управляемой автоматизации деплоя и управления окружениями. Требования - 11+ лет общего опыта в IT. - Сильный опыт работы с Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS. - Подтвержденный опыт применения AI на протяжении всего SDLC. - Сильный опыт разработки и модернизации ПО. - Опыт AI-ассистированной разработки, тестирования, DevOps и продакшн-поддержки. - Развитые коммуникативные и аналитические навыки. - Способность демонстрировать измеримые бизнес-результаты от внедрения AI: сокращение цикла разработки, улучшение качества кода, снижение уровня дефектов, сокращение трудозатрат на тестирование, ускорение циклов деплоя, ускорение инцидент-менеджмента, повышение продуктивности разработчиков. - Практический опыт с одним или несколькими инструментами: GitHub Copilot, Oracle Code Assist, ChatGPT, Claude, Agentic AI-фреймворки, Prompt Engineering, RAG, OCI Generative AI. - Сильный практический опыт с Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS. - Опыт кастомизаций, интеграций, расширений, отчетов и автоматизации Oracle SCM. - Сильный опыт разработки с PL/SQL, Java, JavaScript, Groovy, VBCS, OIC и/или APEX. - Простое перечисление ChatGPT/Copilot в резюме недостаточно — требуется реальный опыт. Условия - Локация: Альфаретта, Джорджия / удалённо. - Тип занятости: контракт.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

AI-First Engineer — Oracle SCM Applications Suite (AI-Fueled SDLC & Modernization). Инженер, использующий ИИ на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО — от требований до развертывания и поддержки. Краткое описание должности: ищем AI-First инженера с глубокой экспертизой в Oracle SCM и подтвержденным опытом применения ИИ на всех этапах жизненного цикла разработки ПО (SDLC). Роль направлена на трансформацию процессов проектирования, разработки, тестирования, развертывания и поддержки приложений Supply Chain с помощью практик, основанных на ИИ. Идеальный кандидат — не просто разработчик Oracle SCM, который иногда использует ИИ-инструменты, а инженер, который систематически применяет технологии ИИ для повышения производительности, качества кода, эффективности тестирования, операционной поддержки и общих результатов поставки ПО. Роль предполагает реализацию инициатив по AI-управляемой разработке и модернизации в Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS. Кандидаты должны уметь демонстрировать и количественно оценивать измеримые бизнес-результаты, достигнутые за счет внедрения ИИ, включая сокращение циклов разработки, улучшение качества кода, снижение трудозатрат на тестирование, ускорение развертываний и более быстрое решение проблем. Ключевые обязанности AI-управляемая разработка ПО на всех этапах SDLC Применение практик на основе ИИ на всех фазах жизненного цикла ПО: AI-ассистируемые требования и проектирование решений Использование ИИ и LLM-технологий для анализа бизнес-требований, BRD, пользовательских историй, процессов и функциональных спецификаций SCM. Генерация технических проектов, оценок влияния, матриц трассируемости, альтернативных решений и оценок трудозатрат с помощью AI-ассистируемых рабочих процессов. Использование ИИ для ускорения fit-gap анализа и оценки влияния ежеквартальных обновлений Oracle Cloud. Применение AI-управляемого поиска знаний для сокращения времени анализа и проектирования. AI-управляемая генерация и рефакторинг кода Использование GitHub Copilot, Oracle Code Assist, агентных AI-фреймворков и аналогичных инструментов для ускорения разработки на PL/SQL, Java, JavaScript, Groovy, VBCS, OIC и APEX. Реализация AI-ассистируемой генерации кода, оптимизации кода, рефакторинга, обратного проектирования и инициатив по модернизации легаси-систем. Разработка кастомизаций, интеграций, расширений, отчетов и решений автоматизации Oracle SCM с использованием практик разработки на основе ИИ. Применение ИИ для автоматизации интеграционных маппингов, создания API, генерации отчетов и технической документации. AI-ассистируемое тестирование, автоматизация тестов и стратегии регрессионного тестирования Построение стратегий тестирования на основе ИИ, охватывающих функциональное, интеграционное, регрессионное, нагрузочное и приемочное тестирование. Использование ИИ для автоматической генерации тест-кейсов, создания тестовых данных, выявления дефектов и поддержки тестов. Внедрение AI-усиленных фреймворков регрессионного тестирования для поддержки ежеквартальных релизов Oracle Cloud. Использование ИИ-инструментов для триажа дефектов, анализа первопричин и прогнозной аналитики качества. AI-управляемые DevOps, ревью кода, генерация документации и операционная поддержка Интеграция AI-ассистируемых ревью кода, анализа безопасности, статического сканирования кода и контроля качества в CI/CD пайплайны. Использование ИИ для генерации документации по развертыванию, релизных заметок, руководств по внедрению и операционных runbook. Применение AI-управляемого мониторинга и аналитики для оценки готовности ежеквартальных релизов Oracle и их бизнес-влияния. Поддержка AI-управляемой автоматизации развертывания и практик управления окружениями. Опыт работы с GitHub Copilot, агентными AI-фреймворками, промт-инжинирингом, RAG-паттернами и AI-ассистируемыми рабочими процессами разработчика GitHub Copilot Oracle Code Assist ChatGPT Claude Агентные AI-фреймворки OCI Generative AI Экспертиза в Oracle SCM и технические навыки Сильный практический опыт работы с Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Команда строит платформу ИИ-инженерии, которая обеспечивает доставку ИИ-решений. В зоне ответственности — жизненный цикл разработчика, инфраструктура развёртывания, наблюдаемость, автоматизация качества, конвейеры обработки документов и переиспользуемые паттерны агентов. Это практическая инженерия с прямым выходом на миллионы пользователей. Обязанности - Паттерны агентов, поиск и защитные механизмы для агентных ассистентов, которые отвечают на вопросы участников и выполняют операции от их имени. - MCP-сервер, предоставляющий реестр навыков для ИИ-агентов прямо в IDE. - Переиспользуемые паттерны агентов в LangGraph: мультиагентная оркестрация, память, безопасность использования инструментов и защитные механизмы. - Платформа оценки агентов (DeepEval, Ragas) с качественными гейтами, блокирующими неудачные развёртывания в CI/CD. - Конвейеры обработки и поиска документов: разбиение на чанки, эмбеддинги, векторный поиск, реранкинг и цитирование. - Автоматизация CI/CD и развёртывания ИИ-агентов на AWS (ECS, Fargate, Agent Core). - ИИ-совместимые devcontainer'ы с инструментарием, валидацией и тестированием. - Инструментирование OpenTelemetry, дашборды и отслеживание стоимости LLM и токенов для продакшн-нагрузок. - Контроль управления, преобразованный в проверки конвейера, с автоматическим сбором доказательств. - Семантическое кэширование, ограничение скорости и корректная деградация для агентных нагрузок. - Эталонные реализации, SDK и CLI-инструменты, документация для других инженеров. Требования - Владение Python (3.10+) — основной язык команды. - Рабочее знание AWS: ключевые сервисы (IAM, ECS/Fargate, сети), уверенность в cloud-native окружении. - Дисциплина программной инженерии: контроль версий (Git/GitHub), код-ревью, тестирование, документация, чистый код. - Осведомлённость о безопасности: работа с чувствительными данными, секреты, права доступа, защита данных по умолчанию. - Экспертиза в одной из шести областей: - Разработка ИИ-агентов: LangGraph или аналоги, мультиагентная оркестрация, память, использование инструментов, защитные механизмы, проектирование промптов и рабочих процессов. - Инженерия данных и поиска: разбиение на чанки, эмбеддинги и векторный поиск, RAG, гибридный поиск, реранкинг, оценка поиска. - Качество и оценка: фреймворки оценки агентов (DeepEval, Ragas), качественные гейты в CI/CD, метрики обоснованности и безопасности, автоматизация тестов для ИИ-систем. - Платформа и инфраструктура: CI/CD, Terraform, оркестрация контейнеров на AWS (ECS, Fargate), секреты и IAM, прогрессивное развёртывание. - Наблюдаемость и эксплуатация: трассировка OpenTelemetry, дашборды и алертинг, отслеживание стоимости LLM и токенов, циклы обратной связи. - Опыт разработчика: MCP-серверы, devcontainer'ы, CLI и SDK-инструменты, библиотеки промптов, документация и эталонные реализации.