Вакансии для тестировщиков

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

AI Prompt Engineer Компания Rootshell Enterprise Technologies, Inc. — поставщик ИТ-консалтинговых услуг в США. Условия: - Удалённая работа - Зарплата: $60–70 тыс. в год Обязанности: - Лингвистическая точность: исключительное владение английской грамматикой и семантикой, умение мгновенно отличать хороший текст от отличного - Работа с LLM: знание GPT-4, Claude или аналогичных моделей, включая их ограничения (галлюцинации, предвзятость) - Внимание к деталям: выполнение повторяющихся задач по ревизии данных без потери фокуса и последовательности Желательно: - Опыт аннотации: работа с RLHF, платформами разметки данных (Scale AI, Labelbox) или QA-ролями - Базовые технические навыки: уверенное владение Excel/Google Sheets (для организации данных) или базовый Python (для работы с JSON) - Экспертиза в области сетевых технологий для проверки сложных выходных данных моделей

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Задачи - Создание и поддержка высокопроизводительных, доступных сайтов и веб-приложений. - Участие в проектировании и реализации фронтенда, бэкенда, API и моделей данных. - Разработка сайтов на CMS, включая моделирование контента, локализацию и редакторские процессы. - Внедрение функций продукта, бэкенд-функциональности и пользовательских интерфейсов. - Интеграция с внутренними системами, сторонними сервисами и внешними API. - Поддержка лучших практик SEO, производительности и доступности, включая Core Web Vitals и WCAG 2.1 AA. - Помощь в развертывании, хостинге, тестировании, QA и документации. - Самостоятельная работа, владение поставленными задачами и проактивное решение проблем. Требования - 5+ лет профессионального опыта веб-разработки с выпуском готовых сайтов и веб-приложений. - Уверенный опыт работы с React; Next.js желателен. - Полный стек: TypeScript, REST/GraphQL API, аутентификация, управление состоянием и приложения на базах данных. - Опыт работы с headless CMS, например Strapi/Contentful, включая локализацию, редакторские процессы, настройку превью и кастомизацию. - Навыки HTML5, CSS и современных подходов к стилизации, таких как Tailwind CSS или CSS Modules. - Владение Git/GitHub и совместными процессами разработки. - Подтвержденная способность оптимизировать производительность, доступность и SEO. - Опыт с процессами развертывания, CI/CD и облачными средами. - Знакомство с подходами к интернационализации/локализации и региональными требованиями к контенту. - Сильные коммуникативные навыки, здравый смысл и способность работать самостоятельно и проактивно. - Владение AI-инструментами разработки — плюс. Условия - Фриланс/контракт. - Старт: сентябрь. - Длительность: 2–3 месяца, зависит от загрузки. - Локация: часовой пояс CET +/- 2 часа. - Нагрузка: 30–40 часов в неделю.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior

Работодатель: Туту. Москва. Зарплата по итогам собеседования: 90 000 – 130 000 ₽ (средняя по рынку). Требования: - Опыт работы в должности Manual QA от 1 года или в смежной роли с умением тестировать продукт - Опыт тестирования веб-приложений и пользовательских интерфейсов - Опыт работы с API-тестированием, в том числе с REST API

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Built Technologies — AI-платформа для финансирования строительства и недвижимости. Платформой пользуются Goldman Sachs, Fifth Third и 45 из 100 крупнейших банков США; через неё управляется более 300 млрд долларов ежегодного капитала. Дизайн-задачи в Built сложные: кредиторы, собственники, застройщики и подрядчики работают с финансовыми процессами высокой ответственности, где ясность, точность и доверие обязательны. Сделать эти процессы простыми и человечными без потери глубины — центральная дизайн-задача. Product Designer II — практик, готовый самостоятельно владеть значимыми частями этой задачи. Роль для дизайнера с прочной базой, готового принимать дизайн-решения с большей автономией. Вы самостоятельно ведёте дизайн-работу по фичам и продуктовым областям растущей сложности, руководите исследовательской деятельностью и развиваете умение определять рамки задач и объяснять дизайн-решения кросс-функциональным партнёрам. Принципы компании: - Быть смелыми: решать крупнейшие проблемы индустрии, оспаривать устоявшиеся допущения, идти на просчитанные риски. - Помогать клиентам выигрывать: глубоко изучать бизнес клиентов, обращаться с их капиталом как со своим, измерять результат по успехам клиентов, а не по намерениям. - Действовать с urgency и целью: предпочитать доставку результата совершенству, убирать трения на своём пути, общаться в реальном времени. - Владеть результатом: отвечать за результат, а не только за задачи, брать ответственность от идеи до эффекта, чинить поломки без напоминаний. - Никогда не удовлетворяться: постоянно поднимать планку, сохранять любопытство, держать высокие стандарты, спорить по существу и менять мнение при изменении данных. Обязанности: - Владеть дизайн-исполнением фич и процессов на платформе Built — от открытия до поставки, включая поверхности управления траншами, отслеживания бюджета и комплаенса, которыми пользуются кредиторы и заёмщики. - Вести пользовательские исследования: интервью с клиентами, юзабилити-тесты, синтез-сессии — становиться экспертом в том, как кредиторы, собственники, подрядчики и инспекторы используют Built. - Создавать пользовательские сценарии, карты путешествий, вайрфреймы и high-fidelity макеты растущей сложности — выбирая правильный уровень детализации под конкретный вопрос. - Тесно сотрудничать с продакт-менеджерами и инженерами, чтобы дизайн был реализуем, понятен и воплощён с точностью к замыслу. - Вносить вклад в дизайн-систему и поддерживать её, находя возможности улучшить общие компоненты и паттерны в продуктовом портфеле. - Чётко объяснять дизайн-решения и компромиссы кросс-функциональным стейкхолдерам — аргументируя через потребности пользователей и бизнес-результаты, а не только эстетику. - Использовать данные и поведенческие инсайты для валидации и итераций дизайн-решений — проверяя собственные допущения фактами. - Поддерживать более младших дизайнеров через неформальную обратную связь и коллаборацию, открыто делясь процессом и подходом. Требования: - 2–4+ года опыта в продуктовом или UX-дизайне в среде SaaS или цифровых продуктов. - Уверенное владение Figma и инструментами прототипирования — эффективная работа на разных уровнях детализации, продуманное прототипирование для ответа на конкретные вопросы. - Подтверждённая способность самостоятельно вести сквозной дизайн продуктовых фич — от исследования и постановки задачи до исполнения и QA. - Твёрдое понимание методов UX-исследований и того, когда их применять — различие между генеративными и оценочными исследованиями, умение вести оба типа. - Портфолио, показывающее продуманную постановку задач и качественно исполненные дизайн-решения — работу, отражающую ход мыслей, а не только финальный результат. - Ясный и уверенный коммуникатор, способный презентовать работу, защищать решения и...

