Вакансии Docker
Все вакансии с Docker: можно найти работу, где этот инструмент указан в стеке или в задачах. Смотрите живые роли по инструменту и узкие пересечения с профессиями ниже.
Фильтр вакансий
Старший бэкенд-инженер, PHP и микросервисы
О компании Cloudbeds — платформа для управления гостиничным бизнесом, работающая в 150 странах и обрабатывающая миллиарды бронирований ежегодно. Команда полностью удаленная. В компании более 650 сотрудников из 40+ стран. Роль Старший бэкенд-инженер в команде Booking Engine, которая отвечает за пользовательский интерфейс бронирования для десятков тысяч объектов по всему миру. Задачи - Проектировать и внедрять функции и улучшения на PHP. - Проектировать и создавать API и интеграции для процесса бронирования. - Моделировать и развивать данные о наличии, ценах и бронированиях. - Отвечать за производительность, масштабируемость и надежность сервисов. - Участвовать в миграции основной платформы на микросервисы и событийно-ориентированные сервисы. - Вести обсуждения сложных технических концепций с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами, принимать технические решения, вносить вклад в архитектурную группу. - Писать чистый, хорошо протестированный и документированный код. - Сотрудничать с кросс-функциональными командами. - Наставлять коллег через парное программирование и код-ревью. - Рефакторить существующие системы и помогать проектировать долгосрочное видение архитектуры. - Продвигать инженерные практики, качество и автоматизацию тестирования. Требования - 5+ лет опыта разработки веб-приложений на PHP. - Экспертные знания реляционных баз данных, индексации и поисковых технологий. - Опыт проектирования и разработки API. - Хорошее продуктовое чутье и эмпатия к клиентам. - Уверенное владение Git, включая рабочие процессы и действия. - Глубокие знания и интерес к лучшим практикам, паттернам проектирования и тестированию, включая автоматизацию на уровнях unit, интеграции и end-to-end. - Отличные навыки решения проблем и отладки. - Сильные коммуникативные навыки, командная работа, чувство ответственности и тайм-менеджмент. - Интерес к agile-практикам и непрерывному улучшению. - Свободный английский (письменный и устный) на деловом уровне. - Опыт выявления и улучшения производительности приложений. Бонусы - Опыт с PHP-фреймворками (Laravel или Symfony). - Опыт с облачной инфраструктурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes, AWS). - Опыт проектирования и создания микросервисов. - Опыт работы с AI-инструментами для кодирования, такими как Claude Code. - Опыт работы в удаленной распределенной команде. - Опыт работы с Jira, Confluence и GitHub. - Опыт в туристической индустрии (плюс, но не обязателен). Условия - Удаленная работа. - Годовая компенсация: $140,000–$160,000 USD (для кандидатов из США). Возможно рассмотрение пакетов выше указанного диапазона.
Middle Python-разработчик, backend-сервисы и API
Компания: BRANDPOL Обязанности - Разработка backend-сервисов, API, интеграций и внутренних инструментов на Python. - Проектирование архитектуры решений совместно с командой. - Написание чистого, поддерживаемого и тестируемого кода. - Работа с базами данных, очередями, внешними API и инфраструктурными сервисами. - Участие в code review и обсуждении технических решений. - Автоматизация рутинных задач разработки. Требования - Уверенное знание Python и опыт коммерческой разработки от 2-3 лет. - Опыт работы с backend-фреймворками: FastAPI, Django, Flask или аналогами. - Понимание принципов ООП, SOLID, REST API, асинхронного программирования. - Опыт работы с PostgreSQL, Redis, Docker, Git. - Умение писать и поддерживать тесты. - Опыт настройки CI/CD. - Опыт работы с микросервисной архитектурой. - Готовность быстро разбираться в новом коде и технических доменах. Будет плюсом - Опыт использования AI-инструментов для разработки: ChatGPT, Claude, Cursor, GitHub Copilot, Aider, Devin, OpenAI API или аналогов — для генерации кода, написания тестов, анализа логов, рефакторинга. - Умение проверять и дорабатывать код, сгенерированный AI, оценивать его безопасность и производительность. - Опыт построения собственных AI-агентов или инструментов автоматизации разработки. - Опыт работы с LLM API, LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK или аналогичными фреймворками. - Понимание DevOps-практик и облачных платформ. Условия работы - Интересные задачи в области разработки современных backend-систем. - Возможность использовать современные инструменты в рабочем процессе. - Пространство для экспериментов с новыми подходами к разработке ПО. - Формат: офис. - Занятость: полная. - Уровень: middle. - Оплата: обсуждается по результатам собеседования.
Middle ML-инженер, специализации LLM и RAG
Компания Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt) Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2 лет - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений - Широкая насмотренность в области LLM, RAG - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL Условия - Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России, также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске
Senior Java-разработчик, AI-augmented разработка
Компания X5 Tech — IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Команда из более 5000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 372 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты. Задачи Взаимодействие с бизнесом: - Погружаться в бизнес-контекст, взаимодействовать с ключевыми стейкхолдерами и пользователями. - Генерировать образ результата совместно с владельцами продуктов для нахождения оптимального способа его достижения. - Переводить нечёткие бизнес-запросы в архитектурные решения и реализуемые планы. Инженерная работа: - Проектировать и разрабатывать клиент-серверные приложения на Java. - Строить автоматизации бизнес-процессов: интеграции между системами, ETL-пайплайны, боты, внутренние инструменты. - Планировать архитектуру решений совместно с внутренними экспертами, принимать обоснованные технические решения. - Писать автоматизированные тесты, обеспечивать качество и надёжность решений. - Выстраивать CI/CD-пайплайны, настраивать агентские системы для code review и автоматизированного контроля качества. - Деплоить и поддерживать свои решения в продакшене. AI-augmented разработка: - Использовать AI-кодинг ассистенты (Claude Code, Cursor, Codex) как основные инструменты ежедневной работы. - Работать с MCP-серверами, CLI-агентами и другими инструментами AI-augmented workflow. - Оценивать и внедрять новые инструменты автоматизации разработки и тестирования. - Формировать инженерные практики работы с AI для всей команды. Требования Инженерный фундамент: - 5+ лет опыта разработки на Java + Spring, знание современных фреймворков и технологий. - Опыт проектирования и разработки REST API и клиент-серверных приложений. - Работа с реляционными БД (PostgreSQL), брокерами сообщений и очередями (Redis, RabbitMQ, Kafka). - Понимание принципов проектирования: когда монолит, когда сервисы, когда скрипт. - Опыт работы с Docker, понимание CI/CD. - Привычка писать юнит-тесты, автоматизация процесса тестирования через агентов.
AI-инженер, автоматизация бизнес-процессов
О компании «Национальная Служба Списания Долгов» ищет специалиста для разработки и внедрения AI-решений и автоматизации бизнес-процессов. Задачи - разрабатывать production AI-системы; - автоматизировать бизнес-процессы с помощью AI-агентов; - самостоятельно решать задачи от идеи до запуска; - проводить Code Review и контролировать качество; - проектировать архитектуру и документировать решения. Требования - 5+ лет коммерческой разработки; - 3+ года в архитектуре; - опыт запуска production-систем; - опыт с AI-инструментами и агентами; - высшее техническое образование. Будет плюсом Python, Node.js, TypeScript, React, FastAPI, PostgreSQL, Docker, OCR, DevOps/SRE. Условия - формат: офис, Москва, АРМА; - график: 5/2, 09:00–18:00 или 10:00–19:00; - фиксированный оклад, размер обсуждается.
Продуктовый инженер, full-stack и LLM
0G Labs ищет продуктового инженера, который отвечает за результат, а не только за порученные задачи. Работа охватывает 4–5 продуктов с разными технологическими стеками: нужно находить ценные проблемы и доводить решения до конца — от дизайна и реализации до тестирования, документации, запуска и эксплуатации. Обязанности - Понимать приложения и стек 0G, чтобы улучшать общую платформу, а не отдельную функцию. - Устранять корневые причины и принимать долгосрочные решения через общие системы, избегая временных заплаток и дублирующих решений. - Вести функции целиком: UI, API, серверная логика, инфраструктура и деплой, не останавливаясь на привычном уровне. - Развивать инфраструктуру AI-агентов: LLM-стриминг, оркестрация инструментов, изолированное выполнение кода и защитные границы вокруг недоверенного кода. - Работать с идентификацией на основе кошельков, подписью, встроенными и внешними кошельками, серверной авторизацией, не смешивая подключение кошелька с доступом к приложению. - Самостоятельно управлять зависимостями, ревью, блокерами и поставкой, заранее поднимая продуктовые решения и риски. - Повышать стандарты через осмысленные тесты, строгие ревью PR и живую документацию, соответствующую продукту. - Быть открытым к новым технологиям, AI-инструментам и улучшению рабочих практик. - Отвечать за свои зоны так, чтобы остальная команда могла сосредоточиться на развитии других продуктов. - Считать задачу выполненной только после доставки, проверки и эксплуатации, а не после написания кода или зелёных тестов. Сопровождать запущенное: структурированные логи, трейсы, метрики, дашборды, алерты, первая линия технической поддержки, оптимизация и постоянная поддержка внутренних команд и внешних пользователей. Требования - Сильный опыт end-to-end работы с TypeScript и React: клиент, сервер, проектирование API, serverless и edge-рантаймы. Ценен опыт с Remix, Next.js, Vite и Cloudflare Workers. - Опыт создания LLM-продуктов сложнее простых API-вызовов: стриминг, использование инструментов, конвейеры промптов, оркестрация агентов или изолированное выполнение кода. - Уверенная разработка web3-приложений: аутентификация через кошельки, подпись, встроенные и внешние кошельки, основы EVM. - Практический опыт с infrastructure as code, CI/CD, контейнерами, продакшн-наблюдаемостью и поведенческим тестированием. - Стек: pnpm, Terraform, GitHub Actions, Docker, Fly.io, Grafana, OpenTelemetry, Prometheus, Vitest, Playwright. Условия - Цель: возможность внести вклад в превращение AI в общественное благо. - Рост: среда с самостоятельным управлением, где можно проявлять инициативу и формировать свою роль и карьеру. - Компенсация: рыночная, для большинства ролей включает доступ к токенам до запуска. - Возмещение расходов на оздоровление: трансцендентальная медитация, программа Landmark Education, курс «Искусство общения», коучинг речи, фитнес, абонементы в спортзал и занятия.
AI-инженер по MCP-серверам и LLM-интеграции
О компании Integrated Medical Systems, Inc. (IMS) — дистрибьютор на рынке альтернативной медицинской помощи, основан в 1994 году. Компания предлагает гибкие условия аренды и покупки одноразовых и арендных продуктов для инфузионной терапии, респираторной поддержки, энтерального питания, онкологии и чистых помещений. О роли IMS ищет AI-инженера для проектирования, создания и развертывания интеллектуальных агентных ИИ-приложений, которые подключаются к корпоративным данным, бизнес-системам и внешним сервисам. Это роль инженера приложений ИИ, а не традиционного ML-инженера или специалиста по обучению моделей. Основной фокус — создание систем, позволяющих ИИ-моделям работать с реальными данными и бизнес-инструментами: безопасные, надежные и масштабируемые ИИ-агенты, которые понимают контекст, получают доступ к информации, используют инструменты и выполняют действия. В работе активно используются Model Context Protocol (MCP), оркестрация LLM, API, вызовы инструментов, корпоративные данные и асинхронные архитектуры приложений. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и развертывать MCP-серверы, которые безопасно подключают ИИ-приложения к внутренним базам данных, векторным хранилищам, бизнес-приложениям и другим корпоративным ресурсам. - Создавать стандартизированные интерфейсы, позволяющие ИИ-агентам обнаруживать и взаимодействовать с доступными инструментами, ресурсами и рабочими процессами. - Разрабатывать MCP-инструменты, ресурсы и промпты для поддержки повторяемых бизнес-процессов. - Оценивать и выбирать подходящую LLM для конкретных сценариев на основе возможностей рассуждения, стоимости, размера контекстного окна, задержки и производительности. - Проектировать ИИ-процессы, которые маршрутизируют задачи между несколькими моделями и сервисами. - Реализовывать вызовы инструментов и функций, чтобы ИИ-агенты могли взаимодействовать с внешними системами. - Создавать надежные интеграции REST API и сторонних систем. - Настраивать схемы вызова функций и инструментов для вызова внешних сервисов ИИ-агентами. - Преобразовывать ответы внешних систем в структурированные форматы, которые могут эффективно интерпретировать и использовать LLM. Обязательные требования - Уверенное владение Python или TypeScript. - Понимание асинхронного программирования и паттернов async/await. - Опыт создания и использования RESTful API. - Понимание JSON-RPC 2.0 и обмена сообщениями. - Практический опыт создания MCP-серверов с использованием стандартных SDK или фреймворков, таких как FastMCP. - Опыт работы с MCP-инструментами, ресурсами и промптами. - Понимание LLM API и вызова инструментов/функций. - Опыт интеграции ведущих LLM-платформ: OpenAI, Anthropic Claude или аналогичных. - Опыт работы с векторными базами данных/векторными хранилищами и ИИ-поиском. - Умение создавать инструменты поиска и извлечения, предоставляющие релевантный структурированный контекст для LLM. - Понимание идентификаторов документов, метаданных и обработки цитирований/источников. - Понимание безопасной аутентификации и авторизации для подключения ИИ-приложений к проприетарным данным и корпоративным системам. - Умение проектировать правильно ограниченный доступ между ИИ-агентами, внутренними системами и внешними сервисами. Предпочтительные требования - Опыт разработки агентных ИИ-приложений или многошаговых ИИ-процессов. - Опыт работы с FastMCP или другими MCP-фреймворками. - Опыт с LangChain, LangGraph, Semantic Kernel или аналогичными фреймворками оркестрации ИИ. - Опыт с Docker, Git, CI/CD и облачными платформами. - Опыт интеграции ИИ с корпоративными базами данных, ERP-системами, CRM-платформами или другими бизнес-приложениями. - Опыт наблюдаемости, логирования, тестирования и мониторинга ИИ-приложений. - Знакомство с требованиями к медицинским данным, конфиденциальности, безопасности или компетентности. Критерии успеха В этой роли вы поможете IMS перевести ИИ из экспериментов в практические, безопасные и готовые к бизнесу приложения. Успех означает создание ИИ-систем, которые могут: - Понимать правильный контекст. - Находить и извлекать нужную информацию. - Использовать подходящие бизнес-инструменты. - Безопасно взаимодействовать с корпоративными системами. - Выбирать правильную модель для задачи. - Надежно выполнять рабочие процессы. - Предоставлять точные и отслеживаемые ответы. Вы будете помогать создавать инфраструктуру и прикладной уровень, которые делают ИИ полезным внутри бизнеса.