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания: Grandeur Design Supply Мы ищем высококвалифицированного эксперта Claude Code с глубоким опытом в AI-ассистированной разработке, промт-инжиниринге и автоматизации рабочих процессов с использованием моделей Claude (Anthropic). Роль сосредоточена на использовании Claude для задач программирования, проектирования систем, документации и оптимизации процессов. Обязанности - Проектировать, тестировать и оптимизировать продвинутые промты для Claude для генерации качественного кода и технических результатов. - Создавать и поддерживать AI-ассистированные рабочие процессы разработки с использованием возможностей Claude Code. - Сотрудничать с инженерными и продуктовыми командами для интеграции Claude в инструменты, системы и процессы. - Отлаживать, дорабатывать и проверять AI-сгенерированный код на нескольких языках программирования. - Разрабатывать внутренние инструменты, скрипты и автоматизации на основе Claude API. - Документировать лучшие практики промт-инжиниринга и AI-ассистированного программирования. - Отслеживать новейшие достижения в моделях Claude и инструментах AI-разработки. - Оценивать производительность, точность и надёжность AI-сгенерированных результатов. Требования - Подтверждённый опыт работы с Claude (Anthropic) или аналогичными LLM (например, GPT, Gemini) для задач программирования. - Свободное владение одним или несколькими языками программирования (Python, JavaScript, TypeScript и т.д.). - Экспертиза в промт-инжиниринге и оптимизации выходных данных AI. - Опыт работы с API, интеграцией SDK и автоматизацией рабочих процессов. - Знакомство с жизненным циклом разработки ПО (SDLC) и системой контроля версий (Git). - Способность эффективно отлаживать и проверять AI-сгенерированный код. - Развитые навыки решения проблем и аналитического мышления. - Отличные письменные коммуникативные навыки и способность к документированию. Предпочтительные квалификации - Опыт создания AI-ассистированных инструментов для разработчиков или копилов. - Знание DevOps, CI/CD пайплайнов или облачных платформ (AWS, GCP, Azure). - Опыт в машинном обучении или обработке естественного языка. - Опыт работы с агентными системами или автономными рабочими процессами. Условия - Оплата: $10–15 в час (в зависимости от опыта и типа занятости). - Тип занятости: контракт. - Место работы: удалённо.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Работодатель: FUSTIS LLC. Формат: удалённо. Длительность: от 6 месяцев. Тип занятости: W2. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных, инженерии, математики, статистики или смежной области. - Более 8 лет опыта разработки ML-решений в production-среде. - Уверенное владение Python и лучшими практиками разработки ПО. - Опыт работы с ML-фреймворками: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost. - Глубокое понимание методов обучения с учителем и без учителя. - Опыт создания и сопровождения пайплайнов данных. - Знание SQL и технологий обработки больших объёмов данных. - Опыт работы с облачными платформами: AWS, Azure или Google Cloud Platform. - Знакомство с инструментами контейнеризации и оркестрации: Docker, Kubernetes. - Опыт работы с системами контроля версий и CI/CD. - Развитые аналитические, коммуникационные навыки и навыки решения проблем. Предпочтительно - Степень магистра или PhD в соответствующей технической области. - Опыт работы с большими языковыми моделями (LLM), генеративным ИИ или RAG. - Знание MLOps-инструментов: MLflow, Kubeflow, SageMaker или Vertex AI. - Опыт работы с распределёнными вычислительными платформами, например Spark. - Знакомство с векторными базами данных и технологиями эмбеддингов. - Опыт создания AI-приложений в production-среде. - Знание ответственного ИИ, управления моделями и методов объяснимости. Технические навыки - Программирование: Python, SQL; Java, Scala или C++ (предпочтительно). - Машинное обучение и ИИ: глубокое обучение, NLP, компьютерное зрение, предиктивное моделирование, генеративный ИИ, тонкая настройка LLM. - Облако и инфраструктура: AWS, Azure или GCP, Docker, Kubernetes, REST API, CI/CD. - Технологии данных: Spark, Databricks, Airflow, feature stores, хранилища данных. Критерии успеха - Точность моделей и улучшение производительности. - Надёжность и масштабируемость развёртывания. - Снижение задержки моделей и затрат на инфраструктуру. - Бизнес-эффект от AI-инициатив. - Качество и поддерживаемость production ML-систем. - Операционная эффективность за счёт мониторинга и автоматизации.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

Cohere — ведущая enterprise AI-компания, ориентированная на безопасность. Компания разрабатывает фундаментальные модели ИИ и готовые продукты для решения бизнес-задач. В рамках этой роли требуется старший инженер с глубокими техническими знаниями в production-средах, способный соединять исследовательские концепции с реальными внедрениями. Позиция hands-on и ориентирована на инженерию: работа с production-системами, эксперименты с frontier-моделями, совместная разработка масштабируемых решений. Инженерия и исследования объединены: каждый сотрудник вносит вклад в оба направления в зависимости от потребностей организации. Предоставляется доступ к вычислительным ресурсам мирового класса, данным и талантам. Обязанности - Проектировать и писать высокопроизводительный масштабируемый код для обучения моделей. - Разрабатывать новые инструменты для ускорения исследований и обучения LLM. - Координировать работу с другими инженерными командами (Infrastructure, Efficiency, Serving) и научными командами (Agent, Multimodal, Multilingual и др.). - Исследовать, внедрять и экспериментировать с идеями на кластерной и data-инфраструктуре. - Взаимодействовать с другими учёными, инженерами и командами. Требования - Очень сильные навыки разработки ПО. - Приверженность test-driven development, чистому коду и снижению технического долга. - Владение Python и соответствующими ML-фреймворками: JAX, PyTorch и/или XLA/MLIR. - Опыт использования и отладки крупномасштабных стратегий распределённого обучения (профилирование памяти и скорости). - Опыт работы с инфраструктурами распределённого обучения (Kubernetes) и связанными фреймворками (Ray). - Опыт академических исследований в области ML и LLM. Личные качества - Глубокая увлечённость качественной работой. - Интерес к настройке и оптимизации больших LLM-моделей. - Комфортная работа с людьми разного уровня навыков разработки. - Умение разбираться в сложных ML-кодовых базах, находить и устранять проблемы. - Успешная работа в быстро меняющейся технической среде, готовность предлагать инновационные идеи и решения. Условия и преимущества - Еженедельная стипендия на обед: $75/£75 или эквивалент в местной валюте. - Полное медицинское и стоматологическое страхование, отдельный бюджет на ментальное здоровье. - RRSP matching, 401K, пенсионная схема. - 100% оплата отпуска по уходу за ребёнком до 6 месяцев для любого из родителей. - Ежегодные бонусы: культура и искусство, фитнес/здоровье, качественное время, кредит на улучшение рабочего места. - Стипендия на образование и обучение: конференции, курсы, коучинг. - 6 недель оплачиваемого отпуска (30 рабочих дней). - Бюджет на поездки в другие офисы для удалённых сотрудников, ежегодный корпоративный выезд. Формат работы - Remote-friendly, офисы в Торонто, Лондоне, Нью-Йорке, Сан-Франциско, Монреале, Париже, Берлине и Сеуле. - Для работы в офисе: ежедневная программа обедов, закуски, регулярные мероприятия. - Для удалённой работы: стипендия на коворкинг. - Все сотрудники получают $500 на обустройство домашнего офиса.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Backend / Platform Engineer — Claude Code, оркестратор и данные Удалённо. Продукт — платформа умного ремонта. Подписка на закрытые цены от 243+ брендов, AI-калькулятор бюджета, адаптация готовых интерьерных решений под планировку клиента, реализация под ключ. Текущее состояние Два контура в проде: - Платформа и Telegram-боты — работают на общей базе PostgreSQL в Yandex Cloud. Telegram Mini App и платформа используют одну БД, авторизация через initData. Платежи — YooKassa. - Веб-приложение, собранное через оркестратор Claude Code. Живёт отдельно: своя логика, свои данные, с основным контуром не связано. Значительная часть продуктовых данных до сих пор в Google Sheets: каталог материалов, расчётные таблицы, рабочие реестры. Задача — свести это в единую архитектуру: общая схема данных, единый пользователь во всех точках входа, API-слой поверх, постепенный вынос таблиц в БД. И построить оркестратор так, чтобы продуктом можно было управлять без разработчика. Главное в этой роли Ищем не того, кто пишет код руками, а того, кто работает через Claude Code как через управляющий слой и умеет строить такие слои внутри продукта. 1. Собранная собственная конфигурация Claude Code. CLAUDE.md, правила, skills, subagents, hooks, MCP-серверы к базе и сервисам. Не «иногда открываю чат», а настроенное окружение, где рутина делегирована, а вы держите архитектуру и ревью. 2. Умение построить оркестратор для владельца продукта. Капсулы, цены, тарифы, тексты живут как данные и редактируются основателем самостоятельно, без деплоя. Ваша зона: структура, права доступа, валидация, история изменений и откат. Новые типы сущностей добавляете вы — наполняет их продукт. Если вам комфортно быть единственной точкой доступа к продукту — это не та роль. Задачи - Спроектировать единую схему данных и свести два контура: платформа, боты, веб-приложение - Унифицировать авторизацию между точками входа, чтобы пользователь был один везде - Развивать оркестратор как рабочий инструмент заказчика - Запустить AI-агентов в продукте — от прототипа до прода: подбор материалов, адаптация капсулы под планировку, обработка обращений. Оркестрация вызовов, работа с инструментами и БД, управление состоянием диалога, ограничители и проверка результата, логирование для последующей отладки качества - Вести БД: миграции, индексы, бэкапы, доступы, SQL-витрины для аналитики - Постепенно переносить данные из Google Sheets в БД — блоками, без остановки процессов: таблицы продолжают работать, пока перенос не завершён - Интегрировать AI-модели (текст и изображения): очереди, асинхронная обработка, хранение результатов, учёт расхода по пользователю, фолбэк при отказе провайдера - Поддерживать и развивать интеграции: Telegram Bot API, YooKassa Требования Бэкенд Python, FastAPI, асинхронность. Проектирование REST API. Аутентификация и авторизация, роли и права. Вебхуки, идемпотентность обработки. Базы данных PostgreSQL на уровне проектирования, а не только запросов: схемы, нормализация, индексы, транзакции. Alembic или аналог. Бэкапы и восстановление. Данные и миграция Google Sheets API. ETL: выгрузка, очистка, валидация, дедупликация. Повторяемые идемпотентные загрузки. Двусторонняя синхронизация на переходный период, пока часть процессов ещё в таблицах. AI-агенты Проектирование агентных сценариев: tool calling, доступ агента к БД и внешним API, управление контекстом и состоянием, guardrails, обработка галлюцинаций и отказов. Оценка качества ответов, версионирование промптов, воспроизводимость. AI-интеграции Подключение LLM и image-моделей в прод. Стриминг, таймауты, лимиты, подсчёт и списание расхода по пользователю, переключение провайдера при отказе. Асинхронная обработка Очереди задач (Celery, ARQ, RQ — любое), Redis, ретраи, дедлеттеры, таймауты. Понимание, что делать с задачей, которая идёт минуту и может упасть. Интеграции Telegram Bot API, Telegram Mini App. YooKassa: платежи, вебхуки, рекуррентные списания. Инфраструктура Yandex Cloud, Docker, CI/CD, логирование, мониторинг, работа с секретами. Фронт Next.js на уровне чтения и правок — не писать с нуля, но уметь поправить и задеплоить. Админ-слой Опыт создания панели, которой пользуется нетехнический человек: валидация ввода, превью, аудит-лог, откат изменений, защита от разрушающих действий. Общее 3+ года коммерческой разработки. Минимум один проект с реальными платежами и пользователями. Умение разобраться в чужом коде и не переписать его с нуля. Задачи приходят продуктовыми формулировками, не техническими ТЗ. Условия - Продукт с выручкой и живыми пользователями, не идея на слайдах. Всё что делаете — идёт в прод сразу, не в бэклог - Вы единственный инженер на контуре. Архитектурные решения ваши. Ни комитетов, ни согласований, ни легаси-владельца, который скажет «у нас так принято» - Работа напрямую с основателем, без прослойки менеджеров и переводчиков с продуктового на технический - Claude Code — норма, а не эксперимент. Никто не будет спрашивать, почему вы делегируете агентам. Это заложено в саму роль - AI-агенты в проде, а не в демо — редкая возможность собрать агентный слой в работающем бизнесе, а не в песочнице - Задача целиком: собрать архитектуру от разрозненных контуров до единой системы

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании FullStack — консалтинговая компания по разработке ПО в Америке. Клиенты — крупные мировые компании и стартапы Кремниевой долины. Позиция Senior AI-инженер (Google ADK + Python) для работы с клиентами в одном из двух форматов: - Team Augmentation: интеграция в команду клиента и ежедневная работа вместе с его дизайнерами и инженерами. - Design & Build: работа в продуктовой команде FullStack над созданием и поставкой продукта клиенту. Требования - 5+ лет профессионального опыта в разработке ПО, создании production-приложений с Python и AI/agent-технологиями. - Продвинутый английский язык. - Обязательно наличие законченного высшего образования. - Практический опыт с Google ADK (Agent Development Kit) или аналогичными фреймворками для разработки агентов. - Сильный профессиональный опыт Python для разработки production-кода и бэкенд-сервисов. - Опыт работы с Git для контроля версий и совместной разработки. - Практический опыт с Docker и разработкой контейнеризированных приложений. - Опыт разработки и поставки production-ready решений. - Понимание современных практик разработки: тестирование, качество кода, деплой. - Навыки решения сложных задач и эффективной работы в команде. - Интерес к AI-ориентированной разработке и новым agentic AI-технологиям. - Способность разбираться в новых и сложных проблемах и вносить вклад в библиотеки по мере необходимости. - Умение создавать и поддерживать непрерывную интеграцию и доставку приложений. - Внимание к деталям. - Позитивный настрой и проактивное отношение. - Опыт работы в Agile/Scrum-командах. - Значимый опыт работы с крупными и сложными системами. - Способность брать полную ответственность за свою работу и выполнять согласованные с командой ожидания. - Способность разделять цели клиентов FullStack и выполнять взятые обязательства. Будет плюсом - Использование AI-инструментов в рабочем процессе. - Профессиональный опыт или личные проекты с Cursor, Windsurf, Google Antigravity, Claude Code, Gemini CLI, Codex или Copilot CLI. Условия - Конкурентная зарплата. - Оплачиваемый отпуск: отпуск, больничный, отпуск по уходу за ребёнком, праздники. - 100% удалённая работа. - Возможность работать с ведущими стартапами и компаниями из списка Fortune 500. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - 401(k) с матчингом 4%. - Возможности карьерного роста. - Возможности продолжения образования. Работа в США - Требуется действующее разрешение на работу в США на полную ставку. - FullStack не спонсирует рабочие визы сейчас или в будущем.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании Sogeti, входящая в группу Capgemini, помогает организациям внедрять инновации через качественную разработку, облачные и прикладные решения, а также ИИ, данные и автоматизацию. Компания основана в 2007 году, штаб-квартира в Осло, Норвегия, численность сотрудников — более 10 000. Обязанности - Проектировать, разрабатывать, тестировать и поддерживать масштабируемые веб-приложения с использованием .NET, C, ASP.NET Core и современных JavaScript-фреймворков. - Создавать и использовать RESTful API, микросервисы и облачные решения. - Использовать ИИ-ассистентов для разработки (GitHub Copilot, Microsoft Copilot или аналоги) для повышения продуктивности и качества кода. - Применять практики SDLC с поддержкой ИИ: анализ требований, генерация кода, тестирование, документация и автоматизация DevOps. - Взаимодействовать с владельцами продуктов, бизнес-аналитиками, архитекторами и UX-дизайнерами для уточнения требований. - Участвовать в модернизации приложений, интеграции и миграции в облако. - Вносить вклад в CI/CD-конвейеры, автоматизированное тестирование, ревью кода и управление релизами. - Поддерживать Agile-команды: планирование спринтов, оценка и уточнение бэклога. Требования - 5–7 лет практического опыта в Full Stack-разработке. - Уверенное владение C, .NET Core/.NET 8+, ASP.NET MVC, Web API и Entity Framework. - Опыт с React, Angular или другими современными фронтенд-фреймворками. - Опыт с SQL Server и моделированием данных. - Знакомство с Azure-сервисами, облачной разработкой и DevOps-практиками. - Рабочее знание ИИ-ассистированных инструментов разработки и современных инженерных практик. - Опыт с Git, CI/CD, автоматизированным тестированием и Agile-методологиями. - Развитые навыки решения проблем, коммуникации и работы в команде. - Опыт разработки ИИ-приложений с использованием Azure AI Services, OpenAI или Microsoft Copilot. - Знание архитектуры решений, доменного моделирования и паттернов корпоративной интеграции. - Опыт с контейнеризацией и оркестрацией: Docker, Kubernetes. - Сертификаты Microsoft Azure или .NET. Условия - Удалённая работа, открыта для кандидатов в США. - Возможна дополнительная компенсация: переменная часть, бонусы или комиссионные. - Для штатных сотрудников: оплачиваемый отпуск, медицинская/стоматологическая/оптическая страховка, 401(k) и другие льготы.