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О роли Stanbridge University ищет инженеров-программистов по ИИ-системам (Go) для проектирования, создания и эксплуатации production-систем ИИ, которые надёжно и в масштабе выполняют сложные многоэтапные задачи. Это практическая инженерная роль, сфокусированная на сложном классе задач: длительные ИИ-процессы, которые вызывают модели, инструменты и внешние API; поддерживают состояние на протяжении длительных выполнений; создают структурированный контент и сгенерированные медиа; взаимодействуют с людьми-проверяющими; восстанавливаются после частичных сбоев; и стабильно выдают точные результаты пользователям. Основные инженерные сложности выходят далеко за рамки разработки промптов. Системы должны учитывать сбои провайдеров и лимиты скорости, прерванные процессы, изменяющееся состояние, недетерминированное поведение моделей, некорректные или неподдерживаемые выходные данные, переменную задержку и стоимость, а также развёртывания, происходящие во время выполнения работы. Успешный кандидат сочетает сильный инженерный опыт в области программного и распределённого обеспечения с практическим опытом создания и эксплуатации production-приложений на LLM, ИИ-агентов или систем на основе агентов. Вы присоединитесь на этапе, когда значительная часть архитектуры ещё должна быть спроектирована и построена. Инженеры на этой роли будут обладать существенным правом собственности на паттерны, сервисы, инфраструктуру и инженерные стандарты, формирующие ИИ-системы университета. Удалённая работа Эта позиция допускает удалённую работу для кандидатов, проживающих в штатах, где Stanbridge University в настоящее время уполномочен нанимать удалённых сотрудников. В настоящее время в число таких штатов входят: Аризона, Колорадо, Иллинойс, Индиана, Канзас, Кентукки, Луизиана, Мэриленд, Мичиган, Миннесота, Невада, Нью-Джерси, Северная Каролина, Северная Дакота, Огайо, Теннесси, Техас и Висконсин. Кандидаты должны проживать в подходящем штате на момент трудоустройства. Право на удалённую работу зависит от требований университета к найму и может меняться в зависимости от требований штата. Инженерная среда Инженерные задачи команды включают: - Оркестрация долговечных процессов: длительные многоэтапные конвейеры с постоянным состоянием, очередями задач, контрольными точками, возобновляемостью, идемпотентным выполнением и восстановлением после прерванных или осиротевших задач. - Мультипровайдерная модельная инфраструктура: маршрутизация между коммерческими поставщиками моделей с реестрами моделей, контролем токенов и затрат, обработкой лимитов скорости, повторами, автоматическими выключателями, мониторингом работоспособности и переключением провайдеров. - Оркестрация агентов и инструментов: системы, в которых ИИ-агенты взаимодействуют с инструментами, API, источниками данных, сервисами приложений и детерминированной бизнес-логикой для выполнения многошаговой работы. - Инфраструктура разработки промптов: отношение к промптам как к версионируемым production-артефактам с ревью, тестированием, защитой от регрессий и измеримым поведением. - Тестирование недетерминированных систем: записанные и воспроизводимые взаимодействия с провайдерами, детерминированные фикстуры, оценочные стенды, базовые показатели и регрессионное тестирование поведения ИИ. - Контроль корректности и качества: валидация структурированных выходных данных, автоматическая оценка, доменные требования, проверка доказательств и защита от уверенных, но неверных выходных данных модели. - Процессы с участием человека: этапы ревью и утверждения в автоматизированных процессах, включая системы, способные безопасно реагировать, когда пользователи изменяют состояние или входные данные во время выполнения. - Конвейеры генерации медиа: системы, способные создавать и управлять документами, аудио, изображениями, видео и другими сгенерированными активами. - Production-архитектура сервисов: API и серверные сервисы на Go, реляционные хранилища данных, инфраструктура задач, наблюдаемость и интеграции, поддерживающие пользовательские приложения. - Безопасный приём данных: обработка предоставленных пользователем и потенциально недоверенных документов с соблюдением соответствующих границ безопасности и авторизации. Два инженерных направления Инженеры должны соответствовать одному и тому же общему техническому уровню, но могут иметь более глубокую экспертизу в одной из двух областей: - Платформа и конвейеры: распределённые системы, оркестрация процессов, долговечное состояние, очереди задач, восстановление, инфраструктура провайдеров, задержка, пропускная способность, масштабируемость, надёжность и оптимизация затрат. Это направление особенно подходит опытным системным инженерам, которые рассматривают модели ИИ как мощные компоненты, создающие новый набор проблем распределённых систем и надёжности. - Агенты и качество: архитектура агентов и инструментов, промпт-системы, управление контекстом, оценочные фреймворки, регрессионное тестирование, модели-судьи, проверка доказательств и сквозное качество выходных данных. Это направление особенно подходит инженерам, которые подходят к поведению ИИ через эксперименты, измерения, тестирование и систематические улучшения. Кандидаты могут указать предпочтительную область; однако специализация в одной области не требуется. Основные функции - Проектировать, разрабатывать, тестировать, развёртывать и эксплуатировать production-качественное программное обеспечение и серверные сервисы, преимущественно на Go (Golang). - Проектировать и создавать ИИ-агентов и системы на основе агентов.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Сиэтл

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.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Cloud Release Quality Manager — AI-Enabled Release Program Manager Удаленная позиция, США. Обзор Компания ищет организованного и технически любознательного менеджера по качеству релизов для координации выпусков программного обеспечения на облачных платформах. Роль включает управление сроками релизов, координацию кросс-функциональных усилий, обеспечение готовности к выпуску и внедрение AI-агентов для автоматизации процессов. Обязанности Планирование и выполнение релизов - Разработка и управление сквозными сроками релизов, обеспечение четкости и достижимости контрольных точек. - Координация команд продукта, инженерии, QA, поддержки и операций для согласования объема релиза и целей качества. - Отслеживание контрольных точек релиза, включая проверки Definition of Done (DoD), для полноты функциональности и инфраструктуры. - Проведение встреч go/no-go, обеспечение согласованности заинтересованных сторон по готовности и рискам. - Предоставление своевременных статус-обновлений заинтересованным сторонам, включая руководство, через дашборды, отчеты и брифинги. AI и автоматизация релизов - Проектирование, разработка и развертывание AI-агентов для автоматизации релизных активностей (например, статус-отчеты Branch-Diffs, проверка чек-листов, триаж тикетов, проверки готовности). - Автоматизация процессов готовности к релизу, внедрение лучших практик и стандартизация процессов и инструментов. - Выявление рутинных повторяющихся рабочих процессов и их приоритизация для автоматизации с помощью AI или скриптов. - Интеграция AI-агентов в существующие CI/CD и релизные инструменты совместно с инженерными и платформенными командами. Готовность к релизу и соответствие требованиям - Подтверждение завершения документации, обучающих материалов и внутренних передач перед релизом. - Создание и управление деплой-тикетами для продакшн-релизов и хотфиксов, координация необходимых утверждений. - Обеспечение соблюдения требований безопасности и соответствия во всех релизных активностях, поддержка аудитов. Управление дефектами и инцидентами - Проведение встреч по триажу дефектов клиентов с командами поддержки и инженерии, приоритизация и отслеживание решений. - Мониторинг пост-релизных метрик и обратной связи для улучшения процессов и качества продукта. - Анализ отзывов клиентов и опросов для выявления индикаторов качества. Управление рисками и коммуникация - Обеспечение корректности артефактов для соответствия (SOC, ISO и др.) и поддержка аудитов. Требования - 1–3 года опыта управления релизами, желательно в облачной среде разработки ПО. - Практические навыки создания и развертывания AI-агентов (LLM API, low-code платформы или скриптовые фреймворки) для автоматизации релизных активностей. - Подтвержденный опыт управления сложными релизными процессами в SaaS, PaaS или cloud-native средах. - Понимание Agile-методологий, DevOps-практик и CI/CD пайплайнов. - Отличные организационные, коммуникационные и кросс-функциональные навыки. - Способность управлять несколькими релизами и дедлайнами одновременно. Предпочтительные квалификации - Знакомство с Jira, Confluence или аналогичными платформами для тикетинга и документации. - Опыт работы с CI/CD — Argo, Jenkins, Playwright automation framework. - Знание регуляторных фреймворков, таких как SOC 2 или ISO 27001. - Опыт внедрения автоматизации или AI-агентских инициатив в релизных, QA или DevOps организациях. Компенсация - Базовая зарплата: $100,000–$120,000 + акции компании. - Полная удаленная занятость. Оплата определяется на основе локальных, национальных и отраслевых данных, уровня опыта, образования и специализированных знаний.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Санкт-Петербург, зарплата: 80 000 ₽. Обязанности - составлять и поддерживать в актуальном состоянии инструкции по тестированию, программы и методики испытаний Требования - высшее техническое образование в области автоматизации/ электротехники/ электроники/ приборостроения

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Стажировка / Junior

Функциональный тестировщик в ИТ-компанию Лоция. Можно удаленно. Неполный день. Дата инженер в Aston. Можно удаленно. Москва. От 73 900 ₽. Стажер в отдел HR в ЛАНИТ. Москва. Неполный день. До 30 000 ₽. Специалист 1 линии поддержки в МТС Банк. Москва. Стажер по координации AI-проектов в AGIMA. Можно удаленно.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

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.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Close — CRM для отделов продаж, разрабатывается с 2013 года. Компания внедряет ИИ во все части продукта. Бутстрап-компания, прибыльная, 120 сотрудников, полностью удалённая команда. Стек - Фронтенд: одностраничное TypeScript-приложение на React, сборка Vite, тесты Vitest, React Testing Library, Playwright, Chromatic. - UI обновляется в near real-time через WebSockets и WebRTC, стили CSS-модулями, оптимизация через route-based code splitting и skeleton UI. - Собственная дизайн-система, описанная в Storybook. - Бэкенд: REST API и GraphQL, Python/Flask/FastAPI, MongoDB, Postgres, Elasticsearch, AWS. О роли Команда Growth отвечает за онбординг, активацию, биллинг и checkout — превращение нового пользователя в платящего клиента. Подход: быстрый поиск решения, запуск, затем стандартизация и очистка. Команда делает за недели то, что другие за месяцы. Текущие проекты: - Agent-forward experience: исследование, как агенты и ИИ улучшают опыт клиентов и быстрее демонстрируют ценность Close. - Создание данных из неструктурированных источников: превращение информации из почты в работающую CRM. Сотрудников могут перемещать между командами в зависимости от задач. Требования - Опытный фронтенд-инженер: React — основной стек, также опыт с Vue, Svelte или Solid. Умение выбирать подходящий инструмент. - Понимание экспериментов: какие данные собирать, как устроена воронка, как спроектировать фичу для получения значимых данных. - Опыт со структурой B2B-экспериментов (бонус: работа с Amplitude на стороне внедрения). - Создание ИИ-интерфейсов: опыт запуска LLM-фич для реальных пользователей, понимание доверия, потоковых ответов, неопределённых состояний, агентных UI. - Ежедневное использование ИИ-инструментов в работе. Компания оплачивает Claude Code, Codex и другие инструменты. - Ориентация на быструю поставку: лучше показать первую итерацию 50 клиентам, чем три недели доводить PR. Задачи - Создание агентного онбординга: агент, который обучает действием — кликает, показывает, демонстрирует приложение, общаясь с пользователем. Нужно создать UI, чтобы агент ощущался как тренер, а не чат-окно, и найти баланс между автоматизацией и обучением. - Превращение почты в CRM: создание интерфейса вокруг пайплайна неструктурированных данных: пользователь подключает почту. Условия - Удалённая работа, только для США (100% remote). - Компания бутстрап-прибыльная, команда 120 человек.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

❤️ Они уже здесь 📍 HR Senior Talent Acquisition в 01.tech Удалённо 📍 Backend Middle+ .net Developer в Авиасейлс Удалённо Middle+ Python Developer в ИВИ Удалённо Middle IOS Developer в Laoshi Удалённо (Мир) 📍 Аналитика Ведущий системный аналитик / Lead / Руководитель в Selecty от 400 000 до 450 000₽ Удалённо (РФ) Middle+ Системный аналитик в NDA от 180 000 до 250 000₽ Москва, гибрид Middle Дата-аналитик в Mish Удалённо (РФ) 📍 Тестирование Middle+ Инженер по тестированию Платформа Android в ИВИ Удалённо Middle QA Engineer (web) в Paysenger Удалённо (Мир) 📍 Менеджмент Middle+ Product Manager в 01.tech Удалённо Персональный ассистент СЕО Changellenge >> Москва, удалённо 📍 Маркетинг & Контент Senior Influence Manager в BLACKHUB GAMES Питер, офис Middle+ Influence менеджер в Cosmopet Москва, гибрид Middle Требуется специалист по убт трафику в NDA от 2 000$ Удалённо Junior Marketing Manager в BoilerLab Москва, офис 📍 Дизайн Middle+ Продуктовый дизайнер в Blink Удалённо (Мир) Middle+ Веб-дизайнер в Палиндром Удалённо Junior Digital Designer в Rooh Co. Удалённо (Мир) 🖤 Разместить вакансию 💚 Джунам 🫶 Удалёнка джунам 💜 За рубежом 💚 Разрабам 💖 Дизайнерам 🟠 Маркетологам 🖤 HR 💜 QA 🟡 Менеджерам 🔴 Аналитикам

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания «Базис» — российский разработчик программных продуктов для оказания облачных услуг и платформы динамической инфраструктуры. Ищем архитектора для развития облачных продуктов Basis Cloud Control и Basis Automation Studio. Продукты предоставляют платформу управления облачной инфраструктурой с моделью предоставления облачных ресурсов как сервис. Основные обязанности: Проработка решений для новых бизнес-задач заказчиков и развитие облачной платформы; Развитие технических компетенций смежных команд: проведение демонстраций, консультирование; Участие в определении архитектурных подходов, интерфейсов и стандартов совместно с командами разработчиков, аналитиков и инженеров; Взаимодействие с разработчиками, тестировщиками, аналитиками, инженерами и смежными продуктовыми командами для решения архитектурных задач и интеграции продуктов, реализации разработанных решений; Экспертная консультация в предпродажных активностях и эксплуатации продуктов; Формирование и поддержка архитектурной документации. Необходимый опыт работы: Опыт не менее 6 лет в инфраструктурных или облачных технологиях; Опыт участия в разработке архитектуры продуктов от 2 лет; Опыт работы с сервисами в публичных облаках (AWS, Azure, GCP, Alibaba и т.д.); Опыт работы с продуктами VMware (vSphere, Cloud Director, NSX-T, vRealize), OpenStack, ManageIQ, OpenShift, Cozystack, n8n и т.д.; Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse, Redis; Опыт работы с S3-решениями; Опыт работы с Ansible, Terraform/OpenTofu, понимание концепции IaC; Опыт работы с Podman, Kubernetes; Опыт работы с Linux-based системами на уверенном уровне. Профессиональные знания и навыки: Навыки разрешения проблем в технических решениях и продуктах; Знание принципов работы сетей передачи данных и сетей хранения данных; Понимание принципов работы современных микросервисных приложений и инструментов; Умение создавать и разрабатывать технические архитектуры (HLD, LLD) и диаграммы в нотации C4; Навыки проектирования интеграционных компонент, разумный подход к выбору способа интеграции с учетом ФТ/НФТ; Понимание принципов и функционирования контейнеризации и виртуализации; Понимание принципов построения комплексной ИТ-инфраструктуры больших компаний (сети, серверы, СХД, СРК, ИБ, ИС); Понимание принципов и функционирования систем высокой доступности и катастрофоустойчивости. Будет плюсом: Практический опыт использования Python и/или Golang для скриптов или разработки; Опыт работы с VMware SRM, NetApp MetroCluster, Huawei HyperMetro, Hitachi GAD, MIND Guard, Hystax Acura; Опыт работы с инструментами Observability; Опыт работы с ADR; Практический опыт использования AI/ML для рабочих задач. Условия: Трудоустройство согласно ТК РФ в IT-компании со всеми соответствующими бонусами; Заработная плата состоит из оклада и квартальной премии; График работы 5/2 пн-пт, гибкое начало дня; Социальный пакет (ДМС, оплата мобильной связи); Обучение внутри компании и на внешних курсах; Корпоративная программа лояльности (профессиональное обучение, фитнес-активности, обучение языкам и т.д.).

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Резюме Frontend Developer, 180 000 ₽, удаленно/гибрид, фуллтайм. Опыт работы с метриками: цифры в каждом блоке опыта, а не абстрактные «улучшил показатели». Реальное влияние на бизнес: от сокращения багов на 35% до роста конверсии на 20%. Демонстрация инженерного подхода: интеграция Sentry, оптимизация изображений и покрытия тестами 80%. Связка конкретных технических задач с измеримыми результатами (-40% ререндеров, -20% LCP). Портфолио с реальными ссылками на рабочие проекты. Реальные кейсы оптимизации производительности (сборка с 2 мин до 40 сек, виртуализация 5000+ позиций). Практический опыт внедрения AI-агентов в процессы команды (Claude Code, Cursor). Конкретика в решении бизнес-задач. Переход на schema-driven архитектуру, сокративший кодовую базу на 30-40%. Опыт работы с PIXI.js. Работа с высоконагруженными интерфейсами (1 млн+ записей). Реальные кейсы с нагрузкой 500-1000 RPS и спецификой Telegram-экосистемы. Работа с платежными шлюзами (Stars, Crypto, Cards) в одном продукте. Реальные бизнес-метрики: рост онлайна в 7-8 раз после внедрения личного кабинета. Конкретика по UX: увеличение конверсии пополнений на 15%. Опыт менторства и онбординга новичков. Успешное внедрение unit-тестирования с нуля до 80% в критически важном модуле. Снижение возвратов от QA до 14,4%. Глубокая экспертиза в специфичных инструментах (BPMN-редакторы, meta-driven UI). Указан конкретный процент роста эффективности и конверсии по каждому проекту. Демонстрация полного цикла разработки: от логики бэкенда до финального UI. Реализация мониторинга рынка с 50+ real-time графиками и оптимизация рендеринга. Конкретные метрики производительности (Lighthouse 1.4с, bundle -30%). Зрелый подход к архитектуре (FSD, аудит, менторинг).

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

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).

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

BeaconFire Inc. ищет Python-разработчика для работы над веб-приложениями и системами генеративного ИИ. Задачи: - Проектирование и разработка веб-приложений на Python, Flask, Django. - Написание чистого и эффективного кода с поддержкой поддерживаемости и переиспользуемости. - Проектирование и внедрение RAG-пайплайнов на Google Cloud / Vertex AI (чанкинг, эмбеддинги, индексация, поиск, реранкинг, grounding). - Построение агентных рабочих процессов (использование инструментов, планирование, рефлексия/ограничения, структурированные выводы) с использованием Python-first фреймворков. - Проведение код-ревью для обеспечения качества и согласованности кода. - Тестирование для обеспечения качества и надежности приложений. - Создание и поддержка технической документации для веб-приложений. - Участие в планировании проекта, оценке и приоритизации задач. - Отслеживание новейших технологий для разработки на Python. - Определение и запуск оценки (метрики поиска, качество ответов, проверки галлюцинаций/grounding) и итеративное улучшение качества системы. - Вывод в продакшн: API, мониторинг/наблюдаемость, оптимизация стоимости и производительности, CI/CD, практики безопасности. Требования: - Опыт разработки программного обеспечения на Python 3. - Понимание жизненного цикла разработки и тестирования ПО. - Знание реляционных баз данных (например, MySQL, PostgreSQL). - Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git. - Опыт создания RAG-решений (гибридный поиск, реранкинг, стратегии чанкинга, эмбеддинги, дизайн промптов и схем). - Знание как минимум одного агентного фреймворка (например, LangGraph/LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen) и паттернов вызова инструментов/функций. - Уверенное знание концепций векторного поиска и как минимум одной векторной БД в продакшне. - Сильные инженерные практики: код-ревью, тестирование, телеметрия, безопасность по дизайну, надежность. Предпочтительные квалификации: - Степень магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Более 1 года профессионального опыта разработки веб-приложений на Python с Flask или Django. - Опыт разработки RESTful API на Python. - Понимание веб-фреймворков 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 + объединение поиска). - Стриминг/обмен сообщениями (Pub/Sub, Kafka), пайплайны документов (Document AI) и мультиязычный поиск. - Опыт работы с инструментами оценки (RAGAS, TruLens, пользовательские eval-системы), управление версиями промптов. - Интеграция фронтенда (базовый React/Next.js) или платформенная поддержка (внутренние инструменты разработчика). Условия: - Зарплата: $62 000 – $80 000. - Кандидаты должны быть готовы к переезду в пределах США (например, Калифорния, Техас, Нью-Йорк).

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Andrew Ng опубликовал карту навыков AI-инженера. Мы разобрали семь ролей, которые закрыли в 2026-м, — и видим ровно то же самое. Andrew Ng (сооснователь Coursera, ex-глава Google Brain и Baidu AI Group) выпустил AI Engineering Skills Map — результат анализа более 10 000 вакансий и десятков интервью с экспертами и нанимающими менеджерами. Он выделяет четыре ключевых навыка: разработка и деплой AI-приложений, фундаментальные инженерные основы, работа с кодинг-агентами и shaping the build — способность самому формулировать требования, а не ждать готового ТЗ. Мы подбираем разработчиков с 2011 года, поэтому посмотрели на это со своей стороны: отобрали семь ролей — от Staff AI Engineer до QA, — и разобрали требования. Совпадение почти буквальное. 6️⃣ Ownership вместо исполнительности. Год назад такого требования в вакансиях не было, а в нашей выборке оно встретилось дважды — и оба раза в Senior Fullstack-ролях. От инженера ждут, что после релиза он сам посмотрит на метрики и предложит следующий шаг. У Andrew Ng это ровно shaping the build. Подвох в том, что классические техинтервью этот навык не проверяют. 2️⃣ 8+ лет опыта как осознанный фильтр. В четырёх вакансиях из семи, хотя пару лет назад на те же задачи искали с отметкой 5+. Когда код генерируется за секунды, ценность смещается к тем, кто начинал ещё до эпохи готовых фреймворков: они проектировали архитектуру с нуля и видят риски в сгенерированном коде. 3️⃣ Fluency в agentic coding — уже не бонус, а требование. Причём даже там, где в самом продукте никакого AI нет: в обычной C-вакансии со стеком .NET, SQL Server и AWS прямым текстом просят свободно работать с Claude Code, Cursor и подобными инструментами. 4️⃣ Умение НЕ использовать AI. Ищут не тех, кто применяет нейросети везде, а тех, кто понимает их границы и знает, где обычный предсказуемый алгоритм сработает лучше обращения к модели. Мы проверяем это одним вопросом: вспомните случай, когда AI предложил решение, а вы его отклонили, — и объясните почему. Человек с реальным опытом отвечает сразу и конкретно. И главное следствие, которое чувствуем каждый день: резюме перестало быть фильтром. Почти все CV сгенерированы под конкретную вакансию и формально безупречны. Поэтому этап интервью подорожал: из 20–60 откликов на senior-позицию до технического интервью доходит около 5%, а оффер получают 2–3%. При этом на поиск senior-разработчика у нас уходит в среднем 4 недели, и все нанятые кандидаты прошли испытательный срок. В статье — полная воронка с цифрами, конкретные вопросы, которыми мы проверяем реальный опыт, и десять требований из JD, которых в 2025 году не было.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания «Открытые решения» специализируется на заказной разработке веб-сервисов и мобильных приложений. Работает с отечественными и мировыми брендами: МТС, БКС, X5, Ренессанс Кредит Банк, Ак Барс Банк, ЭР-Телеком, ВСК, ПЭК, ИНВИТРО, G&M, Samsung. С 2009 года реализовано более 400 проектов для заказчиков из России, Европы и США. Среди них платформы для e-com, ПО для телекома и транспорта, разработка облачных технологий и различных интранет- и ERP-систем, а также систем биометрии, управления данными и безопасности. Компания входит в реестр аккредитованных Минцифры РФ IT-компаний. Количество сотрудников — более 200 человек. Есть офисы в Москве, Пензе и Казани. Обязанности: - Реализовывать новые функции продукта, дорабатывать существующие сервисы, исправлять баги, писать вспомогательные микросервисы (REST / GRPC); - Проектировать архитектуру сервисов, учитывая шардирование, репликацию, консенсус (RAFT) и требования к консистентности; - Проводить профилирование, находить узкие места в CPU, памяти, сети, I/O, предлагать и внедрять улучшения (алгоритмы, структуры данных, кеширование); - Сотрудничать с архитекторами, SRE, QA, продукт-менеджерами; участвовать в планировании спринтов, ревью кода; - Оформлять техническую документацию: архитектурные решения, схемы взаимодействий, описание API, гайдлайны по развертыванию и эксплуатации. Требования: - Опыт разработки на Go не менее 3 лет: написание, поддержка и масштабирование production-кода, участие в code-review, внедрение новых возможностей языка; - Реальный опыт проектирования, реализации и эксплуатации сервисов на базе gRPC + Protobuf и REST-API (OpenAPI / Swagger): создание сервисных контрактов, поддержка версионирования, интеграция с клиентскими приложениями; - Практический опыт проектирования схем PostgreSQL, написания оптимизированных SQL-запросов, применения индексов, транзакций и профилирования в продуктивных системах с высокой нагрузкой; - Опыт построения полного набора автотестов (unit, integration, load) с использованием Go-testing, Testify и аналогичных фреймворков, а также их интеграции в CI/CD-pipeline; - Реальный опыт проектирования, внедрения и эксплуатации Redis-кешей / хранилищ: настройка репликации, кластеров, Lua-скриптов, мониторинг и оптимизация производительности.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

Стажер по координации AI-проектов в AGIMA. Можно удаленно. Дата инженер в Aston. Можно удаленно. Москва. От 73 900 ₽. Менеджер по внутренним коммуникациям в ИТ-компанию Лоция. Москва. Автотестировщик в Яндекс Крауд. Можно удаленно. Казань. QA-тестировщик в Алабуга. Москва. Санкт-Петербург. Казань. 110 925 — 147 900 ₽.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Не указан

Задачи - Владеть стратегией тестирования от начала до конца и постоянно улучшать её в ручном и автоматизированном тестировании по мере роста компании. - Проектировать, выполнять и поддерживать тест-кейсы, покрывающие новые функции, регрессии и крайние случаи. - Создавать надёжные автоматизированные тесты (E2E и API) и поддерживать их в CI/CD — стабильными, значимыми и лёгкими в обслуживании. - Тесно взаимодействовать с продуктом и разработкой для раннего уточнения требований, ужесточения критериев приёмки и предотвращения дефектов до релиза. - Определять сигналы качества и метрики, которые создают реальную уверенность в релизе. - Повышать качество AI-функций, включая: - Тестирование устойчивости к разнообразным входам (неоднозначные промпты, зашумлённые данные, неожиданное поведение пользователей). - Проверку безопасности, конфиденциальности и непреднамеренных выходов в соответствии с требованиями продукта. Требования - Опыт работы в тестировании ПО / QA-инжиниринге в кросс-функциональных командах. - Сильные навыки в дизайне тестов, исследовательском тестировании и расследовании дефектов — поиск первопричин, а не только симптомов. - Уверенный практический опыт в автоматизации тестирования (например, Playwright, Cypress, Selenium) и API-тестировании (например, Postman, Bruno). - Уверенная работа с CI/CD и системами контроля версий (например, Git и пайплайны GitHub/GitLab), отношение к тестированию как части поставки. - Понимание современных практик поставки ПО: shift-left QA, код-ревью, наблюдаемость, документация — и прагматичное их применение. - Рабочее знание функций на базе AI/ML или LLM и умение превращать это в практические проверки качества. - Чёткая коммуникация и прагматичное мышление — баланс качества, скорости и риска для ответственной поставки. Желательно: - Опыт тестирования AI/LLM-функций (вариации промптов, гардрейлы, неожиданные выходы, подходы к оценке). - Опыт в основах нагрузочного и/или тестирования безопасности. Условия - Гибкий график работы и мобильная работа независимо от местоположения, поддерживается ж/д абонементом по Германии (Deutschlandticket) с субсидией 29 евро. - 30 дней отпуска в год (включая 24 и 31 декабря) плюс дополнительные выходные (свадьба, переезд, рождение ребёнка). - Один день волонтёрства для социального проекта. - Программы здоровья: Jobrad, спортивные предложения Hansefit или EGYM Wellpass, доступ к ментальному здоровью через Bloom, дополнительная корпоративная медицинская страховка от Allianz, ежемесячный профессиональный массаж шеи и плеч в офисе в Ганновере. - Ежегодный бюджет на обучение — 800 евро на курсы, книги или коучинг. - Регулярные встречи обратной связи и развития, понятный карьерный путь HERO. - Летние и рождественские вечеринки, регулярные командные мероприятия, ежегодные совместные выездные сессии с командой HERO в других странах ЕС. - Зарплатный диапазон: 42 000–63 000 евро в год. - Начало работы: с 15.09.2026.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Обязанности: - Разрабатывать автотесты с использованием различных инструментов и фреймворков - Поддерживать и обновлять существующие автотесты Требования: - Коммерческий опыт в написании автотестов от 3 месяцев - Понимание теории тестирования и жизненного цикла ПО

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Fueled — цифровое агентство в области стратегии, дизайна и инжиниринга. Команда насчитывает более 300 человек. Компания разработала и создала сотни цифровых продуктов для брендов: Google, Apple, The New York Times, ESPN, Victoria's Secret, MGM Resorts, Albertsons, CLEAR. Задачи - Проектировать и создавать крупномасштабные модульные фронтенд-продукты с высокими стандартами производительности, доступности и поддерживаемости. - Повышать уровень фронтенд-разработки в команде через код-ревью и создание паттернов для компонентных систем. - Превращать сложные дизайн-концепции в функциональные решения, работающие во всех браузерах и на всех устройствах. - Выступать связующим звеном между креативной идеей и технической реализацией, уверенно представляя решения клиентам и команде. - Работать с WordPress block themes и приложениями на Next.js/React, применяя кастомный CSS и Tailwind в зависимости от проекта. Ожидания - В первый месяц: включиться в рабочий процесс, отправлять качественные pull request, получать код-ревью и работать по инженерным практикам Fueled. - К 60-му дню: освоить стандарты Fueled, самостоятельно обрабатывать QA-замечания, вести коммуникацию по тикетам и возглавить небольшой проект или реализацию функции. - К 3-му месяцу: влиять на качество и консистентность фронтенд-результатов через архитектуру компонентов и код-ревью. - Предложить технический паттерн или процесс, улучшающий подход к созданию поддерживаемых фронтенд-систем. - В клиентских коммуникациях помогать формировать креативные и бизнес-результаты. Требования - Внимание к деталям в кроссбраузерной и кроссплатформенной фронтенд-разработке, уверенная работа с WordPress block editor/theme development и Next.js/React. - Портфолио или примеры кода, демонстрирующие навыки решения задач через элегантные и поддерживаемые решения в разных фреймворках. - Ясная и уверенная коммуникация с клиентами и распределённой командой. - Системное и компонентное мышление, умение создавать интерфейсы от кастомного CSS до Tailwind-раскладок с учётом UX, производительности, доступности и бизнес-целей. - Использование AI-инструментов в рабочем процессе для повышения эффективности и качества; комфортная работа в удалённой среде. Условия - Удалённая работа из любой точки мира. - Контрактная позиция. - Вознаграждение определяется на основе опыта, проектов, географического местоположения и бизнес-потребностей. - При соответствии и бизнес-необходимости возможен переход на полную занятость.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Junior

О роли Компания PolicyMe, удалённая команда из Торонто, развивает продуктовую линейку для страховых брокеров с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения. Инженер будет работать над frontend, backend и AI/ML-направлениями, участвовать в архитектурных обсуждениях, планировании релизов и общеинженерных инициативах. Основной стек: Python, React, Redux, PostgreSQL, n8n, LangChain/LangGraph и AWS. Задачи - Разрабатывать fullstack-функциональность AI-приложения на Python, React, Redux, PostgreSQL и AWS. - Интегрировать AI-модели и API для обработки документов, извлечения данных, рекомендательных систем и других задач. - Работать с старшими инженерами по AI для интеграции моделей в продакшен. - Отслеживать новые AI-технологии и фреймворки, исследовать новые применения. - Создавать масштабируемые и надёжные backend-сервисы для AI-процессов. - Проектировать пользовательские интерфейсы для AI-функций. - Участвовать в архитектурном планировании, код-ревью и брейнштормах. - Отвечать за разработку фич от начала до конца, координируясь с QA и другими командами. - Взаимодействовать с командами для снятия зависимостей и улучшения релизного процесса. - Делиться идеями на квартальном планировании. - Участвовать в хакатонах, инженерных гильдиях и экспериментах с AI-инструментами. Требования - Уверенные fullstack-навыки: Python, React, Redux, PostgreSQL, AWS. - Понимание AI/ML-концепций из курсов, пет-проектов или опыта работы. - Интерес к созданию интеллектуальных приложений. - Готовность учиться, работать в условиях неопределённости и быстро осваивать новое. - Практический опыт или проекты с AI-API и моделями, включая промт-инжиниринг. - Самостоятельность, ответственность и ориентация на результат. - Умение работать в команде, открытость к обратной связи. - Внимательность к деталям при решении сложных задач. Условия - 20 отпускных дней. - Опционы на акции и расширенный соцпакет. - Удалённая работа, оплачиваемые очные встречи команды, возможность работать из офиса в Торонто. - Бюджет на обучение и развитие, оценка эффективности два раза в год, регулярная обратная связь. - Общая компенсация: 85 000–115 000 CAD в зависимости от опыта, плюс бонусная программа и возможность получить долю в компании. О компании PolicyMe — канадский цифровой страховой сервис. Продуктовая линейка включает страхование жизни, страхование критических заболеваний, медицинскую и стоматологическую страховку, а также B2B2C-решения для организаций. Компания основана в 2018 году, продала страховое покрытие на сумму более 10 млрд CAD.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

DevOps / DevOps Team Lead / Infrastructure Architect Формат работы: удаленно Занятость: полная Ожидания по оплате: от 1700 USD/эквивалент в месяц. Поиск 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).

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Frontend Developer (AI, Москва) Компания Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. В компании работает более 2500 аналитиков, руководителей проектов, разработчиков, тестировщиков и специалистов по сопровождению крупных информационных систем. Проекты реализуются по всей России, среди заказчиков — ведущие финансовые, телеком и ритейл компании. Центральный офис расположен в Москве, представительства — в Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Пензе, Саратове, Уфе, Барнауле, Минске (Беларусь). Проект Разработка и поддержка продукта ERA — системы комплексной диагностики продуктов и услуг. Решение позволяет проводить диагностику, анализ и аудит продукта для получения комплексного решения развития и снятия барьеров роста сервисов Банка. Цель проекта — построить полностью автономную систему для исследований, где ключевую роль играют смарт-агенты, выполняющие комплексный анализ без участия человека. Кого ищут Frontend-разработчика, для которого AI-агент — основной рабочий инструмент. Кандидат вайб-кодит осознанно: ставит агенту задачу через спецификацию, управляет контекстом, ревьюит результат. При этом остаётся инженером: понимает, что генерирует агент, и отвечает за качество кода в проде. Агентная разработка — не строчка «будет плюсом», а способ ежедневной работы команды. Как устроена работа (AI-workflow) - Основной инструмент — CLI-агент GigaCode (на базе Qwen Code) с доступом к разным моделям. Если кандидат работал с Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Qwen Code, OpenCode, Roo Code или Cursor — переход займёт день: принципы те же. - Внутренний реестр скиллов — готовых инструкций и плейбуков для агентов под типовые задачи проекта. Ими нужно пользоваться и пополнять реестр своими. - Написание и поддержка правил для агентов (agents.md, системные промпты, контекст проекта), чтобы агент с первой сессии работал по стандартам команды. - Подключение MCP-серверов к агентам и к продукту: таск-трекер, документация, внутренние API. - Практика spec-driven development (SDD): сначала спецификация и план, потом генерация, потом ревью. - Приветствуются любые удобные форматы и практики агентной разработки — свой workflow можно принести, лучшее попадёт в реестр. Стек React, Next.js, TypeScript · Redux Toolkit, RTK Query · SSE, стриминг, MCP · CSS3, SASS/SCSS, CSS Modules · Jest, RTL · Node.js, REST, SSR · Git, Webpack, ESLint, Jenkins, Docker · Jira, Confluence · GigaCode CLI + реестр скиллов Ожидания от кандидата - Подтверждённый опыт разработки от 3 лет (по ТК РФ). - Глубокий практический опыт с React, Next.js, TypeScript. - Redux Toolkit (плюс — RTK Query), HTML5, CSS3, SASS/SCSS. - REST API, SSR, серверный Node.js. - Server-Sent Events (SSE): механика стриминга, обработка событий, реконнекты, graceful degradation. - Unit-тесты (Jest / React Testing Library), код-ревью, GitFlow. - SOLID, DRY, KISS — и понимание, когда агент их нарушает. - Ежедневная работа с AI-агентами в разработке: Claude Code, Codex, Cursor, GigaCode, Qwen Code, OpenCode, Roo Code, Windsurf — любой из них. Важен не конкретный инструмент, а привычка так работать. - Умение управлять контекстом и сессиями агента: что положить в контекст, когда начать новую сессию, как декомпозировать задачу. - Навык написания правил и промптов под проект: agents.md / CLAUDE.md / rules, переиспользуемые инструкции (скиллы). - Понимание MCP: что это, зачем, опыт подключения MCP-серверов к агенту. - Умение ревьюить и доводить сгенерированный код: вайб-кодинг заканчивается продакшеном, а не прототипом. В сопроводительном письме нужно коротко описать свой AI-workflow: каким агентом пользуетесь, как ставите задачи, самый впечатляющий результат в связке с агентом. Задачи - Разрабатывать и рефакторить модули платформы (интерфейсы управления медиа-хранилищем) — руками агента под управлением разработчика. - Проектировать поверхности взаимодействия человека и AI: чаты с потоковой передачей ответов (SSE), канвасы, дашборды агентов. - Создавать собственных AI-агентов и мульти-агентные системы, встроенные в продукт. - Разрабатывать и подключать инструменты на базе Model Context Protocol (MCP): понимать устройство MCP-серверов и проектировать клиентские решения «интерфейс — агент — инструменты». - Писать спецификации и правила для агентов, развивать реестр скиллов команды. - Ревьюить код — и человеческий, и агентский; держать планку качества. - Участвовать в планировании, оценке задач, релизах; работать в связке с аналитиками, бэкендом, дизайном и QA; менторить джунов — в том числе учить их работать с агентами. Условия - Участие в интересном проекте. - Возможность профессионального и карьерного роста в компании. - Опыт работы в команде профессионалов. - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально. - Офисный формат работы в Москве.