Cursor

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

X5 Tech — IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Команда из более 5000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 372 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты. X5 Group управляет портфелем брендов сетевых магазинов «Пятёрочка», «Перекрёсток», «Чижик», цифровыми бизнесами «Перекрёсток Впрок», «Около», 5Post, а также собственными службами логистики, прямого импорта и рядом цифровых сервисов для партнёров. Мы идем в сторону активного применения современных технологий, в частности, ИИ-инструментов разработки. Поэтому расширяемся и ищем вайбкодеров и энтузиастов. Чем предстоит заниматься Взаимодействие с бизнесом - Погружаться в бизнес-контекст, взаимодействовать с ключевыми стейкхолдерами и пользователями. - Генерировать образ результата совместно с владельцами продуктов для нахождения оптимального способа его достижения. - Переводить нечёткие бизнес-запросы в архитектурные решения и реализуемые планы. Инженерная работа - Проектировать и разрабатывать клиент-серверные приложения на Java. - Строить автоматизации бизнес-процессов: интеграции между системами, ETL-пайплайны, боты, внутренние инструменты. - Планировать архитектуру решений совместно с внутренними экспертами, принимать обоснованные технические решения. - Писать автоматизированные тесты, обеспечивать качество и надёжность решений. - Выстраивать CI/CD-пайплайны, настраивать агентские системы для code review и автоматизированного контроля качества. - Деплоить и поддерживать свои решения в продакшене. AI-augmented разработка - Использовать AI-кодинг ассистенты (Claude Code, Cursor, Codex) как основные инструменты ежедневной работы. - Работать с MCP-серверами, CLI-агентами и другими инструментами AI-augmented workflow. - Оценивать и внедрять новые инструменты автоматизации разработки и тестирования. - Формировать инженерные практики работы с AI для всей команды. Чтобы попасть на проект нужны Инженерный фундамент - 5+ лет опыта разработки на Java + Spring, знание современных фреймворков и технологий. - Опыт проектирования и разработки REST API и клиент-серверных приложений. - Работа с реляционными БД (PostgreSQL), брокерами сообщений и очередями (Redis, RabbitMQ, Kafka). - Понимание принципов проектирования: когда монолит, когда сервисы, когда скрипт. - Опыт работы с Docker, понимание CI/CD. - Привычка писать юнит-тесты, автоматизация процесса тестирования через агентов.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

О компании Aisle создает слой управления в реальном времени для физической розницы. Платформа связывает действия покупателей, стимулы и результаты в непрерывный цикл обратной связи, позволяя брендам запускать, измерять и оптимизировать розничные показатели в моменте. Это основа для автономного розничного исполнения. Сегодня 1600+ брендов и 5M+ потребителей используют Aisle. Под капотом — обработка событий с высокой нагрузкой, принятие решений в реальном времени и низколатентная инфраструктура. Небольшая быстрорастущая команда масштабирует систему. О роли Ищем Agent Builder для работы вместе с ведущим инженером по агентам над внутренним стеком агентов — сейчас это 8 агентов (Reggie и остальные) плюс экосистема плагинов. Стек построен на OpenClaw, но подойдет опыт с любым продакшн-харнессом (Hermes, кастомные решения). Работа делится на две части: - Операторский enablement: сидеть с операторами, изучать их рабочие процессы, проектировать и внедрять инструменты — tools, skills, плагины, интеграции. - Системы жизнеобеспечения агентов: память, системные промпты, управление контекстом, retrieval, эвалы, наблюдаемость, маршрутизация моделей. Обязанности - Тесно работать с доменными экспертами и операторами, превращать их неявные знания в возможности агентов. - Отвечать за системы жизнеобеспечения агентов: память, системные промпты, контекстные окна, retrieval, циклы эвалов, наблюдаемость. - Проектировать и создавать фоновые инструменты, плагины и скиллы. - Поддерживать систему в проде: диагностировать сбои агентов и исправлять первопричины, а не симптомы. - Проводить эксперименты, определять, где агенты полезны или вредны: задавать рубрики, читать трейсы, решать, что чинить дальше. - Разрабатывать и распространять паттерны: обобщать работающие решения в переиспользуемые паттерны для памяти, промптинга, контекста, инструментов и оркестрации. Приносить новые возможности моделей и дизайн-паттерны в команду. Требования Владение агентами: - Обязательно: практический продакшн-опыт с хотя бы одним агентным фреймворком (OpenAI Agents SDK, Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw, LangGraph, Hermes или собственный харнесс). Вы уже создавали и запускали агентов, которыми пользуются люди, и знаете их сбои наизусть. - Свободное владение сессиями, контекстными окнами, системами памяти, вызовом инструментов/функций и харнессами в стиле MCP/ACP. - Промпт и контекстный дизайн — ключевое ремесло, а не хобби; вы итеративно доводите поведение агента до надежного. - Мыслите в терминах результатов: можете сидеть с оператором, наблюдать за работой и декомпозировать его задачи на то, что агент реально может сделать. - У вас есть мнение о субстрате: дизайн памяти, архитектура системных промптов, управление контекстом, retrieval, эвалы — и вы внедряли это для агента, которым пользуются. Технический комфорт (минимум, не потолок): - Уверенно работаете в терминале: меняете конфиги, запускаете скрипты, перезапускаете сервисы, читаете логи — но не обязаны быть «фулстек-инженером». - Можете подключать инструменты и плагины по документации и примерам. - Можете работать вместе с инженерами, когда нужны реальные изменения кода, и понимаете, когда выходите за пределы своих знаний. Образ мышления (важнее резюме): - Чутье 80/20 в обе стороны: знаете, какие 20% фич дают 80% ценности, и какие 20% действий агенты делают плохо, проектируете компенсирующие паттерны на уровне харнесса. - Архитектурное мышление: видите агентные системы как системы, держите всю анатомию в голове, проектируете изменения с учетом побочных эффектов. - С одинаковым удовольствием отлаживаете странный трейс в OpenClaw TUI и обсуждаете с человеком, почему агент ощущается «не таким». - Ориентированы на результат: важно, что агент достигает, а не сколько строк вы написали. - Сильная декомпозиция задач и оркестрация: разбиваете сложные задачи на то, что агент реально может сделать.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Ищем Senior System Analyst в команду Platform. Вы будете отвечать за 2–3 домена в области core banking, платежей и переводов, ведя их от дизайна решений и интеграций с партнёрами до продакшн-поддержки. Задачи - Вести аналитику для сложных интеграционных инициатив в доменах core banking и платежей, включающих несколько внутренних сервисов, внешних партнёров и кросс-функциональных стейкхолдеров. - Проектировать технические решения вместе с командой разработки: API, модели данных, интеграционные потоки и бизнес-процессы с учётом масштабируемости и надёжности. - Разрабатывать и поддерживать технические спецификации, системную документацию и интеграционные контракты для команд разработки. - Взаимодействовать с Product, Finance, Compliance и внешними партнёрами для преобразования бизнес- и регуляторных требований в технические планы. - Расследовать и решать проблемы продакшена: трассировать транзакции, анализировать данные, координировать работу с поддержкой и операциями для поиска первопричин и их устранения. - Участвовать в полном жизненном цикле продукта: от discovery и дизайна решения до поставки, тестирования и пост-релизной поддержки. - Находить возможности оптимизации процессов, улучшения взаимодействия систем и сокращения ручной работы для операционных и финансовых команд. Требования - Опыт от 4 лет в роли системного аналитика или аналогичной (технический проджект-менеджер, solution analyst). - Опыт в финансовых сервисах: банкинг, обработка платежей или финтех; опыт с core banking системами, платежами или процессингом карт — существенное преимущество. - Уверенное владение SQL: самостоятельно получать данные, расследовать инциденты и проверять поведение систем. - Практический опыт использования AI-ассистентов для кода (например, Cursor, Claude Code) для ускорения разработки и автоматизации рабочих процессов; уверенное чтение, генерация и доработка production-ready кода с помощью AI. - Понимание архитектурных паттернов: микросервисы, REST/gRPC API, реляционные базы данных, асинхронные потоки (Kafka или аналоги). - Умение читать и понимать схемы БД, API-контракты, JSON/proto-файлы и техническую документацию. - Навыки архитектурной визуализации и документирования (UML и Mermaid); опыт создания диаграмм последовательностей, потоков и связей для описания поведения систем и логики интеграций. - Опыт ведения интеграций с внешними партнёрами или сложных кросс-системных проектов. - Развитое чувство ответственности: проактивно продвигать инициативы, самостоятельно разбираться в проблемах и отвечать за результаты. - Свободный английский, письменный и устный. Будет плюсом - Знакомство с safeguarding, сверкой и казначейскими операциями. - Практический опыт с PostgreSQL или Snowflake. Условия - Гибридный формат в одном из офисов или полностью удалённо вне офисных локаций. - Поддержка релокации на Кипр (виза, пакет) при необходимости. - Конкурентная зарплата и соцпакет (зависит от локации). - Реальные возможности роста, значительная ответственность и возможность сразу влиять на результат с первого дня. - Выделенный бюджет на обучение для профессионального роста. - Итоговая компенсация определяется индивидуально на основе опыта, навыков и объёма роли по объективным гендерно-нейтральным критериям. О компании Vivid — финтех-платформа, основанная в 2019 году в Берлине Александром Емешевым и Артёмом Ямановым. Развивает продукты для бизнеса и частных лиц в Европе: мульти-IBAN счета, сберегательные продукты с высоким доходом, кешбэк для бизнеса, командные карты, интеграции с бухгалтерией; для частных лиц — доступ к акциям, ETF и 150+ криптовалютам, кешбэк и персональные финансовые аналитические инструменты. Компания выросла до одной из ведущих финансовых платформ Германии для МСБ и частных счетов, обслуживает более 500 000 клиентов, привлекла более €200 млн инвестиций, оценка — €775 млн. Vivid строится как AI-native организация: автоматизация выполняет растущую долю повседневных задач во всех функциях — от продукта до комплаенса и операций.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Lead

О компании Homebound — технологическая компания, которая делает строительство домов доступным каждому. Команда экспертов в строительстве, недвижимости, дизайне и технологиях. Компания привлекла $150 млн от ведущих венчурных инвесторов, включая Google, Khosla, Thrive Ventures. Масштабируется в Техасе, Колорадо и Флориде. О роли Ищем техлид-менеджера (Staff+) для руководства небольшой командой, создающей платформу для модернизации домостроения. Это leadership-трек для старшего инженера. Вы останетесь hands-on техническим лидером и будете управлять командой из 2–4 инженеров. Работа охватывает весь стек: внутренние инструменты для строительных операций и пользовательские интерфейсы для домовладельцев и подрядчиков. Команда работает удаленно (remote-first), с регулярными офлайн-встречами. Что вы будете делать Техническое лидерство - Определять техническое направление: архитектура, API-контракты, модели данных. - Проектировать, разрабатывать и внедрять функции платформы от технического дизайна до деплоя и мониторинга. - Писать и деплоить качественный production-код на регулярной основе. - Повышать стандарты инженерии: ревью дизайнов, улучшение developer experience, помощь другим инженерам. Люди и управление - Управлять командой из 2–4 инженеров: регулярные 1:1, обратная связь, разговоры о росте и производительности. - Отвечать за результаты команды: планирование, приоритизация, исполнение. - Развивать инженеров: помогать расти в навыках, масштабе и карьере. - Работать с продуктом и дизайном, превращая сложные реальные процессы в чистое и надежное ПО, находить компромиссы между скоростью и качеством. - Помогать нанимать: рекрутинг, интервью, повышение стандартов. Требования - 10+ лет профессионального опыта в разработке ПО, с успешными проектами, имеющими реальное влияние. - Опыт техлида, тимлида или инженерного менеджера (формальный или неформальный). Прямой управленческий опыт — преимущество. - Опыт создания full-stack функций на современных веб-технологиях. Стек: TypeScript, Node, React, GraphQL, PostgreSQL, AWS. Важнее способность учиться, чем соответствие всем пунктам. - Активное использование AI-инструментов кодинга (Claude Code, Cursor и т.п.) в ежедневной работе. Умение объяснить, как они меняют подход к задачам и как применить это в команде. - Лидерство и ответственность: наставничество, влияние на техническое направление, надежность. - Проектирование систем, сочетающих быстрые итерации с долгосрочной надежностью и поддерживаемостью. - Опыт работы с продуктом, дизайном и нетехническими стейкхолдерами: определение требований, компромиссы, достижение результатов. Кто вы - Хотите расти в масштабе и влиянии через лидерство — техническое и управленческое. - Заботитесь о людях в команде: их росте, результатах и опыте. - Берете на себя ответственность и стремитесь к автономии. - Готовы строить и вести небольшую, гибкую, высокоэффективную команду. - Самостоятельны, умеете приоритизировать свою работу и работу команды без постоянного контроля. - Ясно и проактивно общаетесь, особенно в письменной форме. - Скромны, доброжелательны, приносите позитивную энергию в команду.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания разрабатывает AI-платформу Tenant Reply AI для автоматизации бизнес-процессов в сфере PropTech (Real Estate Tech) для рынка США. Ищем опытного инженера, который умеет самостоятельно проектировать архитектуру сервисов, принимать технические решения и реализовывать их в коде. Техническая команда с опытом разработки более 15 лет. Важно глубокое понимание архитектуры приложений, проектирования систем, моделей данных и интеграций. Обязанности: - Разработка backend-сервисов на Python. - Проектирование архитектуры новых компонентов системы. - Развитие и рефакторинг существующих сервисов. - Разработка REST API и интеграций с внешними сервисами. - Проведение технического анализа новых задач. - Оптимизация производительности существующего кода. - Участие в code review и обсуждении архитектурных решений. - Подготовка технических решений и аргументация выбранного подхода перед командой. - Использование современных AI-инструментов (Codex, Cursor AI, Claude Code и др.) для ускорения разработки при сохранении полного инженерного контроля над архитектурой и качеством решения. Требования: - Коммерческий опыт backend-разработки от 3 лет (Python или Java). - Опыт проектирования архитектуры высоконагруженных backend-систем. - Хорошее понимание PostgreSQL и проектирования реляционных БД. - Опыт проектирования REST API. - Понимание принципов SOLID, GRASP, DRY, KISS. - Знание основных GoF-паттернов и понимание, когда их действительно стоит применять. - Понимание микросервисной архитектуры и способов взаимодействия сервисов. - Умение читать, анализировать и безопасно рефакторить существующий код. - Умение оценивать технический долг и предлагать способы его уменьшения. - Способность аргументировать архитектурные решения и защищать свою позицию в технической дискуссии. Условия: - Частичная занятость. - Удаленная работа. Для нас особенно важно: - Самостоятельное проектирование архитектуры системы. - Понимание устройства моделей данных и причин их структуры. - Осознанные технические решения, а не сгенерированные AI. - Умение объяснить преимущества выбранного решения. - Способность критически оценивать код, написанный AI. - Восприятие AI как инструмента повышения продуктивности, а не замены инженерному мышлению.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Резюме Fullstack Developer / Team Lead, от $3 000, удаленно, фуллтайм или парт-тайм. Ключевые результаты: - Конкретные измеримые результаты: -40% времени отклика, -30% багов в проде, ускорение LCP на 1.5с. - Демонстрация инженерного мышления: фокус на архитектурных решениях (Module Federation, FSD, gRPC) вместо простого перечисления библиотек. - Реальный опыт в специфичных доменах (MedTech/HIPAA, Web3) с понятной привязкой к используемым технологиям. - Конкретная оптимизация: сокращение времени выполнения этапа пайплайна с 8 часов до 40 минут. - Техническая глубина: устранение 6,200 ошибок Sentry и борьба с N+1 запросами через TanStack Query. - Бизнес-результат: поднятие Lighthouse SEO с 65 до 92 баллов с помощью внедрения SSR. - Конкретные бизнес-результаты: сокращение времени рутины с часов до минут. - Реальные кейсы с ИИ-интеграцией и сложной бизнес-логикой. - Понятное описание архитектурных решений, а не просто перечисление библиотек. - Отличная связка конкретных цифр (снижение LCP, ререндеров, ускорение разработки) с описанием того, что именно было сделано. - Демонстрация продуктового мышления через метрики, а не просто перечисление технологий. - Портфолио с живыми ссылками на проекты, где можно пощупать работу с GSAP и 3D. - Отличная связка конкретных технических решений (Zod, React Query, WebSocket) с измеримым бизнес-результатом. - Внятная демонстрация Fullstack-автономности: от схемы БД до UI-компонента без лишнего «пинга». - Реальный бизнес-кейс с SEO-результатами (топ-3 выдачи) и оптимизацией AWS-расходов. - Глубокие технические навыки в работе с протоколами (RTMP/RTP/RTCP), а не просто CRUD-запросы. - Внятное описание архитектурного вклада, а не перечисление ключевых слов. - Наличие измеримых результатов: оптимизация сетевого трафика на 30% и сокращение запросов к блокчейн-нодам на 35%. - Техническая глубина: решение проблем с ANR и утечками памяти в React Native, а не просто перекладывание JSON-ов. - Разноплановый опыт: от Web3 и игровых механик до полноценных аналитических платформ. - Отличная связка «проблема-решение-цифра»: от сокращения времени входа до оптимизации видеолент. - Демонстрация работы с CI/CD и релизным циклом, а не просто перечисление библиотек. - Внедрение актуальных инструментов (Cursor, MCP) показывает, что разработчик не застрял в 2020 году.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Остин

О роли Компания Truss — финтех-стартап (YC S21) из примерно дюжины сотрудников, строящий банкинг и платежи для строительной отрасли. Уже использует ИИ в двух направлениях, каждому нужен владелец на полную ставку. - Внутренние ИИ-системы уже в продакшене. Запущен внутренний ИИ-харнесс. Бэк-офис по фроду и поддержке клиентов построен на ИИ: обработка кейсов, ревью, операционная поверхность, а не чат-бот на стороне. Система требует ежедневной поддержки, развития и отношения как к продукту. - Инженерная фабрика. Команда работает в Cursor и Claude Code. Настройка неравномерна: виртуальные окружения, виртуальные машины, скиллы и репозитории расходятся, скиллы устаревают. Нет ежедневной картины того, что вышло и насколько хорош код. Нужно сделать каждого инженера одинаково эффективным. Позиция — инженерная, а не DevRel, не «театр внедрения» и не стажер по промптам. Вы будете владеть продакшен-системами внутреннего ИИ (харнесс и бэк-офис по фроду/поддержке) и ускорять работу инженерной команды. Задачи - Владение внутренним ИИ-харнессом. Он существует: поддержка, укрепление, развитие на полную ставку. Эвалы, подключение инструментов, песочницы — всё, что делает агентов надежными. - Владение ИИ-бэк-офисом. Фрод и поддержка клиентов уже работают на ИИ-бэк-офисе. Расширение, обеспечение корректности, работа с операционной командой при сбоях в кейсах. Это продакшен, а не демо. - Обеспечение работоспособности окружений всех инженеров: Cursor, агентные рантаймы, виртуальные окружения, виртуальные машины, секреты, языковые тулчейны. Когда кто-то клонирует репозиторий, агент должен запускаться, тестироваться и выкатываться. - Владение командными скиллами: общие скиллы для стека и стиля работы, поддержание их актуальности. Устаревший скилл — это баг, который нужно исправить, а не вики, которую кто-то прочитает. - Подготовка репозиториев для агентов, а не только для людей: devcontainers или аналоги, таск-раннеры, точки входа для тестов, линтеры, фикстуры, документация, понятная модели. - Создание джобов для ежедневной оценки работы: сигнал о том, что вышло, качество ревью, здоровье тестов, использование агентов, узкие места. Улучшение фабрики, а не создание витринной дашборд-панели. - Внедрение устойчивых процессов: как открываются PR, как проходит ревью с агентами, как продвигается скилл, как отключается плохой. Скучно, с контролем, легко. - Работа с пользователями системы: инженерами и операционной командой. Наблюдение за сессией или сбоем кейса и исправление харнесса, скилла или бэк-офиса. Без перекладывания ответственности через Notion-страницу. Требования - Минимум 6 лет опыта инженерной работы с продакшен-софтом. Языки и стеки менее важны, чем наличие вкуса, выработанного в реальных проектах. - Доказательство работы: харнесс, eval-фреймворк, система агентов/скиллов или значимый опенсорс-вклад в этой области со ссылкой. Посты в блоге про «использование ChatGPT» не считаются. - Опыт настройки окружений для других людей, а не только для себя. Репозитории, которые запускаются, тесты, которые работают, агенты с нужными инструментами. - Отношение к харнессам, скиллам и бэк-офису как к продакшен-коду: версионирование, ревью, деприкация при устаревании. Уверенное владение Python/TypeScript или аналогичным: CI, скрейперы, MCP/инструмент-серверы, песочницы, операционные интерфейсы. - Опыт работы в малой команде. Не будет платформенного отдела — вы и есть функция внутреннего ИИ и ускорения инженерии. - Соответствие правилам локации и разрешения на работу из раздела Sanity Check. Условия - Удаленная работа в США или Канаде. Возможна работа в офисе в Остине, Техас, с 1 января 2026 года. - Полная занятость. - Опыт от 6 лет. - Зарплата: CAD 150K–250K для удаленной работы в Канаде, USD 125K–175K для удаленной работы в США. Оплата в валюте локации. - Опционы: 0.25%–0.50% капитала. - Виза TN допустима для канадцев. Другие визы не спонсируются. Не подходит, если - Менее 6 лет опыта написания продакшен-софта. - Опыт с ИИ ограничен ChatGPT в браузере и курсом на LinkedIn. - Хотите быть продуктовым инженером, который «заодно помогает» с ИИ.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Работа на стыке инженерии и продукта: создание функций, развитие ядра CMS, расширение возможностей платформы и участие в AI-функциях. Использование современных AI-инструментов разработки. Самостоятельность, инициативность, работа в команде. Чем предстоит заниматься - Развитие ядра CMS: улучшение производительности, надёжности и developer experience. - Разработка и поддержка расширений и интеграций. - Участие в AI-функциях продукта. - Выявление и исправление проблем на основе мониторинга, обратной связи и продуктового чутья. Задачи и обязанности - Работа в кросс-функциональной автономной команде: поставка функций и улучшений, часто на основе черновых прототипов. - Перевод бизнес-потребностей в технические решения совместно с продуктовой командой, участие в разговорах с клиентами. - Использование AI-инструментов разработки (Cursor, Claude, Codex или аналогичных). - Проактивное выявление и исправление проблем через мониторинг и observability. - Участие в архитектурных решениях для масштабируемости, надёжности и поддерживаемости платформы. - Обмен знаниями, обучение коллег, совместная работа. Ожидания по этапам 1 месяц: онбординг по продукту, стеку, инфраструктуре и видению; знакомство с кодовой базой; первые правки; понимание того, как клиенты используют Hygraph. 3 месяца: уверенная поставка функций и улучшений в продакшен; понимание продукта и архитектуры; вклад идеями, не только кодом; рабочие отношения с тимлидом, PM, дизайнерами и инженерами. 6 месяцев: значимый вклад в продукт и команду; свежие перспективы; повышение стандартов производительности, архитектуры и процессов; команда полагается на вас. Требования - Опыт (обычно от 6 лет) создания и владения продакшен-системами. - Сильные full-stack навыки в JavaScript/TypeScript, глубокий бэкенд-опыт, понимание масштабируемости и производительности (желательно Node.js). - Опыт создания пользовательских интерфейсов, желательно на React. - Опыт разработки хорошо протестированных API на GraphQL. - Уверенное знание реляционных баз данных (особенно PostgreSQL), включая проектирование схем и оптимизацию запросов. - Активное использование AI-инструментов разработки (Claude, Cursor, Codex или аналогичных). - Знакомство с cloud-native разработкой (AWS, GCP). - Опыт работы с мониторингом и observability (New Relic, Datadog или аналогичные). - Готовность к on-call и операционной работе (расследования, инциденты). - Умение работать с неопределённостью: черновые прототипы, меняющиеся требования, неполная информация. - Сильное продуктовое чутьё: понимание «зачем», а не только «как». Будет плюсом - Опыт с Golang. - Знание infrastructure as code (Pulumi, Terraform). - Опыт работы с клиентами или в клиентоориентированных ролях. - Знакомство с headless CMS или контентной инфраструктурой.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания Luxury Presence, разработчик ИИ-платформы для недвижимости, при поддержке Bessemer Venture Partners и других инвесторов, достигла $100 млн годовой выручки. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая свыше 30% топ-100 агентов США по версии WSJ Real Trends, используют платформу. Продукт AI Social — ИИ-агент, создающий брендированные карусели и рилсы для Instagram из исходных данных. Инженер отвечает за пайплайн рендеринга, промпты и агентские циклы, а также визуальное качество результата. Направление задают партнеры по продукту и контент-стратегии, инженеры и дизайнеры работают совместно. Требования: - Уверенное знание TypeScript и Node.js, готовность развиваться в стеке компании. - Практический опыт с системами на LLM: промпты, структурированные выходы, вызовы инструментов, агентские циклы, оценки. - Минимум один опубликованный проект генеративного медиа (изображение, видео, голос или музыка), который использовали другие люди. - Портфолио, демонстрирующее техническую глубину и чувство дизайна. - Бонус: личная творческая практика — публичный профиль, портфолио, побочный проект, YouTube-канал или Are.na. - Формальное или самообразование в дизайне, визуальном искусстве, кино или моушене. - Умение переключаться между экспериментальными прототипами и доведёнными до клиентов решениями. - Ежедневное использование Claude Code, Cursor или аналогичных ИИ-инструментов разработки. - Знакомство с MCP и интеграциями Figma, Notion, Linear в ИИ-рабочие процессы. - Склонность к экспериментам с промптами и обмену результатами. - Системное мышление, ориентация на общие системы, а не отдельные фичи. - Умение работать с неинженерами, терпение и ясность в коммуникации. - Высокая ответственность и низкое эго, готовность принимать направление от продуктовых партнеров. Роль не включает: - Владение архитектурой платформы или распределёнными системами. - Владение социальной стратегией — только участие в её формировании. - Управление людьми — это индивидуальная роль с лидерством через мастерство. Технологический стек: - Платформа: Node, TypeScript, React, Postgres, AWS, Temporal. - LLM и агенты: основные SDK моделей с вызовом инструментов, структурированными выходами и многошаговыми циклами. - Медиапайплайн: генерация изображений и видео (Veo), синтез голоса и музыки (ElevenLabs), композитинг (Shotstack), рендеринг в headless-браузере. Условия: вакансия предполагает работу в Канаде.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Luxury Presence — AI-платформа роста для сферы недвижимости. Компания серии C, поддерживается Bessemer Venture Partners, годовой повторяющийся доход — $100 млн. Платформой пользуются более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% топ-100 агентов WSJ Real Trends в США. AI Social — продукт, в рамках которого AI-агент создает фирменные карусели и рилсы для Instagram для каждого клиента Luxury Presence: от исходных данных до готового медиа. Это не написание кода LLM, а дизайн, выбор фото, озвучка сценария, подбор кадров и финальная композиция. Роль: владение пайплайном рендеринга, промптами и циклами агентов, а также визуальным качеством релизов. Направление задают партнеры по продукту и контент-стратегии, инженеры и дизайнеры работают совместно. Требования: - Уверенное знание TypeScript и Node.js, готовность развиваться в стеке компании. - Практический опыт с LLM-системами: промпты, структурированные выходы, вызовы инструментов, циклы агентов, оценки. - Минимум один опубликованный проект генеративного медиа (изображение, видео, голос или музыка), который использовали другие люди. - Портфолио, демонстрирующее техническую глубину и чувство дизайна. - Бонус: личная творческая практика — публичный профиль, портфолио, побочный проект, YouTube-канал, Are.na. - Формальное или самостоятельное образование в дизайне, визуальном искусстве, кино или моушене. - Умение переключаться между экспериментальными PoC и продакшен-качеством. Техническая беглость с AI-инструментами: - Ежедневное использование Claude Code, Cursor или аналогичных AI-инструментов разработки. - Знакомство с MCP и интеграциями Figma, Notion, Linear в AI-рабочие процессы. - Готовность экспериментировать с промптами, делиться выводами и иметь мнение о развитии медиа. Мышление: - Склонность к улучшению систем, а не только выполнению задач. - Приоритет систем над отдельными фичами: шаблонные семейства, которые выпускают десять постов, вместо десяти разовых. - Работа на общих системах, восприятие ограничений как рычага. - Высокие стандарты качества при готовности выпускать релизы. - Умение работать с нетехническими специалистами: продуктом, дизайном, контент-стратегией. - Высокая ответственность и низкое эго. Что не входит в роль: - Владение архитектурой платформы или распределенными системами — партнерство с профильными командами. - Владение социальной стратегией — только голос в ее формировании. - Управление людьми на старте — hands-on IC-роль с лидерством через мастерство. Технологический стек: - Платформа: Node, TypeScript, React, Postgres, AWS, Temporal. - LLM и агенты: основные SDK моделей с вызовом инструментов, структурированными выходами и многошаговыми циклами. - Медиапайплайн: генерация изображений и видео (Veo), синтез голоса и музыки (ElevenLabs), композитинг (Shotstack), headless-рендеринг браузера.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Платформа для бизнес-аналитики, насыщаемая возможностями искусственного интеллекта: естественный язык, умные подсказки, AI-ассистенты. Формат работы: удаленно, РФ, московский часовой пояс. Заработная плата: обсуждается по пожеланиям кандидата. Предоставляются корпоративные подписки на AI-инструменты. Чем предстоит заниматься: · Разрабатывать компоненты платформы целиком · Собирать требования, строить модели данных и описывать методики расчётов · Общаться напрямую с конечными пользователями · Проектировать архитектуру и защищать свои решения · Глубоко применять Claude Code и Cursor как agentic-инструменты, а не просто чат · Проводить ревью, технические обсуждения и развивать инженерную культуру Что важно: · 5+ лет коммерческой разработки сложных DWH/BI-систем · Уверенные навыки: C, .NET, ASP.NET, Angular, AI-инструменты · Реальный опыт работы с Claude Code: настройка CLAUDE.md, структурированные промпты, анализ кодовой базы, генерация production-ready кода, рефакторинг, тесты, pull requests и аудит безопасности · Понимание ограничений LLM и умение выстраивать безопасный HITL процесс

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

Тунис

Город

Не указан

Ultimate Knowledge Institute ищет AI Workflow Engineer для проектирования агентного SDLC с нуля: формализованные пайплайны, где AI-агенты планируют, создают, тестируют, ревьюят и выпускают код вместе с командой старших инженеров, с управлением, обоснованием и метриками эффективности. Это не исследовательская роль и не работа с промптами — вы будете проектировать систему доставки: рабочие процессы, защитные механизмы и циклы обратной связи, позволяющие команде работать значительно быстрее без потери инженерного качества. Работа напрямую ускоряет миссию: обеспечение готовности кадров для кибервойск страны. О компании: с 1999 года Ultimate Knowledge Institute задает стандарты обучения кибербезопасности для Министерства обороны, федеральных агентств и компаний из списка Fortune 500. Платформа выявляет индивидуальные пробелы в экспертизе и строит адаптивные индивидуальные планы обучения для федеральных клиентов США, оборонного сектора, разведывательного сообщества, местных и коммерческих заказчиков. Вы присоединитесь к новой формирующейся AI-команде внутри зрелой продуктовой инженерной команды — реальные пользователи, реальные stakes и зеленое поле для трансформации процессов разработки. Задачи: - Построить агентный SDLC-пайплайн: проектировать, внедрять и эксплуатировать агентные рабочие процессы на всех этапах жизненного цикла разработки — планирование, генерация кода, ревью, тестирование, документация и релиз, интегрированные с GitOps и CI/CD-инфраструктурой. - Улучшить опыт разработчиков: внедрять современные AI-интеграции в ежедневный процесс команды — кодинг-агенты, автоматическое ревью, интеллектуальная генерация тестов и self-service инструменты. - Строить обоснованные и надежные системы: разрабатывать retrieval-grounded и контекстно-зависимые AI-системы с надежными и проверяемыми результатами, проектировать оценочные стенды для их подтверждения. - Установить управление и защитные механизмы: определять и внедрять политики, контрольные точки с участием человека, аудит-трейлы и меры безопасности для ответственного применения агентного AI в средах, где доверие критично. - Формализовать и масштабировать: превращать успешные практики в повторяемые фреймворки, плейбуки и внутренние платформы, расширяя агентное ускорение за пределы инженерии на всю организацию. - Продвигать практику: обучать и поддерживать внедрение AI в команде, выступая мультипликатором, а не изолированным специалистом. Требования: - 2-3+ года практического опыта создания систем на AI/LLM в продакшене. - 2+ года проектирования и эксплуатации агентных рабочих процессов и пайплайнов, включая многошаговую оркестрацию агентов, использование инструментов, оценку и управление. - Опыт работы в современных командах разработки с практиками GitOps и CI/CD. - Рабочее знание паттернов grounded AI: RAG, контекстная инженерия, структурированные выходы, оценка и наблюдаемость LLM-систем. - Солидные основы программной инженерии на JavaScript/TypeScript и/или Python; уверенная работа со стеком (Angular/React фронтенды на Express веб-приложениях). - Соответствие культуре continuous delivery — подход Аллспоу/Хаммонда, Phoenix Project (Ким): малые партии, быстрая обратная связь, обучение без обвинений, операционное совершенство. - Проактивность: видите возможность ускорить команду — строите, измеряете и делитесь результатом. - Сильные коммуникационные навыки: умение объяснить агентную архитектуру инженеру и ее ROI — руководителю. - Требуется разрешение на работу в США; роль — удаленная в США. Будет плюсом: - Опыт с агентными фреймворками и протоколами (LangGraph/LangMem, Claude Agent SDK, MCP, OpenAI Agents) и AI-инструментами для кодинга (Claude Code, Copilot, Cursor).

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Производственная компания, 17 лет занимается шатрами, ангарами и каркасно-тентовыми конструкциями, внедряет ИИ в управление: продажи, производство, маркетинг, SEO, ERP, автоматизацию отделов и работу с данными. Ищет специалиста на постоянную работу, который сможет проектировать и внедрять реальные AI-инструменты в бизнес. Что уже есть ERP-система управления продажами и производственными процессами. Интеграции через API и MCP-серверы с Bitrix24 / внутренними сервисами. Архитектура системы управления производством, отделами и заказ-нарядами. 41 SEO/маркетинговый AI-агент, которые нужно развивать, улучшать и запускать в работу. Потребность в постоянной автоматизации: CRM, сайты, лидогенерация, маркетинг, производство, аналитика, внутренние ассистенты. Что нужно делать Работать с Claude Code, Codex и другими AI-инструментами для разработки. Проектировать и дорабатывать ERP, CRM-интеграции, MCP-серверы, API-связки. Создавать AI-агентов для SEO, маркетинга, продаж, аналитики и внутренних процессов. Разрабатывать небольшие веб-сервисы, панели управления, интеграции и автоматизации. Работать с базами данных, SQL, серверной логикой, backend/frontend-кодом. Разбираться в существующей архитектуре и предлагать решения, которые реально внедряются в работу компании. Помогать превращать бизнес-задачи в работающие технические решения. Кого ищут Нужен инженер, который понимает, как работают: языковые модели и ограничения LLM; prompt engineering, context engineering, agents, tools, MCP; API, webhooks, интеграции между сервисами; backend, frontend, базы данных, SQL; серверы, деплой, логи, отладка; бизнес-процессы: продажи, производство, маркетинг, CRM/ERP. Будет плюсом Опыт с Claude Code, Codex, Cursor или аналогичными AI coding tools. Опыт создания AI-агентов. Опыт с Bitrix24, n8n, Make, Telegram-ботами, CRM/ERP. Опыт SEO-автоматизации, генерации контента, лидогенерации. Примеры реальных проектов, где ИИ был внедрен в бизнес-процесс, а не остался демо. Формат Постоянная работа. Удаленно или гибридно обсуждается. Важен результат, самостоятельность и способность доводить решения до внедрения. В сопроводительном письме обязательно ответить: Какие AI-инструменты для разработки реально используете: Claude Code, Codex, Cursor, ChatGPT, другие? Показать 1-3 проекта, где автоматизировали бизнес-процесс с помощью ИИ, API, базы данных или агентов. Описать коротко один самый сложный технический кейс: задача, стек, что сделали, какой был результат. Как бы подошли к задаче: есть ERP, Bitrix24, база данных, сайт и SEO-агенты. Нужно связать это в единую AI-систему управления компанией. С чего начнете? Приложить GitHub, портфолио, описание проектов или короткое видео-демо, если есть. Отклики без сопроводительного письма и примеров работ не рассматриваются. Тестовое задание Диагностическое задание на мышление. Оно должно показать, умеет ли человек проектировать систему, работать с агентами, API, SQL и бизнес-задачей. Задание для кандидата Представьте, что у компании есть: сайт с заявками; Bitrix24 / CRM; ERP-система производства; база данных заказов; 41 SEO-агент; Claude Code / Codex для разработки; задача: автоматизировать путь от лида до производственного заказ-наряда. Нужно подготовить короткое техническое решение на 2-4 страницы: Какую архитектуру предложите? Какие сервисы, API, MCP-серверы или агенты нужны? Какие таблицы или сущности должны быть в базе данных? Как будет идти путь заявки: сайт → CRM → расчет → заказ → производство → контроль статуса? Какие ошибки и риски предусмотрите? Что можно сделать за первые 2 недели? Где ИИ действительно полезен, а где лучше обычная программная логика? Дополнительно, если кандидат сильный технически: сделать небольшой прототип API или псевдокод одного процесса, например: принять заявку; проверить данные; создать сделку в CRM; записать в БД; вызвать AI-агента для классификации заявки; вернуть статус. Формат: Markdown, PDF, GitHub или Google Doc. Срок: 1-2 дня. Объем: без воды, главное структура и логика.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Digital Clouds — IT-компания, 13 лет на рынке, 130 человек, 200+ проектов: e-commerce, B2B-порталы, мобильные приложения, корпоративные системы. Разработка перестраивается под AI-first модель: рутинный код по спецификациям пишут AI-агенты, инженеры проектируют, пишут спецификации и принимают результат. Конвейер уже работает на боевых проектах. Суть роли Product Engineer — инженер, который ведёт проект целиком: сам говорит с заказчиком, пишет спецификацию, запускает AI-конвейер и отвечает за результат. Роль объединяет аналитика, разработчика и техлида в одной позиции. Работа идёт плотными автономными группами (2–3 инженера на проект). Нет бесконечных согласований, есть только задача и ресурсы для её решения. Чем предстоит заниматься - Discovery: разбираться в задаче заказчика и переводить её в техническую спецификацию - Проектировать решение: архитектура, декомпозиция, контракты интеграций - Писать спецификации для AI-агентов — в этой модели спека важнее кода - Инженерная приёмка: ревью кода агентов, тесты, отлов поведенческих ошибок (галлюцинации, преждевременное завершение, лишние шаги) - Менять конвенции кода, где агент буксует: сложные участки, отладка, тонкие интеграции - Доводить до результата: сроки, демо, коммуникация с заказчиком Что для нас важно - 4+ года коммерческой разработки: PHP (Laravel) и / или Python, фронтенд — Vue - Быстро читать чужой код и находить в нём проблемы — ревьюить придётся больше, чем писать - Опыт прямого общения с заказчиком: сбор требований, защита решений и оценок - Уже применяются AI-инструменты в работе (Claude Code, Cursor, Copilot) и есть желание использовать их системно - Самостоятельность: старт с уровня «проблема бизнеса», а не с готового ТЗ Будет плюсом - Опыт spec-driven development (SDD) или работы с агентными пайплайнами - Роль техлида или единственного инженера на проекте - Docker, CI / CD, Kubernetes - Опыт с платформой Битрикс - Образование НГУ или НГТУ: математика, физика, информационные науки Кому не подойдёт - Если комфортно работать только по детальному ТЗ на входе - Если AI воспринимается как игрушка или угроза, а не рабочий инструмент - Если хочется писать код и не разговаривать с людьми

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

VVP Group ищет специалиста, который поможет построить новый AI-native процесс производства коротких мультфильмов — от идеи и сценария до готового ролика. Чем предстоит заниматься: — создавать короткие AI-мультфильмы продолжительностью 60–90 секунд; — проходить полный цикл производства: сценарий → раскадровка → keyframes → генерация → звук → монтаж; — работать с генерацией изображений, видео, голосов и музыки; — добиваться стабильности персонажей между сценами и выпусками; — создавать Character Production Packs и визуальные правила для генерации; — тестировать и сравнивать AI-модели и инструменты; — работать с API, JSON, webhooks и автоматизированными workflow; — считать стоимость генераций и оптимизировать процесс производства; — фиксировать ошибки и превращать удачные решения в готовые workflow; — создавать внутренние инструменты и автоматизации с помощью Claude Code, Cursor, Replit и других AI-инструментов; — участвовать в создании нового стандарта AI-производства анимационного контента. Что важно: — опыт в видеопроизводстве, анимации, motion design, CG, VFX или постпродакшене; — портфолио с видео, анимацией или AI-контентом; — опыт работы с генеративными AI-инструментами; — понимание storytelling, композиции, монтажа и визуального ритма; — умение создавать несколько связанных сцен в едином стиле; — понимание API, JSON и автоматизации; — способность самостоятельно разбираться в новых инструментах и строить эффективные workflow. Будет плюсом: — ComfyUI, Flux, Stable Diffusion, Midjourney, Runway, Kling, Veo, Sora, Pika, Luma; — ControlNet, IP-Adapter, LoRA, image-to-video, inpainting; — Claude Code, Cursor, Replit, Windsurf, Lovable; — Python, JavaScript, TypeScript или Node.js; — n8n, Make, Zapier; — ElevenLabs, HeyGen и другие AI-инструменты для работы со звуком и голосом; — Premiere Pro, After Effects, DaVinci Resolve, Blender, Cinema 4D, Unreal Engine; — опыт создания мультфильмов, сериалов, детского или игрового контента. Первые задачи: — определить эффективный пайплайн производства коротких мультфильмов; — подготовить 2–3 персонажей к стабильной генерации; — выбрать визуальный стиль и формат роликов; — протестировать несколько AI-моделей на одинаковых сценах и выбрать оптимальный стек. Условия: — работа в крупной группе компаний; — участие в создании нового AI-направления; — возможность влиять на процессы, инструменты и продукт; — прямое взаимодействие с командой проекта; — уровень дохода обсуждается индивидуально.

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

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Формат работы: удалённо. Кандидат должен находиться в одной из стран: Польша, Португалия, Испания, Грузия, Сербия, Армения, Турция или Кипр. Требования по языкам: - Русский — свободное владение. - Английский — C1 (устный и письменный). Чем предстоит заниматься: - Помогать инженерным командам эффективно использовать AI в ежедневной разработке. - Работать с Claude Code, Cursor, Codex и другими AI-инструментами. - Проводить 1:1, воркшопы и распространять лучшие практики использования AI. - Разрабатывать внутренние AI-интеграции на Node.js / TypeScript (MCP и другие). - Исследовать новые AI-инструменты, оценивать их эффективность и внедрять лучшие решения. - Измерять влияние AI на продуктивность инженерных команд. Ожидания: - 7+ лет коммерческого опыта разработки. - Отличное знание Node.js и TypeScript. - Глубокий практический опыт работы с Claude Code, Cursor, Codex или аналогичными AI coding tools. - Опыт разработки внутренних сервисов и интеграций. - Понимание LLM, prompting, RAG, agentic workflows. - Сильные коммуникационные навыки и желание помогать инженерам внедрять AI в свою работу. О компании: Fundraise Up — международная SaaS-платформа, которой доверяют UNICEF, Alzheimer's Association и сотни других благотворительных организаций по всему миру. Мы создаём продукт, который помогает некоммерческим организациям привлекать больше пожертвований. AI уже является неотъемлемой частью нашей инженерной культуры, и мы ищем человека, который поможет вывести использование AI в разработке на новый уровень.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: Fundraise Up Формат работы: удалённо. Кандидат должен находиться в одной из стран: Польша, Португалия, Испания, Грузия, Сербия, Армения, Турция или Кипр. Требования по языкам: - Русский — свободное владение. - Английский — C1 (устный и письменный). Чем предстоит заниматься: - Помогать инженерным командам эффективно использовать AI в ежедневной разработке. - Работать с Claude Code, Cursor, Codex и другими AI-инструментами. - Проводить 1:1, воркшопы и распространять лучшие практики использования AI. - Разрабатывать внутренние AI-интеграции на Node.js / TypeScript (MCP и другие). - Исследовать новые AI-инструменты, оценивать их эффективность и внедрять лучшие решения. - Измерять влияние AI на продуктивность инженерных команд. Ожидания: - 7+ лет коммерческого опыта разработки. - Отличное знание Node.js и TypeScript. - Глубокий практический опыт работы с Claude Code, Cursor, Codex или аналогичными AI coding tools. - Опыт разработки внутренних сервисов и интеграций. - Понимание LLM, prompting, RAG, agentic workflows. - Сильные коммуникационные навыки и желание помогать инженерам внедрять AI в свою работу. О компании: Fundraise Up — международная SaaS-платформа, которой доверяют UNICEF, Alzheimer's Association и сотни других благотворительных организаций по всему миру. Мы создаём продукт, который помогает некоммерческим организациям привлекать больше пожертвований. AI уже является неотъемлемой частью нашей инженерной культуры, и мы ищем человека, который поможет вывести использование AI в разработке на новый уровень.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Платформа для бизнес-аналитики, насыщаемая возможностями искусственного интеллекта: естественный язык, умные подсказки, AI-ассистенты. Формат работы: удаленно, РФ, московский часовой пояс. Заработная плата: готовы обсудить ваши пожелания. Корпоративные подписки на AI-инструменты. Чем предстоит заниматься: - Разрабатывать компоненты платформы целиком - Собирать требования, строить модели данных и описывать методики расчётов - Общаться напрямую с конечными пользователями - Проектировать архитектуру и защищать свои решения - Глубоко применять Claude Code и Cursor как agentic-инструменты, а не просто чат - Проводить ревью, технические обсуждения и развивать инженерную культуру Что важно: - 5+ лет коммерческой разработки сложных DWH/BI-систем - Уверенные навыки: C, .NET, ASP.NET, Angular, AI-инструменты - Реальный опыт работы с Claude Code: настройка CLAUDE.md, структурированные промпты, анализ кодовой базы, генерация production-ready кода, рефакторинг, тесты, pull requests и аудит безопасности - Понимание ограничений LLM и умение выстраивать безопасный HITL процесс