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании и проекте Компания: NTT DATA North America. Требуется Senior AI/LLM-инженер для проектирования, разработки и внедрения корпоративных решений генеративного ИИ на основе больших языковых моделей. Кандидат должен обладать опытом разработки на Python, RAG, AI-оркестрации и облачных архитектур. Роль предполагает работу с владельцами продуктов, архитекторами решений, инженерами данных и бизнес-заинтересованными сторонами для создания масштабируемых, безопасных и готовых к продакшену AI-приложений на базе OpenAI и других ведущих фундаментальных моделей. Локация: удалённо, необходимо поддерживать часовой пояс EST. Задачи - Проектировать, разрабатывать и внедрять корпоративные генеративные AI-приложения с использованием современных LLM-технологий. - Создавать продакшен-бэкенд-сервисы на Python с применением современных практик разработки ПО. - Разрабатывать масштабируемые AI-архитектуры с использованием OpenAI, Anthropic Claude, Gemini, Llama или аналогичных фундаментальных моделей. - Проектировать и внедрять RAG-пайплайны с использованием векторных баз данных и семантического поиска. - Разрабатывать мультиагентные AI-системы для оркестрации сложных бизнес-процессов. - Проектировать архитектуры AI-решений, отвечающие требованиям масштабируемости, безопасности и поддерживаемости. - Интегрировать AI-возможности в существующие корпоративные приложения, API и бизнес-процессы. - Разрабатывать и использовать REST API, микросервисы и событийно-ориентированные сервисы для AI-приложений. - Внедрять фреймворки оркестрации, такие как LangChain и связанные агентные фреймворки. - Оптимизировать промпты для повышения точности, качества рассуждений и бизнес-результатов. - Оценивать производительность LLM и внедрять методы улучшения качества ответов. - Устанавливать практики AI-управления, оценки моделей и ответственного ИИ. - Мониторить производительность AI-приложений и оптимизировать задержку, стоимость и качество. - Создавать облачные AI-решения с использованием Azure или AWS AI-сервисов. - Внедрять Azure AI Search и векторный поиск. - Проектировать безопасные корпоративные AI-приложения в соответствии со стандартами облачной безопасности и управления. - Взаимодействовать с DevOps-командами для развертывания AI-решений через CI/CD-пайплайны. - Взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами для понимания AI-кейсов и их трансформации в масштабируемые технические решения. - Представлять архитектурные решения и AI-стратегии технической и нетехнической аудитории. - Наставлять младших инженеров и развивать лучшие практики AI-инжиниринга. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, программной инженерии или смежной области. - 6+ лет опыта в разработке ПО или машинном обучении. - Минимум 3 года практического опыта создания решений в области ИИ и генеративного ИИ. - 3–5 лет сильного практического опыта разработки продакшен-приложений на Python. - 1–3 года опыта создания приложений с использованием OpenAI (предпочтительно), Anthropic Claude, Gemini, Llama или аналогичных LLM-платформ. - 3+ года опыта внедрения RAG-архитектур. - 1–3 года опыта интеграции векторных баз данных и решений семантического поиска. - 1–3 года уверенного понимания LangChain и фреймворков AI-оркестрации. - Опыт проектирования мультиагентных AI-архитектур. - Глубокие знания промпт-инжиниринга, оценки моделей, AI-управления и принципов ответственного ИИ. - Опыт создания REST API, микросервисов и событийно-ориентированных архитектур. - Опыт работы с облачными платформами Azure или AWS. - Понимание масштабируемой корпоративной архитектуры приложений. - Отличные аналитические навыки, навыки решения проблем и коммуникации. Необходимые технические навыки - Python - JavaScript - Генеративный ИИ - Большие языковые модели (LLM) - OpenAI (предпочтительно) - Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Мультиагентная AI-оркестрация - LangChain - Langfuse - Архитектура AI-решений - Azure AI Search - Векторные базы данных - Промпт-инжиниринг - REST API - Микросервисы - Событийно-ориентированная архитектура - Облачные сервисы Azure или AWS Предпочтительно - Опыт работы с LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel или аналогичными агентными фреймворками. - Опыт работы с векторными базами данных, такими как Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Metanoia IT Solutions GmbH — софтверная компания из Гамбурга. Мы разрабатываем цифровые продукты и масштабируемые SaaS-решения, но не для всех. Вместо того чтобы распыляться, мы сознательно сосредоточены на небольшом количестве выбранных проектов и долгосрочно работаем с устоявшимися постоянными клиентами. Наши клиенты — устоявшиеся SaaS-компании и средний бизнес с собственным программным обеспечением, SaaS-спин-оффы и собственные проекты — компании, которые сохраняют стартап-дух: быстрые решения, реальная близость к продукту и желание совместно развивать идеи. У нас ты не винтик в механизме, а работаешь глубоко в нескольких проектах — от концепции до финальной полировки. Фокус — на чистой, современной fullstack-разработке с JavaScript и TypeScript. Ты работаешь удалённо, самостоятельно и с современным стеком, в среде с плоской иерархией и короткими путями. Задачи - Разработка и развитие современных веб-приложений во фронтенде и бэкенде. - Участие в нескольких долгосрочных SaaS- и программных проектах постоянных клиентов — от новых функций до развития существующих платформ. - Тесное сотрудничество с клиентами и владельцами продуктов при разработке технических концепций и решений. - Внедрение и интеграция баз данных, API и облачных сервисов. - При необходимости разработка LLM- и агент-расширенных функций как полезного дополнения к существующим продуктам. - Ответственность за чистый, поддерживаемый и масштабируемый код. - Участие в архитектурных и технологических решениях. Требования - Опыт работы fullstack-разработчиком с современными JavaScript/TypeScript-фреймворками (например, React, Next.js, Node.js, NestJS или аналогичными). - Уверенное владение базами данных (SQL и NoSQL) и облачными сервисами (AWS, Hetzner или Azure). - Хорошее понимание программной архитектуры, чистого кода и DevOps-процессов. - Способность разрабатывать и правильно интегрировать LLM- и агент-расширенные функции. - Самостоятельная работа, осознание качества и удовольствие от глубокого погружения в проекты. - Знание немецкого языка на уровне не ниже C1. Условия - 100% удалённая работа и гибкий график. - Фокус на нескольких выбранных проектах с постоянными клиентами — с реальной глубиной вместо постоянной смены контекста. - Сотрудничество на равных с SaaS- и средними компаниями, сочетающими стартап-характер и долгосрочную перспективу. - Современный технологический стек и большая свобода действий. - Плоская иерархия, короткие пути принятия решений и мотивированная команда, увлечённая технологиями. - Возможность профессионального развития.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

Zartis — глобальный партнер по AI-трансформации и технологическому консалтингу. Команда работает над проектами в области AI-платформ, безопасных API-архитектур и cloud-native разработки. Инженерные хабы расположены в EMEA и LATAM, компания имеет долгосрочные партнерства в финансовых услугах, здравоохранении, науках о жизни, энергетике и климате. Проект относится к логистической отрасли: поддержка лидера цепочки поставок, который предоставляет экспертный консалтинг, специализированное ПО и управляемые сервисы для оптимизации сквозных логистических операций. Роль предполагает работу в распределенной команде. Задачи: - Проектирование, разработка и развертывание AI-приложений на Python. - Интеграция моделей машинного обучения, AI-API и интеллектуальных алгоритмов в масштабируемые бэкенд-системы. - Совместная работа с дата-сайентистами, продакт-менеджерами и инженерами для разработки AI-функций. - Участие в архитектуре ПО, системном дизайне и технических решениях для AI-продуктов. - Разработка и поддержка CI/CD пайплайнов и контейнерных сред с использованием Docker. - Развертывание и управление AI-приложениями на облачных платформах: AWS, Azure или Google Cloud Platform. - Оптимизация AI-решений по масштабируемости, производительности, надежности и поддерживаемости. - Отслеживание последних достижений в области AI и машинного обучения, оценка возможностей их внедрения. Требования: - Степень бакалавра в Computer Science, программной инженерии или смежной области. - 5+ лет профессионального опыта разработки ПО с фокусом на интеграцию AI/ML-решений в продакшн-приложения. - Сильные навыки программирования на Python (предпочтительно) или Java. - Практический опыт с фреймворками машинного обучения: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn или Hugging Face Transformers. - Понимание концепций машинного обучения, data engineering, ETL-процессов и развертывания моделей. - Опыт работы с SQL и крупномасштабными наборами данных. - Знакомство с контейнеризацией (Docker), CI/CD практиками и облачными платформами (AWS, Azure или GCP). - Опыт создания или потребления RESTful API и интеграции AI-сервисов в корпоративные приложения. - Опыт работы с LLM, векторными базами данных, промт-инжинирингом или AI-агентами. - Развитые аналитические и проблемно-ориентированные навыки. - Отличные коммуникационные навыки и умение работать в команде. - Проактивность, адаптивность, самостоятельность. - Способность работать независимо и в кросс-функциональных командах. - Мотивация вносить вклад в успех организации и соответствие её культуре и ценностям. Будет плюсом: - Опыт с современными фронтенд-фреймворками: React, Angular или Vue.js. - Знание MLOps-инструментов и практик. - Знакомство с Kubernetes, infrastructure as code или микросервисной архитектурой. Условия: - 100% удаленная работа. - Ежемесячная надбавка на удаленную работу. - Программа карьерного развития с 360-градусной обратной связью. - Обучение: выделенное время в течение недели, онлайн-курсы (Pluralsight, Educative.io), уроки английского, книги, конференции и мероприятия. - Программа менторства.