Вакансии для DevOps-инженеров

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Junior

Компания Sasha AI — резидент Сколково, разработчик голосовых AI-агентов для бизнеса. Развивает лидогенерационную платформу, которая позволяет компаниям за 20 минут запустить искусственный интеллект, способный генерировать лидов, работая с клиентской базой по телефону. AI-агенты компании помогают таким компаниям, как МТС, Т-Банк, Синергия, увеличивать выручку без найма сотрудников. За последний год компания выросла в 5 раз и планирует достичь оборота в 300 млн рублей в 2026 году. Цель — сделать технологию простой, окупаемой и доступной каждому крупному бизнесу в России, а за 10 лет построить монополиста, ассоциирующегося с искусственным интеллектом в России. Чем предстоит заниматься: - Развивать и поддерживать высоконагруженную микросервисную архитектуру бэкенда на Node.js (NestJS). - Проектировать сложную бизнес-логику, связанную с интеграцией AI-моделей, обработкой данных, телефонией. - Оптимизировать производительность, надежность и отказоустойчивость систем, от которых напрямую зависит выручка клиентов. Стек: - Бэкенд: Node.js, TypeScript, NestJS, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Yandex VBD. - Фронтенд: TypeScript, Next.js, Tailwind CSS, UI-библиотеки. - Инфраструктура и другое: K8s, Docker, PM2. - Телефония: Asterisk, ARI/AMI. Требования: - Коммерческий опыт разработки или пет-проекты на TypeScript/Node.js. - Уверенное владение базой: понимание REST API, реляционных баз данных (PostgreSQL) и асинхронности в JS. - Ценность чистого, поддерживаемого кода и практика автотестирования. Будет плюсом: - Опыт или понимание принципов работы телефонии (Asterisk, ARI). - Опыт работы с высокими нагрузками. - Интерес к миру AI/ML и желание погружаться в предметную область. Условия: - Реальная impact-роль: код напрямую влияет на оборот компании и продукт для лидеров рынка. - Сложные и масштабные задачи: высокие нагрузки, интеграции, уникальная экспертиза на стыке AI и телефонии.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Middle

Компания Sasha AI — резидент Сколково, разработчик голосовых AI-агентов для бизнеса. Развивает лидогенерационную платформу, которая позволяет компаниям за 20 минут запустить искусственный интеллект, способный генерировать лидов, работая с клиентской базой по телефону. AI-агенты компании помогают таким компаниям, как МТС, Т-Банк, Синергия, увеличивать выручку без найма сотрудников. За последний год компания выросла в 5 раз и планирует достичь оборота в 300 млн рублей в 2026 году. Маленькая цель — сделать технологию простой, окупаемой и доступной каждому крупному бизнесу в России. Большая цель — за 10 лет построить монополиста, ассоциирующегося с искусственным интеллектом в России. Чем предстоит заниматься: - Развивать и поддерживать высоконагруженную микросервисную архитектуру бэкенда на Node.js (NestJS). - Проектировать сложную бизнес-логику, связанную с интеграцией AI-моделей, обработкой данных, телефонией. - Оптимизировать производительность, надежность и отказоустойчивость систем, от которых напрямую зависит выручка клиентов. Стек: - Бэкенд: Node.js, TypeScript, NestJS, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Yandex VBD. - Фронтенд: TypeScript, Next.js, Tailwind CSS, UI-библиотеки. - Инфраструктура и другое: K8s, Docker, PM2. Работа с телефонией (Asterisk, ARI/AMI). Требования: - 2+ года коммерческого опыта разработки на TypeScript/Node.js. - Глубокое понимание принципов построения отказоустойчивых и масштабируемых REST/gRPC API. - Серьезный опыт работы с PostgreSQL и Redis. - Ценность чистого, поддерживаемого кода и практика автотестирования. - Готовность брать архитектурную и продуктовую ответственность. Будет плюсом: - Опыт или понимание принципов работы телефонии (Asterisk, ARI). - Опыт работы с высокими нагрузками. - Интерес к миру AI/ML и желание погружаться в предметную область. Условия: - Реальная impact-роль: код напрямую влияет на оборот компании и продукт для лидеров рынка. - Сложные и масштабные задачи.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании и формате Mindrift — платформа, соединяющая специалистов с проектными задачами в области ИИ для ведущих технологических компаний. Работа связана с тестированием, оценкой и улучшением ИИ-систем. Участие проектное, не постоянная занятость. Задачи - Создание реалистичных сред разработки: виртуальная компания с кодовой базой, инфраструктурой и контекстом (тикеты, документация, переписка), формирующим правдоподобную историю разработки. - Проектирование задач из промежуточных состояний этих сред: формулировка промпта, определение критериев «решено», обеспечение решаемости задачи ИИ-агентом. - Написание тестов, проверяющих решения агента: принимать все корректные подходы и отклонять некорректные, не слишком строго и не слишком мягко. - Итеративная доработка задач и тестов на основе QA-обратной связи: анализ решений агента, разбор ошибок, улучшение до справедливой и надёжной оценки. Задачи должны по-настоящему бросать вызов лучшим моделям: frontier-модели уже хорошо пишут код, поэтому важно понимать, где модели ошибаются, и создавать сценарии, выявляющие разницу между хорошим и плохим решением. У задач много корректных решений, поэтому написание тестов, принимающих все правильные варианты и отклоняющих неверные, сложнее, чем кажется. Чем это не является - Не разметка данных. - Не промпт-инжиниринг. - Не написание кода с нуля — большую часть кода пишет агент; вы направляете и оцениваете. Требования - Опыт разработки ПО от 5 лет. - Основной стек: Python (FastAPI), JavaScript/TypeScript (React), Docker, Postgres, Kafka, Redis. - Опыт написания тестов (функциональных, интеграционных). - Владение английским языком на уровне B2 и выше. Условия - Оплата до $50/час в эквиваленте, в зависимости от уровня и темпа. - Задачи оцениваются примерно в 20 часов каждая. - Вы сами устанавливаете свой график.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании OPENLANE — технологическая компания, создающая цифровой маркетплейс подержанных автомобилей. Задачи - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать масштабируемые сервисы для маркетплейс-процессов (Buy Now, 45M, Simulcast, DealerBlock). - Разрабатывать API и бэкенд-сервисы на современной облачной AI-платформе. - Встраивать AI-функции в функции маркетплейса: ценообразование, переговорные процессы, автоматизация рабочих процессов. - Использовать AI-инструменты для ускорения кодинга, тестирования, отладки и документации, применяя инженерное суждение. - Совместно с Product переводить бизнес-потребности в долгосрочные масштабируемые технические решения. - Участвовать в on-call ротации и поддержке продакшн-систем. - Улучшать надёжность, производительность, безопасность и наблюдаемость систем. - Вносить вклад в техническое направление, инженерные стандарты и долгосрочную эволюцию платформы. Применение AI в работе - AI-ассистированное написание кода и рефакторинг. - AI-генерация тестов и валидация. - AI-поддержка отладки и анализа первопричин. - AI-ассистированная документация и обмен знаниями. - Применение AI-инструментов для снижения повторяющейся работы и повышения инженерной эффективности. Требования - 3+ года опыта создания и поддержки продакшн-систем. - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области (или эквивалентный практический опыт). - Опыт разработки и поддержки продакшн-софта. - Понимание API, распределённых систем и cloud-native архитектуры. - Опыт работы в современных CI/CD-средах. - Опыт наблюдаемости, мониторинга и реагирования на инциденты. - Способность владеть функциями и системами end-to-end. - AI-first мышление: активное использование AI-инструментов (code copilots, AI-отладчики, генераторы тестов), критическая оценка AI-результатов, готовность адаптироваться к быстро меняющимся инструментам. - Опыт в одной или нескольких областях: бэкенд-разработка (Java, Kotlin, Go, Python, .NET, Ruby или аналоги), фронтенд (React, TypeScript) — плюс, AWS или аналогичные облачные платформы, микросервисы и event-driven архитектуры, SQL и data-driven приложения. - Продуктовая ориентированность, ответственность за системы, техническая любознательность, фокус на качестве. Условия - Удалённая работа. - Работа над высоконагруженными маркетплейс-системами в реальном времени. - Участие в крупной модернизации платформы и AI-трансформации. - Использование AI как основного инструмента разработки. - Совместная работа с опытными инженерами, продуктовыми лидерами и платформенными командами. - Среда, ценящая обучение, ответственность и влияние. Команда - Подчинение Engineering Manager. - Ежедневное взаимодействие с Product Managers, Data Engineers, Infrastructure и Site Reliability Engineering (SRE).

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, стоящая за открытым облаком наблюдаемости, основана на принципах открытого исходного кода, открытых стандартов, открытых экосистем и открытой культуры. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, гибкая и созданная для масштабирования. Сегодня более 35 миллионов пользователей и более 7 000 клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, доверяют Grafana Labs обеспечение надежности своих приложений и систем, быстрое устранение инцидентов и оптимизацию телеметрии для снижения шума и затрат. Мы полностью удаленная компания с более чем 1 600 сотрудников в более чем 40 странах. Мы быстро масштабируемся и остаемся верны тому, что делает нас другими: наследие открытого исходного кода, глобальная культура сотрудничества и страсть к значимой работе. Наша команда процветает в среде, ориентированной на инновации, где прозрачность, автономия и доверие поддерживают все, что мы делаем. Вы можете не соответствовать всем требованиям, и это нормально. Если эта роль вас вдохновляет, мы будем рады вашему отклику. Это удаленная возможность, мы рассматриваем кандидатов, находящихся в Испании, Швеции, Великобритании, Ирландии или Германии. Staff Software Engineer - Grafana Databases, Tempo Мы создаем Tempo — бэкенд распределенной трассировки с открытым исходным кодом, лежащий в основе Grafana Cloud Traces и Grafana Enterprise Traces (GET). Tempo упрощает поиск трейсов, генерацию метрик из спанов и связывание данных трассировки с логами, метриками и профилями во всем стеке Grafana. 2026 год — переломный момент для Tempo. После крупного архитектурного обновления и запуска TraceQL metrics мы переходим от фундаментальной работы к продуктовому и операционному совершенству, превращая Tempo из SaaS-базы данных в платформу, обеспечивающую работу следующего поколения продуктов наблюдаемости Grafana (App Observability, Asserts, Traces Drilldown и AI-ассистентов). В течение следующего года вы поможете: - Сделать Grafana Cloud Traces «просто работающим» для клиентов, устранив шероховатости, запутанные лимиты и скрытые режимы отказов. - Достичь операционного совершенства в масштабе: мы вырастем с почти 50 ячеек сегодня до трехзначного числа в этом году, с автоскейлингом, параметризованными раскатками и агрессивным сокращением рутинной работы. - Развить Tempo в платформенный инструмент: API с более высокой плотностью, агрегация трейсов, математика TraceQL metrics и интерфейсы, удобные для машин и LLM, на которых смогут строить downstream-продукты и агенты. - Продвинуть производительность дальше: более быстрая задержка запросов при приеме сотен МБ/с и производительные диапазоны запросов за 30 дней, чтобы соответствовать конкурентам. - Подготовить Tempo к миру, управляемому агентами: более крупные, более импульсные и высококардинальные нагрузки, а также новые категории рабочих процессов на базе ИИ, такие как триаж с помощью ассистента и исследования в стиле «почему это медленно?». Чем вы будете заниматься: Как Staff-инженер в Tempo, вы будете задавать техническое направление по самым сложным проблемам нашего роадмапа и поднимать планку для всей команды. - Руководить многоквартальными техническими инициативами от постановки проблемы до раскатки, например, API агрегации трейсов, Limitless Tempo, автоскейлинг ячеек и лимиты клиентов или улучшения движка запросов. - Владеть архитектурой основных компонентов Tempo: прием, хранение, запросы и генерация метрик. Проводить ревью дизайна, принимать четкие компромиссы по производительности, стоимости и сложности, документировать «почему» для команды. - Проектировать API для людей и агентов. Формировать следующее поколение интерфейсов Tempo (структурированных, детерминированных, обнаруживаемых), чтобы продукты Act 3, LLM-ассистенты и внешние интеграторы могли надежно строить на Tempo. - Обеспечивать операционное совершенство. Отвечать за результаты по конкретным SLO (P99 задержка записи, повторяемость инцидентов, TCO на принятый ГБ) и вести команду к Zero Ops через автоматизацию, параметризованные раскатки и действенные алерты. - Работать с продуктом и смежными командами. Тесно взаимодействовать с PM и командами App Observability, Asserts, Drilldown и Grafana Assistant, чтобы понимать, как потребляется Tempo, и поставлять то, что их разблокирует. - Наставлять инженеров. Поднимать инженерную планку через ревью кода, обратную связь по дизайну, парное программирование над сложными задачами и написание материалов, которые делают команду умнее. - Участвовать в on-call для сервисов, которые вы помогаете создавать, и быть мультипликатором силы в реагировании на инциденты и пост-инцидентном обучении. - Вносить вклад в открытый исходный код. Tempo — OSS. Вы будете взаимодействовать с сообществом, рецензировать внешние вклады и помогать вести проект открыто. Мы много инвестируем в продуктивность разработчиков. Вы можете использовать современные AI-ассистенты кодирования в повседневном рабочем процессе (инструменты на ваш выбор).

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Мы развиваем Pyroscope — открытую базу данных непрерывного профилирования, лежащую в основе Grafana Cloud Profiles. Pyroscope дает инженерам видимость на уровне кода: как приложения используют CPU и память, вплоть до конкретной строки, и связывает этот сигнал с метриками, логами и трейсами в стеке Grafana. 2026 год — переломный для Pyroscope. Мы завершили внедрение архитектуры V2, сократив производственные затраты на 92% и значительно улучшив масштабируемость, а число клиентов продукта выросло на 64% за прошлый год. Продукт выходит за пределы аудитории, знакомой с профилированием, и наш фокус смещается с разработки отдельных функций на снижение трения во всем опыте: лучший онбординг, глубже интеграция с остальной частью Grafana, профили, работающие для операционных и SRE-процессов, а не только для специалистов по производительности. В течение следующего года вы поможете нам: - Выпустить Adaptive Profiles как стратегию приема данных по умолчанию, чтобы клиенты автоматически собирали нужные профили по разумной цене. - Превратить Pyroscope в платформенную возможность внутри Grafana: двунаправленная корреляция трейсов и профилей, интеграция с Kubernetes Monitoring и App Observability, вывод профилей там, где инженеры уже начинают расследования. - Подготовить Pyroscope к миру агентов: API, CLI и документация, спроектированные так, чтобы ИИ-агенты могли управлять профилированием от начала до конца, покрывая полный цикл оптимизации производительности — от обнаружения проблемы до проверки исправления. - Продвигать операционное совершенство и совокупную стоимость владения: обобщенное автопроксирование, лучший UX для длинных запросов, автоматизация BYOC, запускающая новую ячейку без ручного вмешательства. - Удвоить принятие продукта, сделав профилирование простым в начале: направляемый онбординг, документация на основе сценариев использования, помощь в инструментировании, чтобы пользователи получали ценность за минуты, а не дни. Чем вы будете заниматься: - Вести проекты от концепции до запуска, например, повышение эффективности пути чтения или корреляцию трейсов и профилей, включая дизайн, поставку, эксплуатацию и сопровождение клиентов. - Проектировать, создавать и эксплуатировать ключевые компоненты распределенной базы данных: прием, хранение и запросы, принимая острые компромиссы по производительности, стоимости и сложности. - Носить «продуктовую шляпу»: у нас нет выделенного продакт-менеджера — инженеры команды участвуют в звонках с клиентами, превращают болевые точки в выполнимые задачи и напрямую формируют дорожную карту. Ваши вопросы и идеи будут определять, что мы строим. - Обеспечивать операционное совершенство: отвечать за результаты против конкретных SLO и целевых показателей стоимости единицы, сокращать рутину через автоматизацию и делать дежурства тише каждый квартал. - Взаимодействовать с другими командами Grafana: тесно работать с App Observability, Alloy, Tempo и другими командами баз данных, чтобы профили были полезны там, где работают инженеры. - Поддерживать коллег через обсуждения дизайна, ревью кода и парное программирование в полностью удаленной среде. - Участвовать в дежурствах (ротация EMEA) для сервисов, которые вы создаете, и относиться к реагированию на инциденты и разбору после них как к части ремесла. - Вносить вклад в открытый исходный код: Pyroscope — OSS. Вы будете взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние вклады и помогать вести проект открыто. Мы много инвестируем в продуктивность разработчиков. Вы можете использовать современные ИИ-ассистенты для кодирования в повседневной работе (инструменты на ваш выбор, в рамках политики компании). Условия: - Полная удаленная работа. - Рассматриваем кандидатов только из Великобритании, Германии, Испании, Швеции и Ирландии.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Grafana Labs — компания, развивающая открытую облачную платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Более 35 миллионов пользователей и 7 000+ клиентов. Полностью удалённая компания: 1 600+ сотрудников в 40+ странах. О продукте Pyroscope — открытая база данных непрерывного профилирования, лежащая в основе Grafana Cloud Profiles. Даёт инженерам видимость использования CPU и памяти на уровне кода. В 2026 году завершён переход на архитектуру V2, что снизило производственные затраты на 92% и увеличило число клиентов на 64% за год. Сейчас фокус смещается на снижение трения во всём опыте: онбординг, интеграция с Grafana, поддержка операционных и SRE-процессов. Задачи на ближайший год - Внедрить Adaptive Profiles как стратегию приёма данных по умолчанию. - Превратить Pyroscope в платформенную возможность Grafana: двунаправленная корреляция трейсов и профилей, интеграция с Kubernetes Monitoring и App Observability. - Подготовить Pyroscope к работе с AI-агентами: API, CLI и документация для сквозного управления профилированием. - Улучшить операционную эффективность: обобщённый автоскейлинг, UX для длинных запросов, автоматизация BYOC. - Удвоить adoption: guided onboarding, документация по сценариям использования, помощь в инструментировании. Обязанности - Вести проекты от концепции до запуска: например, улучшение эффективности read path или корреляция трейсов и профилей. - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать ключевые компоненты распределённой базы данных: приём, хранение и запросы. - Выполнять роль продакт-менеджера: участвовать в звонках с клиентами, превращать проблемы в задачи, влиять на дорожную карту. - Обеспечивать операционное совершенство: достигать SLO и целевых показателей стоимости, автоматизировать рутину, делать дежурства спокойнее. - Взаимодействовать с командами App Observability, Alloy, Tempo и другими подразделениями Databases. - Поддерживать коллег: дизайн-ревью, код-ревью, парное программирование в удалённом режиме. - Участвовать в on-call (EMEA-ротация) для своих сервисов. - Вносить вклад в open source: общаться с сообществом, ревьюить внешние изменения, развивать проект открыто. Условия - Удалённая позиция. - Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Германии, Испании, Швеции и Ирландии. - Разрешено использовать современные AI-ассистенты для программирования в повседневной работе.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая: 1600+ сотрудников в 40+ странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. О роли Мы разрабатываем Tempo — open-source бэкенд распределённой трассировки, лежащий в основе Grafana Cloud Traces и Grafana Enterprise Traces (GET). Tempo позволяет искать трейсы, генерировать метрики из спанов и связывать данные трассировки с логами, метриками и профилями во всём стеке Grafana. 2026 год — переломный момент для Tempo. После крупного архитектурного обновления и запуска TraceQL metrics мы переходим от фундаментальной работы к продуктовому и операционному совершенству, превращая Tempo из SaaS-базы данных в платформу для следующего поколения продуктов наблюдаемости Grafana (App Observability, Asserts, Traces Drilldown и ИИ-ассистенты). Задачи В течение следующего года вы поможете: - Сделать Grafana Cloud Traces «просто работающим» для клиентов: устранить шероховатости, запутанные лимиты и скрытые сбои. - Достичь операционного совершенства в масштабе: рост с почти 50 ячеек сегодня до трёхзначного числа в этом году, с автоскейлингом, параметризованными раскатками и агрессивным сокращением рутинной работы. - Развить Tempo как платформу: API с более высокой плотностью, агрегация трейсов, математика TraceQL metrics, интерфейсы, удобные для машин и LLM, на которых смогут строить downstream-продукты и агенты. - Улучшить производительность: снизить задержки запросов при приёме сотен МБ/с и обеспечить производительные диапазоны запросов за 30 дней, чтобы соответствовать конкурентам. - Подготовить Tempo к миру агентов: более крупные, «взрывные» нагрузки с высокой кардинальностью и новые категории ИИ-рабочих процессов, таких как триаж с помощью ассистента и расследования вида «почему это медленно?». Обязанности Как Staff-инженер в команде Tempo вы будете: - Возглавлять многоквартальные технические инициативы от постановки задачи до раскатки, например: API агрегации трейсов, Limitless Tempo, автоскейлинг ячеек и лимиты клиентов, улучшения query engine. - Владеть архитектурой ключевых компонентов Tempo: приём, хранение, запросы и генерация метрик. Проводить ревью дизайна, принимать решения по производительности, стоимости и сложности, документировать «почему» для команды. - Проектировать API для людей и агентов. Формировать следующее поколение интерфейсов Tempo (структурированные, детерминированные, обнаруживаемые), чтобы продукты Act 3, LLM-ассистенты и внешние интеграторы могли надёжно строить на Tempo. - Обеспечивать операционное совершенство: отвечать за конкретные SLO (P99 задержка записи, повторяемость инцидентов, TCO на ingested ГБ) и вести команду к Zero Ops через автоматизацию, параметризованные раскатки и действенные алерты. - Работать с Product и смежными командами: тесно взаимодействовать с PM и командами App Observability, Asserts, Drilldown и Grafana Assistant, чтобы понимать, как используется Tempo, и поставлять то, что их разблокирует. - Наставлять инженеров: повышать планку через ревью кода, обратную связь по дизайну, парное программирование и тексты, которые делают команду умнее. - Участвовать в on-call для сервисов, которые вы помогаете создавать, и усиливать реагирование на инциденты и разборы после них. - Вносить вклад в open source: Tempo — OSS. Взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние вклады и помогать вести проект открыто. Условия - Удалённая работа. Рассматриваются кандидаты в Испании, Швеции, Великобритании, Ирландии или Германии. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные ИИ-ассистенты для кодирования в повседневной работе (инструменты на выбор).

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, стоящая за открытой платформой наблюдаемости. Мы развиваем Tempo — open-source бэкенд распределенного трейсинга, лежащий в основе Grafana Cloud Traces и Grafana Enterprise Traces. Tempo упрощает поиск трейсов, генерацию метрик из спанов и связывание данных трейсинга с логами, метриками и профилями в стеке Grafana. В 2026 году Tempo переходит от фундаментальной работы к продуктовому и операционному совершенству: после крупного архитектурного обновления и запуска TraceQL metrics мы превращаем Tempo из SaaS-базы данных в платформу для следующего поколения продуктов наблюдаемости Grafana (App Observability, Asserts, Traces Drilldown и AI-ассистентов). Задачи на ближайший год: - Сделать Grafana Cloud Traces бесшовным для клиентов: устранить шероховатости, запутанные лимиты и скрытые сбои. - Достичь операционного совершенства в масштабе: рост с почти 50 ячеек до трехзначного числа в этом году, автопайтинг, параметризованные раскатки и агрессивное сокращение рутинной работы. - Развивать Tempo как платформу: API с более высокой плотностью, агрегация трейсов, TraceQL metrics math и интерфейсы, удобные для машин и LLM, на которых смогут строить downstream-продукты и агенты. - Улучшать производительность: снижение задержек запросов при приеме сотен МБ/с и быстрые 30-дневные диапазоны запросов для конкуренции с аналогами. - Готовить Tempo к миру, управляемому агентами: более крупные, импульсные и высококардинальные нагрузки, новые категории AI-рабочих процессов, таких как триаж с ассистентом и расследования вида «почему это медленно?». Обязанности: - Вести многоквартальные технические инициативы от постановки задачи до раскатки: API агрегации трейсов, Limitless Tempo, автопайтинг ячеек и клиентские лимиты, улучшения query-движка. - Владеть архитектурой ключевых компонентов Tempo: прием, хранение, запросы и генерация метрик. Проводить ревью дизайна, принимать решения по компромиссам производительности, стоимости и сложности, документировать обоснования для команды. - Проектировать API для людей и агентов: формировать следующее поколение интерфейсов Tempo (структурированных, детерминированных, обнаруживаемых), чтобы продукты Act 3, LLM-ассистенты и внешние интеграторы могли надежно строить на Tempo. - Обеспечивать операционное совершенство: отвечать за конкретные SLO (P99 задержка записи, частота инцидентов, TCO на принятый ГБ) и вести команду к Zero Ops через автоматизацию, параметризованные раскатки и действенные алерты. - Работать с Product и смежными командами: тесно сотрудничать с PM и командами App Observability, Asserts, Drilldown и Grafana Assistant, чтобы понимать, как потребляется Tempo, и поставлять то, что их разблокирует. - Наставлять инженеров: повышать инженерную планку через ревью кода, обратную связь по дизайну, парное программирование над сложными задачами и письменные материалы. - Участвовать в on-call для сервисов, которые вы помогаете строить, и усиливать реагирование на инциденты и пост-инцидентное обучение. - Вносить вклад в open source: Tempo — OSS-проект, вы будете взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние контрибуции и помогать вести проект открыто. Условия: - Полная удаленная работа. - Локация: Испания, Швеция, Великобритания, Ирландия или Германия. - Компания насчитывает более 1600 сотрудников в 40+ странах. - Мы инвестируем в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-ассистенты для кодинга в ежедневной работе (инструменты на ваш выбор).

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

О роли - Компания: Grafana Labs — разработчик открытой платформы наблюдаемости. - Роль: Staff-инженер по разработке ПО, направление Identity and Access, команда Identity. - Локация: Великобритания, Германия, Испания, Ирландия, Швеция. - Компания полностью удалённая, более 1600 сотрудников в 40+ странах. О команде и задачах - Ежедневно миллионы пользователей полагаются на Grafana для мониторинга критических систем. - Миссия: обеспечить простой и бесшовный вход для всех пользователей и полную уверенность администраторов в том, что каждый пользователь имеет безопасный доступ именно к тем данным и функциям, которые ему нужны. - Команда Identity and Access управляет всеми аспектами аутентификации и авторизации, работая как с открытыми, так и с проприетарными кодовыми базами. - Команда Identity владеет слоем аутентификации — протоколами и потоками, определяющими, как каждый пользователь Grafana подтверждает свою личность. - Активно внедряются современные протоколы аутентификации: MCP OAuth (OAuth 2.1), OIDC, SAML, LDAP, SCIM. - Проводится полный редизайн аутентификации Grafana на периферии (edge) — редкая возможность влиять на техническое направление инфраструктуры аутентификации в масштабе, с прямым влиянием на миллионы пользователей ежедневно. - Кодовые пути находятся в критических горячих путях сервисов Grafana, поэтому важна производительность каждой миллисекунды. Обязанности - Примерно 55% времени — бэкенд-разработка на Go, 25% — техническое лидерство и кросс-командное взаимодействие, 20% — эксплуатация и надёжность. - Определять и владеть технической архитектурой систем аутентификации команды Identity, включая редизайн аутентификации на периферии. - Руководить проектированием и реализацией крупных многоквартальных инициатив, критически важных для пользовательского взаимодействия, охватывающих несколько сервисов и команд. - Наставлять и развивать старших инженеров, обеспечивая техническое руководство, обратную связь по дизайну и поддержку профессионального роста. - Быть техническим авторитетом по протоколам идентификации в Grafana, обеспечивая согласованность реализации OAuth, OIDC, SAML, LDAP и SCIM. - Обеспечивать кросс-командное техническое согласование стандартов аутентификации, паттернов и лучших практик. - Представлять Grafana Labs на митапах и конференциях, вносить вклад в сообщество идентификации и аутентификации. Требования - Глубокий подтверждённый опыт в распределённых системах на Go, с опытом владения и поставки крупномасштабных производственных систем от начала до конца. - Подтверждённая способность самостоятельно определять техническое направление и принимать архитектурные решения, влияние которых выходит за пределы непосредственной команды. - Так как компания remote-first и инженерная организация в основном удалённая, общение и руководство происходит по видеосвязи, поэтому важны самостоятельность и сильные коммуникативные навыки.

Формат

Удалённо

Страна

Испания

Город

Не указан

О компании Grafana Labs — компания, развивающая открытую платформу наблюдаемости. Grafana Cloud — управляемая платформа наблюдаемости, которой доверяют более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов. Компания полностью удалённая: более 1600 сотрудников в 40+ странах. О роли Команда Identity and Access отвечает за все аспекты аутентификации и авторизации, работая как с открытым, так и с проприетарным кодом. Identity squad владеет слоем аутентификации — протоколами и потоками, определяющими, как каждый пользователь Grafana подтверждает свою личность. Команда активно внедряет современные протоколы аутентификации: MCP OAuth (OAuth 2.1), OIDC, SAML, LDAP и SCIM, а не использует готовые компоненты. Сейчас полностью перерабатывается аутентификация на периметре (edge) — редкая возможность формировать техническое направление инфраструктуры аутентификации в масштабе, напрямую влияя на миллионы пользователей ежедневно. Код находится на критических горячих путях сервисов Grafana, поэтому важна каждая миллисекунда производительности. Задачи - Определять техническое направление систем аутентификации и вести наиболее сложные инициативы от замысла до внедрения. - Взаимодействовать с инженерным руководством, управлением продуктами и кросс-функциональными партнёрами. - Примерно 55% времени — backend-разработка на Go, 25% — техническое лидерство и кросс-командное взаимодействие, 20% — эксплуатация и надёжность. - Определять и владеть технической архитектурой систем аутентификации Identity squad, включая редизайн аутентификации на периметре. - Вести дизайн и реализацию крупных многоквартальных инициатив, находящихся на критическом пути взаимодействия пользователей, затрагивающих несколько сервисов и команд. - Наставлять и развивать старших инженеров, давать технические рекомендации, обратную связь по дизайну и поддерживать их профессиональный рост. - Выступать техническим авторитетом по протоколам идентификации в Grafana, обеспечивая согласованность внедрения OAuth, OIDC, SAML, LDAP и SCIM. - Обеспечивать кросс-командное техническое согласование стандартов, паттернов и лучших практик аутентификации. - Представлять Grafana Labs на митапах и конференциях, вносить вклад в сообщество идентификации и аутентификации. Требования - Глубокая экспертиза в распределённых системах на Go, подтверждённый опыт владения и поставки крупных production-систем от начала до конца. - Подтверждённая способность самостоятельно определять техническое направление и принимать архитектурные решения, влияние которых выходит за пределы непосредственной команды. - Remote-first среда: регулярные встречи по видеосвязи, независимость и сильные коммуникативные навыки. Условия - Локация: Великобритания, Германия, Испания, Ирландия, Швеция. - Полностью удалённая компания (100% remote).

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании и команде Grafana Labs — компания, разрабатывающая открытую облачную платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Платформа интегрирует метрики, логи, трейсы и профили. Команда Databases владеет и управляет телеметрическими базами данных: Mimir для метрик, Loki для логов, Tempo для трейсов, Pyroscope для профилей. Базы данных предоставляются как управляемый сервис в Grafana Cloud и как локальные решения (Grafana Enterprise Metrics, Logs, Traces). Это мультитенантные распределённые системы на Go, работающие в Kubernetes в AWS, GCP и Azure. Сквад Mimir состоит из трёх подсквадов: Ingest, Storage и Query. Команда поддерживает OSS-проект Mimir и управляет Grafana Cloud Metrics в трёх крупных облачных провайдерах. Инженеры фокусируются на оптимизации эффективности и отказоустойчивости обработки, хранения и запросов метрик при больших объёмах. Работа удалённая. Рассматриваются кандидаты в часовых поясах США. Обязанности - Влиять на дорожную карту и собственные карьерные цели. - Работать с командой над новыми функциями и улучшать их на основе результатов. - Вести проекты от идеи до эксплуатации. - Участвовать в open-source культуре и вносить вклад в проекты за пределами своей команды. - Проектировать, разрабатывать, эксплуатировать и поддерживать критически важные системы, отвечая за надёжность, производительность и доступность. - Участвовать в on-call ротации follow-the-sun и отвечать за сервисы. - Поддерживать других членов команды, участвовать в обсуждениях дизайна и сотрудничать. - Изучать новые навыки, углубляя понимание облачного продукта и клиентов, знакомиться с кодовой базой крупной распределённой системы. Условия Компания инвестирует в продуктивность разработчиков. Можно использовать современные AI-ассистенты для кодирования в повседневной работе (на выбор, в рамках политики безопасности), с оплачиваемым бюджетом. Доступны последние модели от OpenAI, Anthropic и Google.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания WorkflowX разрабатывает CRM-, автоматизационные и ИИ-решения для бизнеса, объединяя CRM, коммуникации, данные, API и современные ИИ-технологии в автоматизированные процессы. Задачи: - Создание и развитие n8n-воркфлоу - Разработка автоматизаций между CRM-платформой и внешними приложениями - Техническая реализация и развитие ИИ- и голосовых агентов - Подключение API, вебхуков и сторонних систем - Настройка CRM-воркфлоу и автоматизированных клиентских процессов - Обработка и синхронизация данных между системами - Интеграция телефонии, электронной почты, WhatsApp, календарей, форм и других инструментов - Создание небольших решений на JavaScript, HTML и CSS, когда стандартных функций недостаточно - Анализ ошибок, тестирование и оптимизация существующих автоматизаций - Документирование ключевых воркфлоу и интеграций - Участие в разработке новых решений для автоматизации и ИИ Требования: - Опыт с n8n, Make или аналогичными low-code/no-code платформами - Знание API, REST API и вебхуков - Опыт с CRM-системами и CRM-автоматизацией - Владение JavaScript - Знание HTML и CSS - Понимание JSON и обработки данных - Опыт с ИИ-инструментами и LLM - Опыт с ИИ- или голосовыми агентами - Опыт с интеграциями телефонии и VoIP - Опыт с OpenAI, ElevenLabs, Twilio или аналогичными платформами Важно: отсутствие опыта с конкретным инструментом, например n8n, при уверенном владении Make, не является исключающим фактором. Ключевое значение имеет понимание логики, данных, API и автоматизации. Условия: - Проекты в сфере автоматизации и искусственного интеллекта - Свобода в принятии решений - Современные инструменты и технологии - Короткие пути согласования - Ответственная самостоятельная работа - Удалённая работа - Разнообразные технические задачи - Возможность активно участвовать в развитии систем автоматизации и ИИ

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Eraneos — технический спин-офф глобальной управленческой консалтинговой компании. Клиенты — преимущественно компании из DAX и Fortune Global 500. Мы разрабатываем индивидуальные решения в области аналитики, больших данных и машинного обучения, помогая клиентам становиться компаниями на основе ИИ. Головной офис в Гамбурге, дополнительные офисы в Мюнхене и Дюссельдорфе, хаб-офисы в Кёльне, Берлине, Франкфурте и Штутгарте. Senior AI-инженер соединяет Data Science, машинное обучение, разработку ПО и консалтинг. Задачи: - Разрабатывать и вводить в эксплуатацию ИИ-модели, дающие измеримые результаты для клиентов. - Тесно работать с заинтересованными сторонами: понимать бизнес-задачи, переводить их в подходы на основе данных и превращать в готовые end-to-end решения. - Проектировать, внедрять и оценивать сценарии ИИ и ML — от классического ML до современных LLM, обеспечивать их надёжное развёртывание и мониторинг. - Создавать прототипы, применять практики MLOps, разработку ПО и интеграцию для воспроизводимости, масштабируемости и непрерывного улучшения ИИ-систем. - Понятно и уверенно доносить результаты до технической и нетехнической аудитории. - Думать за пределами краткосрочной реализации, добиваясь устойчивого эффекта для бизнеса клиентов. Требования: - Подтверждённый опыт в Data Science, статистике, машинном обучении, разработке ПО и/или прикладных ИИ-проектах. - Свободное владение Python, уверенное использование современных и распространённых ML-фреймворков и библиотек. - Опыт с Model Serving, мониторингом и CI/CD-процессами (например, MLflow, Airflow, Docker, GitHub Actions). - Написание чистого поддерживаемого кода, структурирование проектов с использованием современных практик разработки (FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic). - Практический опыт с NLP и LLM: GPT, Claude, Gemini, Llama или Deepseek. - Уверенное владение SQL и работа с базами данных, проектирование эффективных пайплайнов для обучения и инференса. - Знакомство с ML-стеками на AWS, Azure или Google Cloud. - Свободный немецкий (C1) и английский. Условия: - Проекты на стыке стратегии, технологий и бизнеса. - Гибкий график, мобильные модели работы, возможность удалённой работы. - Открытая культура на «ты», плоские иерархии, международная среда. - Индивидуальные карьерные пути, обучение и развитие. - Международная сеть из более чем 1300 коллег, регулярные мероприятия. - Возможность саббатикала. - Company Bike и субсидия на EGYM Wellpass. - Современные офисы в Гамбурге, Мюнхене, Дюссельдорфе и гибкие хабы в крупных городах Германии. - Бесплатные напитки, фрукты, закуски и кофе.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Camunda — корпоративная платформа для оркестрации агентов, позволяющая организациям координировать ИИ-агентов, людей и системы в комплексных сквозных бизнес-процессах. Платформа обеспечивает управление, аудит и контроль со стороны человека, что позволяет переводить ИИ из пилотных проектов в промышленную эксплуатацию. Camunda доверяют более 700 организаций по всему миру, включая 9 из 10 крупнейших банков США. Компания полностью удаленная и глобальная, трансформируется в AI-first организацию, построенную на собственной платформе. Признана GP Bullhound's Top 100 Next Unicorn list, сертифицирована как Great Place to Work 2025, названа Visionary в 2025 Gartner Magic Quadrant для Business Orchestration and Automation Technologies, заняла 3-е место в рейтинге Flexa's 2026 Most Flexible Companies. О роли Camunda проходит AI-First трансформацию, и компания ищет Senior Software Engineer в команду Engineering Operations. В составе этой платформенной команды вы будете играть ключевую роль в развитии инженерного совершенства: создавать, внедрять и поддерживать масштабируемые основные процессы для повышения эффективности разработки, надежности и качества в кодовых базах Camunda 8, а также в процессах всей инженерной организации. По мере развития Camunda 8 как лидера рынка оркестрации агентов, ваша миссия — обеспечить, чтобы внутренний жизненный цикл разработки был столь же автономным и беспрепятственным. Вы будете работать с командами инфраструктуры и основной разработки, чтобы обеспечить плавные рабочие процессы, надежное управление зависимостями и непрерывное улучшение CI-процессов в эпоху AI-first разработки, позволяя командам Camunda 8 лучше сосредоточиться на разработке основного продукта. Задачи - AI-расширенная инженерия: лидировать переход к автоматизированному жизненному циклу разработки, внедряя и оркестрируя единые процессы в репозиториях Camunda 8, включая AI-ассистируемые процессы: управление релизами, автономное обновление зависимостей и проактивное устранение CVE. - Постоянно оптимизировать здоровье CI/релизов и скорость разработки, используя метрический подход для выявления и устранения узких мест в AI-first рабочих процессах. - Сотрудничать с ключевыми заинтересованными сторонами для реализации CI-стратегии и инженерных лучших практик, создавая позитивное влияние в инженерной организации. - Выявлять точки трения в инженерных процессах и превращать их в автоматизированные, самоподдерживающиеся системы, способные выдерживать увеличенный объем AI-расширенной рабочей силы, эффективно взаимодействуя с инженерами, лидерами и кросс-функциональными командами. Требования Обязательные: - Сильный опыт разработки ПО с подтвержденными результатами (предпочтительно Java). - Специализация: Fullstack или Backend. - Страсть к операционному совершенству в инженерии помимо написания кода: оптимизация CI/CD, управление зависимостями, улучшение релизных процессов, сбор метрик и эффективность сборки (DevOps-мышление), а также опыт владения и развития инженерных процессов от начала до конца. - Сильный опыт работы с CI-инструментами сборки (GitHub Actions, Java-экосистема — Maven, Docker) и автоматизацией (Shell/Python) в сложных проектах (например, монорепозиториях). - Сильные навыки коллаборации между командами и поставка значимых решений в платформенной среде. - Опыт работы с инструментами разработчика, оптимизацией процессов и внедрением AI. Вы берете на себя ответственность за кодовую базу, а также за то, как вы развертываете и эксплуатируете ПО. Вам комфортен подход «you build it, you run it». Желательные: - Опыт проектирования эффективных кросс-командных операций. - Практический опыт работы с Camunda или другими BPMN-системами. Условия Компания предлагает справедливую, прозрачную и конкурентоспособную компенсацию. Для новых сотрудников кандидаты обычно размещаются в первой половине диапазона, что оставляет пространство для роста. Годовой совокупный денежный доход (базовая зарплата + 100% переменная часть, где применимо): - США: $143 800 — $231 900 - Великобритания: £90 300 — £148 500 - Сингапур: S$178 600 — S$267 900 Для кандидатов из других локаций найм осуществляется через Remote.com (глобальный партнер работодателя), и ваш Talent Acquisition Partner предоставит персональный калькулятор вознаграждения после первого интервью. Акции: предлагаются акции (где применимо) через Virtual Stock Option Plan (VSOP).

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Canonical развивает новое поколение контейнерных образов на основе Ubuntu — «rocks»: минималистичные образы, оптимизированные для производительности и удобства, с долгосрочными обязательствами по безопасности. Более 10 миллиардов загрузок образов Canonical. Обязанности - Сопровождать и развивать портфель качественных, укреплённых контейнерных образов. - Проектировать и эксплуатировать автоматизированные CI/CD-конвейеры для сборки, тестирования, сканирования, подписания, публикации, продвижения и вывода из эксплуатации образов в разных средах и архитектурах. - Писать инструменты и тесты для оценки соответствия требованиям безопасности и совместимости с облачными технологиями. - Тесно работать с сообществом и партнёрами для обмена опытом и поддержания актуальности портфеля. - Сотрудничать с командами по безопасности продукта, платформы, инфраструктуры и клиентскими командами. - Вносить технический вклад в принятие решений команды. - Задавать стандарты качества, определяя стандарты образов: безопасность, совместимость, производительность, размер, удобство для разработчиков. - Развивать базу знаний и писать о проделанной работе. - Работать в совместной, гибкой, глобально распределённой среде. - Наставлять коллег и участвовать в найме. - Работать из дома с командировками до 15% времени для внутренних и внешних мероприятий. Требования - Владение Bash и Python. - Опыт работы с CI/CD-системами (например, GitHub Actions, Jenkins). - Опыт сборки контейнерных образов. - Владение как минимум одним инструментом управления контейнерами или оркестрации (например, Docker, Podman, Kubernetes). - Практический опыт работы с Linux-системами, управлением пакетами, сборочными системами, релизным инжинирингом или конвейерами артефактов. - Чёткая коммуникация и сквозная ответственность: проектирование, ревью, документация, эксплуатация, кросс-командное взаимодействие. - Готовность делиться знаниями и помогать коллегам расти. - Искренний интерес к обучению и работе вне зоны комфорта. - Степень бакалавра или эквивалент в области компьютерных наук, STEM или аналогичной дисциплине. - Отличная академическая успеваемость в школе и университете. - Деловой уровень письменного и устного английского. - Искренняя личная мотивация, соответствующая миссии компании. - Международные командировки 2–4 раза в год на мероприятия компании длительностью до двух недель. - Релевантный опыт 0–7 лет. - Соответствие ценностям компании: точность, надёжность, доступность, гибкость (сочетание энтузиазма, знаний, адаптивности, стиля и характера). Желательно - Подход к обслуживанию с акцентом на безопасность: исследование зависимостей и уязвимостей, оценка влияния, безопасное исправление. - Понимание безопасности цепочки поставок ПО, опыт создания и использования артефактов: SBOM, подписи, происхождение, отчёты CVE. - Знакомство с принципами и рабочими процессами GitOps. - Знание дополнительных языков, таких как Go или Rust. - Практический опыт создания минималистичных и distroless-образов. - Знание спецификаций OCI. - Знакомство с фреймворками безопасности и соответствия: CIS, NIST, FedRAMP, DISA STIG. - Наличие вклада в open source проекты. - Интерес к внедрению безопасности на всех этапах жизненного цикла разработки (DevSecOps) и к ответственному использованию ИИ или агентных разработок. - Соответствующие сертификаты Linux, контейнеров или облачных технологий (например, CKS или DCA). Условия - Локация: регион EMEA. - Удалённая работа из дома. - Командировки: до 15% времени на внутренние и внешние мероприятия; также 2–4 раза в год на мероприятия компании длительностью до двух недель.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Vomela, работающая в сфере визуальных коммуникаций, ищет Principal Data Engineer. Это старшая инженерная роль, предполагающая владение платформой данных Microsoft Fabric и формирование технической стратегии. Зарплата: $180 000–200 000 в год. Задачи: - Проектировать и внедрять размерные модели, схемы «звезда» и «снежинка». - Строить и поддерживать семантические модели как единый источник истины для отчетности. - Реализовывать стратегии медленно меняющихся измерений (SCD) для каждого домена. - Отвечать за мастер-данные: паттерны golden record, определение источника записи, разрешение идентификаторов между системами. - Устанавливать и контролировать стандарты моделирования данных в команде. - Проектировать и эксплуатировать потоковые конвейеры реального и near-real-time времени с использованием Kafka, Confluent Cloud и Fabric Eventstreams. - Снижать устаревание данных в пакетных сценариях через интеллектуальное планирование, оптимизацию инкрементальных загрузок и оркестрацию. - Отвечать за настройку производительности: оптимизацию запросов, стратегию партиционирования, индексацию, компактацию Delta-таблиц, эффективность обновления семантических моделей и готовность Direct Lake. - Применять операционную инженерную дисциплину: наблюдаемость конвейеров, алертинг, определение SLA, восстановление после сбоев, планирование мощности. - Проектировать и внедрять контроли для чувствительных данных (финансы, PII, HIPAA). - Разрабатывать надежные и масштабируемые конвейеры ETL/ELT: watermark-инкрементальные загрузки, паттерны CDC, пакетная и потоковая архитектуры. - Обеспечивать идемпотентность, восстанавливаемость и производственную готовность конвейеров. - Выступать старшим техническим голосом на код-ревью. - Преобразовывать бизнес-требования в семантические модели и артефакты отчетности, понятные нетехническим пользователям. - Быть основным техническим интерфейсом платформы для потребителей: разработчиков отчетов Power BI, ИИ/ML-разработчиков и разработчиков приложений, работающих через SQL-эндпоинты, REST API или Direct Lake. - Определять и обеспечивать соблюдение контрактов данных: стабильность схем, паттерны доступа, SLA для каждого класса потребителей. - Отвечать за developer experience платформы: обнаруживаемость, документацию, онбординг. Требования: - Microsoft Fabric: Lakehouses, Notebooks, Dataflows Gen2, Event streams, Semantic Models, Direct Lake. - Power BI: разработка отчетов, дизайн датасетов и семантических моделей, уверенное владение DAX. - SQL Server / Azure SQL / Postgres: оптимизация запросов, проектирование схем, хранимые процедуры. - Azure DevOps: Git-процессы разработки, CI/CD для конвейеров данных. - Подтвержденное использование ИИ-ассистентов для написания кода в производственном процессе. - Умение критически оценивать, редактировать и улучшать сгенерированный ИИ код и артефакты. - Понимание, где ИИ ускоряет работу, а где создает риски. Предпочтительно: - Знание Azure Data Services: Azure Data Factory, Synapse Analytics, ADLS Gen2, Event Hubs. - Опыт работы в компаниях, поддерживаемых private equity, или в мульти-юридических структурах. - Опыт работы с MDM-платформами: Profisee, Semarchy, Ataccama или аналоги. - Опыт работы с Confluent Cloud / Apache Kafka для потоковой загрузки в Fabric или Synapse. - Знакомство с кросс-тенантной архитектурой Azure / Fabric. - Бэкграунд в бизнес-анализе, архитектуре решений или pre-sales инжиниринге. - Сертификация Microsoft Fabric или Azure Data Engineer.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Компания CRT — IT-компания с 20-летним опытом разработки, базируется в Тюмени. ООО «Креатив» внесено в реестр аккредитованных IT-организаций 10.10.2017. Сейчас формируется кадровый резерв Java-разработчиков уровня Middle и выше для проектного сотрудничества с партнерами CRT. Компания знакомится с кандидатом, обсуждает опыт, стек, формат работы и ожидания. При совпадении условий специалист добавляется в рабочий чат с актуальными проектными запросами. Можно откликаться только на те проекты, которые подходят по опыту, загрузке и условиям. Под конкретный запрос готовится обезличенное резюме и направляется партнеру. Проекты могут длиться от месяца до полугода и дольше. Возможна проектная или полная загрузка. Чем предстоит заниматься: — Анализировать нечёткие требования, формировать user stories, технические постановки, критерии приёмки и негативные сценарии — Декомпозировать фичи и распределять задачи между собой, командой и AI-агентами — Проектировать микросервисы, API, интеграции и модели данных — Разрабатывать backend-сервисы и проверять созданный агентами код на корректность, безопасность, производительность и соответствие архитектуре — Формировать для AI-агентов контекст, ограничения и стандарты, итеративно управлять результатом — Проводить код-ревью, планировать работу команды, участвовать в менторинге и технических собеседованиях — Погружаться в предметную область и доводить функциональность от идеи до работающего решения в проде Что ожидается от кандидата: — Коммерческий опыт backend-разработки от 5 лет на Python, Go или другом серверном языке — Практический опыт системного анализа, работы с требованиями и подготовки технических постановок — Опыт проектирования и разработки крупных микросервисных систем — Уверенное владение SQL, опыт проектирования баз данных и работы с PostgreSQL и MongoDB — Понимание паттернов Repository, Service, Unit of Work и подходов DDD и CQRS — Опыт работы с Docker, CI / CD и GitLab CI, базовое знание Kubernetes — Понимание мониторинга и логирования с использованием Prometheus, Grafana или ELK — Активный опыт работы с Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini или другими AI-инструментами — Умение делегировать агентам полноценные задачи, формировать контекст и критически проверять результат — Опыт лидирования разработки от 2 лет, включая постановку задач, код-ревью и развитие команды Заработная плата: до 250 000 ₽ за месяц, на руки.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания создает AI-платформу для производства коротких вертикальных видео с экспертным и обучающим контентом. Продукт помогает превращать исходные материалы в готовые ролики: выбирать фрагменты, обрабатывать видео и звук, создавать субтитры и добавлять элементы для публикации. Сейчас проект находится на стадии MVP. В августе 2026 года планируется подключить первых экспертов, в сентябре — провести первые клиентские запуски. Ищем Senior Fullstack Engineer с сильной экспертизой в Python, который возьмет на себя разработку продукта и будет участвовать в формировании его архитектуры. На старте предстоит развивать основной видеопайплайн: от загрузки исходных материалов до получения готового ролика. Задачи: - Проектировать backend, API и структуру данных. - Разрабатывать рабочие интерфейсы на React. - Подключать AI-, video- и speech-to-text-сервисы. - Строить очереди и фоновые процессы обработки. - Работать с загрузкой, хранением и обработкой видеофайлов. - Разворачивать изменения и диагностировать проблемы после релиза. - Повышать скорость и стабильность системы. Задачи приходят не как готовые технические задания, а как продуктовая проблема или ожидаемый пользовательский результат. Инженеру нужно самостоятельно уточнить ограничения, сравнить варианты реализации и выбрать решение, подходящее для стадии MVP. На старте инженер будет работать в связке с CPO, Product Manager и дизайнером. Прямое подчинение — CPO. У CPO есть технический бэкграунд, но готовых архитектурных решений и подробной технической декомпозиции не будет. Отдельных CTO и DevOps-инженера сейчас также нет, поэтому роль предполагает высокую самостоятельность и влияние на техническую часть продукта. По мере роста проекта инженерная команда будет расширяться. Используемые технологии: - Backend: Python, FastAPI, асинхронные процессы, фоновые задачи, очереди, внешние API. - Frontend: React или другой современный JavaScript-фреймворк. - Данные и инфраструктура: PostgreSQL, Cloudflare R2, Railway, Git. Стек не зафиксирован окончательно: инженер сможет предлагать изменения.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания собирает и классифицирует тренды в нишах по соцсетям. Система парсит контент площадок, размечает его по тематикам и форматам через LLM и отдает результат в контент-планы экспертов. Сейчас модуль работает на сторонних платных сервисах, запускается вручную и считает нишу несколько дней из-за лимитов на выгрузку. Задача инженера — перевести его на собственные парсеры и автоматический запуск, расширить список площадок и снизить стоимость прогона до близкой к нулю. Проект находится на стадии MVP. Первые эксперты должны начать пользоваться продуктом в августе 2026 года, первые клиенты ожидаются ориентировочно в сентябре. Бэклог на следующие 6–12 месяцев ещё формируется, поэтому задачи и приоритеты будут уточняться по мере тестирования продукта. Задачи: - Писать и поддерживать парсеры соцсетей: Instagram, TikTok, Threads, дальше Facebook, X и другие площадки. - Уходить со сторонних платных сервисов на Apify и затем на собственные решения, контролируя стоимость прогона. - Сделать автозапуск пайплайна: расписания, очереди, ретраи, мониторинг и оповещения о сбоях. - Классифицировать контент через LLM: тематики, форматы, признаки тренда. - Собирать и вести пайплайны обработки на LangGraph или LangChain. - Сравнивать модели по качеству и цене и переводить разметку на более выгодную. - Проектировать хранение и витрины данных, из которых собираются контент-планы. - Держать систему живой при изменениях на стороне площадок. Задачи приходят не как готовые технические задания, а как описание процесса и ожидаемого результата. Инженеру нужно самостоятельно уточнить ограничения, сравнить варианты реализации и выбрать решение, подходящее для текущего масштаба, а не для гипотетического. Инженер будет работать напрямую с Product Manager и fullstack-инженерами платформы, которая потребляет данные трендвотчинга. CTO, отдельного архитектора и DevOps в команде пока нет, поэтому сотрудник должен самостоятельно принимать технические решения и доводить задачи до production.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

AI/ML-инженер для AI-ориентированной e-commerce платформы. Уровень: senior. Обязанности: - Разработка AI-first функций для e-commerce стартапа: автономные коммерческие агенты, внутренний AI-сотрудник для операционных задач, динамический кастомизатор сайта, checkout-сценарии с одним промптом. - Работа охватывает интеграцию моделей, GPU-инфраструктуру и пайплайны данных, а также бэкенд и реализацию разговорного интерфейса. Локация: в любой точке мира, удалённо. Стек: AI, machine learning, LLM, Python, Node.js, React, MongoDB. Занятость: полная.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Mindrift подбирает специалистов для проектной работы с ИИ-системами ведущих технологических компаний. Участие проектное, не постоянная занятость. Роль: разработка задач на кодинг для frontier-моделей ИИ. Каждая задача — самодостаточное Docker-окружение с неработающим кодом, который агент должен исправить; автоматические тесты проверяют результат. Итоговый результат — полный пакет: сломанный код, тесты, инструкция и эталонное решение. Задачи: - Придумать реалистичный сценарий разработчика — реальный баг, сломанный ETL, отсутствующая функция, а не учебная проблема. - Собрать воспроизводимое Docker-окружение с фиксированными зависимостями. - Написать pytest, проверяющий результат, а не команды, — детерминированный, стабильный, не раскрывающий исправление. - Написать instruction.md в формате Jira-тикета. - Написать эталонное решение solve.sh, доказывающее решаемость задачи. - Калибровать сложность так, чтобы современные агенты решали задачу в 20–60% случаев. - Дорабатывать задачи по обратной связи от экспертных QA-ревьюеров. - Позже — рецензировать задачи других авторов в роли QA-ревьюера. Вне области: разметка данных, промт-инжиниринг, продакшн-код, задачи уровня Leetcode. Требования: - 3+ года продакшн-разработки в одном бэкенд-стеке: Python, Go, Node.js, Java или Rust. - Свободное владение Python и pytest — обязательно независимо от основного стека: фикстуры, parametrize, monkeypatch, таймауты, conftest.py. - Опыт создания Docker-образов: воспроизводимые Dockerfile, фиксированные зависимости, multi-stage сборки, запуск от non-root пользователя. - Уверенная работа с Linux и Bash: отладка внутри контейнеров (strace, lsof, journalctl), shell-скрипты сложнее set -euo pipefail. - Опыт работы с ИИ-агентами кодинга — Claude Code, Cursor, Roo Code или аналогичными — на нетривиальных задачах; умение привести пример, когда ИИ уверенно ошибался, и как это было обнаружено. - Письменный английский уровня B2+. Не подходит: инженеры Data Science, ML или Computer Vision без бэкенд-опыта; мануальные QA без автоматизации; фронтенд-only, low-code/no-code, IT-поддержка, бизнес-аналитики; инженеры без опыта написания pytest с нуля; джуниоры, интерны или ассистенты на последней позиции. Предпочтительно: - Глубина в одной из областей: безопасность, системное администрирование (nginx, systemd, cron), научные вычисления (NumPy, PyTorch, SciPy), DevOps или внутренности Git. - Современный Python-тулинг: uv, poetry, pyproject.toml. - Инструменты покрытия: pytest-cov, coverage.py, gcov, llvm-cov, kcov. - Фаззинг или property-based тестирование (Hypothesis). - Опыт участия в бенчмарках оценки агентов. Процесс: заявка → квалификационный этап (90-минутный тест-задача и короткое поведенческое интервью) → присоединение к проекту → выполнение задач → оплата. Время: онбординг — около 10 часов на первую задачу; далее — около 5 часов на задачу, 2–4 параллельные задачи; реалистичная недельная нагрузка — 8–20 часов. График свободный, задачи сдаются к дедлайну и по критериям приёмки. Оплата: до $35 в час, зависит от экспертизы, оценки навыков, локации и потребностей проекта. Возможны повышенные ставки для узких специалистов, пониженные — на онбординге. Детали оплаты сообщаются по каждому проекту.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания AIT Global, Inc. Локация Удалённо О роли Ищем опытного архитектора Generative AI / Agentic AI для руководства проектированием, разработкой и внедрением корпоративной AI-платформы нового поколения. Идеальный кандидат — практикующий архитектор с глубокой экспертизой в Agentic AI, больших языковых моделях (LLM), облачных технологиях AWS и современных фреймворках оркестрации ИИ. Роль требует сильного технического лидерства для проектирования масштабируемых AI-решений, а также наставничества и руководства командой разработчиков. Обязанности - Проектировать и создавать корпоративную платформу Generative AI и Agentic AI с нуля. - Руководить проектированием и разработкой AI-агентов и мультиагентных систем с использованием современных фреймворков Agentic AI. - Определять архитектуру платформы, переиспользуемые компоненты, стандарты безопасности, управления, наблюдаемости и развёртывания. - Руководить и наставлять команду AI-инженеров и разработчиков: архитектура, дизайн, код-ревью, поставка. - Взаимодействовать с бизнес- и техническими стейкхолдерами для преобразования требований в масштабируемые AI-решения. - Оценивать и интегрировать новые AI-технологии и фреймворки. Требования - 15+ лет опыта в разработке ПО, из них 3+ года в Generative AI / Agentic AI. - Практический опыт проектирования и разработки решений Agentic AI с использованием: LangGraph/LangChain, Strands Agents, Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A), Loop Engineering, оркестрация AI-воркфлоу и мультиагентные архитектуры. - Опыт создания LLM-приложений: промпт-инжиниринг, RAG, Function Calling, Tool Calling, управление памятью, AI Guardrails. - Практический опыт работы с AWS: Amazon Bedrock, EKS/ECS, Lambda, API Gateway, Step Functions, S3, DynamoDB/Aurora, IAM, CloudWatch. - Сильные навыки Python; опыт с FastAPI и REST API. - Знание React/TypeScript — плюс. - Опыт с векторными базами данных, микросервисами, Docker, Kubernetes и CI/CD. - Понимание концепций Generative UI (GenUI) и AI-управляемого пользовательского опыта. Предпочтительные квалификации - Опыт создания корпоративных AI-платформ от концепции до продакшена. - Желателен опыт в здравоохранении, особенно с данными плательщиков (payer data). - Знание Responsible AI, управления ИИ, безопасности и наблюдаемости. - Желательны сертификаты AWS Solution Architect или AI/ML. - Отличные коммуникативные навыки, управление стейкхолдерами и техническое лидерство.

Формат

Офис

Страна

Великобритания

Город

Лондон

О команде и роли ChatGPT использует большой и растущий парк GPU для надежного и эффективного обслуживания инференс-нагрузок. Команда разрабатывает системы и инструменты, которые позволяют внедрять новые модели, управлять продакшн-развертываниями, реагировать на операционные проблемы и эффективно использовать инфраструктуру в масштабе. Работа охватывает распределенные системы, платформенную инженерию, автоматизацию инфраструктуры и опыт разработчиков. Команда тесно сотрудничает с исследовательскими, инфраструктурными и продуктовыми командами, чтобы сделать развертывание моделей более надежным, эффективным и управляемым. Ищем инженера-программиста с опытом создания или эксплуатации крупномасштабных производственных систем. Вы будете проектировать и разрабатывать системы, поддерживающие жизненный цикл моделей в продакшене, включая оркестрацию развертывания, управление конфигурацией, операционную автоматизацию, надежность и управление мощностями. Вы поможете превратить сложные операционные процессы в масштабируемые платформенные возможности, которые позволят командам OpenAI развертывать и управлять моделями с большей уверенностью и меньшими ручными усилиями. Роль подходит инженерам, которым нравится решать сложные операционные проблемы и создавать программное обеспечение, упрощающее эксплуатацию производственной инфраструктуры в масштабе. Задачи - Развивать платформу для развертывания, настройки и управления моделями в ChatGPT. - Разрабатывать системы оркестрации развертывания, раскатки моделей, операционной видимости и готовности к продакшену. - Создавать абстракции и инструменты, упрощающие сложную инфраструктуру и улучшающие опыт разработчиков. - Автоматизировать операционные процессы, включая обнаружение инцидентов, диагностику, смягчение последствий и восстановление. - Повышать надежность, масштабируемость и эффективность развертывания моделей и поддерживающей инфраструктуры. - Строить системы поддержки планирования мощностей, распределения ресурсов и использования инфраструктуры. - Взаимодействовать с исследовательскими, инфраструктурными и продуктовыми командами для выявления общих задач и создания переиспользуемых платформенных возможностей. - Определять техническое направление платформы управления моделями по мере развития ChatGPT и его систем. Требования - Пять и более лет опыта разработки программного обеспечения для производственной инфраструктуры. - Сильные навыки программирования на Go, Python, C++, Rust или аналогичном языке. - Опыт проектирования или эксплуатации высокодоступных распределенных систем. - Опыт в платформенной инженерии, инфраструктурной инженерии, производственной инженерии, site reliability engineering или аналогичных дисциплинах. - Сильные навыки системного проектирования, отладки и решения операционных проблем. - Отличные коммуникативные навыки и опыт совместной работы с инженерными командами. Желательные качества - Опыт создания или эксплуатации внутренних платформ, распределенных систем или крупномасштабной производственной инфраструктуры. - Умение превращать сложные операционные проблемы в надежное программное обеспечение и переиспользуемые абстракции. - Опыт работы с системами развертывания, оркестрации, управления конфигурацией или автоматизации инфраструктуры. - Понимание производственной надежности, наблюдаемости, планирования мощностей и реагирования на инциденты. - Внимание к опыту разработчиков и созданию инструментов, повышающих эффективность других инженерных команд. - Готовность работать на стыке организационных границ и брать на себя ответственность от проектирования системы до эксплуатации в продакшене. - Умение работать в быстро меняющейся среде со значительной технической неопределенностью. - Интерес к обслуживанию моделей или ML-инфраструктуре; специализированный опыт работы с GPU или низкоуровневым оборудованием не обязателен. О компании OpenAI — исследовательская и внедренческая компания в области ИИ, стремящаяся к тому, чтобы искусственный интеллект общего назначения принес пользу всему человечеству. Компания расширяет границы возможностей систем ИИ и стремится безопасно внедрять их через свои продукты.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Staff Systems Engineer, IT — старшая инженерная роль для универсального специалиста, готового отвечать за широкий набор платформ. Вы будете владеть системами и интеграциями, обеспечивающими жизненный цикл сотрудника: онбординг, изменение ролей и офбординг. Системы строятся как инфраструктура-как-код с применением SRE-практик, чтобы они были версионированы, наблюдаемы и надежны. Вы станете техническим владельцем ITSM-платформы GitLab и AI-возможностей поверх неё: виртуальные агенты, агентные рабочие процессы и базы знаний, которые решают запросы до превращения их в тикеты. Также вы отвечаете за общую IT-инфраструктуру в облаке. Работая с AI-ориентированной ITSM, вы замените повторяющуюся ручную работу устойчивой автоматизацией и будете партнёром для End User Services, Security, People и Finance при масштабировании решений на всю компанию. Ключевые метрики: покрытие автоматизацией процессов жизненного цикла, доля AI-отклонений (deflection rate) и надёжность создаваемых систем. Задачи - Проектировать, строить и владеть сквозной автоматизацией жизненного цикла сотрудника: онбординг, переводы, изменение ролей и офбординг, чтобы предоставление и отзыв доступа происходили точно и с минимальным участием человека. - Быть техническим владельцем ITSM-платформы GitLab: дизайн каталога услуг, рабочие процессы, процессы запросов, инцидентов и изменений, интеграции и обновления платформы. - Повышать долю AI-отклонений для всех пользователей ITSM за счёт развёртывания и настройки виртуальных агентов, AI-поиска и агентного разрешения, а также измерения того, что реально решает запросы без участия человека. - Находить повторяющиеся ручные процессы в IT и партнёрских командах и заменять их автоматизацией, построенной в ITSM и Serval. - Создавать и поддерживать интеграции между ITSM-платформой и ключевыми системами GitLab: Okta, Google Workspace, Slack, Zoom, JAMF, Fleet, Workday и сам GitLab. - Управлять IT-инфраструктурой как кодом в облачных средах, чтобы каждое изменение проходило через контроль версий, код-ревью и автоматизированный, аудируемый путь в продакшн. - Применять SRE-принципы к сервисам IT: значимый мониторинг и алертинг, понятные цели надёжности, учёт ёмкости и стоимости, безобвинительный разбор инцидентов. - Развивать управление знаниями и self-service-опыт, которые питают AI-отклонения: хорошо структурированные статьи, элементы каталога и диалоговые сценарии, остающиеся точными при изменении систем. - Инструментировать автоматизацию и производительность AI понятными метриками и дашбордами: доля отклонений, время решения, покрытие автоматизацией, частота отказов — и публично итерировать по результатам. - Задавать инженерные стандарты для стека IT-автоматизации: контроль версий, тестирование, код-ревью, управление окружениями и контроль изменений, а также наставлять инженеров поддержки в IT-организации. - Партнёрствовать с Security и Compliance, чтобы автоматизация жизненного цикла и AI-рабочие процессы соответствовали требованиям доступа, аудита и контроля, включая SOX и SOC 2. - Документировать архитектуру, runbook и проектные решения в handbook, чтобы создаваемые системы были прозрачными, поддерживаемыми и управляемыми всей командой. Требования - Широта кругозора как у универсального системного инженера: вы владели широким спектром платформ от начала до конца и достаточно быстро осваиваете незнакомые, чтобы полностью взять их на себя. - Уверенный опыт работы с инфраструктурой-как-кодом (Terraform или аналоги).

Формат

Удалённо

Страна

Болгария, Ирландия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Muck Rack — ведущая SaaS-платформа для специалистов по связям с общественностью и коммуникациям. Миссия — помогать организациям строить доверие, рассказывать свои истории и демонстрировать ценность заработанных медиа. Платформа на основе ИИ объединяет базу медиа, мониторинг и отчетность, оптимизируя PR-процессы. Компания находится под контролем основателя, полностью распределена и устойчиво растет. Получила несколько наград за культуру и продукт от Inc., Quartz, G2 и BuiltIn. Ценности: устойчивость, прозрачность, ответственность и преданность клиентам. О роли Ищем коллегиального и самостоятельного Senior DevOps-инженера в команду DevOps. Вы поможете инженерной организации выполнять работу с высокой отдачей, улучшая инфраструктуру, инструменты и системы развертывания. Вы будете участвовать в разработке стандартизированной инфраструктуры и «проторенных путей» для надежного предоставления, развертывания и эксплуатации сервисов в масштабе. Вы будете тесно сотрудничать с командами прикладной разработки, чтобы контейнерная инфраструктура была масштабируемой, экономичной и надежной для широкого круга задач. Задачи - Проектировать и улучшать стандартизированную инфраструктуру, процессы развертывания и CI/CD-пайплайны совместно с командами DevOps и прикладной разработки. - Строить, эксплуатировать и непрерывно улучшать контейнерную инфраструктуру с фокусом на надежность, масштабируемость и экономическую эффективность. - Применять глубокую экспертизу в Kubernetes и его экосистеме, определять лучшие практики и поддерживать внедрение в командах. - Управлять и развивать облачную инфраструктуру на AWS, включая вычисления, сети и системы хранения. - Улучшать наблюдаемость, мониторинг и готовность к инцидентам в производственных системах. - Участвовать в общей дежурной ротации (примерно 1 неделя каждые 5 недель), реагируя на производственные инциденты и устраняя их. - Наставлять коллег и делиться знаниями для улучшения инженерных практик и операционной зрелости организации. Требования - 5+ лет опыта в DevOps, инфраструктуре или платформенной инженерии. - Сильный практический опыт работы с Kubernetes в производственных средах. - Опыт работы с инструментами инфраструктуры как код, такими как Terraform. - Уверенный опыт работы с AWS (например, EKS, S3, IAM, RDS, VPC, Route53). - Опыт создания и поддержки CI/CD-пайплайнов с использованием таких инструментов, как GitHub Actions, CircleCI, Jenkins или Argo CD. - Опыт работы с контейнерными системами, такими как Docker и containerd. - Знание лучших практик облачной безопасности и современных подходов к защите инфраструктуры, включая принципы shift-left. - Опыт эксплуатации и масштабирования высоконагруженных систем и крупномасштабных платформ данных в производственных средах. - Сильные навыки решения проблем и методичный подход к отладке и проектированию систем. - Умение четко общаться с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами в распределенной среде. Будет плюсом - Опыт улучшения процессов разработки и снижения трения в развертывании и инфраструктуре. - Знакомство с инструментами экосистемы Kubernetes, такими как Helm, Argo CD и Karpenter. - Опыт улучшения наблюдаемости через системы мониторинга, оповещения и логирования. - Опыт участия в документации по инфраструктуре и внутренних обучающих инициативах. - Интерес к постоянной оценке и внедрению новых технологий там, где они приносят явную пользу. Личные качества - Ответственность за свою работу и проактивный поиск возможностей для улучшения. - Эффективное сотрудничество между командами и вклад в сильную инженерную культуру. - Баланс между скоростью и прагматизмом с долгосрочной надежностью и поддерживаемостью систем. - Комфортная работа независимо при согласовании с распределенной командой. - Четкая коммуникация, умение давать и получать обратную связь, поддержка коллег. - Проактивное использование ИИ-инструментов в повседневной работе для повышения производительности и ускорения доставки. Процесс отбора - Вводный звонок с представителем команды талантов. - Видеоинтервью. Обратите внимание: это ожидаемый процесс; мы можем запросить дополнительную информацию или добавить шаг перед финальным решением.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания 1KOMMA5° строит энергосистему будущего с Heartbeat AI. Солнечные панели, батареи, тепловые насосы и электромобильность объединяются в интеллектуальную интегрированную систему виртуальной электростанции, напрямую подключенную к рынку электроэнергии в реальном времени. К 2030 году компания планирует перевести 1,5 миллиона домохозяйств на возобновляемую энергию. Над этим ежедневно работают более 3000 человек в более чем 80 локациях по всему миру. Позиция предполагает работу в команде Virtual Assembly Line (VAL), которая развивает системы роста и операций: MarTech, CRM, Payment, Fulfillment и Installation. Задачи: - Определять техническое направление в домене growth и operations инженерии VAL, поддерживая архитектуру в соответствии с продуктовым направлением и обеспечивая последовательную реализацию решений командой. - Задавать техническую планку для команд, самостоятельно решая самые сложные проблемы. - Транслировать бизнес- и продуктовые требования в технические решения, масштабируемые по мере цифровизации установочных подразделений. - Проектировать системы и API так, чтобы AI-агенты работали как пользователи первого класса с машиночитаемыми контрактами. - Осуществлять переход VAL к агентной инженерии, меняя подход к работе команды: агенты действуют безопасно, ответственность остается на людях. - Наставлять инженеров VAL для ускорения их роста. - Формировать высокопроизводительную инженерную культуру в команде VAL. - Встраивать безопасность и надежность как прямую ценность для клиента. Используемые технологии: - AI-ассистированная разработка с Cursor / Claude и агентные кодинг-процессы. - Языки: TypeScript (React, Nest.js, Next.js, VueJS), Ruby on Rails, Flutter. - Облако и инфраструктура: Google Cloud Platform, GKE (Kubernetes), Cloud Run, Terraform/IaC, Vercel, Datadog. - Данные и BI: PostgreSQL, BigQuery, SQLMesh, Looker. - Инструменты: Linear, Notion, Figma, Miro. Требования: - Опыт разработки ПО на нескольких языках общего назначения от 10 лет. - Подтвержденный опыт проектирования масштабируемых и безопасных систем с высокими стандартами качества. - Опыт проектирования и реализации API для интеграции между системами, включая нечеловеческих и автоматизированных потребителей, таких как AI-агенты. - Гибкое и ориентированное на результат мышление, нацеленность на сотрудничество и командную работу. - Опыт общения с заинтересованными сторонами на языке бизнеса и понимание технических последствий их требований. - Опыт обеспечения технического согласования в команде в быстро меняющейся среде, включая принятие и доведение до конца критических технических решений. - Опыт проведения команды через крупные изменения в рабочих процессах или инструментах, с пониманием, где автоматизация (включая AI-агентов) безопасна, а где обязательна человеческая проверка. - Способность вести функции от постановки задачи до выпущенного и поддерживаемого продукта в тесном сотрудничестве с продакт-менеджерами и бизнес-стейкхолдерами. - Отличные устные и письменные коммуникативные навыки на английском языке; знание немецкого будет преимуществом. Условия: - Работа в международной, динамичной и высокомотивированной команде. - Прямое влияние на ускорение энергетического перехода и климат. - Прямой контакт с ключевыми лицами, принимающими решения. - Возможности для полной занятости в одном из наиболее быстрорастущих стартапов Европы. - Удаленная работа по всей Германии, офисы в Гамбурге, Берлине или Мюнхене. - Программа здорового баланса EGYM Wellpass. - Льготы и скидки через Futurebens. - Лизинг городского или электрического велосипеда (job bike). - Индивидуальные возможности профессионального развития. - Подчинение непосредственно CTO.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании 1KOMMA5° развивает энергетическую систему будущего с помощью Heartbeat AI. Компания объединяет региональное мастерство и масштабируемое ПО: солнечные панели, батареи, тепловые насосы и электромобильность управляются как интеллектуальная интегрированная система в виртуальной электростанции. Система напрямую связана с рынком электроэнергии в реальном времени и полностью автоматизирована. Цель — к 2030 году перевести 1,5 миллиона домохозяйств на возобновляемую энергию. Над этим ежедневно работают более 3000 человек в более чем 80 локациях по всему миру, от Финляндии до Австралии. Задачи - Определять техническое направление в инженерном домене Heartbeat AI (мобильные приложения, данные об энергии, IoT-платформа и другие), поддерживая соответствие архитектуры продуктовому направлению. - Отвечать за последовательную реализацию технических решений в своём домене, задавая чёткое направление и контролируя исполнение командой. - Задавать техническую планку для команды, самостоятельно решая самые сложные проблемы, а не только направляя других. - Преобразовывать бизнес- и продуктовые требования в технические решения. - Наставлять и развивать инженеров Heartbeat AI, ускоряя их рост. - Формировать высокопроизводительную инженерную культуру в команде Heartbeat AI. - Встраивать безопасность и надёжность как непосредственную ценность для клиента. - Проектировать системы и API так, чтобы ИИ-агенты работали как пользователи первого класса: с машиночитаемыми контрактами и структурированными ошибками, позволяющими агентам самокорректироваться. - Обеспечивать переход Heartbeat AI к агентной инженерии, меняя подход к работе так, чтобы агенты действовали безопасно, а ответственность оставалась на людях. - Отвечать за архитектуру ИИ-систем, лежащих в основе продукта, от EMS до энергетического тарифа. Технологии - ИИ-ассистированная разработка с Cursor и агентные рабочие процессы. - Облако и инфраструктура: Google Cloud Platform, GKE (Kubernetes), Cloud Run, Terraform/IaC, Vercel. - Обмен сообщениями и IoT: Eclipse Hono, MQTT, Mender. - Данные и BI: PostgreSQL, BigQuery, SQLMesh, Looker. - Наблюдаемость: Datadog, OpenTelemetry. - Языки: TypeScript (Nest.js, Next.js), Java, Go, Flutter. - DevOps: CI/CD-пайплайны (GitHub Actions). - Инструменты: Linear, Notion, Figma, Miro. Требования - Практический опыт разработки ПО на нескольких языках программирования общего назначения не менее 5 лет. - Подтверждённый опыт проектирования масштабируемых и безопасных систем с высоким стремлением к качеству. - Обширный опыт проектирования и реализации API, обеспечивающих бесшовную интеграцию и взаимодействие систем. - Гибкое и ориентированное на результат мышление, с акцентом на сотрудничество и командную работу. - Опыт общения со стейкхолдерами на бизнес-языке и понимание технических последствий их требований. - Опыт обеспечения технического согласования в команде в быстро меняющейся среде, включая принятие и доведение до конца критических технических решений. - Опыт проектирования систем и API для потребления агентами, со структурированными ошибками и чёткими контрактами, позволяющими агентам самокорректироваться. - Способность провести инженерную команду через переход к агентной инженерии, меняя рабочие процессы так, чтобы агенты действовали безопасно, а люди отвечали за каждый результат. - Опыт проектирования ИИ/ML-ориентированных или интенсивно работающих с данными систем (например, прогнозирование, конвейеры реального времени), желательно в энергетическом или IoT-контексте. - Отличные навыки устного и письменного общения на английском языке; знание немецкого считается плюсом. Условия - Работа в международной, динамичной и высокомотивированной команде. - Прямое влияние на ускорение энергетического перехода и климат. - Возможность учиться у коллег. - Прямой контакт с ключевыми лицами, принимающими решения. - Лучшие шансы на полную занятость в одном из самых быстрорастущих стартапов Европы. - Удалённая работа по всей Германии, офисы в Гамбурге, Берлине или Мюнхене. - Программа EGYM Wellpass для поддержания баланса между работой и жизнью. - Льготы и скидки через Futurebens. - Лизинг велосипеда (городской или электронный) через job bike. - Индивидуальные возможности профессионального развития. - Прямое подчинение CTO.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Fullstack-Entwickler Java / Angular Компания Rockstardevelopers, основана в 2015 году в Мангейме, имеет офисы в Штутгарте и Мюнхене. Компания занимается разработкой ПО, реализовав сотни индивидуальных проектов для корпоративных клиентов и среднего бизнеса. Короткие коммуникационные пути, честная обратная связь, отсутствие иерархических уровней между сотрудником и руководством. Задачи Работа в клиентских проектах крупных компаний и государственных заказчиков, встроенность в команды клиентов, полная ответственность за свою область. - Fullstack-разработка в корпоративных и регулируемых средах - Участие в проектировании архитектуры, а не только реализация - Генерация, ревью и рефакторинг кода с использованием Claude Code, Copilot или Cursor - Проведение код-ревью и техническое менторство в команде - Согласование с product-owner, UX и DevOps Большинство сотрудников приходят в офис один-два дня в неделю, но это необязательно. Выезды к клиенту — только на отдельные встречи раз в несколько недель. Проекты В зависимости от проекта и опыта: - Крупные корпорации, например Deutsche Bahn / DB Systel (железнодорожные домены: управление расписанием, продажи, диспетчеризация и системы безопасности) - Государственный сектор и ведомства (например, Bundesagentur für Arbeit, ITZBund, Bundesdruckerei) — регулируемые среды, доступность, Security by Design - Корпоративные клиенты и средний бизнес из различных отраслей Опыт в одной из этих сред — существенное преимущество. Требования Уровень senior. Клиентам нужны специалисты, готовые работать самостоятельно с первого дня. Backend (обязательно): - Java 17+ и Spring Boot - REST-интерфейсы и реляционные базы данных, прежде всего PostgreSQL - Docker и Kubernetes - TDD с JUnit — тесты входят в определение готовности, а не в доработку - CI/CD (Jenkins, GitHub Actions), Git, agile-подход Frontend (обязательно): - Angular с TypeScript (React / Next.js — плюс) Желательно, но не обязательно: - Kotlin, Apache Kafka / асинхронная коммуникация, Camunda (BPMN-автоматизация) - AWS или Azure, микросервисы, Domain Driven Design, JPA/Hibernate - Мониторинг (Grafana, Prometheus), frontend-тесты (Jest, Playwright, Cypress) - Доступность (BITV 2.0 / WCAG AA), DevSecOps / Security by Design (госсектор) Не обязательно владеть всем. Важна уверенность в обеих сторонах стека и способность быстро осваивать новые технологии. AI-инструменты обязательны: Claude Code, Copilot, Cursor — необходимо уметь продуктивно работать с ними, так как этого ожидают клиенты. Компания инвестирует в развитие AI-навыков сотрудников. Условия - Homeoffice, офис или смешанный формат — на выбор - MacBook (если клиент не предоставляет собственное оборудование) - Разные клиенты и проекты - Основатели — непосредственные контактные лица - Внутреннее обучение AI-разработке

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior / Principal Golang developer (AI Agents, MCP) Команда Evrone занимается продуктовой разработкой стартапов и помогает в цифровой трансформации бизнеса в России, США и Европе. Ищем разработчиков уровня Senior / Principal для работы над международным проектом. Проект: enterprise integration platform (название под NDA). Среди клиентов платформы: Cisco, Vodafone, Nasdaq, Epic Games, Coinbase, Zendesk, Atlassian, Canva и другие крупные enterprise-компании. Enterprise-платформа автоматизации интеграций и бизнес-процессов между сервисами. По сути - iPaaS-решение для orchestration workflow: соединяет SaaS, внутренние системы, базы данных и API. Используется для автоматизации процессов, routing событий, очередей, трансформации данных и real-time интеграций. Платформа работает как инфраструктурный слой между системами компании - CRM, ERP, биллинг, аналитика, внутренние сервисы. Высокая нагрузка, distributed архитектура, строгие требования к latency и отказоустойчивости. Зона ответственности команды (куда ищем человека) - ядро платформы. Отвечает за routing, auth, caching, throttling, очереди и observability. Задачи: - разработка high-performance gateway компонентов - routing и request processing на уровне платформы - auth, caching, throttling, work queues - logging / monitoring инфраструктура - поиск bottleneck и оптимизация latency - участие в архитектуре distributed системы Стек: Go, MCP, PostgreSQL, AWS, Kafka, ELK, Kubernetes, Redis, Grafana, RoR (legacy) Требования: - Backend. 8-ми лет и более - Опыт в качестве архитектора, тех.лида, etc - Golang от 3-х лет. Также, опыт оптимизации производительности и понимание внутрянки Go - Высшее техническое образование в области компьютерных наук, математики, физики или других точных или технических дисциплин - Разговорный английский. Коммуникация с членами команды будет идти на английском Будет плюсом опыт c MCP, Ruby, Rust, Open-source, ML, DBA, DevOps (AWS / Azure / Google Cloud / YandexCloud). Почему Evrone: - Мы занимаемся технически сложными, высоконагруженными, наукоёмкими проектами, проектами с большой бизнес логикой или большой серверной инфраструктурой. Нам доверяют: аналитику, проектирование интерфейсов и дизайн, разработку, инфраструктуру и эксплуатацию. Мы становимся технической командой проекта целиком или консультируем и расширяем возможности существующих команд наших клиентов. - Кроме того, Evrone помогает развивать