Full Stack-разработчик, JavaScript, Node.js
О компании Наша миссия — сделать мир программируемым. Зрение — один из ключевых способов понимания мира, и скоро это будет верно и для используемого нами программного обеспечения. Мы создаём инструменты, сообщество и ресурсы, необходимые для того, чтобы сделать мир программируемым с помощью искусственного интеллекта. Roboflow упрощает создание и использование моделей компьютерного зрения. Сегодня более 1 млн разработчиков, включая представителей половины Fortune 100, используют инструменты Roboflow с открытым исходным кодом и размещённые инструменты машинного обучения. Это включает подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на строительных площадках, оцифровку поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов и многое другое. Roboflow поддерживается отличными клиентами и инвесторами: привлечено более 63 миллионов долларов от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Лэчи Грума и других ведущих софтверных инвесторов. Roboflowers — увлечённые строители, которые ценят ответственность, подотчётность и склонность к действию. Мы любопытны, активно работаем с новыми технологиями и предпочитаем показывать результаты, а не рассказывать о них. Многие из нас обладают мышлением основателя и процветают в среде с высокой автономией. Чем предстоит заниматься Вам будут поручены самые разные проекты. У каждого инженера есть своя область, на которой он сосредоточен, но мы всё ещё достаточно малы, чтобы не иметь возможности глубокой специализации. Мы ищем технических универсалов, которые не боятся погружаться в новый стек или инструментарий при необходимости (но JavaScript и Node.js составляют основную часть существующей кодовой базы). Большинство задач, над которыми мы работаем, — это части основного продукта (сквозной конвейер для создания проектов компьютерного зрения, от загрузки изображений до аннотации, обучения и развёртывания), но время от времени мы также занимаемся интеграцией маркетинговых и продажных инструментов, тушением пожаров, автоматизацией внутренних процессов и проектами с открытым исходным кодом. У вас будет большая свобода отстаивать проекты, которые вы считаете наиболее приоритетными, и вы будете вносить вклад в наши стратегические решения. Если вам нужен жёсткий список задач, расписанный на многомесячный план, эта роль, вероятно, вам не подойдёт. Большая часть нашей кодовой базы написана на JavaScript, конвейер машинного обучения и обработки изображений — на Python. Мы работаем в основном на Firebase и GCS, часть инфраструктуры машинного обучения — на AWS. Мы всё чаще используем Docker (как внутри компании, так и для клиентских продуктов, например, нашего периферийного сервера инференса). Много кода работает в браузере (включая TensorFlow JS), но мы также создаём API и клиентские библиотеки на нескольких языках. Вам не обязательно иметь опыт во всех этих областях, но вы должны быть готовы осваивать новые навыки по мере необходимости. Мы также надеемся, что вы принесёте новые знания и опыт, которыми сможете поделиться, чтобы помочь остальной команде расти. Мы особенно заинтересованы в добавлении строгости в наши процессы и создании основы для быстрого масштабирования инженерной организации (например, сейчас у нас ограниченное количество тестов и мы не используем фронтенд-фреймворк, навязывающий определённый подход, — это нужно будет изменить в ближайшие месяцы, чтобы беспрепятственно расширять команду). Примеры проектов - Создание интерфейса фильтрации, чтобы пользователи могли комбинировать изображения на основе метаданных, таких как время съёмки, GPS-координаты или пользовательские теги. - Расширение инструмента аннотации для поддержки новых функций (например, полигональная аннотация для сегментации изображений). - Интеграция основного приложения с внешними API для таких задач, как передача задач аннотации на аутсорсинг и анализ производительности развёрнутых моделей. - Оптимизация процесса онбординга. - Более глубокая интеграция с другими нашими продуктами, такими как Roboflow Universe и REST API. - Аннотация следующего поколения с помощью моделей. - Оптимизация скорости и масштабируемости. С кем предстоит работать Наша команда из примерно 120 человек привлекает таких специалистов, как руководители, желающие вернуться к разработке, основатели с выходом на 100+ миллионов, пользователи Roboflow, ставшие членами команды, контрибьюторы открытого кода, велосипедист, проехавший через США, плодовитые хакеры из старших классов, CTO из организации со 100+ инженерами, и многих других исключительных людей. Вы будете напрямую работать с нашим инженерным лидом и командой Full Stack-инженеров. Где работать Roboflow полностью распределён. В настоящее время у нас есть хабы в Нью-Йорке и Сан-Франциско (и мы планируем открыть больше по мере роста плотности в новых городах). Мы предоставляем возможности (например, командные офлайн-встречи в разных городах) и ресурсы (например, стипендию на путешествия в размере 4000 долларов в год) для работы лично с другими членами команды настолько, насколько вы хотите, а также поддерживаем удалённых членов команды. Вы можете работать из одного из наших хабов (мы предлагаем бонус за переезд), из дома, в коворкингах и т.д. Мы хотим, чтобы вы работали там, где вам лучше всего! Когда работать Roboflow в основном работает в дневные часы в США, и есть некоторые синхронные встречи.
Mobile-разработчик, Frontend-разработчик
- Работа с продуктовыми метриками: Crash-free >99.8%, ускорение запуска на 30%. - Решение проблем с Offline-first архитектурой и оптимизацией карт. - Влияние на выручку: спас 15% дохода через SDK. - Продуктовая аналитика: ускорение продаж на 25% через оптимизацию воронки в GA4. - Проектирование собственной экосистемы плагинов для e-commerce. - Сокращение релизного цикла в 16 раз и снижение багов на 35%. - Использование AI-агентов (Claude Code/MCP) в профессиональном workflow. - Улучшение LCP с 4.5с до 1.2с и рост NPS с 32 до 68. - Разработка собственных инструментов (Archora) для решения архитектурных проблем enterprise-масштаба. - Участие в NASA Space Apps Challenge 2023, статус победителя. - Работа с 10к+ юзерами и интеграции iiko/R-Keeper. - Сочетание Enterprise-стека с backend-экспертизой. - Работа с метриками: конверсия, отказы, время загрузки. - Оптимизация инфраструктуры (Docker, CI/CD) и архитектуры (App Router, тестирование). - Миграция с React на Svelte, уменьшение бандла на 89%. - Создание MVP за 8 дней. - Архитектура Web3-интерфейсов с решением проблем производительности. - Опыт работы с высокой нагрузкой (500–1000 RPS) и крупными проектами (90K+ MAU, 1M+ аудитория каналов). - Интеграция сложных платежных систем (Stars, Crypto, Cards) в одном продукте. Условия: от 200 000 ₽, РФ, удаленно, фуллтайм или парт-тайм.
Senior Data и LLM-инженер, агентные системы
О компании Blue Orange Digital — бутиковая data и AI консалтинговая компания, которая проектирует и создает современные платформы данных, аналитику и ML/AI-решения для клиентов среднего и крупного бизнеса в сферах Private Equity, финансовых услуг, здравоохранения и ритейла. Команды работают с технологиями Databricks, Snowflake, dbt и экосистемой Microsoft, превращая сложные реальные данные в надежные и применимые инсайты. Культура компании — builder-led, client-first: ценятся ответственность, четкая коммуникация и доведение работы до результата. О позиции Полная занятость, 6-месячный встроенный проект в среде данных private capital. Роль объединяет две части: примерно половина — старшая инженерия данных (Snowflake, dbt, Airflow, AWS, Python-загрузка данных), половина — старшая LLM/агентная инженерия (продакшн-агенты, MCP-серверы, практика оценки, наблюдаемость). Два ключевых направления работы: AI-Ready каталог данных и контекстный слой, создаваемый вместе с командой Data Analytics, и извлечение неструктурированных данных в масштабе. Сквозная тема обеих инициатив — агентная реализация, оценка и оркестрация. Это не роль по поддержке пайплайнов: нужен человек, который уже выводил агентов в продакшн и может честно рассказать, что ломалось. Задачи Агентная разработка (основной фокус): - Создание продакшн-агентов и многошаговых агентных процессов. - Проектирование и реализация MCP-серверов и интерфейсов инструментов как основного слоя интеграции между агентами и платформой данных, включая кастомные внутренние MCP-серверы над проприетарными наборами данных. - Архитектурные решения: агент против детерминированного пайплайна, один агент против нескольких, места для human-in-the-loop проверок. Оценка и наблюдаемость агентов: - Создание практики оценки с нуля: eval-датасеты, LLM-as-judge, регрессионное тестирование. - Определение и отслеживание метрик: success rate, faithfulness, точность извлечения, корректность вызовов инструментов, задержка, стоимость запуска. - Инструментирование трассировки и наблюдаемости агентных запусков. Агентская оркестрация: - Управление агентными нагрузками в Airflow 3.x на Astronomer: LLM и агентные вызовы как именованные, независимо повторяемые задачи; dynamic task mapping для fan-out/fan-in; assets и data-aware scheduling для событийных триггеров; deferrable operators для длительных вызовов; human-in-the-loop операторы для согласований. - Проектирование нагрузок, которые не должны жить в DAG: длительные или интерактивные агенты на AWS ECS/Fargate, очередь и событийно-управляемое выполнение, API-триггерные сервисы. Четкое объяснение границы оркестрации и причин такого разделения. AI-Ready каталог и семантический контекст: - Моделирование семантических определений поверх Snowflake и dbt: метрики, связи сущностей, бизнес-глоссарий, владельцы данных — чтобы агенты получали управляемый смысл, а не сырые имена таблиц. - Создание и поддержка Snowflake Semantic Views и семантических моделей Cortex Analyst, синхронизация с dbt как источником истины. - Настройка версионирования, тестирования и продвижения контекста. Метаданные и управление: - Сбор lineage, freshness, описаний на уровне колонок, классификации, тегов чувствительности и сигналов использования. - Автоматизация генерации описаний и тегов с помощью LLM там, где это безопасно, с обязательным человеческим контролем. - Оценка инструментов каталога и метаданных, подготовка рекомендации build-vs-buy. Извлечение неструктурированных данных: - Проектирование пайплайнов извлечения из PDF, презентаций, таблиц, email и веб-контента, включая документы со сложной структурой и вложенными таблицами. - Схемно-ограниченное извлечение через structured outputs и tool calling с frontier LLM API и Cortex LLM functions, с confidence scoring, ссылками на исходную страницу и явной обработкой полей с низкой уверенностью. - Реализация стратегий chunking, embedding и retrieval для RAG и агентного поиска. - Проектирование цикла человеческой проверки: что принимается автоматически, что эскалируется, как исправления возвращаются в eval-датасеты. Старшая инженерия данных и архитектура: - Определение и реализация архитектурных решений для скорости и масштабируемости пайплайнов, включая tiered/medallion-структуры. - Внедрение лучших практик продвинутого ELT, управления данными и качества данных. - Определение и контроль политик безопасности данных и контроля доступа на пайплайнах и платформах. - Создание и поддержка Python-пайплайнов загрузки (dlt и аналоги) для REST API, SaaS-коннекторов, файловых загрузок и инкрементальной загрузки в Snowflake. - Участие в моделях dbt, тестах и документации. Требования - Глубинная экспертиза в агентных системах. - Опыт вывода агентов в продакшн и способность честно рассказать о возникших проблемах. - Опыт старшей инженерии данных: Snowflake, dbt, Airflow, AWS, Python-загрузка данных. Условия - Полная занятость. - 6-месячный встроенный проект в среде данных private capital.
Инженер 1 по разработке агентных ИИ-решений
О команде и роли Nordstrom инвестирует в ИИ как ключевой драйвер розничных инноваций. Команда AI Agentic Solutions отвечает за превращение этих инвестиций в результаты. Мы определяем «искусство возможного» с агентами — сотрудничаем с бизнес- и технологическими командами, чтобы определить, где агентный ИИ может изменить работу Nordstrom, и проектируем и создаём такие решения от начала до конца в областях коммерции, персонализации, управления запасами и обслуживания клиентов. Команда находится на пересечении четырёх дисциплин: инженерия агентов, контекстная инженерия, оценки и защитные механизмы, а также управление памятью и состоянием для агентных решений. В роли Engineer 1 вы начинаете карьеру и строите фундамент в инженерии агентного ИИ. Вы работаете под руководством старших инженеров над чётко очерченными задачами — реализуете компоненты агентов, пишете тесты и учитесь тому, как создаются, оцениваются и эксплуатируются продакшн-системы агентов. Эта роль подходит тем, кто находится в начале карьеры, интересуется прикладным ИИ и хочет вырасти в полноценного инженера агентных решений. Чем предстоит заниматься - Реализовывать отдельные компоненты агентных решений — интеграции инструментов, шаблоны промптов, шаги поиска — под руководством старших инженеров, писать чистый, хорошо протестированный код и документировать работу. - Учиться применять контекстную инженерию — что видит агент, когда и почему — и активно получать знания о LLM, агентных фреймворках и промпт-инжиниринге для применения в работе. - Помогать создавать и запускать скрипты оценки и офлайн-бенчмарки для проверки безопасности, точности и надёжности поведения агентов. - Участвовать в дежурствах (on-call) и ревью дизайна, учиться отлаживать проблемы и выявлять компромиссы по своим компонентам. - Добавлять базовую инструментацию — логирование, метрики, алерты — в создаваемые системы и следовать инженерным стандартам и стандартам безопасности Nordstrom, включая безопасную обработку чувствительных данных. - Сотрудничать с коллегами из инженерии, продуктовых и бизнес-команд, чтобы понимать, как ваша работа вписывается в общее решение. Требования Обязательные: - 1+ год профессионального опыта в разработке ПО (стажировки учитываются) или профильный сертификат (например, буткемп). - Владение ИИ: практический опыт работы с LLM или API фундаментальных моделей (OpenAI, Anthropic, Google и т.п.) — через курсы, проекты, стажировки или профессиональный опыт. - Искренний интерес к агентному ИИ — как агенты используют инструменты, получают контекст и совершают действия — и желание развивать продакшн-навыки в этой области. - Твёрдые основы CS: структуры данных, алгоритмы, объектно-ориентированное проектирование, а также знакомство с RESTful API, JSON и взаимодействием сервисов. - Базовое понимание практик тестирования ПО и систем контроля версий (например, Git). - Готовность изучать современные агентные фреймворки: LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel или Claude Agent SDK. - Развитые навыки устного и письменного общения, нацеленность на сотрудничество и обратную связь. Желательно: - Курсы, личные проекты или стажировки с промпт-инжинирингом, RAG или векторными базами данных. - Опыт работы с облачными платформами AWS или GCP. - Знакомство с контейнеризацией (Docker) и основами CI/CD. - Интерес или курсы в области розницы, электронной коммерции или цепочек поставок. - Вклад в open-source ИИ-проекты или личные эксперименты с LLM-приложениями. Условия - Гибридный формат, Сиэтл, Вашингтон. - Вилка зарплаты: $104,500–$162,500 в год (зависит от локации, знаний, навыков и опыта). - Медицинская страховка, стоматология, офтальмология, пенсионный план, оплачиваемый отпуск. - Страхование жизни и инвалидности. - Скидка на товары Nordstrom и ресурсы EAP. - Возможность получения бонусов по результатам работы. - Участие в программе 401k, медицинские/стоматологические/оптические/страхование жизни и инвалидности, начисление PTO, праздничные дни и другое. Условия зависят от локации, уровня должности, классификации и стажа.
Backend-разработчик Python (REST/gRPC)
Mozen создаёт решения для моментальных выплат для разных сфер бизнеса. Например, мы создали сервис моментальных выплат в нишах автосалонов, металлолома, а также курьерам и водителям такси — он интегрирован с Яндекс.Go и другими крупнейшими агрегаторами. В 2023 году мы стали частью группы компаний Альфа Групп и дочерней компанией Альфа-Банка — крупнейшего бизнес-консорциума в России. Сейчас мы ищем Backend-разработчика, который будет развивать серверную логику, API и интеграции наших продуктов — от платёжных сервисов до мобильных и веб-приложений. Чем предстоит заниматься Разработка функционала и инфраструктуры проекта: - проектирование и реализация серверной логики; - разработка и документирование API для мобильных и веб-клиентов; - проектирование и оптимизация взаимодействия с базами данных; - интеграция со сторонними сервисами и платёжными шлюзами; - обеспечение безопасности и отказоустойчивости системы. Участие в развитии продукта: - участие в планировании и формировании бэклога; - предложение технических решений и улучшений архитектуры; - участие в код-ревью и обмене экспертизой внутри команды. Соблюдение стандартов и требований: - документирование API-контрактов (Swagger / OpenAPI); - работа с финансовыми транзакциями с учётом требований безопасности; - учёт регуляторных требований (152-ФЗ, PCI DSS, стандарты ЦБ РФ). Что мы ожидаем от тебя - опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет; - опыт проектирования и реализации REST / gRPC-сервисов; - понимание принципов построения распределённых систем и микросервисной архитектуры; - владение SQL (PostgreSQL) и понимание принципов работы NoSQL-хранилищ; - опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ); - уверенное владение системами контроля версий (Git / GitLab); - опыт написания тестов (unit, integration, e2e); - опыт использования Docker и базовых средств оркестрации (Kubernetes будет плюсом); - опыт работы с CI / CD (GitLab CI); - умение поддерживать документацию и код в актуальном состоянии. Также пригодятся - опыт проектирования API и описания спецификаций в Swagger / OpenAPI; - навыки оптимизации SQL-запросов и проектирования схем БД; - опыт работы с форматами данных JSON / XML / Protobuf; - навыки профилирования и оптимизации производительности приложений; - опыт работы с системами логирования и мониторинга (ELK, Prometheus, Grafana). Ценим в людях: командную работу, ответственность, чёткую коммуникацию, внимание к деталям и инициативность.
Senior Java-разработчик, AI-augmented
X5 Tech — IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Команда из более 5000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 372 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты. X5 Group управляет портфелем брендов сетевых магазинов «Пятёрочка», «Перекрёсток», «Чижик», цифровыми бизнесами «Перекрёсток Впрок», «Около», 5Post, а также собственными службами логистики, прямого импорта и рядом цифровых сервисов для партнёров. Мы идем в сторону активного применения современных технологий, в частности, ИИ-инструментов разработки. Поэтому расширяемся и ищем вайбкодеров и энтузиастов. Чем предстоит заниматься Взаимодействие с бизнесом - Погружаться в бизнес-контекст, взаимодействовать с ключевыми стейкхолдерами и пользователями. - Генерировать образ результата совместно с владельцами продуктов для нахождения оптимального способа его достижения. - Переводить нечёткие бизнес-запросы в архитектурные решения и реализуемые планы. Инженерная работа - Проектировать и разрабатывать клиент-серверные приложения на Java. - Строить автоматизации бизнес-процессов: интеграции между системами, ETL-пайплайны, боты, внутренние инструменты. - Планировать архитектуру решений совместно с внутренними экспертами, принимать обоснованные технические решения. - Писать автоматизированные тесты, обеспечивать качество и надёжность решений. - Выстраивать CI/CD-пайплайны, настраивать агентские системы для code review и автоматизированного контроля качества. - Деплоить и поддерживать свои решения в продакшене. AI-augmented разработка - Использовать AI-кодинг ассистенты (Claude Code, Cursor, Codex) как основные инструменты ежедневной работы. - Работать с MCP-серверами, CLI-агентами и другими инструментами AI-augmented workflow. - Оценивать и внедрять новые инструменты автоматизации разработки и тестирования. - Формировать инженерные практики работы с AI для всей команды. Чтобы попасть на проект нужны Инженерный фундамент - 5+ лет опыта разработки на Java + Spring, знание современных фреймворков и технологий. - Опыт проектирования и разработки REST API и клиент-серверных приложений. - Работа с реляционными БД (PostgreSQL), брокерами сообщений и очередями (Redis, RabbitMQ, Kafka). - Понимание принципов проектирования: когда монолит, когда сервисы, когда скрипт. - Опыт работы с Docker, понимание CI/CD. - Привычка писать юнит-тесты, автоматизация процесса тестирования через агентов.
Senior Data Scientist/ML Engineer, рекомендательные системы
X5 Tech — ИТ-подразделение X5 Group, управляющей сетями «Пятёрочка», «Перекрёсток» и «Чижик». Формат работы: удалённо или гибрид. Чем предстоит заниматься - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Наши пожелания к кандидатам - Знание Python - Опыт работы в рекомендательных системах/поиске - Опыт работы в роли MLE/DS от 5 лет - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с Hadoop-стеком, опыт с Docker, Kubernetes, PySpark, Kafka, Postgres, Airflow
Backend-разработчик Python, микросервисы
Mozen (ООО Мозен) создаёт решения для моментальных выплат для разных сфер бизнеса. Например, сервис моментальных выплат в нишах автосалонов, металлолома, а также курьерам и водителям такси — он интегрирован с Яндекс.Go и другими крупнейшими агрегаторами. В 2023 году компания стала частью группы компаний Альфа Групп и дочерней компанией Альфа-Банка. Ищем Backend-разработчика, который будет развивать серверную логику, API и интеграции продуктов — от платёжных сервисов до мобильных и веб-приложений. Чем предстоит заниматься Разработка функционала и инфраструктуры проекта: - проектирование и реализация серверной логики; - разработка и документирование API для мобильных и веб-клиентов; - проектирование и оптимизация взаимодействия с базами данных; - интеграция со сторонними сервисами и платёжными шлюзами; - обеспечение безопасности и отказоустойчивости системы. Участие в развитии продукта: - участие в планировании и формировании бэклога; - предложение технических решений и улучшений архитектуры; - участие в код-ревью и обмене экспертизой внутри команды. Соблюдение стандартов и требований: - документирование API-контрактов (Swagger / OpenAPI); - работа с финансовыми транзакциями с учётом требований безопасности; - учёт регуляторных требований (152-ФЗ, PCI DSS, стандарты ЦБ РФ). Что мы ожидаем от тебя - опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет; - опыт проектирования и реализации REST / gRPC-сервисов; - понимание принципов построения распределённых систем и микросервисной архитектуры; - владение SQL (PostgreSQL) и понимание принципов работы NoSQL-хранилищ; - опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ); - уверенное владение системами контроля версий (Git / GitLab); - опыт написания тестов (unit, integration, e2e); - опыт использования Docker и базовых средств оркестрации (Kubernetes будет плюсом); - опыт работы с CI / CD (GitLab CI); - умение поддерживать документацию и код в актуальном состоянии. Также пригодятся - опыт проектирования API и описания спецификаций в Swagger / OpenAPI; - навыки оптимизации SQL-запросов и проектирования схем БД; - опыт работы с форматами данных JSON / XML / Protobuf; - навыки профилирования и оптимизации производительности приложений; - опыт работы с системами логирования и мониторинга (ELK, Prometheus, Grafana). Ценим в людях - командную работу, ответственность, чёткую коммуникацию, внимание к деталям и инициативность.
Python Backend Developer в AI-продукт
Python-разработчик в AI-продукт. Формат: удалённо. Зарплата: 100 000–120 000 ₽ на руки. Full-time. Что предстоит делать: — разрабатывать backend на Python и asyncio; — создавать устойчивую браузерную автоматизацию; — работать с Playwright, сессиями, очередями и расписаниями; — интегрировать LLM и vision-модели; — реализовывать память, контекст и инструменты AI-агента; — настраивать логирование, мониторинг и восстановление после сбоев; — работать с Docker, CI, метриками и алертами; — обеспечивать безопасность пользовательских данных и секретов; — проектировать архитектуру и собирать прототип первой версии продукта. Особенно важен опыт: — production-разработки на Python; — Playwright или аналогов; — долгоживущих процессов, очередей и фоновых задач; — LLM-приложений и AI-агентов; — vision-моделей; — прокси-инфраструктуры и сетевой изоляции; — работы с нестабильными внешними API/интерфейсами. Плюсом будет опыт в антифрод-, платёжных или дейтинг-продуктах.
Mobile/Frontend Developer, фуллтайм или парт-тайм
Резюме Mobile/Frontend Developer, от 200 000 ₽, РФ, удаленно, фуллтайм или парт-тайм. Ключевые достижения: - Отличная работа с продуктовыми метриками (ускорение запуска на 30%, снижение багов на 25%, retention через Live Activities) - Конкретные архитектурные решения (Offline-first, виртуализация таблиц, работа с SignalR) - Демонстрация ответственности за результат, а не просто перечисление библиотек - Отличная связка конкретных бизнес-задач с технической реализацией - Демонстрация работы с ИИ-интеграцией и сложным UI (интерактивные терминалы) - Четкие метрики эффективности (сокращение времени на расписание с дней до минут) - Отличная работа с продуктовыми метриками (MAU, конверсия платежей, -40% времени загрузки) - Реальные кейсы масштабирования, включая монорепозитории и сложные системы кэширования - Демонстрация инженерного подхода (оптимизация FPS, переиспользование компонентов) - Отличная связка конкретных технических оптимизаций и их прямого влияния на метрики (LCP, CLS, время разработки) - Наличие живых примеров с конкретными ссылками, а не просто абстрактный список технологий - Продемонстрированная экспертиза в узкой, но зрелищной нише (GSAP/3D), что выделяет кандидата среди тысяч типичных 'React-кодеров' - Отличная работа с метриками: от снижения техдолга до конкретных процентов ускорения UI - Демонстрация глубокого понимания архитектурных подходов (DDD, FSD) в связке с практическими задачами - Прозрачная демонстрация влияния работы на бизнес-показатели - Конкретные продуктовые метрики (сокращение LCP на 1.5с, снижение багов на 30%) - Реальный опыт в highload (VK) с описанием технического вклада - Сложные кейсы в специфических доменах (HIPAA, медицинские данные, Web3) - Конкретные продуктовые метрики (ускорение онбординга в 4 раза, снижение нагрузки на БД на 35%) - Техническая зрелость: фокус на архитектурных решениях (BFF, Zod-валидация на границах, модульность) - Честный Fullstack-подход без «ожидания бэкенда» - Отличная работа с метриками: каждое достижение подкреплено конкретными процентами и показателями производительности - Демонстрация инженерного подхода: переход от простого написания кода к оптимизации инфраструктуры (CI/CD, Docker, Sentry) - Честное признание использования AI-инструментов как части стека для ускорения разработки
Senior Backend-разработчик
О компании Close — CRM-система, разрабатываемая с 2013 года. Компания bootstrapped и прибыльная, команда из 120 человек, полностью удалённая. Сейчас в продукт внедряется ИИ: автоматизация ручного ввода данных, упрощение рабочих процессов. Команда публикует открытый код и делится инженерным опытом в блоге. Стек Бэкенд: Python Flask, TaskTiger для асинхронных задач. Хранилища: MongoDB, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis. Инфраструктура: AWS (EKS, MSK, RDS, ElastiCache, EC2), Docker, Kubernetes, CI/CD, Terraform, Ansible. Есть публичный API. Команды Работа распределена по направлениям, кандидат может выбрать предпочтительное. Возможны перемещения между командами со временем. - Agents: агентная платформа и пользовательские ИИ-функции (Voice Agents, Custom Agents, Ask Chloe), общий слой интеллекта и оркестрации, API и MCP для внешних агентов. - Communications: инфраструктура голоса, SMS и email (Twilio, WebRTC, WebSockets, AssemblyAI, ElevenLabs), голосовые и текстовые ИИ-агенты, синхронизация календаря. - CRM: слой структурированных данных для людей и агентов, перестройка модели данных, подготовка CRM к работе с ИИ (retrieval, traversal, action coverage через MCP и API), функции AI Enrich, Autofill, AI Search, работа с миллиардами документов в MongoDB и Elasticsearch. - Growth: эксперименты и биллинг (Stripe metered billing, AI credit top-ups), конверсия из триала в платных клиентов, агентный онбординг. Требования - Опытный инженер: Python как основной язык, также возможен опыт с Go, Rust или TypeScript. - Опыт создания ИИ-функций на LLM для реальных пользователей, понимание их надёжности и подготовки к продакшену. - Использование ИИ-инструментов в повседневной работе (Claude Code, Codex и другие). - Ориентация на быструю итерацию и запуск первых версий функций. Условия - Полная удалённая работа, только для кандидатов из США. - Компания оплачивает использование ИИ-инструментов.
Middle ML-инженер
Формат работы: можно удалённо. Компания — один из крупнейших независимых digital-продакшнов в России, работает с 2005 года, в штате более 550 человек. Ищет ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для проектов компании. Чем предстоит заниматься: - Поддерживать текущие алгоритмические решения - Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы - Адаптировать и дообучать LLM (например, LLaMA, Mistral, YaLM 2) под специфику продукта - Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных - Настраивать векторные БД (Pinecone/Weaviate/Qdrant) и оптимизировать кэширование Пожелания к кандидатам: - Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других) - Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow - Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных - Опыт внедрения RAG
LLM Platform Engineer
Компания разрабатывает прикладные LLM-решения для внутренних продуктов и процессов: от ассистентов и автоматизации рутины до интеграции моделей с корпоративными системами. Фокус — надёжные прикладные сервисы. Чем предстоит заниматься проектировать и поддерживать MCP-серверы (Python/TypeScript): tools для LLM, auth, интеграция с корпоративными API (Bitbucket Server, EWS/Outlook, Grafana и др.); поддерживать и отвечать за единый реестр скиллов, плагинов и MCP-серверов; участвовать в разработке безопасной среды исполнения агентов; участвовать в выводе в prod/preprod: прототип → сервис → мониторинг качества, latency и cost; работать с кодовой базой и документацией, предлагать решения с учётом ограничений инфраструктуры. Ожидания от кандидата Обязательно: высшее техническое образование; уверенный Python; опыт backend-разработки и интеграций с API; понимание современных LLM и LLM-приложений: prompt engineering, function/tool calling, RAG там, где нужен контекст; опыт работы с Model Context Protocol (MCP); опыт интеграций через REST API и настройки доступа, плюсом — работа с системами контроля версий и review-процессами; сильные навыки CI/CD: Docker/k8s, gitlab-ci, Jenkins; опыт с трейсингом и логированием в контексте LLM: Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry; умение писать поддерживаемый код, тесты на критичные сценарии, документация; опыт настройки инференса LLM (vLLM, SGLang, TensorRT). Желательно: опыт работы с векторными БД (Faiss, Chroma, Qdrant); опыт с LLM-платформами (OpenWebUI) и библиотеками оркестрации (чат-интерфейсы, LiteLLM, LangChain и аналоги). Условия работы необходимое оборудование и софт для работы; официальное трудоустройство; ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; бесплатная подписка на сервисы партнёров; корпоративный спорт; насыщенная корпоративная жизнь; электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.
DevOps/SRE-инженер, Go и Python
Позиция: DevOps Формат: удаленный ЗП: от 200 000 до 600 000 рублей Быстрорастущий сервис с аудиторией в несколько сотен тысяч пользователей активно масштабируется и ищет сильного DevOps/SRE для развития проекта. Чем предстоит заниматься: — Администрировать и развивать Linux-инфраструктуру; — Настраивать и оптимизировать сетевой стек; — Писать production-код на Go и Python; — Работать с сетевыми протоколами, поддерживать и развивать распределенную инфраструктуру доставки и маршрутизации трафика. Что мы ожидаем: — Уверенное администрирование Ubuntu; — Опыт работы с systemd (юниты, зависимости, hot-reload сервисов), netplan, journald, logrotate; — Настройку и оптимизацию сетевого стека Linux через sysctl (буферы, conntrack, очереди NIC), настройка IPv4/IPv6, swap; — Опыт написания идемпотентных Bash-скриптов; — Уверенная работа по SSH с большим количеством серверов; — Опыт реализации безопасных деплоев и green-blue updates; — Глубокое понимание TCP/UDP, TLS (SNI, ALPN, handshake на уровне пакетов), HTTP/1.1–HTTP/2, WebSocket; — Экспертное знание DNS; — Опыт построения DNS Load Balancing; — Опыт работы с CDN, nginx Reverse Proxy, TLS-терминацией, проксированием WebSocket, fallback-страницами и health-check; — Уверенный опыт разработки на Go (concurrency, тестирование, работа с сетевым стеком); — Опыт разработки на Python (FastAPI, слоистая архитектура); — Уверенный технический стек (SQLAlchemy, Alembic, pytest (unit и e2e), генерация конфигураций из YAML-деклараций); — Опыт работы с Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose; — Навыки диагностики production-инцидентов с использованием tcpdump, dig, ss, iproute2; — Ежедневное использование AI-инструментов в разработке, автоматизации и инженерных задачах. Мы предлагаем: — Полностью Remote, full-time 5/2; — Конкурентную заработную плату; — Полностью оплачиваемый испытательный срок (1 месяц); — Возможность напрямую влиять на архитектуру продукта и принимать ключевые технические решения; — Работу в небольшой сильной команде без бюрократии и долгих согласований.
Golang-разработчик аналитической платформы
AppMagic (acquired by Sensor Tower) — SaaS-платформа для аналитики рынка приложений и игр. В мае этого года компания стала частью Sensor Tower и больше сфокусирована на инсайтах для SMB-клиентов. С помощью инструментов клиенты могут понимать, как устроен рынок приложений, какие сейчас тренды, как выглядит монетизация, как устроена реклама и многое другое. Ищем Golang-разработчика, которому интересно развитие сложной аналитической платформы, в ее основе — работа с большим объемом данных из разных источников, агрегация и расчет метрик, от качества которых напрямую зависит ценность продукта для клиентов. Backend stack: Golang, PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB, Elasticsearch, RabbitMQ, GitLab, Docker, Kubernetes. Чем предстоит заниматься: - Сперва будут задачи про поддержку текущих фичей и их доработку, это поможет лучше понять, как устроен продукт, процессы и подходы, и по мере роста задачи будут усложняться. - Выбор задач большой: парсинг, агрегации, разработка API, рефакторинг и оптимизации. - Создавать и оптимизировать сложные запросы к БД (Postgres, Clickhouse) для анализа и модификации. - Заботиться о качестве и надежности кода, периодически делать рефакторинг. - Участвовать в архитектурных обсуждениях, предлагать и внедрять улучшения. Что важно: - Опыт коммерческой разработки на Golang от 3-х лет. - Отличное знание SQL. Понимание того, когда стоит писать запросы вручную, а когда использовать ORM, умение писать и дебажить сложные запросы в Postgres / Clickhouse. - Умение писать тестируемый код и делать упор на простоту дебага. - Способность смотреть на продукт «глазами пользователя», проактивность, стремление к product excellence. - Вдумчивое использование AI-тулов в работе. - Английский язык от уровня B2. Будет плюсом: - Опыт в стартапе или небольшой продуктовой компании. - Опыт с CI/CD, k8s, Docker. - Наличие вклада в open-source. По условиям: - Полностью удаленная работа из Польши, Сербии или Грузии, кандидатов из других локаций или с условием переезда рассмотреть не сможем. - 100% компенсация больничных и отпусков без лишних бумаг. - Предоставляем MacBook Pro для комфортной работы. - Возможность изучать и применять на практике самые современные инструменты и подходы к разработке.
Python-разработчик, AI-агенты
Разработка AI-системы для автоматизации пользовательских действий и коммуникаций во внешних сервисах. Требуется Python-разработчик для создания первой рабочей версии продукта. Задачи: - Разрабатывать backend на Python - Создавать устойчивую браузерную автоматизацию - Работать с пользовательскими сессиями, очередями и расписаниями - Интегрировать LLM и vision-модели - Реализовывать память, контекст и инструменты AI-агента - Настраивать логирование, мониторинг и восстановление после ошибок - Обеспечивать защиту пользовательских данных и секретов - Участвовать в проектировании архитектуры, оценке сроков и технических рисков Требования: - Уверенный Python + asyncio - Опыт разработки production-систем - Playwright или аналоги - Опыт автоматизации нестабильных и меняющихся интерфейсов - Retry, переавторизация, recovery после сбоев - Понимание идемпотентности - Опыт с фоновыми процессами, очередями, расписаниями и квотами - Практика разработки LLM-приложений: агенты, function calling, память, контекст - Опыт с vision-моделями и оптимизацией стоимости инференса - Понимание шифрования, хранения секретов, access control и аудита - Docker, CI, логирование, метрики и алерты Будет плюсом: - Опыт с прокси-инфраструктурой и сетевой изоляцией - Антифрод, платежи или дейтинг - Понимание реакции внешних площадок на нетипичную активность - Опыт продуктов с нестабильными API/интерфейсами - Умение самостоятельно декомпозировать задачи и предлагать проверяемые решения На первом этапе: - Оценить реализуемость MVP - Предложить архитектуру и roadmap разработки - Определить необходимые доступы, инфраструктуру и расходы - Собрать прототип на отдельном аккаунте - Настроить фиксацию результатов, ошибок и причин остановки системы
Senior Архитектор облачных решений
Компания «Базис» ищет специалиста на вакансию «Архитектор облачных решений». Локация: Москва (Россия), Санкт-Петербург (Россия). Формат работы: полный рабочий день. Требуемые навыки: - Senior - AWS - Linux - VMware - PostgreSQL - Kubernetes - Ansible - Terraform - Объектное хранилище S3 - Docker - n8n
Junior FullStack Developer
Компания-резидент Сколково, разработчик голосовых AI-агентов для бизнеса, развивает платформу для запуска ИИ, способного вести переговоры с клиентской базой по телефону. Стек: Node.js, TypeScript, NestJS, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Yandex VBD, Next.js, Tailwind CSS, K8s, Docker, PM2, Asterisk (ARI/AMI). Зарплата: 100 000 — 180 000 рублей. Формат работы: удалённый.
Middle ML-инженер, LLM
Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Опыт работы: от 2 лет в роли MLE. Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России (также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске). Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии. - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов. - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt). Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2-х лет. - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений. - Широкая насмотренность в области LLM, RAG. - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL.
Middle PHP-разработчик, финансовое ядро
PHP-разработчик уровня middle. Опыт работы: 3+ года. Формат работы: удаленно / гибрид / офис (Нижний Новгород). О компании: Группа компаний К+, включающая компанию Займиго МФК, — холдинг, объединяющий несколько направлений: финансы и кредитование, IT-продукты, глубокая аналитика, развитый маркетинг и клиентский сервис. Цель — дать людям простой и быстрый доступ к деньгам в любой точке мира. Разрабатываются новые инструменты и открываются проекты в других странах. В компании около 400 человек. 13 лет опыта в сфере микрофинансирования, экспертиза в IT, возможности развития и роста, гибкие подходы к работе, выход на международные рынки. Над какими задачами будем работать: Проект финансового ядра К+. Задачи: - Поддержка и доработка существующих сервисов; - Проведение CodeReview. Основной пул задач связан с поддержкой и доработкой уже имеющихся высоконагруженных сервисов на PHP, а также разработкой новых сервисов. Также могут быть задачи на Golang. Требования: - опыт разработки от 4-х лет; - опыт работы с PHP от 3-х лет; - знание парадигм ООП, принципов SOLID; - опыт работы с Symfony и Zend; - знание MySQL / PostgreSQL; - опыт работы с Linux; - знание GIT, DOCKER; - желание изучать GO. Будет плюсом: - знание GO; - умение работать с Clickhouse или иными аналитическими БД. Условия: - Возможность делать проекты и получать экспертизу на финансовом рынке; - Возможность изучать новые технологии и языки программирования (Golang, Clickhouse, Percona, Kubernetes и т.д.); - 8-часовой график; - Работа из офиса, частичная или полная удаленка. Бонусы: - ДМС со стоматологией; - Трудоустройство в аккредитованную IT-компанию; - Корпоративные мероприятия, оплата билетов и проживания в Нижнем Новгороде; - Новогодние подарки для детей, мерч компании, скидки на обучающих платформах; - Карьерный и профессиональный рост. Заработная плата: до 200 000 ₽ за месяц, на руки.
Senior Java-разработчик, микросервисы
InnoForce — IT-холдинг, разрабатывающий цифровые продукты для городской инфраструктуры, транспорта и платежных систем. Компания создает решения в сфере smart city и urban mobility, внедренные в десятках городов и ежедневно используемые миллионами пользователей. В этой роли предстоит участвовать в проектировании, разработке и развитии backend-сервисов на Java, работать с распределёнными системами и интеграциями, отвечать за качество и надёжность решений в production. Чем предстоит заниматься: - Проектировать, разрабатывать и развивать backend-сервисы на Java и Spring. - Вести задачи от анализа и декомпозиции требований до тестирования, релиза и сопровождения в production. - Проектировать и развивать REST API, микросервисную и событийную архитектуру. - Работать с данными, транзакциями и интеграциями, обеспечивая надёжность и корректную обработку ошибок. - Работать с брокерами сообщений — Kafka и / или RabbitMQ. - Оптимизировать производительность приложений, SQL-запросов и JVM, находить и устранять узкие места. - Разрабатывать модульные, интеграционные и контрактные тесты. - Участвовать в code review, улучшении инженерных практик, CI / CD и снижении технического долга. - Участвовать в расследовании production-инцидентов, повышении отказоустойчивости и наблюдаемости систем. - Обмениваться экспертизой с командой, проводить технические разборы и помогать развиваться Middle и Junior разработчикам. Требования: - Опыт коммерческой backend-разработки на Java от 5 лет. - Уверенное знание Java 17+; для части задач — опыт работы с современными версиями Java 21+. - Практический опыт работы со Spring Boot / Spring Framework, Hibernate / JPA. - Опыт разработки микросервисов и распределённых систем. - Хорошее знание PostgreSQL и SQL, понимание оптимизации запросов, индексов и транзакций. - Практический опыт работы с Kafka и / или RabbitMQ. - Опыт работы с Redis и кэшированием. - Опыт разработки и интеграции REST API. - Знание JUnit, Mockito и практик автоматизированного тестирования. - Опыт работы с Git, Maven / Gradle и CI / CD. - Понимание принципов Clean Architecture, SOLID и основных паттернов проектирования. - Опыт работы с Docker; знание Kubernetes будет преимуществом. - Опыт работы с высоконагруженными системами, observability и отказоустойчивостью будет преимуществом. - Опыт проведения code review и наставничества будет преимуществом. - Готовность использовать AI-инструменты в разработке и самостоятельно проверять качество и безопасность сгенерированного кода будет преимуществом.
Senior Computer Vision Engineer, AI/CV-решения
Компания QLAN ищет Computer Vision Engineer для разработки и внедрения AI/CV-решений в крупных компаниях и государственных структурах. Формат: удалённо Занятость: full-time, 5/2 Зарплата: от 250 000 ₽ Требуется гражданство РФ Что предстоит делать: — разрабатывать и внедрять решения в области Computer Vision; — работать с датасетами, разметкой и подготовкой данных; — проводить эксперименты и анализировать качество моделей; — создавать и поддерживать production-ready CV-решения; — работать с Linux, Git, Docker/Docker Compose; — участвовать в выборе технических подходов и анализе результатов. Что требуется: — от 3 лет коммерческого опыта в Computer Vision; — знания классического ML, статистики и алгоритмов CV; — практический опыт с PyTorch; — уверенное владение NumPy, scikit-learn, Matplotlib, OpenCV; — Linux (Ubuntu/Mint/Debian); — Docker и Docker Compose; — Git; — английский B2+; — опыт самостоятельного доведения проектов до production; — умение читать научные статьи, воспроизводить решения и адаптировать их под реальные задачи. Что предлагают: — полностью удалённую работу; — гибкое начало рабочего дня; — профессиональное развитие; — работу с современными технологиями в области CV/ML.
Агентный Gen AI-разработчик (Python, RAG)
Обязанности - Совместно с командой проектировать и разрабатывать высококачественные веб-приложения с использованием Python, Flask, Django и смежных технологий. - Писать чистый и эффективный код, обеспечивать его поддерживаемость и переиспользуемость. - Проектировать и внедрять RAG-пайплайны на Google Cloud / Vertex AI (chunking, эмбеддинги, индексация, поиск, реранкинг, grounding). - Строить агентные рабочие процессы (использование инструментов, планирование, рефлексия/guardrails, структурированные выходные данные) с использованием Python-first фреймворков. - Проводить ревью кода для обеспечения качества и согласованности. - Проводить тестирование для обеспечения качества и надежности приложений. - Создавать и поддерживать техническую документацию для веб-приложений. - Участвовать в планировании проекта, оценке и приоритизации задач. - Следить за новейшими технологиями в области разработки на Python. - Определять и запускать оценку (метрики поиска, качество ответов, проверки галлюцинаций/grounding) и итеративно улучшать качество системы. - Выпускать в продакшн: API, мониторинг/наблюдаемость, оптимизация стоимости и производительности, CI/CD и лучшие практики безопасности. Обязательные требования - Python, Flask/Django, RAG. - Опыт разработки программного обеспечения на Python 3. - Понимание жизненного цикла разработки и тестирования ПО. - Знание реляционных баз данных (например, MySQL, PostgreSQL и т.д.). - Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git. - Опыт создания RAG-решений (гибридный поиск, реранкинг, стратегии chunking, эмбеддинги, дизайн промптов и схем). - Знакомство как минимум с одним агентным фреймворком (например, LangGraph/LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen) и паттернами вызова инструментов/функций. - Уверенные знания концепций векторного поиска и как минимум одной векторной БД в продакшене. - Сильные инженерные практики: ревью кода, тестирование, телеметрия, безопасность по дизайну, надежность. Желательно - LLM, LangChain, AWS, Kubernetes, Docker. - Степень магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Более 1 года профессионального опыта разработки веб-приложений на Python с использованием Flask или Django. - Опыт разработки RESTful API на Python. - Понимание фреймворков веб-приложений на Python, таких как Flask или Django. - Опыт работы с облачными сервисами, такими как AWS. - Опыт работы с Vertex AI и основами GCP (IAM, логирование/мониторинг, Cloud Run/GKE, хранилища). - Графы знаний для RAG (связывание сущностей, обход графа + гибридный поиск). - Стриминг/обмен сообщениями (Pub/Sub, Kafka), пайплайны документов (Document AI) и мультиязычный поиск. - Опыт работы с инструментами оценки (RAGAS, TruLens, пользовательские eval-харнессы), управление версиями промптов. - Интеграция с фронтендом (базовый React/Next.js) или развитие платформы (внутренние инструменты разработчика). Условия - Зарплата: $62,000 – $80,000. - Кандидаты должны быть готовы к переезду в пределах США (например, CA, TX, NY).