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Роль в команде Seobility, одном из брендов saas.group. Seobility — SEO-платформа, запущенная в 2013 году, с более чем 700 000 пользователей. В 2022 году компания присоединилась к saas.group. После крупного редизайна платформы в прошлом году команда фокусируется на развитии продукта в условиях изменений, связанных с ИИ. Позиция подразумевает прямую отчетность CEO и руководство технической и организационной эволюцией продукта. Задачи на первые 3–6 месяцев: - Построение доверительных отношений с инженерной командой и техлидами. - Поддержка перехода от функциональной структуры (фронтенд/бэкенд) к сквозному владению результатом. - Выявление узких мест и возможностей для применения ИИ, внедрение процесса поставки, ориентированного на ценность. - Реализация дорожной карты, балансирующей техническую трансформацию и продуктовые инновации. Основные обязанности: - Внедрение практик AI-native разработки для повышения эффективности инженерии. - Организационная трансформация: сближение Product и Engineering, сокращение зависимостей. - Формирование технического видения и дорожной карты совместно с техлидами. - Обеспечение скорости, надежности и безопасности платформы с учетом требований GDPR. - Развитие международной инженерной команды, поддержка автономности в принятии решений. - Стратегическое взаимодействие с CEO и продуктовым руководством, партнерство с центральной платформенной командой saas.group по DevOps и инфраструктуре. Требования: - Подтвержденный опыт управления инженерными командами в высоконагруженной production-среде. - Высокая техническая экспертиза в современных стеках (предпочтительно PHP/Laravel, Vue.js, облачная инфраструктура), сильные навыки в архитектуре и системном дизайне. - Проактивный подход к использованию ИИ как для продукта, так и для инженерной производительности. - Продуктовое мышление, приоритизация на основе ценности для пользователя и бизнеса. - Навыки управления изменениями и выстраивания согласованности в переходные периоды. - Ориентация на результат команды, а не только на личный вклад. - Понимание SEO-технологий (сайты, краулинг, индексация, анализ контента) — преимущество. - Свободный английский обязателен; немецкий — преимущество. Условия: - Полная удаленная работа, опционально офис в Нюрнберге; предпочтительный часовой пояс ±2 часа от CET. - Высокая степень доверия и автономии. - Доступ к глобальному сообществу SaaS-основателей и инженерных лидеров saas.group. - Участие в руководстве бренда с тысячами пользователей.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

AI Solutions Builder Smartcat — платформа для создания гибридных команд из людей и ИИ-агентов. Компания работает в категории Agentic AI и помогает предприятиям повышать производительность. Платформа сочетает генеративный ИИ, человеческий контроль и корпоративный граф навыков. Более 1000 компаний, включая 20% из списка Fortune 500, используют Smartcat. Роль предполагает работу в небольшой команде в составе офиса CEO. Задачи: - Создание и оптимизация ИИ-инструментов для анализа воронки продаж, управления знаниями, операционной отчетности и поддержки принятия решений. - Работа со структурированными и неструктурированными данными, включая векторные базы данных, MCP и RAG. - Создание и поддержка ИИ-агентов, сочетающих семантический и ключевой поиск по базам знаний, транскриптам встреч и данным CRM. - Управление инфраструктурой для ИИ-сервисов при поддержке DevOps. - Преобразование неоднозначных бизнес-задач в масштабируемые ИИ-решения. - Внедрение ИИ-подходов в работу организации. Требования: - Сильный интерес к ИИ, автоматизации и новым технологиям. - Опыт работы с ИИ-инструментами для кодирования: Claude, Cursor, Cline или аналоги. - Базовые навыки программирования на Python или сильная мотивация быстро учиться. - Уверенная работа с командной строкой, базовое администрирование Linux, облачная инфраструктура (AWS/GCP). - Опыт ведения проектов от начала до конца. - Готовность работать в быстро меняющейся стартап-среде. - Развитые коммуникативные навыки и умение работать в команде. - Способность превращать бизнес-потребности в практические ИИ-инструменты. - Владение английским и русским языками. Условия: - Полная удаленная работа. - Возможность работать в ИИ-компании на переднем крае агентного ИИ. - Прямое взаимодействие с CEO и исполнительной командой. - Высокая степень ответственности и автономии. - Быстрая, коллаборативная и поддерживающая команда. - Культура, основанная на инновациях, скорости и результатах. - Возможности роста в быстрорастущей глобальной компании. О компании: - Команда из более чем 200 человек в 30+ странах, ключевые офисы в Нью-Йорке, Лондоне, Лиссабоне, Коста-Рике, Сербии, Армении, Грузии и Испании. - Большинство ролей удаленные. - Компания использует ИИ во всех направлениях деятельности, сотрудникам разрешено управлять собственными ИИ-агентами. - Smartcat работает на рынке многоязычного контента объемом 100 миллиардов долларов.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Machine Learning Engineer в компании Unifonic, занимающейся SaaS-решениями для бизнес-коммуникаций. Команда из 500 сотрудников обслуживает более 5000 компаний. Задачи: - Проектирование, разработка и внедрение масштабируемых ML-решений с акцентом на NLP и RAG-архитектуры. - Построение RAG-систем, сочетающих большие языковые модели с механизмами поиска для повышения точности и интерпретируемости контента. - Применение NLP-техник: классификация текста, распознавание сущностей, анализ тональности, суммаризация, ответы на вопросы, извлечение информации. - Исследование и интеграция современных NLP-моделей и RAG-фреймворков (Transformers, BERT, GPT, векторные базы данных, семантический поиск). - Наставничество младших коллег, обмен знаниями и лучшими практиками ML и разработки ПО. - Взаимодействие с кросс-функциональными командами для интеграции ML-решений в продукты компании. - Разработка и оптимизация ML-алгоритмов, создание сервисных API с использованием Flask, FastAPI или аналогичных фреймворков. - Отслеживание актуальных исследований и трендов в области ИИ, включая генеративный ИИ. - Сбор и анализ больших наборов данных совместно с командой data engineering в реальном времени, около-реальном времени или пакетном режиме. - Реализация прототипов и proof-of-concept для новых AI-кейсов. - Построение масштабируемых ML-сервисов, выдерживающих тысячи запросов в секунду, и проведение нагрузочных тестов для соблюдения SLA. - Ревью кода коллег, улучшение архитектуры в соответствии с принципами SOLID. - Участие в документации проектов и демонстрациях. Требования: - Опыт проектирования и внедрения RAG-систем, знание стратегий поиска (BM25, плотный поиск, гибридные подходы) и интеграции графов знаний. - Практический опыт с фреймворками оркестрации LLM: LangChain, LangGraph, CrewAI или аналогичными для создания автономных агентов. - Глубокие знания NLP-техник и моделей: Transformer-архитектуры (BERT, GPT, T5, LLama, Mistral), большие языковые модели и их тонкая настройка, векторные эмбеддинги и поиск по сходству, классификация текста, NER, анализ тональности, суммаризация, ответы на вопросы. - Опыт работы ML-инженером от 3 до 5 лет. - Опыт работы с Python от 3 лет. - Аналитические способности для сбора, организации и анализа больших наборов данных. - Полный цикл обучения, оценки, тестирования и развертывания ML-продуктов в продакшене. - Написание качественного кода на Python (SOLID), знание структур данных, алгоритмов и моделирования данных. - Опыт работы с ML-фреймворками: NumPy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch, Keras, BERT, TensorFlow и аналогичными. - Знакомство с практиками MLOps.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Обязанности - Проектировать backend-сервисы. Разрабатывать отказоустойчивые микросервисы на Python, закладывая фундамент для масштабирования продукта. - Строить инфраструктуру для ML. Создавать API для инференса моделей, управлять очередями задач и обеспечивать бесшовную интеграцию дата-сайентистов в production-среду. - Работать с данными в реальном времени. Обрабатывать потоки информации через Kafka, выстраивать эффективную потоковую обработку событий. - Задавать стандарты качества. Участвовать в код-ревью, развивать культуру чистого кода и внедрять лучшие инженерные практики в команде. - Обеспечивать надежность. Писать юнит- и интеграционные тесты, чтобы гарантировать стабильность сервисов 24/7. - Участвовать в аналитической работе. Команда разрабатывает сервисы на основе экспертных алгоритмов, главная сложность — перенести многолетний человеческий опыт в машинный код и сохранить точность оценки. Разработчик также является в какой-то степени аналитиком, тестирующим различные гипотезы, влияющие на работу алгоритма и качество оценки. Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет. - Глубокое понимание микросервисной архитектуры: REST, gRPC, принципы взаимодействия распределенных систем. - Уверенная работа с реляционными базами данных (PostgreSQL) и брокерами сообщений (Kafka). - Владение асинхронным программированием (asyncio, aiohttp, FastAPI) для создания высоконагруженных систем. - Навык работы со всем циклом разработки ПО: от постановки задачи до выкатки в прод и поддержки. - Практический опыт с Docker и системами контроля версий (Git). - Высшее техническое образование, самостоятельность и умение находить общий язык с командой аналитиков, методологов и исследователей данных. Условия - Москва, офис. - Компания: Сбер.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI-First QA Engineer — Manual и Automation в DevOps-команде Vallettasoftware — разработчик кастомного мобильного и веб-программного обеспечения для США и Европы. Команды компании реализуют IT-проекты различной сложности, включая разработку сайтов и мобильных приложений, корпоративных систем и решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML). Компания входит в топ-10 компаний по разработке программного обеспечения во втором квартале 2026 года по версии 50Pros | Discover top agencies. Ищем универсального QA-инженера в DevOps-команду — специалиста с сильной классической базой в ручном и автоматизированном тестировании, который последние 1–2 года работает по AI-First подходу и использует ИИ как основной повседневный инструмент. Это не чисто Manual QA и не чисто Automation QA. Специалист должен быть готов самостоятельно покрывать полный цикл тестирования: от анализа требований и ручной проверки нового функционала до написания, запуска и поддержки автоматизированных тестов. Задачи - Анализ требований, пользовательских сценариев и технической документации. - Проведение функционального, интеграционного, регрессионного, исследовательского и смоук-тестирования. - Тестирование веб-приложений, API, интеграций и внутренних технических инструментов. - Разработка и поддержка автоматизированных тестов с использованием Playwright и/или Selenium. - Создание тест-кейсов, чек-листов, тестовых данных и отчетов о дефектах. - Анализ логов, ошибок CI/CD и результатов прогонов автоматизированных тестов. - Интеграция автоматизированных тестов в пайплайны сборки и доставки. - Определение того, какие проверки следует автоматизировать, а какие лучше выполнять вручную. Использование ИИ на всех этапах QA-процесса - Анализ требований и выявление недостающих сценариев. - Генерация и обновление тест-кейсов. - Создание и рефакторинг автоматизированных тестов. - Генерация тестовых данных. - Анализ логов, разбор отказов и исследование flaky-тестов. - Локализация дефектов. - Подготовка отчетов о багах и тестовой документации. - Оценка полноты тестового покрытия.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

C++ разработчик в команду фотоконтроля Команда контроля качества Яндекс Еды, Такси, Маркета и других сервисов Яндекса занимается фотоконтролем: регулярно проверяется, что за рулём или с курьерской сумкой находится именно тот человек, у которого есть разрешение работать. Система обрабатывает 800 тысяч проверок в день в 40+ странах, в базе более миллиарда записей. За последний квартал запущен онбординг-сторис для нескольких типов фотоконтроля — рост успешных проверок до +15 п. п. в отдельных странах. Запущен AI-агент для поддержки исполнителей: качество ответов выросло с 5,9 до 8,3 из 10, стоимость LLM-запросов снизилась на 70%. Стек - C++20 на фреймворке userver - Python 3.11 - PostgreSQL, MongoDB, Redis, YDB - Logbroker — внутренний аналог Apache Kafka Задачи - Разработка AdminUI с настройками фотоконтроля: проектирование и построение интерфейса управления всеми настройками фотоконтроля. - Миграция сущностей и проверок в YDB: проектирование новой схемы хранения данных фотоконтроля на базе YDB, реализация полноценных черновиков проверок. - Классификатор фотоконтроля — машины: поднятие нового сервиса, реализация API для получения размеченных признаков с фотографий автомобиля. - AI-агент и снижение операционной нагрузки: развитие LLM-агента фотоконтроля. Требования - Разработка под Linux - Знание C++ и STL - Ориентация в классических алгоритмах и структурах данных, знакомство с NoSQL- и SQL-базами Будет плюсом - Опыт работы с высоконагруженными системами - Опыт работы с микросервисной архитектурой и Docker - Опыт работы с LLM API Бонусы В Яндексе есть спортивные клубы, книжный клуб, киберспортивное сообщество.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

ML-инженер | Senior Bell Integrator ищет Senior ML-инженера на удалённую работу по РФ. Требования - от 3 лет опыта в Data Science; - разработка и продуктивизация ML-сервисов; - опыт ML-пайплайнов в real-time; - Docker, Airflow или другие шедулеры; - SQL/NoSQL. Задачи - улучшать рекомендательные системы и бизнес-метрики; - разрабатывать и выводить ML-модели в прод; - проводить A/B-тесты и формировать новые гипотезы; - взаимодействовать с Data Engineers, разработчиками и аналитиками; - разрабатывать агентские сервисы. Условия - зарплата обсуждается индивидуально; - удалённо по РФ, работа по МСК; - оформление по ТК РФ.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Python разработчик на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов Компания: ООО Napoleon IT Мы — IT-компания, в которой искусственный интеллект объединяется с человеческим. Более 250 сотрудников, 3 офиса в России, 3 направления развития: заказная разработка, outstaffing, собственные продукты. Помимо существующих продуктов и решений на основе AI, мы развиваем разработку с использованием технологий LLM и Generative AI. Мы строим мультиагентные системы и платформенные решения для брендов, ритейла и маркетплейсов. Мы ищем Python разработчика на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов. Проект реализуется на микросервисной архитектуре и направлен на создание решения, которое рассчитывает рекомендации по формированию заказов поставщикам с учетом параметров логистики, складских остатков, спроса и других бизнес-ограничений. Вы будете работать в команде аналитиков, архитекторов и разработчиков, участвуя в проектировании, проработке требований и создании интегрированного решения для управления цепочками поставок. Задачи - Разработка и поддержка высоконагруженных микросервисов; - Интеграция с Kafka для обработки потоков данных; - Проектирование Event Sourcing и CQRS паттернов; - Разработка API для межсервисного взаимодействия; - Настройка мониторинга и алертинга сервисов; - Code review. Требования - Опыт работы с Python от 5 лет; - Django / FastAPI — опыт разработки REST API; - Микросервисная архитектура — опыт проектирования и поддержки; - Apache Kafka — продакшн опыт работы с producers / consumers; - PostgreSQL — проектирование схем, оптимизация запросов; - ETL процессы — Extract, Transform, Load данных; - Docker / Kubernetes — контейнеризация и оркестрация; - Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse; - Event-driven архитектура — паттерны работы с событиями; - API Gateway — опыт интеграции через шлюзы; - Мониторинг: Prometheus, Grafana или аналоги; - Git, CI / CD — DevOps практики. Будет плюсом - Знание gRPC для межсервисного взаимодействия; - Опыт с ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana); - Redis Cluster для высокодоступного кэширования; - Знание Domain-Driven Design (DDD); - Опыт performance tuning Python приложений. Как проходит отбор Первый этап — короткое интервью на ИИ-платформе BRaiN HR. В интервью будут вопросы, которые задает рекрутер и руководитель при первичном собеседовании. Можно пройти интервью в любое время, не нужно ждать звонка рекрутера, интервью занимает до 30 минут. Ответы увидит не только рекрутер, но и нанимающий руководитель. Заработная плата: уровень дохода не указан.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Bright Sol ищет senior AI-First инженера с экспертизой Oracle SCM и практическим опытом применения ИИ на всём протяжении SDLC. Это не традиционная роль Oracle SCM-разработчика. Кандидат должен иметь подтверждённый опыт использования AI/GenAI для улучшения разработки, тестирования, модернизации, развёртывания и поддержки производства. Локация: Alpharetta, GA / удалённо. Обязательные требования - 12+ лет опыта в ИТ - Сильный практический опыт работы с Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS - Подтверждённый опыт AI/GenAI на всём протяжении SDLC - GitHub Copilot / Oracle Code Assist - LLM / ChatGPT / Claude - Агентные AI-фреймворки - Prompt Engineering - RAG (Retrieval-Augmented Generation) - OCI Generative AI - Сильный опыт разработки с PL/SQL, Java, JavaScript, Groovy, VBCS, OIC и/или APEX - AI-ассистированная генерация кода, рефакторинг и модернизация - AI-управляемая генерация тест-кейсов, автоматизация и регрессионное тестирование - AI-ассистированные ревью кода, CI/CD и DevOps - Опыт работы с интеграциями, кастомизациями, расширениями и отчётами Oracle SCM

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

AI-инженер отвечает за проектирование, разработку, развертывание и поддержку решений в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые обеспечивают интеллектуальную автоматизацию, прогнозную аналитику и продвинутую аналитику на уровне предприятия. Роль предполагает практическую разработку: применение принципов программной инженерии для написания production-кода, создание масштабируемых AI-систем, включая AI-агентов и пайплайны данных, и интеграцию моделей ИИ в новые и существующие бизнес-приложения. AI-инженер тесно сотрудничает с дата-сайентистами, дата-инженерами, ML Ops-инженерами и платформенными командами для перевода моделей машинного обучения из прототипа в продакшн. Критически важная часть функции — обеспечение перехода AI-кейсов от экспериментов к надежным, управляемым и готовым к бизнесу решениям, включая полную операционную готовность: внедрение надежной наблюдаемости, определение Service Level Objectives (SLO) и создание четких стратегий реагирования на инциденты и отката для всех AI-сервисов. Обязанности - Разработка и внедрение моделей: написание чистого, эффективного и документированного кода для разработки и внедрения моделей машинного обучения и ИИ, поддерживающих различные бизнес-кейсы. - Реализация пайплайнов обработки данных и предобработки, необходимых для входных данных моделей. - Постоянная оптимизация производительности и масштабируемости AI-приложений и моделей. - Проектирование, разработка и поддержка масштабируемых ML-пайплайнов для обучения, валидации, инференса и развертывания моделей. - Сотрудничество с ML Ops-инженерами для упаковки и развертывания моделей в корпоративных системах с использованием установленных практик MLOps. - Мониторинг развернутых моделей в продакшене на предмет производительности, дрейфа данных и надежности, устранение возникающих проблем. - Обеспечение операционной готовности всех AI-сервисов: определение и внедрение Service Level Objectives (SLO) для ключевых метрик, таких как p50/p95 задержка и доступность, создание надежного мониторинга и алертинга для дрейфа моделей, задержки и частоты ошибок. - Тесное сотрудничество с дата-сайентистами для перевода экспериментальных моделей и исследовательских прототипов в надежные production-системы. - Поддержка интеграции AI-возможностей в корпоративные рабочие процессы, приложения и цифровые платформы. - Участие в документировании и объяснимости выходов моделей для обеспечения ясности для бизнес-стейкхолдеров. - Обеспечение соответствия всех развернутых AI-систем корпоративным стандартам управления, справедливости и безопасности. - Оценка новых AI-технологий, таких как LLM и генеративный ИИ, для определения их применимости к бизнес-задачам и стимулирование инноваций. - Обеспечение поддержки аудируемости, объяснимости, прослеживаемости и соответствия регуляторным требованиям. - Реализация стратегий управления памятью, контекстной инженерии, планирования и многошаговых рассуждений. - Определение и отслеживание метрик качества, таких как обоснованность, точность (faithfulness), релевантность, процент выполнения задач и удовлетворенность пользователей. Предпочтительные навыки и опыт - Основные технические и AI-компетенции: - Сильные навыки программирования на Python, Java или C++, включая разработку API и проектирование ПО. - Глубокое понимание базовых концепций машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и архитектуры глубокого обучения. - Практический опыт работы с современными фреймворками глубокого обучения и алгоритмами (обучение с учителем и без), такими как PyTorch, TensorFlow или аналогичными, для построения и обучения сложных нейронных сетей. - Навыки работы с LLM, промпт-инжинирингом, тонкой настройкой и использованием фреймворков LangChain и LangGraph для построения RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation). - Работа с данными: data wrangling, SQL, хранилища данных и ETL-пайплайны для подготовки данных для моделей. - Полный жизненный цикл ML-моделей: - Подтвержденный опыт полного жизненного цикла моделей: разработка, обучение и развертывание моделей машинного обучения от прототипа до продакшена. - Владение предобработкой данных, инженерией признаков и методами оценки моделей для обеспечения надежной и точной производительности. - Подтвержденная способность строить и оптимизировать масштабируемые пайплайны данных для обучения и оценки моделей машинного обучения. - Хорошее знание как SQL, так и NoSQL баз данных для запросов и управления данными для AI-приложений. - Программная инженерия и MLOps: - Солидная база в лучших практиках программной инженерии, включая контроль версий (Git), автоматизированное тестирование и CI/CD пайплайны. - Практический опыт контейнеризации с помощью Docker и оркестрации контейнеров с помощью Kubernetes для масштабируемого развертывания. - Экспертиза в MLOps-наблюдаемости, включая мониторинг моделей для отслеживания производительности и дрейфа, а также установление происхождения моделей/версий, телеметрии и трассируемости. - Опыт внедрения продвинутых стратегий тестирования и развертывания, включая канареечные и теневые развертывания, а также комплексные наборы тестов (модульные, интеграционные, состязательные, регрессионные).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания: Expert VA Удалённая позиция. Роль: AI-специалист (техник) для исследования, внедрения и поддержки решений на основе ИИ, которые улучшают бизнес-операции, повышают эффективность и стимулируют инновации. Идеальный кандидат имеет опыт работы с AI-инструментами, платформами автоматизации, облачной инфраструктурой AWS, базами данных, BI-дашбордами и интеграцией систем. Обязанности Искусственный интеллект и автоматизация - Исследование и оценка новых AI-технологий и возможностей автоматизации. - Развёртывание, оптимизация и поддержка AI-моделей, рабочих процессов и решений бизнес-автоматизации. - Выявление возможностей повышения операционной эффективности с помощью ИИ и автоматизации. Интеграция систем и разработка рабочих процессов - Интеграция бизнес-систем, API и сторонних приложений. - Разработка и поддержка автоматизированных рабочих процессов и конвейеров данных. - Обеспечение бесперебойного потока данных и синхронизации между платформами. Облачная инфраструктура и управление базами данных - Управление приложениями и облачной инфраструктурой на AWS. - Поддержка PostgreSQL и других критически важных баз данных. - Обеспечение производительности, надёжности и целостности баз данных. Бизнес-аналитика и отчётность - Создание и поддержка дашбордов и отчётов с помощью Power BI, Looker Studio или аналогичных инструментов. - Преобразование операционных и бизнес-данных в полезные аналитические выводы. Техническая поддержка и оптимизация - Мониторинг, устранение неполадок и оптимизация приложений, интеграций и AI-систем. - Документирование технических процессов, рабочих процессов и конфигураций систем. - Предоставление технической поддержки и консультаций внутренним командам. Требования Обязательные - Минимум 6 месяцев соответствующего опыта в ИИ, автоматизации, интеграции систем, разработке ПО, инженерии данных или аналогичной технической роли. - Опыт работы с AI-инструментами, концепциями машинного обучения и автоматизацией бизнес-процессов. - Знание облачных сервисов AWS, включая EC2, Lightsail, RDS и IAM. - Опыт работы с PostgreSQL, SQL и управлением базами данных. - Опыт интеграции SaaS-платформ, API и сторонних приложений. - Знакомство с платформами автоматизации, такими как Zapier, Make или аналогичными. - Опыт использования Power BI, Looker Studio, Tableau или других инструментов бизнес-аналитики. - Развитые навыки устранения неполадок, аналитического и проблемного мышления. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Способность работать самостоятельно и управлять приоритетами в удалённой среде. Предпочтительно - Опыт с DevOps-практиками, конвейерами развёртывания и мониторингом систем. - Опыт разработки полнофункциональных приложений. - Знание операционных процессов в ресторанном, гостиничном, розничном бизнесе или в мультилокационных компаниях. - Опыт внедрения решений на основе ИИ для отчётности, аналитики или операционной деятельности. - Знакомство с архитектурой ПО, проектированием систем и методологиями разработки продуктов. Условия - Полная удалённая работа — из любого места. - Медицинское страхование (HMO). - Оплачиваемые отпуска и больничные. - Карьерный рост — возможности профессионального развития и продвижения. - Рост зарплаты — конкурентная компенсация с повышением по результатам работы и вклада.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

LLM-инженер Задачи - Проектирование, дообучение и развертывание больших языковых моделей (LLM), таких как OpenAI GPT, BERT или собственных архитектур, для решения задач обработки естественного языка. - Разработка и оптимизация API для интеграции ИИ-функциональности в основные продукты Qelp, обеспечение совместимости и производительности. - Совместная работа с кросс-функциональными командами, включая UX/UI-дизайнеров, фронтенд-разработчиков и продакт-менеджеров, для согласования возможностей ИИ с бизнес-задачами. - Повышение масштабируемости ИИ-решений за счет модульной архитектуры и эффективных практик развертывания моделей. - Разработка пайплайнов для обработки больших наборов данных, обеспечение качества и релевантности данных для обучения и дообучения LLM. - Обеспечение этичного и прозрачного использования ИИ: внедрение механизмов обнаружения смещений, объяснимости и соответствия требованиям. - Отслеживание последних достижений в области ИИ и машинного обучения, особенно в NLP и LLM, для внедрения передовых функций в продукты Qelp. - Внедрение инструментов для отслеживания производительности и надежности ИИ-моделей в продакшене, итеративное улучшение. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, науки о данных или смежной области. - Минимум 5 лет опыта в разработке машинного обучения и ИИ, из них не менее 2 лет — в работе с LLM или NLP. - Владение Python и фреймворками TensorFlow, PyTorch или Hugging Face Transformers. - Подтвержденный опыт развертывания и оптимизации LLM в продакшене. - Знакомство с облачными платформами (AWS, Azure или Google Cloud) для развертывания ИИ. - Продвинутое владение техниками NLP и разработкой ИИ-моделей. - Глубокое знание архитектур на основе трансформеров, таких как GPT, BERT или T5. - Навыки разработки API и микросервисной архитектуры. - Знакомство с DevOps-инструментами для развертывания ИИ-моделей (например, Docker, Kubernetes). - Понимание регулирования ИИ и лучших практик этичного развертывания. - Понимание техник предобработки данных и управления наборами данных. Условия - Конкурентоспособный компенсационный пакет. - Возможности для обучения и развития (ИИ, технологии, эволюция BPO-индустрии). - Возможности карьерного роста в расширяющейся команде. - Полностью удаленная работа (рынки EMEA, LATAM или APAC). - Работа в команде высококвалифицированных и динамичных лидеров. - Культура здорового баланса между работой и личной жизнью. - Зарплата: 72 000–108 000 долларов США в год.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

О компании Grafana Labs — компания, развивающая открытую платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Платформа предоставляется как управляемый сервис. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая: 1600+ сотрудников в 40+ странах. О роли Ищем Staff-инженера SRE для поддержки самых ценных клиентов Grafana Cloud за счёт повышения надёжности облачных баз данных на основе Mimir, Loki, Tempo и Pyroscope. Базы данных предоставляются как SaaS-продукт из AWS, GCP и Azure во всех регионах. SRE-команда встроена в продуктовые команды Mimir, Loki и Tempo и отвечает за надёжность продуктов баз данных для клиентов с высокими SLA. Задачи - Тесно работать с продуктовыми командами (встроенная модель). - Отвечать за производственную надёжность сред с высокими SLA и сложных клиентских окружений. - Проектировать и внедрять автоматизацию для масштабирования практик надёжности. - Обеспечивать достижение клиентами целей SLO. - Определять и развивать пер-тенантные SLO и модели надёжности. - Проактивно снижать сжигание SLO для предотвращения повторных инцидентов. - Быть основной точкой эскалации и на связи (on-call) при инцидентах. - Руководить реагированием на инциденты, влияющие на клиентов, и проводить пост-инцидентные разборы. - Участвовать в проектировании (design docs) и ревью кода. - Влиять на дизайн функций для обеспечения масштабируемости и эксплуатационной пригодности. - Строить автоматизацию для устранения рутинной работы (toil). - Улучшать качество алертов и снижать шумные эскалации. Требования - 8+ лет инженерного опыта, из них 4+ в SRE/CRE/production engineering. Предпочтителен формальный опыт в customer reliability engineering. - Сильный опыт работы с Kubernetes в AWS, GCP или Azure, знакомство с инструментами infrastructure-as-code (Helm, Terraform, Jsonnet и т.п.). - Сильный опыт технического лидерства: ведение команды через проекты, наставничество инженеров, роль force-multiplier. - Опыт эксплуатации мультитенантных систем в production. - Сильный опыт проектирования и внедрения SLO. - Опыт с одним или несколькими языками программирования (например, Go, Python, Java). - Опыт с внутренностями операционной системы Linux, базовые знания сетей, облачного хранения и масштабирования. - Отличные навыки решения проблем и траблшутинга. - Опыт спокойного и активного участия в безобвинительном реагировании на инциденты, отслеживании действий и написании качественных PIR (post-incident reviews). - Способность рассуждать о производительности, масштабировании и режимах отказа. - Комфортная работа в инженерной команде с высокой степенью автономии и самонаправленности. - Способность глубоко взаимодействовать с продуктовыми командами. - Ценятся любознательность, прозрачность, склонность к действию и доброжелательность. Условия - Удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Швеции, Испании или Германии. - Компания предоставляет оплачиваемый бюджет на использование современных AI-ассистентов для разработки (инструменты на выбор в рамках политики безопасности), а также доступ к передовым моделям (например, GPT-Codex, Claude Opus, Gemini 3 Pro).

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Компания: Grafana Labs. Формат: удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Швеции, Испании, Германии или Ирландии. Роль: Staff Software Engineer — SRE для облачных баз данных Grafana Cloud (Mimir, Loki, Tempo, Pyroscope). Базы данных предоставляются как SaaS на AWS, GCP и Azure во всех регионах. SRE-команда встроена в продуктовые группы Mimir, Loki и Tempo. Задачи - Тесное партнёрство с продуктовыми инженерными командами (встроенная модель). - Обеспечение надёжности production-среды для клиентов с высокими SLA и сложных окружений. - Проектирование и внедрение автоматизации для масштабирования практик надёжности. - Обеспечение достижения клиентами целевых показателей SLO. - Определение и развитие пер-тенантных SLO и моделей надёжности. - Проактивное снижение выгорания SLO для предотвращения повторных инцидентов. - Выполнение роли основного эскалационного контакта и дежурного (on-call) при инцидентах. - Руководство разбором инцидентов, влияющих на клиентов, и пост-инцидентными ревью. - Участие в проектировании (design docs) и код-ревью. - Влияние на дизайн функций для обеспечения масштабируемости и эксплуатационной пригодности. - Создание автоматизации для устранения рутинной работы (toil). - Улучшение качества алертов и снижение шумных эскалаций. Требования - 8+ лет инженерного опыта, из них 4+ в SRE/CRE/production engineering. Предпочтителен формальный опыт в customer reliability engineering. - Сильный опыт работы с Kubernetes на AWS, GCP или Azure, знакомство с инструментами infrastructure-as-code (Helm, Terraform, Jsonnet и т.п.). - Сильный опыт технического лидерства: ведение команды через проекты, наставничество инженеров, роль force-multiplier. - Опыт эксплуатации мульти-тенантных систем в production. - Сильный опыт проектирования и внедрения SLO. - Опыт с одним или несколькими языками программирования (например, Go, Python, Java). - Опыт с внутренностями ОС Linux, знание сетей, облачного хранения и масштабирования. - Отличные навыки решения проблем и диагностики. - Опыт спокойного и активного участия в blame-free инцидент-менеджменте, выполнения последующих действий и написания качественных PIR (Post Incident Reviews). - Умение рассуждать о производительности, масштабировании и режимах отказов. - Комфортная работа в инженерной команде с высокой степенью автономии и самонаправленности. - Способность к глубокому партнёрству с продуктовыми командами. - Ценятся интеллектуальное любопытство, прозрачность, склонность к действию и доброта. Условия - Удалённая работа (из указанных стран). - Компания предоставляет бюджет на использование современных AI-ассистентов для кодирования (в рамках политики безопасности), а также доступ к передовым моделям (например, GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro).