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
Талантливого Python+Go Backend разработчика
Senior Python+Go Developer (в Бильбао, Испания) Локация: Бильбао, Испания Формат: Офисный Домены: AI, Computer Vision, NLP, Fintech Команда: PhD, преподаватели университетов, победители олимпиад Artificial Seed разрабатывает передовые решения на стыке искусственного интеллекта и прикладных технологий, делая фокус на практических задачах, а не только на теоретических исследованиях. Мы работаем в направлениях AI, компьютерного зрения, NLP и финтеха, создавая и внедряя системы, которые решают сложные реальные бизнес-задачи. Наша международная команда насчитывает более 100 специалистов и работает в среде, где ценятся глубокая экспертиза, инновации и постоянное развитие. Участники команды получают возможность решать нетривиальные задачи, сотрудничать с сильными экспертами и расти в быстро развивающейся технологической индустрии. Мы ищем талантливого Python+Go Backend разработчика. Стек: Python, Golang, Postgres, Clickhouse, FastAPI, SQL, Kafka, Redis, RabbitMQ Что предстоит делать - Разрабатывать и поддерживать высоконагруженную систему - Создавать и развивать веб-сервис на FastAPI - Проектировать и реализовывать архитектурные решения - Писать качественные и покрывающие тесты - Улучшать и масштабировать существующее решение, расширяя поддержку новых языков программирования Кого мы ищем - Инженера с 5+ годами коммерческой разработки на Python и Golang - С опытом работы с FastAPI - С уверенным пониманием принципов разработки RESTful API - С опытом работы с SQLAlchemy или другими ORM Будет плюсом - Опыт работы с сервисами обработки данных - Знание Docker и принципов контейнеризации - Понимание DevOps-подходов и CI / CD - Готовность писать строго типизированный код Что мы предлагаем - Гибкий график работы - вы самостоятельно определяете комфортное время начала дня - Полную поддержку при релокации в Бильбао, для вас и вашей семьи - помощь с оформлением документов, адаптацией и переездом, включая питомцев - Неограниченный отпуск - возможность брать отдых тогда, когда это действительно нужно - Атмосферу доверия и уважения к экспертности без излишнего контроля - Современный офис в комфортной локации, командные мероприятия и регулярные оффсайты - Профессиональный рост, участие в архитектурных решениях, амбициозные задачи и работу в сильной команде, у которой можно перенимать опыт Заработная плата: Уровень дохода не указан
ML-разработчик
ML-разработчик Компания: Мегафон Локация: Санкт-Петербург, офис Задачи - Проектировать и разрабатывать масштабируемые ML-сервисы и микросервисы на базе Python (FastAPI/Flask) - Интегрировать обученные модели в существующие бизнес-процессы и продуктовые решения - Проводить рефакторинг и оптимизацию кода моделей для повышения их производительности - Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны для подготовки данных к обучению и эксплуатации - Анализировать технические требования к новым фичам и предлагать архитектурные решения с учетом ограничений по ресурсам и времени - Проводить A/B тестирование новых моделей и анализировать их влияние на бизнес-метрики - Документировать процессы разработки, архитектуры решений и инструкции по развертыванию - Предлагать улучшения в инструментарий команды и процессы MLOps для ускорения разработки Требования - Опыт работы в области Data Science от 2 лет - Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа - Базовый опыт работы с PyTorch или TensorFlow - Навыки построения аналитических моделей на Python - Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных - Опыт работы с Linux на базовом уровне - Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, AirFlow, FastApi, Flask - Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях - Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом - Знание английского языка на техническом уровне
ML-разработчик
ML-разработчик Компания: Мегафон Локация: Санкт-Петербург Формат: офис Задачи - Проектировать и разрабатывать масштабируемые ML-сервисы и микросервисы на базе Python (FastAPI/Flask) - Интегрировать обученные модели в существующие бизнес-процессы и продуктовые решения - Проводить рефакторинг и оптимизацию кода моделей для повышения их производительности - Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны для подготовки данных к обучению и эксплуатации - Анализировать технические требования к новым фичам и предлагать архитектурные решения с учетом ограничений по ресурсам и времени - Проводить A/B тестирование новых моделей и анализировать их влияние на бизнес-метрики - Документировать процессы разработки, архитектуры решений и инструкции по развертыванию - Предлагать улучшения в инструментарий команды и процессы MLOps для ускорения разработки Требования - Опыт работы в области Data Science от 2 лет - Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа - Базовый опыт работы с PyTorch или TensorFlow - Навыки построения аналитических моделей на Python - Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных - Опыт работы с Linux на базовом уровне - Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, AirFlow, FastApi, Flask - Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях - Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом - Знание английского языка на техническом уровне
Senior AI-инженер, AI-агенты и RAG-пайплайны
Компания: TMS LLC О позиции Ищем Senior AI Software Engineer с опытом проектирования, создания и развертывания production-grade Agentic AI-систем. Нужен опыт разработки AI-агентов с многошаговыми рассуждениями, оркестрацией инструментов, RAG и безопасных корпоративных AI-решений. Это не традиционная Java/.NET Full Stack или интеграция чат-ботов. Нужны инженеры с реальным production-опытом создания AI-агентов на Python и современных Agentic AI-фреймворках. Задачи - Проектировать и разрабатывать корпоративные Agentic AI-решения. - Создавать AI-агентов с планированием, рассуждением, использованием инструментов и многошаговым выполнением задач. - Разрабатывать переиспользуемые AI-агентные фреймворки, SDK и RAG-пайплайны. - Создавать безопасные AI-сервисы с guardrails, approval workflows, retries и отказоустойчивостью. - Внедрять production LLMOps, мониторинг, оценку, наблюдаемость и оптимизацию производительности. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, дата-сайентистами и инженерными командами для создания масштабируемых AI-платформ. Требования - 5–10+ лет опыта в разработке ПО. - Сильный практический опыт с Python и бэкенд-разработкой (предпочтительно FastAPI). - Опыт создания и развертывания production AI-агентов / Agentic AI-приложений. - Сильный опыт с LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen или аналогичными AI-агентными фреймворками. - Практический опыт с RAG, архитектурой AI-агентов, мультиагентными системами, tool calling / function calling, памятью агентов, промт-инжинирингом, эмбеддингами. - Опыт с векторными базами данных: Pinecone, FAISS, Weaviate, ChromaDB или Azure AI Search. - Опыт развертывания LLM-приложений с использованием OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Anthropic Claude, Google Vertex AI или Llama-моделей. - Сильный опыт с Docker, Kubernetes, CI/CD, LLMOps, мониторингом и наблюдаемостью. - Опыт работы с AWS, Azure или GCP. - Понимание AI-безопасности, guardrails, защиты от prompt injection, обработки PII, RBAC и Responsible AI. Желательно - LangGraph. - MCP (Model Context Protocol). - Фреймворки оценки AI-агентов. - Опыт в регулируемых отраслях: healthcare, banking, insurance. Условия - Очное собеседование в Нью-Джерси.
Python-разработчика уровня middle для разработки backend-сервисов, API и внутренних инструментов
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. Мы предлагаем - 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 работы - Формат: офис. - Занятость: полная. - Уровень: middle. - Оплата: обсуждается по результатам собеседования.
Full Stack Java-разработчик, AI Prompt Engineering
Компания Karsun Solutions ищет Full-Stack Java-разработчика с экспертизой в AI-инструментах разработки. Роль сочетает технические навыки разработки с применением AI-инструментов (GitHub Copilot, AI-ассистенты кода) для повышения продуктивности. Обязанности: AI-инструменты разработки: - Внедрение и оптимизация AI-инструментов разработки в инженерной организации. - Проектирование и улучшение промптов для GitHub Copilot и аналогичных AI-ассистентов кода. - Разработка кастомных AI-рабочих процессов и скриптов автоматизации. - Создание библиотек промптов и лучших практик для генерации кода, документации и тестирования. - Обучение и наставничество команд разработки по эффективному использованию AI-инструментов и промпт-инжинирингу. - Оценка и интеграция новых AI-инструментов и платформ разработки. - Установление стандартов кодинга и руководств для AI-ассистированной разработки. - Оптимизация конфигураций AI-инструментов для качества кода и эффективности разработчиков. - Разработка внутренних инструментов и расширений для улучшения AI-рабочих процессов. Full-Stack Java-разработка: - Проектирование и разработка масштабируемых full-stack приложений на Java и современных веб-технологиях. - Создание бэкенд-сервисов с использованием Spring Boot и микросервисной архитектуры. - Разработка адаптивных фронтенд-приложений на Angular, React или аналогичных фреймворках. - Проектирование, разработка и поддержка API-микросервисов (масштабируемых, отказоустойчивых и безопасных). - Развертывание и интеграция приложений в инфраструктуре, обеспечение оркестрации с внутренними и внешними системами. - Эффективное взаимодействие с разработчиками, тестировщиками и стейкхолдерами в SAFe Agile-среде. Требования: Образование: - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. Экспертиза в AI-инструментах разработки: - Минимум 0-2 года практического опыта работы с GitHub Copilot или аналогичными AI-ассистентами кода. - Подтвержденный опыт повышения продуктивности разработки через AI-инструменты. - Опыт промпт-инжиниринга для генерации кода и задач разработки. - Знание API и интеграций AI-инструментов разработки. - Понимание возможностей и ограничений AI-моделей в контексте разработки. - Опыт работы с AI-инструментами тестирования и системами автоматического ревью кода. - Способность обучать и поддерживать разработчиков во внедрении AI-инструментов. Full-Stack Java-разработка: - 0-2 года опыта в Full Stack Java-разработке. - Практический опыт с Spring Boot, Spring Security, Spring Data. - Опыт фронтенд-разработки с Angular, Bootstrap, jQuery, Data Tables и REST API. - Владение HTML5, CSS3, JavaScript и TypeScript. - Опыт работы со сборочными инструментами (Maven, Gradle) и менеджерами пакетов (npm, Maven). - Знание SQL и опыт работы с базами данных (PostgreSQL, MySQL). - Опыт работы с облачными платформами (преимущественно AWS) и контейнеризацией (Docker, Kubernetes). - Опыт работы с фреймворками юнит-тестирования (JUnit, Mockito). - Опыт работы с IDE (Eclipse, IntelliJ, Visual Studio Code, Spring Tool Suite). Прочее: - Доступность в рабочие часы с 9:00 до 17:00 по восточному времени (ET). - Способность получить и поддерживать допуск Public Trust. Предпочтительные квалификации: - Опыт использования AI-инструментов BrowserStack, Playwright и Testim для генерации тест-кейсов и автоматизированного тестирования. - Опыт интеграции USWDS-совместимых компонентов с Angular Storybook. - Опыт поддержки федеральных государственных контрактов США.
Data Science (LLM/NLP)
⌨️ Data Science (LLM/NLP) Удаленно (Екатеринбург) Т1 — это стабильный и надёжный работодатель. Мы помогаем профессионально расти и решать действительно интересные задачи, создаём атмосферу открытости и комфортные условия для работы в гибридном формате. Требования: — Высшее образование (IT, техническое, математическое); — Уверенное владение Python, SQL; — Хорошие знания в области теории вероятностей, математической статистики, алгоритмов машинного обучения ML; — Знания в области NLP алгоритмов; — Понимание деталей работы LLM и того, как происходит их дообучение и инференс; — Опыт деплоя ML/LLM решений (Docker, Kubernetes, cloud); — Опыт работы с prompt engineering, fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters), RAG-подходами. ➡️ Подробнее о вакансии на hirehi.ru 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Middle Python / MLOps Engineer
Middle Python / MLOps Engineer удаленка гибрид middle Компания: Wildberries ☑️ Что нужно делать -Разрабатывать REST API с использованием FastAPI; -Проектировать и реализовать backend-сервисы с нуля; -Проводить интеграции с базами данных и системами обмена данными; -Обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость сервисов; -Писать и поддерживать автоматизированные тесты; -Настраивать и поддерживать CI/CD процессы для непрерывной интеграции; -Участвовать в планировании задач и работе по методологии Scrum; -Тесно взаимодействовать с командой для оперативного решения технических вопросов. ☑️ Какой опыт и знания нужны -Сильные инженерные навыки: мы ждем самостоятельного специалиста, который не только пишет код, но и понимает полный цикл доставки приложения - уверенный опыт настройки и использования CI/CD, работы с Docker и Kubernetes; -Понимание DevOps-культуры: умение написать и поддержать Helm-чарт/Dockerfile для своего сервиса, разобраться с деплоем, настроить базовый мониторинг и алертинг; -Глубокие знания Python и опыт работы с FastAPI; -Опыт работы с технологическим стеком и базами данных: PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, Redis, Spark; -Умение писать чистый, поддерживаемый код с соблюдением best practices и знание архитектурных паттернов; -Опыт работы в высоконагруженных системах и решения реальных задач на production; -Аналитический склад ума, системное мышление и готовность самостоятельно доводить задачи до конца; -Продвинутое знание инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Opensearch/ELK) и глубокий опыт в DevOps, опыт работы с Triton Inference Server и другими инструментами деплоя ML-моделей будет плюсом Python Job в Telegram | в VK | в Max
DevOps / DevOps Team Lead / Infrastructure Architect
Публикатор: Roman Y. резюме LeadDevOps SeniorDevOps DevOps InfrastructureArchitect Позиция: DevOps / DevOps Team Lead / Infrastructure Architect Формат работы: удаленно Занятость: полная Ожидания по оплате: от 1700 USD/эквивалент в месяц. Коллеги, приветствую. Это не вакансия, а резюме. Резюме, которые вы мне почему-либо направите, будут проигнорированы (да, я знаю, что всем надоело это предуведомление). Нахожусь в поиске позиции Senior DevOps / DevOps Team Lead / Infrastructure Architect (async-first). Готов рассмотреть и менее ответственные позиции (вплоть до Junior). Без ночных дежурств (UTC+6), дневные/вечерние как в будние, так и в выходные дни — по договоренности, эскалации также по договоренности. Готовность к смене сферы деятельности (с CDN/Streaming на что-то еще). За плечами руководство инфраструктурной командой (6 чел.), перешедшее затем в руководство всей технической командой (+ 2 PHP devs & 2 QA). Два основных продукта: зрелая стриминг-платформа (800+ входящих стримов, 500+ платящих/2300+ неплатящих одновременных пользователей в среднем, 80+ ТБ видео) и пилот облачного сервиса для транскодирования видео. Ответственности: Техническая: CDN, мониторинг, деплои, IaC, внутренние self-hosted-средства разработки, коммуникации и управления. Организационная: написание внутренних гайдлайнов, гашение конфликтов, право "последнего слова" на все решения технической команды. R&D. Стек инфраструктуры: Bare-metal-хостинги (Hetzner, Scaleway, OVH, colocation-стойка в Worldstream) GitLab & GitLab CI Ansible Docker MikroTik Zabbix Grafana (как удобный фронтенд к Zabbix для первой линии) Nginx Стек разработки: Laravel Vue Новое-модное: Разработка с использованием LLM С чем не сталкивался (из критичного сегодня): k8s Гиперскейлеры Self-hosted СХД (имеется в виду, прежде всего, Ceph) Мультиагентная разработка Готов как к исполнительской роли — сопровождению Linux/Docker, типовым изменениям в Ansible и CI/CD, мониторингу, бэкапам и первичной диагностике инцидентов, — так и к выстраиванию этих процессов "с нуля" и подбору cost-effective-решений на базе bare-metal-хостингов. В IT более 15 лет, в стриминге был более 5, решил посмотреть в сторону других сфер. Оплата криптой (только well-known-койны и/или стейбл-токены). LinkedIn: (по запросу в ЛС)
Team Lead команды автоматизации маркетинга
SMALL — крупнейший ритейлер повседневных товаров и готовой еды в Казахстане. Мы ищем того, кто будет развивать автоматизацию маркетинговых процессов. Вам предстоит возглавить инженерную команду, которая будет создавать и развивать решения для клиентской аналитики, CRM и программы лояльности, промо, маркетинговых коммуникаций, контента, retail media и оценки эффективности кампаний. Ваша миссия: Формировать техническое видение: совместно с владельцами маркетинговых направлений переводить бизнес-цели и клиентские сценарии в продуктовую и техническую дорожную карту, определять границы сервисов, целевую архитектуру и приоритеты автоматизации. Управлять командой: сформировать и развивать команду инженеров и аналитиков — backend, frontend, системный и data-анализ, QA, DevOps. Ставить задачи, проводить ревью архитектуры и кода, развивать инженерные практики и компетенции. Интегрировать маркетинговый контур в экосистему: обеспечивать согласованную работу CRM, CDP, системы лояльности, платформы маркетинговых коммуникаций, рекламной платформы, DWH/BI и каналов взаимодействия с клиентом. Развивать интеграции с e-commerce, мобильным приложением, сайтом, кассами, цифровыми экранами, MDM/PIM и учётными системами через API и событийный обмен. Обеспечивать надёжность, безопасность и соответствие требованиям: внедрять практики CI/CD, мониторинга, алертинга, управления инцидентами и техническим долгом; обеспечивать защиту персональных данных, управление согласиями и аудит действий с клиентскими данными. Снижать ручной труд и time-to-market: стандартизировать процессы подготовки, согласования, запуска и анализа кампаний, создавать переиспользуемые механики и self-service инструменты для маркетинга без переноса доменной ответственности на ИТ. Вы идеально подходите, если: Есть опыт руководства инженерной командой в роли Tech Lead / Engineering Lead: умеете принимать архитектурные решения, декомпозировать инициативы, проводить ревью, развивать людей и отвечать за результат команды. Имеете 5+ лет опыта разработки сложных интеграционных или высоконагруженных систем. Опыт в MarTech, AdTech или e-commerce будет большим преимуществом. Понимаете маркетинговый технологический контур: CRM, CDP, система лояльности, платформы массовых и триггерных коммуникаций, промо, CMS/DAM, web/app аналитика, рекламные и BI платформы. Обладаете сильной инженерной экспертизой: один из стеков Go, JS или Python; микросервисная и событийная архитектура; Имеете опыт сложных интеграций: синхронные API, Kafka или другие брокеры сообщений, интеграции с корпоративными системами и внешними платформами, управление версиями контрактов и устойчивостью распределённых сценариев. Понимаете клиентские и маркетинговые данные: идентификация и сегментация клиентов, событийная модель, атрибуция, согласия на коммуникации, качество данных и построение витрин. Знакомы с современными практиками DevOps/SRE: GitLab CI или аналоги, Docker, Kubernetes, наблюдаемость, управление SLI/SLO, безопасная эксплуатация и управление инцидентами. Умеете работать на стыке бизнеса, продукта, данных и разработки: задавать уточняющие вопросы, отделять бизнес-правила от технической реализации, договариваться о границах ответственности и объяснять сложные решения понятным языком. Ориентированы на измеримый эффект: связываете технические инициативы с сокращением сроков запуска кампаний, ростом конверсии и удержания, снижением ручных операций и повышением качества клиентского опыта. Мы предлагаем: Возможность удалённой работы или комфортный офис в Алматы. Ключевую роль в цифровой трансформации маркетинга: возможность построить технологический фундамент для персонализированных коммуникаций, программы лояльности, промо и retail media. Высокую степень автономии: влияние на архитектуру, технологический стек, состав команды и инженерные процессы. Масштаб и влияние: решения будут работать во всех клиентских каналах и непосредственно влиять на опыт покупателей и эффективность маркетинговых инвестиций. Сильное кросс-функциональное окружение: взаимодействие с командами маркетинга, e-commerce, магазинов, MDM, данных, информационной безопасности и инфраструктуры. Конкурентный пакет: достойная заработная плата, бонусы за достижение целей и возможности для профессионального развития.
Ведущий Go разработчик
вакансия Ведущий Go разработчик Cloud X - ИТ-компания, предоставляющая услуги облачных вычислений на базе собственной инфраструктуры: облачной платформы CX Platform и гипермасштабируемых центров обработки данных CX Data Centers с нулевым углеродным следом. Компания предлагает более 40 сервисов, предоставляемых по моделям IaaS, PaaS и SaaS, среди которых: базовая инфраструктура, ИИ, машинное обучение, интеграционные сервисы, Интернет вещей, большие данные, сетевые функции и кибербезопасность. Облако Cloud X внесено в реестр отечественного программного обеспечения Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Инвестором компании выступает Эн+. Обязанности: - Разработка высоконагруженных сервисов (Go, Kubernetes) для S3-совместимого объектного хранилища, в том числе проектирование и разработка слоев web, метаданных, балансировки, хранения; - Проектирование и разработка решений по обеспечению строгой консистентности в распределенных системах и оптимизация latency / throughput; - Написание юнит и интеграционных тестов; - Участие в спринтах, планированиях, ретроспективах, код ревью; - Оптимизация текущих решений в контексте отказоустойчивости, масштабирования и производительности. Требования: - Коммерческий опыт разработки на Golang от 5 лет. Хорошее понимание возможностей языка (понимание планировщика, горутин, модели памяти); - Опыт проектирования и разработки многопоточных, отказоустойчивых, масштабируемых приложений. Глубокое понимание принципов DDD, Clean Architecture, SOLID; - Опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, MySQL или др); - Опыт работы с колоночными СУБД (Clickhouse) и распределенными NoSQL СУБД; - Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RMQ); - Опыт работы с Linux и средствами контейнеризации (Docker, Kubernetes) на уровне разработчика приложений; - Опыт работы с системами сбора и обработки журналов аудита (ELK / Graylog / Grafana Loki / Monq). Знакомство с OpenTelemetry или OpenTracing; - Опыт оптимизации производительности приложений на Go: навыки профилирования (pprof) и оптимизации аллокаций, опыт работы с высокоскоростной сериализацией (Protobuf); - Уверенное знание сетевого стека: net, глубокое понимание HTTP / 2, gRPC.Будет существенным плюсом: - Практический опыт с решениями S3 – на базе Ceph RGW (RADOS Gateway) или MinIO, понимание архитектуры S3 API (Bucket, Object, Multipart Upload, ACL / Policies); - Опыт разработки Kubernetes Operators на Go; - Работа с eBPF для сетевого мониторинга или ускорения трафика. Компания: ООО Клауд Солюшенс Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
ML‑инженер в Толк, middle/middle+
ML-инженер в Толк, middle/middle+ Компания: Контур Задачи - Улучшать автоматическое протоколирование встреч: повышать качество генерации, работать с галлюцинациями, настраивать и оптимизировать воркфлоу-решения, выстраивать мониторинг качества и предотвращать деградацию решения. - Запускать новую ИИ-функциональность, поддерживать и улучшать качество существующей функциональности как в NLP, так и на стыке разных доменных областей. - Развивать агентские системы внутри продукта: оптимизировать, улучшать качество, реализовывать новые сценарии. Ожидания - Опыт разработки и поддержки продакшн-решений на основе современных моделей NLP. - Владение Python на продакшн-уровне, PyTorch. - Опыт решения прикладных задач с LLM, практический опыт с SFT, RAG и дистилляцией. - Опыт работы с фреймворками для построения агентных систем: Pydantic AI, LangChain, LangGraph или аналоги. - Опыт работы с инструментами для наблюдения и отладки LLM-приложений: Langfuse, LangSmith или аналоги. - Опыт деплоя моделей, понимание MLOps: Docker, Kubernetes, CI/CD для ML. - Большой плюс — опыт разработки и внедрения моделей в CV- или Speech-доменах.
Staff AI-инженер, машинное обучение и наблюдаемость
О компании Grafana Labs — компания, развивающая открытую облачную платформу наблюдаемости. Grafana Cloud — управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Платформой пользуются более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, в ней работает более 1600 сотрудников в 40+ странах. О роли Grafana AI-команды помогают пользователям работать со сложными данными наблюдаемости через AI-функции, снижая рутинную нагрузку и выделяя значимые сигналы. Инженеры обладают высокой степенью автономии и ответственности. Ищем AI-инженера с сильным бэкграундом в разработке ПО, быстрым циклом итераций и страстью к экспериментам, с фокусом на выпуск и масштабирование полезных функций. Задачи - Разрабатывать и внедрять AI-решения: владеть созданием высокопроизводительных AI-функций для обнаружения, триажа и разрешения инцидентов с использованием данных и инструментов наблюдаемости. - Быстро экспериментировать и итерировать: прототипировать, тестировать и проверять гипотезы с реальными пользователями, включая выпуск и развитие LLM- или агентных рабочих процессов для управления жизненным циклом инцидентов и автоматизированного анализа. - Работать кросс-функционально: взаимодействовать с аналитиками данных, продакт-менеджерами и дизайнерами для формирования AI-функций, включая интеграцию агентных компонентов с внутренними инструментами, системами оповещения, runbook и процессами разработчиков. - Эффективно использовать AI-инструменты: применять AI и средства автоматизации для улучшения функциональности продукта и собственных рабочих процессов. - Эффективно коммуницировать: работать в динамичной коллаборативной среде, общаться и вносить вклад в работу команд. - Владеть результатом: полностью отвечать за разработанные AI-решения, обеспечивая их инновационность, масштабируемость, поддерживаемость и соответствие реальным рабочим процессам пользователей. Требования - Сильные инженерные навыки: уверенный опыт создания production-систем (бэкенд и/или полный стек). - Самостоятельность и способность решать сложные инженерные задачи. Условия - Удалённая работа. На данный момент рассматриваются кандидаты только из часовых поясов Канады. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-ассистенты для кодинга (на выбор, в рамках политики безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом. - Доступ к передовым моделям: GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro.
Software Engineer, Platform Engineering
Компания Twilio ищет Software Engineer в команду Platform Engineering. Это инженерная роль, предполагающая разработку, развертывание и управление высоконагруженными распределенными системами. Системы компании обрабатывают более 12 миллиардов писем во время пиковых событий, таких как Черная пятница, а требования к пропускной способности продолжают быстро расти. Инженер уровня L3 будет создавать и поддерживать отказоустойчивые бэкенд-сервисы, вносить вклад в проектирование и надежность инфраструктуры, работающей в двух облаках: Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure. В задачи входит управление Kubernetes за пределами управляемых сервисов, автоматизация инфраструктуры с помощью Terraform и написание production-кода для поддержания работоспособности распределенных систем под реальной нагрузкой с использованием современных AI-инструментов. Задачи: - Проектирование, создание и эксплуатация сервисов и автоматизаций для управления кластерами Kubernetes в масштабе. Совместная работа с продакт-менеджментом и техническим руководством для декомпозиции сложных требований на итеративные этапы. - Проведение тщательных ревью кода, поддержание поддерживаемых паттернов в кодовой базе, обеспечение высоких стандартов тестирования (unit, integration, component) на уровне команды и платформы. - Управление и улучшение облачных конфигураций в AWS и Azure с использованием Infrastructure as Code (Terraform). Обеспечение глубокого наблюдаемости через стандартизацию метрик, алертов и распределенной трассировки в ключевых пайплайнах данных. - Выявление технического долга, узких мест системы и единых точек отказа (SPOF), балансируя поставку фич с критическим рефакторингом платформы. - Наставничество младших инженеров, ведение технического спринт-планирования и обмен экспертизой между распределенными инженерными командами. Требования: - Опыт от 4 лет в разработке и эксплуатации отказоустойчивых бэкенд-сервисов в масштабе с использованием Kubernetes. Опыт работы с CAPI, EKS и управлением обновлениями кластеров Kubernetes без даунтайма, включая node draining, API deprecations и PodDisruptionBudgets. - Практический опыт использования AI-ассистированных инструментов разработки (например, Claude Code) для ускорения генерации кода, автоматизации тестирования и отладки, или сильное желание их освоить. - Опыт внедрения GitOps-процессов с ArgoCD и автоматизированной оркестрации пайплайнов с Harness (или аналогичной enterprise CI/CD платформой). - Уверенные навыки работы с Shell, Terraform, YAML и Go (Golang). - Опыт развертывания и управления production-нагрузками в облачных средах, желательно с глубоким знанием AWS (EKS, EC2, S3) или их аналогов в Microsoft Azure (AKS, Virtual Machines, Blob Storage). Понимание контейнерных сетей (VPC/VNet, pod IPAM, CNI-плагины). - Владение Terraform для автоматизации провижининга и поддержания паритета окружений. - Сильное теоретическое и практическое понимание распределенных хранилищ данных, кэширующих слоев и асинхронного стриминга событий (например, Kafka или аналоги).
Инженер платформенной разработки, Kubernetes и Terraform
Обязанности - Проектировать, создавать и поддерживать сервисы и автоматизацию для кластеров Kubernetes в масштабе под руководством старших инженеров. - Участвовать в код-ревью и следовать установленным стандартам тестирования (модульное и интеграционное). - Поддерживать конфигурации облака в AWS и Azure с использованием Infrastructure as Code (Terraform). - Обеспечивать наблюдаемость: метрики, алерты и базовое распределённое трассирование в ключевых конвейерах данных. - Выявлять технический долг, баги и мелкие проблемы системы и сообщать о них команде. - Получать обратную связь и наставничество от старших инженеров, участвовать в спринт-планировании и делиться знаниями с коллегами. Требования - Опыт профессиональной разработки ПО от 1 до 2+ лет, включая некоторый опыт создания или эксплуатации бэкенд-сервисов на Kubernetes. - Базовое знакомство с операциями Kubernetes (deployments, pods, services); опыт обновления продакшн-кластеров не требуется. - Практический опыт или сильное желание изучать AI-ассистированные инструменты разработки (например, Claude Code) для написания кода, автоматизации тестирования и отладки. - Некоторый опыт с GitOps-процессами (например, ArgoCD) и CI/CD-конвейерами (например, Harness или аналоги); готовность изучать внутренние инструменты. - Рабочее знание хотя бы одного из: Shell, Terraform, YAML или Go, с готовностью развивать навыки в остальных. - Некоторый опыт с облачными средами, желательно базовое знакомство с AWS (EC2, S3, EKS) или их аналогами в Azure (Virtual Machines, Blob Storage, AKS). - Общее знакомство с сетевыми концепциями (основы VPC/VNet) — плюс. - Базовое знакомство с Terraform или аналогичными инструментами IaC. - Фундаментальное понимание распределённых хранилищ данных, кэширующих слоёв или асинхронного стриминга событий (например, Kafka или аналогичных очередей). - Твёрдые основы computer science и структур данных. Условия - Удалённая работа (remote-first компания). - Возможны редкие очные встречи для командных мероприятий, офлайн-созвонов или встреч с клиентами. - Работа в команде платформенной разработки над высоконагруженными распределёнными системами, обрабатывающими более 12 миллиардов писем в пиковые события. - Инфраструктура на двух облаках: AWS и Microsoft Azure. - Использование современных AI-инструментов для ускорения разработки и роста навыков.
AI-инженер по интеграции и автоматизации
О компании Customs Support Group (CSG) — европейский лидер в области таможенных услуг, работающий в 15 странах. Компания принадлежит частной инвестиционной компании, быстро растёт и развивается за счёт органического роста и стратегических приобретений. Ключевые приоритеты — цифровая трансформация, операционное совершенство и клиентский опыт. О роли Разработка агентных AI-решений, интеграция LLM в существующие системы и автоматизация сложных бизнес-процессов в различных приложениях. Работа предполагает самостоятельный анализ требований, проектирование AI-решений и их внедрение до продакшена. Сочетание программной инженерии и AI-инженерии для обеспечения надёжной, безопасной и масштабируемой работы интеллектуальных систем. Обязанности - Анализ бизнес-требований и реализация технических решений - Разработка и интеграция интеллектуальных решений автоматизации и AI-приложений - Интеграция LLM в существующие корпоративные системы - Разработка надёжных бэкенд-компонентов и интеграционных модулей - Подключение существующих систем через API - Автоматизация бизнес-процессов с использованием современных workflow- и AI-платформ - Реализация новых AI-кейсов от концепции до продакшена - Обеспечение высокой производительности, стабильности и масштабируемости Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация - Опыт разработки ПО, желательно бэкенд-разработки - Опыт работы с Python или сопоставимым языком программирования - Знание проектирования API и системной интеграции - Опыт работы с облачными технологиями, Docker и Git - Аналитическое мышление - Интерес к современным AI-технологиям и автоматизации процессов - Самостоятельный, прагматичный и ориентированный на результат подход - Очень хорошее знание немецкого языка и хорошее знание английского языка - Готовность к командировкам Желательно - Практический опыт работы с большими языковыми моделями (Claude, OpenAI, GPT, Gemini) - Опыт с AI-агентами и агентными фреймворками - Опыт автоматизации workflow (например, n8n, Make, Power Automate) - Опыт работы с Kubernetes или CI/CD - Опыт работы с базами данных, моделированием данных и высокопроизводительными пайплайнами данных Условия - Разработка продуктивных AI-решений с использованием современных LLM, агентных фреймворков и облачных технологий - Высокая степень творческой свободы и автономии — от концепции до продакшена - Прямое взаимодействие с бизнес-подразделениями и командами без длительных согласований - Короткие пути принятия решений и прагматичный подход к работе - Сложные проекты в области AI и цифровой трансформации, приносящие прямую пользу - Современные технологии в AI, облаке и программной инженерии - Гибкий график работы и возможность удалённой работы
AI-инженер по интеграции и автоматизации
О компании Customs Support Group (CSG) — европейский лидер рынка таможенных услуг, работающий в 15 странах. CSG принадлежит частной инвестиционной компании и является быстрорастущим, динамичным и управляемым данными предприятием, расширяющим присутствие за счет органического роста и стратегических приобретений. Ключевые приоритеты: цифровая трансформация, операционное совершенство и оптимизированный клиентский опыт — все с целью стимулирования роста и повышения эффективности. Создавай интеллектуальные бизнес-процессы с помощью ИИ Ты хочешь не просто прорабатывать теоретические сценарии использования ИИ, а разрабатывать продуктивные решения, которые действительно продвигают компании вперед? Мы работаем прагматично, рано проводим валидацию и постоянно совершенствуемся. Ты разрабатываешь агентные ИИ-решения, интегрируешь LLM в существующий системный ландшафт и автоматизируешь сложные бизнес-процессы в различных приложениях. Ты работаешь самостоятельно, анализируешь требования, проектируешь ИИ-решения и доводишь их до продуктивного использования. При этом ты соединяешь программную инженерию с ИИ-инженерией и обеспечиваешь надежную, безопасную и масштабируемую работу интеллектуальных систем. Задачи - Анализ функциональных требований и реализация технических решений - Разработка и интеграция интеллектуальных решений автоматизации и ИИ-приложений - Интеграция LLM в существующие корпоративные системы - Разработка надежных бэкенд- и интеграционных компонентов - Подключение существующих систем через API - Автоматизация бизнес-процессов с помощью современных платформ рабочих процессов и ИИ - Реализация новых ИИ-сценариев от идеи до продуктивной эксплуатации - Обеспечение производительной, стабильной и масштабируемой работы Требования - Законченное образование в области информатики, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация - Опыт в разработке ПО, желательно в бэкенде - Опыт работы с Python или сопоставимым языком программирования - Знания в проектировании API и системной интеграции - Опыт работы с облачными технологиями, Docker и Git - Аналитическое мышление - Интерес к современным ИИ-технологиям и автоматизации процессов - Самостоятельный, прагматичный и ориентированный на решение стиль работы - Очень хорошее знание немецкого и хорошее знание английского языка - Готовность к командировкам Желательно - Практический опыт с большими языковыми моделями (LLM), такими как Claude, OpenAI, GPT или Gemini - ИИ-агенты и агентные фреймворки - Автоматизация рабочих процессов (например, n8n, Make или Power Automate) - Kubernetes или CI/CD - Базы данных, моделирование данных и разработка производительных конвейеров данных Условия - Разработка продуктивных ИИ-решений с использованием современных LLM, агентных фреймворков и облачных технологий - Большая свобода действий и высокая степень ответственности — от концепции до продуктивной эксплуатации - Прямое сотрудничество с профильными отделами и командами — без долгих циклов согласования - Короткие пути принятия решений и прагматичный подход - Сложные ИИ- и проекты цифровизации с непосредственной пользой - Современные технологии в области ИИ, облака и разработки ПО - Гибкий график работы и мобильная работа
Senior Full Stack разработчик, Gen AI
О вакансии - Роль: Full Stack Developer с Gen AI - Локация: Уиппани, Нью-Джерси (гибрид) - Занятость: полная - Клиент: Persistent Systems Обязанности - Проектировать и разрабатывать масштабируемые фронтенд-приложения на TypeScript и Python. - Создавать и интегрировать REST API. - Взаимодействовать с бэкенд-командами для обеспечения бесшовной интеграции фронтенда и бэкенда. Требования - Опыт работы с Python и TypeScript (6–8 лет). - Понимание фронтенд-архитектуры, паттернов проектирования и компонентного подхода. - Опыт разработки RESTful API (предпочтительно FastAPI). - Опыт интеграции API, включая взаимодействие фронтенда и бэкенда. - Опыт работы с GitHub и CI/CD пайплайнами. - Понимание реализации Agentic AI. - Знание, как реализовывать решения с использованием LLM. - Опыт работы с любым JS-фреймворком (Angular, React, Vue). - Опыт работы с LLM. Желательно - Опыт работы с векторными базами данных (Vector DB). - Опыт работы с облачными платформами, такими как AWS или Azure. - Знание технологий контейнеризации, таких как Docker и Kubernetes.
Senior Data Scientist, Python, машинное обучение
Компания Proxify ищет Senior Data Scientist (Python) для одной из быстрорастущих клиентских команд в роли технического лидера по инновациям в данных. Задача — превращать сложные высокоскоростные наборы данных в прогнозные модели и практические системы, которые напрямую влияют на продуктовую стратегию и бизнес-операции. Специалист будет соединять чистые исследования и продакшн-разработку: не только строить прототипы в ноутбуках, но и проектировать, обучать, оценивать и разворачивать надежные модели машинного обучения в облачных средах. Роль подходит дата-сайентисту с системным мышлением, ценящему чистую модульную Python-архитектуру, статистическую строгость и масштабируемые пайплайны данных. Задачи - Проектировать, создавать и оптимизировать масштабируемые прогнозные модели и алгоритмы машинного обучения для решения сложных бизнес-задач. - Архитектурно выстраивать и поддерживать надежные пайплайны данных и наборы признаков, обеспечивая качество, согласованность и целостность данных на этапах обучения и инференса. - Взаимодействовать с дата-инженерами, продакт-менеджерами и бэкенд-командами для бесшовной интеграции моделей в основные API приложений. - Проводить тщательные код-ревью рабочих процессов data science, продвигая продакшн-стандарты Python и линтинг. - Переводить технические метрики (Precision, Recall, ROC-AUC, RMSE) в понятные бизнес-результаты и рекомендации для руководства. Требования - 5+ лет профессионального опыта в роли Data Scientist, экспертное владение экосистемой Python для данных (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn). - Глубокие теоретические и практические знания supervised и unsupervised обучения, регрессии, классификации, кластеризации и прогнозирования временных рядов. - Подтвержденный опыт вывода моделей из Jupyter Notebook в продакшн с использованием контейнеризации (Docker) и микросервисной архитектуры. - Уверенное написание сложных оптимизированных SQL-запросов, опыт работы с большими данными с использованием распределенных вычислений (PySpark или Ray). - Опыт работы с инструментами жизненного цикла ML (MLflow, DVC или Weights & Biases) для отслеживания моделей, версионирования и управления feature store. - Практический опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS, GCP или Azure) и управляемыми ML-сервисами (например, SageMaker или Vertex AI). - Часовой пояс: CET (±3 часа). Кандидаты из других часовых поясов не рассматриваются. Желательно: - Опыт глубокого обучения с использованием PyTorch или TensorFlow/Keras. - Опыт работы с NLP-фреймворками (Hugging Face, spaCy) или развертывание пайплайнов на основе LLM (LangChain, векторные базы данных). - Знакомство с инструментами оркестрации, такими как Apache Airflow или Prefect. - Сильный бэкграунд в дизайне экспериментов, методологии A/B-тестирования и проверке статистической значимости. Условия - Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. - Предсказуемые часы проекта: стабильные 8-часовые рабочие дни с клиентами. - До 24 гибких выходных дней в год без потери оплаты для полной занятости на позициях, найденных через Proxify. - Долгосрочные удаленные позиции в технологических компаниях. - Персональный подбор проектов без типичных барьеров и предвзятости в рекрутинге. - Единый процесс найма для множества возможностей без дополнительных оценок. - Одинаковая ежемесячная оплата на позициях, найденных через Proxify.
Senior Python-разработчик (FastAPI)
Компания Proxify — платформа для связи разработчиков с удалёнными full-time проектами. С момента запуска разработчики Proxify работали с более чем 1200 клиентами; более 5000 разработчиков доверяют сети Proxify. Рейтинги: Glassdoor 4.5/5, Trustpilot 4.8/5. Вакансия: Senior Python-разработчик (FastAPI) для одного из быстрорастущих клиентов Proxify. Роль включает проектирование, создание и масштабирование основных cloud-native backend-сервисов, разработку высоконагруженных асинхронных API с низкой задержкой для функций платформы, работающих с большими данными. Требования - 3+ лет практического опыта в production-разработке высокопроизводительных асинхронных веб-сервисов на FastAPI и современном Python (3.10+); глубокое владение asyncio, dependency injection и валидацией данных Pydantic v2. - 5+ лет общего опыта в разработке, проектировании и поддержке production-grade распределённых систем и RESTful API. - Уверенное владение реляционными базами данных (PostgreSQL), написание оптимизированных SQL-запросов или использование ORM (SQLAlchemy, Alembic) для миграций и оптимизации запросов; обязателен опыт работы с кэшированием на Redis. - Практический опыт создания слабосвязанных сервисов с использованием очередей сообщений и стриминговых платформ (например, RabbitMQ, Celery, Apache Kafka). - Уверенное ежедневное владение Docker, Kubernetes или AWS-контейнерными сервисами (ECS/EKS), настройка CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI). - Строгое соблюдение паттернов проектирования, принципов чистого кода и комплексное автоматизированное тестирование с помощью pytest. - Нахождение в часовом поясе CET (+/- 3 часа); кандидаты из других часовых поясов не рассматриваются. Желательно - Опыт работы с GraphQL или WebSocket наряду со стандартными REST-протоколами. - Знакомство с векторными базами данных (Pinecone, Milvus, Qdrant) или фреймворками оркестрации AI/LLM (LangChain, LlamaIndex) для backend-систем с ИИ. - Опыт миграции легаси-монолитов на Django или Flask к слабосвязанным микросервисам на FastAPI. Задачи - Проектирование, разработка и документирование безопасных высококонкурентных микросервисов и REST-эндпоинтов на FastAPI с использованием стандартов OpenAPI/Swagger. - Профилирование асинхронных узких мест, управление event loop, оптимизация запросов к БД и масштабирование кэширующих слоёв для поддержания времени ответа менее миллисекунды при пиковой нагрузке. - Создание надёжных каналов связи между внутренними сервисами и внешними партнёрскими API с помощью вебхуков, брокеров сообщений и фоновых воркеров (например, Celery). - Ведение технических обсуждений, установление стандартов тестирования и проведение тщательных код-ревью для обеспечения надёжности и безопасности системы. - Тесное взаимодействие с DevOps-командами для контейнеризации приложений, мониторинга облачных метрик и оптимизации автоматизированных релизных циклов. Условия - Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. - Предсказуемые часы работы: 8-часовой рабочий день с клиентами. - До 24 оплачиваемых flex-дней в год для full-time позиций, найденных через Proxify. - Эксклюзивные долгосрочные удалённые позиции в передовых компаниях. - Персональный подбор вакансий без типичных препятствий и предвзятости в рекрутинге. - Одноразовый процесс заключения контракта для множества возможностей без дополнительных оценок. - Стабильная ежемесячная оплата для позиций, полученных через Proxify.
Инженер-программист, платформенная продуктивность
Компания Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости Grafana Cloud. Платформа обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду, и компания планирует увеличить этот показатель до сотен миллионов. Grafana Cloud используют более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая: более 1600 сотрудников в 40+ странах. Роль Инженер-программист в команде Platform Productivity. Команда помогает внутренним инженерам выпускать программное обеспечение на инфраструктуру компании безопасными и измеримыми способами. Она автоматизирует процессы релизов — от CI/CD до начальной настройки — и помогает внутренним командам использовать «золотые пути» (golden path), а также обрабатывает крайние случаи. Команда сама определяет свой роадмап; вы будете участвовать в этом процессе, поддерживать, улучшать и расширять существующие системы, включая своевременное выведение из эксплуатации устаревших систем. Задачи - Разработка и поддержка внутренней инженерной платформы (Internal Engineering Platform, IEP). - Управление и развитие CI/CD платформы. - Автоматизация сборки, релизов и развёртывания. - Инструменты управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления программного обеспечения. - Управление артефактами. - Работа с различными внутренними командами — от разработки приложений до безопасности — для реализации их требований. - Участие в дежурствах (on-call) для поддержки инструментов платформы. Условия - Удалённая работа; на текущий момент рассматриваются кандидаты, находящиеся в часовых поясах Ирландии. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-ассистенты для написания кода в повседневной работе (инструменты на выбор в рамках политики безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом использования. - Поддерживается прагматичная AI-разработка: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при строгих стандартах код-ревью и качества.
Инженер-программист, Platform Productivity
О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытым облаком наблюдаемости. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Платформой пользуются более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая: более 1600 сотрудников в 40+ странах. Инвесторы — Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. О роли Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду из окружений клиентов в высокодоступном стеке с низкой задержкой. Компания планирует увеличить этот показатель до сотен миллионов в секунду, поэтому важно улучшать производительность, повышать надёжность и делать это эффективно. Внутренняя инженерная платформа (Internal Engineering Platform), создаваемая департаментом Platform, предоставляет прикладным инженерам инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для сборки, развёртывания и запуска рабочих нагрузок. Внутри департамента организованы команды (squads), которые фокусируются на облачной инфраструктуре, сетях и безопасности, инженерной продуктивности, управлении ёмкостью, клиентских административных инструментах (CAT) и соответствии требованиям US Federal. Команда Platform Productivity помогает внутренним инженерам выпускать программное обеспечение на инфраструктуру компании безопасным и измеримым способом. Задачи включают автоматизацию процессов релиза (от CI/CD до бутстрапинга), внедрение «золотых путей» (golden path) и поддержку краевых случаев. Команда также поддерживает инструменты для команд, создающих продукты наблюдаемости: Grafana, Mimir, Loki и Tempo. Команда самостоятельно определяет свою дорожную карту. Участники помогают поддерживать, улучшать и расширять существующие системы, выбирать направления развития и корректно выводить из эксплуатации устаревшие системы. Обязанности - Разработка и поддержка внутренней инженерной платформы (IEP) - Управление и развитие CI/CD платформы - Автоматизация сборки, релизов и развёртывания - Инструменты управления конфигурацией приложений - Автоматизация обновления программного обеспечения - Управление артефактами - Взаимодействие с различными внутренними командами (от разработки приложений до безопасности) для реализации их требований - Участие в дежурствах (on-call) для поддержки инструментов платформы Требования - Интерес к производительности и надёжности - Опыт ведения проектов от концепции до продакшена - Готовность к участию в on-call ротации, так как сервисы работают в продакшене Условия - Удалённая работа. На данный момент рассматриваются кандидаты, проживающие в часовых поясах Испании. - Компания предоставляет оплачиваемый бюджет на использование AI-ассистентов для разработки (инструменты на выбор в рамках политики безопасности). Поощряется прагматичная AI-разработка: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при сохранении высоких стандартов код-ревью и качества.
Инженер-программист, платформенная продуктивность
О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Придерживается принципов открытого исходного кода, открытых стандартов, открытых экосистем и открытой культуры. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, гибкая и масштабируемая, с полезным ИИ. Более 35 миллионов пользователей и более 7 000 клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, доверяют Grafana Labs. Компания полностью удалённая, более 1 600 сотрудников в 40+ странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. О роли Вакансия: Software Engineer — Platform Productivity. Удалённая работа, рассматриваются кандидаты в часовых поясах Великобритании. Контекст Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду, планируется рост до сотен миллионов в секунду. Важно улучшать производительность, надёжность и эффективность. Внутренняя инженерная платформа (Internal Engineering Platform) предоставляет прикладным инженерам инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для разработки, развёртывания и запуска рабочих нагрузок. Роли в платформе подходят инженерам, увлечённым производительностью и надёжностью, которые любят доводить проекты от идеи до продакшена. Команды организованы в сквады: облачная инфраструктура, сети и безопасность; инженерная продуктивность; управление ёмкостью; клиентские административные инструменты (CAT); соответствие требованиям US Federal. Из-за работы с продакшен-сервисами есть дежурства (on-call) для обеспечения здоровья системы. Чем предстоит заниматься Найм ведётся в сквад Platform Productivity. Сквад помогает внутренним инженерам выпускать ПО на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами. Ведёт автоматизацию процессов релиза (от CI/CD до бутстрапинга), помогает внутренним командам использовать «золотые пути» (golden path), а также разбирает крайние случаи. Это платформенная команда для команд, создающих инструменты наблюдаемости: Grafana, Mimir, Loki, Tempo. Сквад самостоятельно формирует дорожную карту, и вы будете участвовать в этом процессе. Нужно поддерживать, улучшать и расширять существующие системы, выбирать направления развития, а также корректно выводить из эксплуатации устаревшие системы. Обязанности включают: - Разработку и сопровождение внутренней инженерной платформы (IEP). - Управление и развитие CI/CD платформы. - Автоматизацию сборки, релизов и развёртывания. - Инструменты управления конфигурацией приложений. - Автоматизацию обновления программного обеспечения. - Управление артефактами. - Работу с разными внутренними командами (от разработки до безопасности) для реализации их требований. - Участие в дежурствах для поддержки платформенных инструментов. Условия Компания инвестирует в продуктивность разработчиков. Можно использовать современные ИИ-ассистенты для написания кода (на выбор, в рамках политики безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом. Поощряется прагматичная разработка с использованием ИИ: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация, разбор инцидентов — при соблюдении стандартов качества и код-ревью.
Старший инженер-программист k6 Core
О проекте k6 — инструмент нагрузочного тестирования с открытым исходным кодом, часть экосистемы Grafana. Используется инженерами для тестирования систем под реальной нагрузкой. Обязанности - Поддержка и развитие k6 — инструмента нагрузочного тестирования, написанного на Go. - Поддержка открытого исходного кода: работа с продуктом, кодовой базой и сообществом. - Разработка функций и улучшений по всей кодовой базе k6 — от идеи до внедрения и поставки. - Решение задач, которые изначально не полностью специфицированы: анализ контекста, оценка компромиссов, выбор технического подхода. - Высокая степень самостоятельности при тесном сотрудничестве с другими инженерами по дизайну, реализации и код-ревью. - Написание production-кода, поддержание существующей функциональности, обеспечение надёжности и сопровождаемости системы. - Возможна работа с облачным предложением k6, которое запускает распределённые тесты в дата-центрах по всему миру; включает Go-сервисы для распределённого выполнения с вниманием к производительности, корректности и сценариям отказов. - Прямое и заметное влияние на продукт и пользователей из-за небольшого размера команды. Требования - Уверенный опыт разработки production-программного обеспечения на Go или другом языке с хорошей поддержкой конкурентности. - Опыт работы над нетривиальными системами. - Сильные навыки программирования. Условия и особенности работы - Полная удалённая работа, на данный момент рассматриваются кандидаты из восточных часовых поясов Канады. - Работа асинхронная по умолчанию; решения фиксируются в pull request и коротких дизайн-заметках. Встречи — для согласования, а не для статусов. - Релизы примерно каждые шесть недель; между релизами — небольшие безопасные инкрементальные изменения. - Код-ревью фокусируются на корректности, долгосрочной сопровождаемости и влиянии на пользователей. - Команда владеет продуктом целиком: архитектура, релизы, пользовательское поведение, здоровье открытого проекта. - Доступны современные AI-ассистенты для программирования (выбор инструментов в рамках политики безопасности), оплачиваемые компанией; доступ к последним моделям OpenAI, Anthropic и Google.
Senior Software Engineer, k6 Core
Grafana Labs, компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости, ищет Senior Software Engineer в команду k6 Core. k6 — это проект с открытым исходным кодом, входящий в экосистему Grafana, который делает нагрузочное тестирование практичным и полезным в реальных инженерных процессах. Инструмент написан на Go и используется инженерами для проверки систем под реальной нагрузкой. Задачи: - Разработка и поддержка k6, инструмента нагрузочного тестирования, написанного на Go - Работа над функциями и улучшениями кодовой базы k6 — от идеи до реализации и выпуска - Решение задач, которые не полностью определены заранее: анализ контекста, оценка компромиссов, выбор технического подхода - Высокая степень самостоятельности при тесном сотрудничестве с другими инженерами по дизайну, реализации и код-ревью - Поддержание существующего функционала и обеспечение надежности и поддерживаемости системы - Возможная работа с облачным предложением k6, включая Go-сервисы для распределенного выполнения тестов в дата-центрах по всему миру - Участие в сопровождении открытого проекта и взаимодействие с сообществом Требования: - Сильный опыт разработки production-кода на Go или другом языке с хорошей поддержкой конкурентности и параллелизма - Опыт работы с крупными или долгоживущими кодовыми базами - Способность самостоятельно работать над задачами в рамках проекта Условия: - Полностью удаленная компания, более 1600 сотрудников в 40+ странах - Регулярный цикл релизов примерно каждые шесть недель - Асинхронная работа по умолчанию, решения фиксируются в пул-реквестах и коротких дизайн-документах - Современные AI-ассистенты для разработки в ежедневном рабочем процессе (выбор инструментов в рамках политики безопасности), включая доступ к моделям OpenAI, Anthropic и Google - Команда владеет продуктом целиком: архитектура, релизы, пользовательское поведение и здоровье открытого проекта
Senior Software Engineer, k6 Core
Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой 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. Более 35 миллионов пользователей и 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. Компания полностью удаленная, насчитывает 1 600+ сотрудников в 40+ странах и поддерживается ведущими инвесторами, включая Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. В k6 создаются инструменты тестирования надежности и производительности для разработчиков и инженеров по обеспечению качества. Grafana k6 — проект с открытым исходным кодом, направленный на то, чтобы сделать тестирование производительности практичным, доступным и полезным в реальных инженерных рабочих процессах. k6 является частью экосистемы Grafana и используется инженерами для тестирования и понимания систем под реальной нагрузкой. Обязанности: - Присоединиться к команде инженеров, отвечающих за создание и поддержку k6 — инструмента тестирования производительности, написанного на Go. Команда также поддерживает проект с открытым исходным кодом, что означает непосредственную работу над продуктом, кодовой базой и с сообществом, которое его использует. - Работать над функциями и улучшениями во всей кодовой базе k6, от первоначальной идеи до реализации и выпуска. Многие задачи не полностью определены заранее и требуют понимания контекста, оценки компромиссов и выбора разумного технического подхода. - Работать с высокой степенью независимости, тесно сотрудничая с другими инженерами по дизайну, реализации и проверке кода. - Поставлять production-grade код, поддерживать существующую функциональность и помогать обеспечивать надежность и поддерживаемость системы с течением времени. - Некоторые работы могут включать облачное предложение k6, которое расширяет k6 для запуска распределенных тестов в центрах обработки данных по всему миру. Это включает Go-сервисы, поддерживающие распределенное выполнение и требующие внимания к производительности, корректности и режимам отказа. - Использовать современные ИИ-ассистенты для написания кода в повседневном рабочем процессе (по выбору инструментов в рамках политики безопасности), с оплачиваемым компанией бюджетом на использование, а также доступ к последним моделям от OpenAI, Anthropic и Google. Требования: - Опыт создания production-программного обеспечения на Go или другом языке с хорошей поддержкой конкурентности и параллелизма. - Опыт работы с большими или долгоживущими кодовыми базами. - Способность самостоятельно работать над поставленными задачами. Условия работы: - Полностью удаленная компания. - Работа асинхронная по умолчанию, решения фиксируются в pull request и коротких дизайн-заметках. Встречи используются для согласования, а не для статус-отчетов. - Релизы выходят регулярно, примерно каждые шесть недель. Между релизами команда фокусируется на небольших, безопасных, инкрементальных изменениях. - Команда владеет продуктом от начала до конца, включая архитектуру, релизы, пользовательское поведение и здоровье open-source проекта.
AI-first Fullstack Engineer
About Zendrop Zendrop is a rapidly expanding US-based dropshipping platform that helps entrepreneurs build and grow online retail businesses. The organization prioritizes speed, accountability, and results-driven outcomes. Headquarters are in West Palm Beach, FL, with additional offices in New York. Position Overview Zendrop seeks an AI-native Full-Stack Developer capable of delivering complete solutions across the technology stack — using Laravel for backend development and Vue 3 for frontend interfaces. The ideal candidate integrates artificial intelligence into their standard development workflow. The team currently employs AI agents, vibe coding techniques, and machine learning-driven quality assurance processes daily. Hybrid arrangement with required in-office presence at least three days weekly. Key Responsibilities - Develop and ship complete full-stack features utilizing AI-integrated workflows - Create merchant-focused applications that employ AI for asset generation, process automation, and e-commerce problem-solving - Move quickly through prototyping phases, gather user feedback, and refine implementations - Research and implement emerging AI development tools to maintain competitive advantage - Establish and enforce quality benchmarks for code generated through AI systems, including review procedures and safety mechanisms - Partner with product and design teams to expedite feature development and deployment Technical Requirements Core Stack: Laravel, PHP 8+, PostgreSQL, Redis, Vue 3, Pinia, Tailwind CSS, AWS, Docker AI Development Tools: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex Essential Qualifications - Three or more years developing full-stack applications with Laravel and Vue (or React); alternatively, substantial TypeScript expertise combined with AI-first development practices and prior PHP background - Demonstrated daily usage of AI coding tools with shipped production results - Background with AI agent systems, machine learning-d
AI Engineer (Chicago)
AI Engineer (Chicago) Insight Global ищет AI-инженера для компании Camping World Holdings в Линкольншире, штат Иллинойс. Роль заключается в преобразовании созданных с помощью ИИ фронтенд-приложений в готовые к промышленной эксплуатации, полностью интегрированные приложения, соединяющие пользовательские интерфейсы с бэкенд-сервисами, API, базами данных и корпоративными системами. Ключевые обязанности - Полнофункциональная интеграция: соединение фронтенд-кода, созданного ИИ, с надёжной бэкенд-инфраструктурой - Работа в процессе разработки с использованием ИИ-инструментов - Управление CI/CD-пайплайнами и процессами развёртывания - Проектирование баз данных и управление API Требования - 4+ года профессиональной разработки ПО, из них минимум 2 года в full-stack - JavaScript/TypeScript, React, Next.js - Node.js, Python или Go - PostgreSQL и навыки проектирования баз данных - Облачные платформы (GCP, Azure или AWS) - OAuth 2.0/SSO, RESTful API, рабочие процессы с Git Будет преимуществом - Инструменты разработки с ИИ-ассистентами: Claude Code, Lovable, GitHub Copilot - Supabase, Vercel, векторные базы данных - API-шлюз Kong, Kubernetes/Docker - Архитектуры ИИ-агентов и платформы для мониторинга Оплата и формат работы - Почасовая ставка: $62–$77 в час - Гибридный график (обязательное присутствие в офисе 3 дня в неделю)
Python Lead
Python Lead Компания: Сбер Локация: Москва Формат работы: офис Обязанности - Проектирование и согласование архитектуры приложений и интеграций - Развитие и разработка расчетных модулей системы, общих библиотек, реализация интеграционных взаимодействий - Формирование требований для построения CI/CD, мониторинга, логирования - Проведение ревью кода, поддержка код стандарта, командные коммуникации - Распределение нагрузки между членами команды - Контроль сроков выполнения задач - Организация внутренних процессов в команде - Контроль релизных циклов и выполнения выставляемых требований Требования - Опыт командной работы с применением гибких подходов (be Agile!) - Понимание принципов жизненного цикла разработки и практический опыт создания python приложений enterprise экосистемы - Опыт проектирования API и интеграционных взаимодействий (HTTP, REST, GraphQL) - Понимание принципов ООП, SOLID, паттернов проектирования (GoF) - Понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio) - Уверенные знания Python и опыт разработки с использованием Django, FastAPI, Streamlit - Опыт работы с python data (Pandas/Numpy/SciPy) - Практические знания и навыки работы с LLM (большими языковыми моделями) и DataScience - Опыт работы с инструментами контейнеризации приложений (Docker) - Уверенный Linux пользователь - Понимание принципов CI/CD - Умение работать в команде и эффективно распределять задачи - Понимание принципов и инструментов Scrum
Специалиста для обеспечения качества AI-платформы, связанной с монетизацией трафика в Telegram на базе AI
Специалист для обеспечения качества AI-платформы, связанной с монетизацией трафика в Telegram на базе AI Обязанности Функциональное тестирование: ручное тестирование релизов и обновлений платформы. Тестирование интеграций: сборка, настройка и проверка клиентских воронок продаж (чат-боты, рассылки, интеграции со сторонними сервисами). Сквозная проверка сценариев: контроль логики работы алгоритмов, корректности передачи данных внутри платформы. Автоматизация тестирования: разработка и поддержка автотестов. Анализ дефектов: локализация багов, поиск узких мест в бизнес-сценариях и заведение подробных баг-репортов в таск-трекере. Требования Опыт работы в тестировании программного обеспечения от 3 лет (понимание полного цикла QA, самостоятельная разработка тест-кейсов и чек-листов). Навык чтения кода на уровне, достаточном для анализа логики приложения (приветствуется знание Python или JavaScript/TypeScript). Уверенное владение SQL для проверки целостности и корректности данных непосредственно в базах данных. Практический опыт работы с инструментами автоматизации тестирования. Понимание принципов работы маркетинговых воронок, CRM-систем и механизмов интеграций (REST API, Webhooks, JSON/XML). Инструментарий: опыт работы с системами контроля версий (Git), CI/CD (плюсом будет знакомство с Docker), а также с Jira или аналогичными баг-трекерами и Zeplin/Figma для сверки макетов. Soft skills: высокая внимательность к деталям, аналитическое мышление, умение ясно коммуницировать с разработкой и бизнесом, готовность глубоко погружаться в техническую и бизнес-логику задач. Будет плюсом Опыт нагрузочного тестирования. Знание инструментов визуального регрессионного тестирования. Опыт работы с платежными шлюзами и понимание протоколов безопасности транзакций. Условия Формат работы: полностью удаленный. График: 6/1 (ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК; СБ — с 10:00 до 14:00). Испытательный срок: 2 недели оплачиваемой стажировки (полная ставка, без срезов оклада). Оплата: 1000–1500$ по результатам собеседования. Выплаты производятся каждые 2 недели на USDT (BEP20). Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации).