Cursor

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

TechOps SAAS Engineer (Middle+) Локация: удаленно (желательно часовой пояс GMT+5 - GMT+8) Язык команды: английский Обязанности: - Решать технические проблемы клиентов от начала до конца (Helpdesk + Slack) в рамках SLA - Проводить анализ первопричин с помощью Grafana, Datadog (логи, метрики, трейсы) - Строить дашборды мониторинга и проактивные алерты - Писать Python-скрипты для автоматизации и массовых операций - Активно использовать ИИ (Claude, Cursor, ChatGPT) для ускорения диагностики Требования: - Уверенный ежедневный опыт работы с LLM и промпт-инжинирингом - Практический опыт с Grafana/Datadog (создание дашбордов и алертов) - Python-скриптинг и глубокое понимание распределенных систем - 2+ года в TechOps/технической поддержке (FinTech/Forex/Crypto — плюс) - Отличный английский (C1+)

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Формат: удалённо Занятость: full-time Зарплата: 5 000–6 500 € Что предстоит делать: — backend-разработка на PHP и Golang; — frontend на React + TypeScript; — проектирование REST и gRPC API; — работа с MySQL/PostgreSQL, Redis, RabbitMQ и Kafka; — разработка масштабируемых и отказоустойчивых сервисов; — оптимизация производительности; — code review и участие в архитектурных решениях; — развитие CI/CD и поддержка деплоя в Kubernetes. Требования: — 5+ лет коммерческого опыта в Full Stack/Web Development; — уверенный PHP 7.4–8.x; — OOP, DDD, CQRS, SOLID, MVC, Event-Driven Architecture; — SQL, MySQL/PostgreSQL; — React + TypeScript; — HTML5, CSS3, SCSS; — Git, Docker, CI/CD; — Redis, RabbitMQ, Apache Kafka; — Kubernetes; — понимание Pub/Sub, Outbox, Idempotency, Retry, DLQ; — опыт работы с современными AI-инструментами: Claude, Codex, Cursor и др. Будет преимуществом: Golang, RxJS, gRPC.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

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

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

О компании Untapped Ventures — венчурный фонд ранней стадии, инвестирующий в AI-нативные стартапы. Фонд поддерживает технических основателей и развивает платформу, объединяющую капитал, сообщество и поддержку основателей. О роли Ищем стажёра по вайбкодингу — технически подкованного ИИ-билдера, готового выйти за рамки чистой инженерии и изучить венчур, продуктовую стратегию и создание компаний на ранней стадии. Если вы использовали такие инструменты, как Cursor, Lovable, агентов в стиле Devin, Replit Agents или фреймворки оркестрации LLM, чтобы быстро создавать продукты, рабочие процессы и прототипы, и вам интересно, как прототипы превращаются в компании, истории и инвестиционные тезисы, — эта роль для вас. Стажировка сочетает техническое прототипирование, продуктовое мышление, стратегическую оценку и знакомство с процессом принятия решений в венчуре. Вы будете создавать внутренние инструменты, тестировать новые ИИ-агенты, участвовать в первичном due diligence и помогать понимать, куда движутся AI-нативные рабочие процессы. Обязанности - Вайбкодинг и прототипирование: использовать инструменты вайбкодинга для быстрого создания функциональных внутренних прототипов. - Создавать рабочие процессы и агентов для поддержки поиска проектов, операций и потребностей портфеля. - Превращать нечёткие идеи в быстрые итерации и минимальные жизнеспособные продукты (MVP). - Исследовать агентные стеки и проверять, являются ли новые инструменты инвестиционно привлекательными. Требования - От 1 года технического опыта в AI-инженерии, машинном обучении, агентных инструментах или вайбкодинге. - Уверенность в быстрой разработке «сырых» прототипов. - Развитое аналитическое мышление и интерес к продукту, стратегии и венчуру. - Любопытство к пути ИИ-основателей и созданию компаний на ранней стадии. - Способность работать автономно, быстро итерировать и ясно коммуницировать. Условия - Неоплачиваемая удалённая стажировка. - Начало в феврале/марте 2026 года. - Занятость от 10 часов в неделю в течение 120 дней. - Лучшие стажёры рассматриваются в первую очередь при появлении оплачиваемых ролей или контрактных возможностей в Untapped Ventures.

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

Не указана

Город

Не указан

О роли Staff-разработчик в команде AI & Platform — hands-on технический лидер, создающий AI-функциональность продукта. Работаете вместе со Staff Data Engineer (отвечает за фундамент данных) и подчиняетесь Engineering Manager. Фокус — на прикладном и агентном AI-слое: проектирование, разработка и выпуск AI-функций, с которыми взаимодействуют клиенты. Роль предполагает интенсивную работу с кодом и широкое техническое влияние на команду. Задачи - Проектировать и создавать AI-функции продукта: агенты на основе LLM, интеллектуальную автоматизацию, прогнозные возможности на операционных данных Auvik. - Вести сложные технические задачи от начала до конца: архитектура, продакшен-код, отладка на уровне систем, надёжный релиз. - Совместно с Data Engineer определять, какие данные нужны AI-слою, в каком виде и с какой свежестью; интегрироваться с инфраструктурой поиска и пайплайнов. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами и дизайнерами, превращая потребности клиентов в чётко ограниченные AI-функции. - Оценивать и внедрять новые AI-технологии (LLM, агентные фреймворки, RAG-паттерны, подходы к тонкой настройке), принимать прагматичные решения build-vs-buy. - Задавать стандарты в код-ревью, технических обсуждениях и инженерных практиках. - Наставлять других разработчиков. - Вносить вклад в общие инструменты, библиотеки и паттерны, ускоряющие AI-разработку в инженерной организации. Требования - Сильные основы программной инженерии и значительный опыт создания и выпуска продакшен-систем в масштабе. - Практический опыт создания AI/ML-функций: работа с LLM, промт-инжиниринг, RAG-архитектуры или агентные фреймворки. - Владение Go, Scala или TypeScript (React/GraphQL). Python для ML-процессов — плюс. - Глубокое понимание системного дизайна, распределённых систем, умение принимать архитектурные решения в условиях неопределённости. - Практический опыт работы с агентными инструментами кодинга (Cursor, Copilot Workspace, Claude Code), включая настройку ограничений и проверку результатов. - Сильные коммуникативные навыки: работа с AI-инженерами, продакт-менеджерами и инженерным руководством, умение переключаться между техническими и бизнес-обсуждениями. - Продуктовое мышление: понимание, зачем создаётся функция и решает ли она реальную проблему клиента. Бонусы - Опыт в управлении сетями, мониторинге или инфраструктурном ПО. - Опыт с AI-управляемой автоматизацией, обнаружением аномалий или прогнозной аналитикой в операционном контексте. Условия - Полностью распределённая команда, поддержка работы из дома или любого выбранного пространства. - Регулярные возможности для обучения и роста, обратная связь от руководства, тщательный онбординг. О компании Auvik — облачное ПО для управления сетями, дающее IT-командам мгновенную видимость и контроль над инфраструктурой: локальной, удалённой или распределённой по глобальным сетям. Платформа автоматизирует обнаружение сетей, картирование, мониторинг, резервное копирование конфигураций, анализ трафика и оповещения. Компания стремится к разнообразию и инклюзивности.

Формат

Офис

Страна

Великобритания, Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Управление линейным бизнесом — это операционная головоломка, до которой большинство программного обеспечения так и не добралось. Почасовые затраты на труд, комплаенс, меняющийся в зависимости от региона и роли, и такая тонкая маржа, что плохо составленный график может потопить квартал. Это более сложная проблема, чем большинство беловоротничкового SaaS, и тем не менее на фронтлайн-секторы приходится 80% мировой рабочей силы, а за последнее десятилетие они получили около 1% инвестиций в программное обеспечение. Мы считаем, что это потому, что проблема требовала ИИ, а не просто лучшего ПО, прежде чем её можно было решить. Фронтлайн-организации обладают огромными объёмами операционных данных. При правильном использовании эти данные позволяют агентам брать на себя реальные части управления бизнесом, а не просто отчитываться о нём. Именно это мы строим в Sona, и сейчас достаточно рано, чтобы системы, которые вы построите сейчас, оставались основополагающими через три года. Мы привлекли более $100 млн от N47, Felicis, Gradient и Northzone, подписали более 100 корпоративных клиентов в Великобритании и США и открыли офисы в Лондоне, Нью-Йорке, Остине и Лиссабоне. О роли Мы нанимаем Senior Software Engineers в наши продуктовые команды, чтобы помочь создать следующее поколение управления персоналом. Это не традиционная инженерная роль — в Sona инженеры глубоко вовлечены в процесс разработки продукта, напрямую работают с клиентами, чтобы понять их болевые точки, и превращают эти идеи в готовые решения. ИИ-инструменты являются центральной частью нашей работы. Кодинг-агенты создают большую часть нашего кода, и ваша задача — направлять, исправлять и проектировать архитектуру, а не набирать каждую строку самому. Вы будете использовать такие инструменты, как Claude Code, Cursor или аналогичные, как основную часть ежедневного рабочего процесса, и мы будем оценивать это умение в процессе собеседования. Для этого нужна сильная экспертиза в Elixir — достаточная, чтобы понимать, когда вывод агента неверен, и как это исправить. Ежедневно вы будете работать в кросс-функциональной продуктовой команде со значительной автономией в достижении результатов. Вы будете участвовать в определении функций и объёма работ на основе PR FAQ и стартовых обсуждений, а не брать полностью специфицированные тикеты. У вас также будет возможность ротации между разными продуктовыми доменами в течение года — планирование, расчёт зарплаты, HR, вовлечённость сотрудников — что даёт широту, которой нет в большинстве инженерных ролей. Эта роль remote-first для всех, кто находится в европейском часовом поясе, с ежеквартальными очными сессиями команды и клиентскими воркшопами в Лондоне. Это не полностью изолированный удалённый формат — вам нужна гибкость для поездок в важные моменты. Обязанности - Владеть функциями от начала до конца на платформе Sona, от скоупа до поставки, включая мобильное приложение. - Использовать ИИ-инструменты разработки как основной рабочий процесс — направлять и оценивать код, созданный агентами, а не писать всё с нуля. - Напрямую работать с клиентами через воркшопы, сессии обратной связи и дискуссии по исследованию, чтобы гарантировать, что создаваемое решает реальные проблемы. - Тесно сотрудничать с продакт-менеджерами и продуктовыми дизайнерами, чтобы формировать решения из нечётких требований и стартовых результатов. - Вносить вклад в несколько продуктовых доменов в течение года, глубоко понимая проблемы управления персоналом. - Участвовать в процессе разработки продукта — оспаривать объём, предлагать подходы и принимать прагматичные компромиссы между идеальным решением и правильным на данный момент. Требования - Вы senior-инженер, комфортно владеющий функциями от скоупа до продакшена, а не просто исполняющий спецификацию. - У вас есть профессиональный опыт работы с Elixir — достаточный, чтобы оценивать и исправлять код, созданный агентами, в продакшн-кодовой базе. - ИИ-инструменты разработки уже встроены в вашу работу, а не опробованы один-два раза. Вы можете сформулировать свои рабочие процессы и продемонстрировать их под давлением. - Вы заботитесь о понимании проблем клиентов так же, как о решении технических, и вам комфортно общаться с клиентами напрямую. - Вы ясно и кратко общаетесь — адаптируясь как для технической, так и для нетехнической аудитории. - Вы прагматичны: можете отказаться от сильно удерживаемого мнения, когда ситуация требует этого, и сознательно идёте на компромиссы. - Бонус: full-stack опыт, включая React Native, опыт работы в продуктовой инженерной команде или быстрорастущем B2B SaaS, или знакомство с доменами HR/управления персоналом. Условия - Зарплата: £85–105k - Remote-first (европейский часовой пояс) с ежеквартальными очными сессиями и клиентскими воркшопами в Лондоне - Опционы на акции - 35 дней отпуска (25 стандартных + 10 гибких праздничных дней) - Дополнительный день отпуска за каждый год работы - Пенсионные взносы с матчингом до 5% - Комплексная медицинская страховка - Расширенный отпуск по уходу за ребёнком и выплаты - Схема salary sacrifice для детских садов (Workplace Nursery) - Стипендия на коворкинг для тех, кто находится за пределами Лондона - Ежегодный полностью оплачиваемый командный ретрит

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Python разработчик Компания: Bell Integrator Технологический стек - Язык программирования: Python 3.12+ - Фреймворки: FastAPI, LangChain / LangGraph, FastStream - Базы данных: PostgreSQL, Redis - Очереди: Kafka, RabbitMQ - Поиск и аналитика: Opensearch, Elasticsearch - CI/CD: Jenkins, Nexus, BitBucket, SonarQube - Инфраструктура: OpenShift (Kubernetes), DropApp, Docker - Управление: Jira, Confluence Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет - Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+) - Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP) - Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow - Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду - Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре - Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL) - Опыт написания unit-тестов - Опыт разработки асинхронных приложений на Python - Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile - Важно: опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться Будет плюсом Современные инструменты и практики (будет большим плюсом): - Понимание принципов Domain-Driven Design (DDD) и принципов построения микросервисной архитектуры - Опыт работы с Apache Kafka, Elasticsearch (OpenSearch), Qdrant - Опыт использования AI-инструментов в разработке: GitHub Copilot, Codium, Cursor или их аналоги - Навыки промпт-инжиниринга для эффективного взаимодействия с AI-ассистентами - Знакомство с концепциями vibe coding и инструментами для генерации кода (наподобие GigaCode, Copilot, Roo Code) Обязанности - Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM - Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI - Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов - Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов - Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний - Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода - Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки - Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями - Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков Условия - Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах - Опыт работы в распределенной команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Работа только в офисе - г. Москва

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.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании EZLabs — подразделение AI-инноваций компании VetsEZ. Ищем нескольких прикладных AI-инженеров продукта для работы в полностью удалённом формате. Проекты связаны с созданием интеллектуальных платформ для здравоохранения и решений на основе ИИ. Компания трансформирует оказание медицинской помощи с помощью технологий, инноваций и продуманного дизайна. Партнёры: медицинские команды, поставщики услуг и страховщики. Цель — улучшение вовлечённости пациентов, координации ухода и обработки претензий через продвинутую аналитику, интеллектуальную автоматизацию и защищённые цифровые платформы. Роль подходит инженеру-практику, работающему на стыке ИИ, разработки продуктов и full-stack разработки. Идеальный кандидат имеет практический опыт создания и развёртывания реальных AI-приложений с использованием современных инструментов: Cursor, Claude, Codex, OpenAI и связанных LLM-технологий. Кандидат должен проживать на территории континентальных штатов США. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и внедрять AI-функции в медицинских продуктах и операционных системах. - Создавать full-stack приложения с использованием современных AI-инженерных процессов и инструментов: Cursor, Claude, Codex, OpenAI API и связанных LLM-технологий. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, дизайнерами, инженерами и клиническими специалистами для создания масштабируемых решений, ориентированных на пользователя, улучшающих вовлечённость пациентов, координацию ухода и операционную эффективность. - Разрабатывать API, бэкенд-сервисы, конвейеры автоматизации и AI-процессы, поддерживающие интеллектуальные возможности продуктов и production-ready развёртывание. - Применять лучшие практики разработки ПО, DevOps и MLOps для тестирования, развёртывания, мониторинга и оптимизации AI-решений. - Исследовать новые AI-технологии, паттерны внедрения LLM и современные фреймворки разработки продуктов для постоянного улучшения возможностей платформы. - Работать в условиях неопределённости, решать сложные технические задачи, эффективно взаимодействовать с техническими и нетехническими командами в быстрой Agile-среде. - Выполнять дополнительные задачи по мере необходимости для достижения целей команды и успеха проекта. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, разработки ПО, искусственного интеллекта, науки о данных или смежной технической дисциплине. - 2+ года профессионального опыта в разработке ПО, продуктовой инженерии или full-stack разработке. - Практический опыт реализации как минимум 2–3 production-level AI-проектов с использованием таких инструментов, как Cursor, Claude, Codex, OpenAI, Anthropic или аналогичных AI-платформ. - Сильные навыки программирования: Python, TypeScript, JavaScript или смежные современные языки, а также опыт создания и развёртывания production-grade full-stack приложений. - Опыт интеграции больших языковых моделей (LLM), промт-инжиниринга, AI-агентов, генеративных AI-процессов или архитектур retrieval augmented generation (RAG). - Знакомство с облачными платформами: AWS, Azure или Google Cloud Platform, а также с технологиями контейнеризации и развёртывания: Docker и Kubernetes. - Развитые коммуникативные навыки, умение работать в команде, аналитические и решающие задачи способности, способность работать самостоятельно в удалённой Agile-среде. Дополнительные квалификации - Опыт с AI-ассистированными процессами разработки ПО, векторными базами данных, эмбеддингами, семантическим поиском, оркестрационными фреймворками или автоматизацией AI-процессов. - Знакомство с фреймворками машинного обучения: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face или scikit-learn. - Опыт работы с CI/CD конвейерами, DevOps-практиками, автоматизацией инфраструктуры или защищёнными средами медицинских технологий. - Предпочтителен опыт поддержки инициатив в здравоохранении, у страховщиков/поставщиков, в федеральном правительстве или в технологических проектах Департамента по делам ветеранов (VA). - Возможность получения допуска к государственной тайне будет плюсом. Условия - Медицинская страховка, стоматология и зрение. - 401k с корпоративным взносом. - Оплачиваемый отпуск и федеральные праздники. - Корпоративный ноутбук. - Возможности обучения. - Удалённая работа. Примечания - Отобранные кандидаты должны будут пройти дактилоскопию в государственном учреждении и проверку биографии в рамках процесса найма. - VetsEZ — работодатель с равными возможностями. Кандидаты рассматриваются без учёта расы, цвета кожи, религии, пола, национального происхождения, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, инвалидности или статуса защищённого ветерана. - На данный момент компания не может предоставить спонсорскую поддержку (визу).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python Developer / Highload Backend Компания: Альфа-Банк Обязанности - Разработка и поддержка высоконагруженных backend-сервисов на Python - Проектирование и разработка REST API - Интеграция сервисов с внутренними и внешними системами - Работа с асинхронным кодом и высоконагруженными сценариями - Настройка логирования, метрик, healthcheck endpoints и трассировки - Интеграция сервисов с observability-инфраструктурой: OpenTelemetry, Prometheus-compatible метрики, ElasticSearch - Работа с контейнеризацией и инфраструктурой: Docker, Kubernetes, Kafka - Участие в диагностике инцидентов, анализе логов, метрик и трейсов Пожелания к кандидатам - Коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет - Опыт разработки REST API и микросервисной архитектуры - Опыт асинхронного программирования: asyncio, aiohttp/httpx или аналогичные инструменты - Опыт работы с FastAPI, Pydantic или аналогичным backend-стеком - Опыт работы с PostgreSQL, плюсом будет ClickHouse SQL - Опыт работы с Redis - Опыт работы с очередями или брокерами сообщений: Kafka или RabbitMQ - Опыт работы с Docker, базовое понимание Kubernetes: pod, deployment, service, liveness/readiness probes, Helm - Опыт настройки логирования: logging, structlog или аналогичные инструменты, ElasticSearch/OpenSearch - Опыт работы в Grafana, Kibana для мониторинга - Опыт написания тестов: pytest, unittest, mocks - Vibe-Coding (Cursor, Claude Code, Codex и другие)

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Implicit создаёт AI-движок знаний для обслуживания и поддержки. Платформа без кода преобразует сложные технические документы, инструкции, процедуры и операционные данные в структурированные знания для людей и AI-агентов. Ищем инженера по ИИ на частичную занятость для создания AI-возможностей следующего поколения. Работа в команде с опытными инженерами, продакт-лидерами и исследователями ИИ над задачами в оборонной отрасли, производстве, поддержке клиентов и других отраслях. Обязанности - Проектировать и создавать AI-приложения на основе LLM, RAG, семантического поиска и AI-агентов. - Разрабатывать интеллектуальные пайплайны для загрузки документов, извлечения знаний и поиска. - Улучшать качество ответов с помощью промт-инжиниринга, фреймворков оценки и оптимизации поиска. - Создавать и оптимизировать продакшн-сервисы ИИ на Python и современных AI-фреймворках. - Работать с инструментами агентной разработки, включая Claude Code, Cursor, и AI-ассистируемыми процессами написания кода. - Писать чистый, поддерживаемый, хорошо протестированный код с акцентом на качество и надёжность. - Тесно сотрудничать с командами продукта, разработки и Data Science для быстрого прототипирования и выпуска новых возможностей. - Оценивать новые AI-модели, инструменты и техники для постоянного улучшения платформы. Требования - Опыт от 3 лет в создании AI, ML или NLP-приложений в индустрии, open-source или исследованиях. - Уверенный опыт с большими языковыми моделями (LLM), RAG, эмбеддингами и семантическим поиском. - Хорошее понимание NLP, машинного обучения и современных техник глубокого обучения. - Практический опыт с PyTorch, TensorFlow или аналогичными ML-фреймворками. - Навыки разработки на Python и опыт создания продакшн-программного обеспечения. - Опыт работы с API, векторными базами данных и AI-фреймворками приложений. - Степень бакалавра в Computer Science или смежной области, или эквивалентный практический опыт. Предпочтительно - Опыт создания AI-систем для корпоративного управления знаниями или технической документации. - Опыт с AI-агентами, вызовом инструментов и агентными процессами. - Знакомство с графами знаний, OCR, парсингом документов или мультимодальным ИИ. - Опыт развёртывания AI-приложений с использованием современных практик MLOps. - Опыт оценки и бенчмаркинга производительности LLM. Условия - Конкурентоспособная оплата. - Гибкий график частичной занятости. - Удалённая работа в пределах США. - Гибкая политика отпусков. - Возможность создавать передовые AI-продукты в небольшой, опытной и высокотехничной команде, решающей сложные реальные задачи.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании ScholarshipOwl — крупнейший маркетплейс стипендий в США, использующий ИИ для связи 14 миллионов студентов, ищущих стипендии, с компаниями, которые ищут студентов. Миссия — сделать финансирование образования более доступным и увлекательным, а также дать брендам возможность взаимодействовать с новым поколением. Компания использует ИИ-технологии, которые упрощают поиск стипендий, оптимизируют процесс подачи заявок и обеспечивают измеримые результаты для студентов и партнеров. Роль Ищем высококвалифицированного и инновационного Mobile QA-инженера для сквозного обеспечения качества, автоматизации тестирования и стабильности релизов мобильного приложения ScholarshipOwl на Flutter и его интеграции с GraphQL API. Роль предполагает обеспечение быстрых поставок без регрессий на iOS, Android и OTA-обновлениях Shorebird для миллионов студентов. Вы будете использовать современные ИИ-ассистенты для кодирования (Cursor, Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini) как основной инструмент для достижения максимального покрытия тестами с высокой скоростью. Работа в тесном сотрудничестве с мобильной и бэкенд-командами в современной мультисервисной архитектуре, смещение качества влево: аудит Figma-спецификаций до спринтов, ревью PR, поддержание непрерывных качественных шлюзов в CI/CD. Обязанности - Сквозная автоматизация: создание, поддержка и выполнение параллелизованных E2E smoke и регрессионных тестовых конвейеров с использованием Patrol, интегрированного в Codemagic и GitLab CI. - API и контрактное тестирование: настройка автоматизированного контрактного и API-интеграционного тестирования для проверки обновлений схемы GraphQL на соответствие требованиям мобильных запросов, гарантируя отсутствие критических изменений. - Интеграция ИИ: глубокая интеграция ИИ-инструментов (Cursor, Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini) в ежедневные процессы для генерации Patrol-скриптов из Figma-спецификаций, синтеза сложных mock-пейлоадов и автоматизации разбора логов для удвоения эффективности QA. - Смещение качества влево: раннее ревью фич-спецификаций в Figma и определений схемы GraphQL для выявления крайних случаев, логических пробелов и ошибок дизайна до начала спринтов и разработки. Активное участие в ревью PR. - Наблюдаемость и триаж: мониторинг здоровья сборок, Firebase Remote Config/Analytics, логов ошибок Sentry и логов GCP Cloud Run для триажа проблем в Flutter BLoC/UI state, GraphQL-резолверах и бэкенд-сервисах, создание подробных GitLab-задач с контекстом для разработчиков. - Исследовательское и релизное тестирование: тестирование на iOS-симуляторах, Android-эмуляторах, физических устройствах, TestFlight, внутренних треках Google Play Console и OTA-горячих патчах Shorebird. - Компонентное тестирование: использование Flutter Storybook для визуальной регрессии и компонентного тестирования на ранних этапах релизного цикла. Требования (обязательные) - Опыт: 3+ года профессионального опыта в Mobile QA Engineering / автоматизации тестирования, минимум 1 год активного использования ИИ-инструментов для кодирования в ежедневных процессах. - Владение мобильной автоматизацией: практический опыт с фреймворками автоматизации Flutter (Patrol, Flutter Integration Test, или уверенные навыки Appium/XCUITest/Espresso с готовностью освоить Patrol). - API и проверка схем: знание тестирования GraphQL API (Bruno, Postman, Playwright или HTTP-клиенты), включая валидацию схем, заголовков и JWT-авторизацию. - Мобильная экосистема и дизайн: уверенная работа с Figma-файлами для UI-спецификаций/дизайн-токенов, инструментами Xcode/Android Studio, управление Firebase Remote Config и фича-флагами, понимание жизненного цикла мобильных приложений (Apple App Store / TestFlight, внутреннее тестирование Google Play Console). - CI/CD и мобильный DevOps: опыт с мобильными CI/CD инструментами (Codemagic, GitLab CI) и Git/GitLab рабочими процессами. - Образование: степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering или эквивалентный практический опыт в разработке ПО / автоматизации тестирования. - Коммуникация: четкие и лаконичные навыки асинхронного общения на письменном и устном английском для баг-репортов, документации и удаленной работы. Будет плюсом - AI-Native фокус: продвинутое умение загружать архитектурные спецификации, GraphQL-схемы и UI-дизайн-токены в ИИ-модели для автоматической генерации тест-кейсов, Patrol page objects и mock-пейлоадов. - Dart и компонентное тестирование: непосредственные навыки Dart/Flutter для написания unit и widget тестов в репозитории, а также опыт с Flutter Storybook. - OTA и скриптинг: опыт с Shorebird (OTA горячие патчи для Flutter) или базовый TypeScript/Bun для написания Bruno тестовых коллекций или скриптов схем. - Облачная инфраструктура и фича-флаги: опыт с GCP (Cloud Run, Cloud Logging) и фича-флагами Unleash.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания dscout строит платформу для UX-исследований, которой доверяют бренды в сфере финансов (JP Morgan Chase, Intuit, Charles Schwab, PayPal), здравоохранения (Aya, Headspace), потребительских товаров (Keen, Verizon, Target, Northface) и технологий (Google, Amazon, Facebook, Meta, Spotify, AirBnB). Инструменты помогают командам понимать людей, стоящих за продуктами. AI является ключевой частью работы dscout. Качество функций напрямую зависит от конвейеров данных и инфраструктуры. AI Data Engineer находится на стыке ML-систем и инженерии данных, тесно сотрудничая с командами MLE и аналитической инженерии для создания конвейеров, моделей и систем оценки, обеспечивающих надежность AI-функций в продакшене. Обязанности: - Проектировать, создавать и поддерживать конвейеры данных, которые перемещают и трансформируют данные из приложения и сторонних источников в реляционные базы данных, сохраняя их надежность и модельность по мере роста объема и сложности - Сотрудничать с аналитической инженерией для создания моделей данных и отчетности, дающих исследователям и командам видимость эффективности их работы - Обеспечивать качество данных как приоритет первого класса на этапах загрузки, моделирования и отчетности. Выявлять и устранять проблемы до того, как они достигнут модели, дашборда или пользователя - Создавать и запускать продакшен-системы AI: инфраструктуру данных и сервисы, на которых работают ML-функции - Проектировать и поддерживать системы оценки готовности AI-функций к запуску и их устойчивости: eval-харнессы, тестовые наборы данных и мониторинг продакшена, реализованные как программное обеспечение, а не разовые анализы - Задавать стандарт выполнения работы с данными: писать ясно, делиться контекстом заранее и ускорять работу окружающих Требования: - 5+ лет опыта в инженерии данных со значимым опытом работы с ML-системами в продакшене - Глубокий опыт инженерии данных: самостоятельное создание и поддержка конвейеров, перемещающих данные из источников приложений в хранилище в масштабе, понимание того, что ломается, когда и почему - Сильные навыки Python и уверенное владение стеком данных (используются Snowflake и Postgres) - Опыт работы с инструментами оркестрации, такими как Airflow, Dagster или аналогичными - Опыт работы с облачными средами, такими как GCP или AWS - Подтвержденный опыт тесного сотрудничества с аналитическими инженерами или аналитиками данных для создания надежных, хорошо документированных моделей данных - Практический опыт запуска AI или ML систем, на которые полагались реальные пользователи в продакшене, и ответственность за их работу после запуска - Собственная точка зрения на оценку: отношение к eval как к создаваемому продукту, а не как к отчету - Высокая степень самостоятельности: способность довести неоднозначную задачу до рабочего результата без полностью проработанного тикета - Свободное владение полным жизненным циклом данных: от функций, ориентированных на продакшен, до внутренней аналитики, управляющей решениями - Уверенность в работе с AI-инструментами кодирования (Cursor, Claude Code, Copilot или аналогичными) как реальной частью рабочего процесса Желательно: - Опыт работы с dbt или аналогичными фреймворками моделирования данных - Знакомство с инструментами оценки и наблюдаемости LLM - Опыт работы с MCP-инструментарием или агентными конвейерами данных О компании: dscout — команда увлеченных, эмпатичных и любознательных профессионалов. Признанный лидер в Forrester Wave, компания находится на переднем крае технологий исследований опыта. Ценятся обучение, обмен знаниями и создание нового. Компания стремится к разнообразию и инклюзивности команды. Условия: - Конкурентоспособный компенсационный пакет со встроенным бонусом и программой акций - Прогрессивный пакет льгот (для сотрудника и иждивенцев) для поддержки баланса работы и жизни, включая гибкий отпуск, 15 оплачиваемых дней

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании MaintainX — ведущая AI-платформа для обслуживания и управления активами, обслуживающая более 14 000 клиентов, включая Duracell, Shell, Cintas и Brenntag. Компания привлекла $150 млн в рамках раунда Series D под руководством Bessemer Venture Partners и Bain Capital Ventures, доведя общий объём финансирования до $254 млн. MaintainX вошла в рейтинг Forbes 2025 Cloud 100 — список 100 крупнейших частных облачных компаний мира. Компания быстро растёт и нанимает соответствующих специалистов. О роли В качестве Senior SDET в команде Quality Platform вы будете создавать общую тестовую инфраструктуру, фреймворки и инструменты с использованием ИИ, на которые полагается каждая инженерная команда MaintainX для быстрой и уверенной поставки. Вместо владения тестированием одной продуктовой области вы создадите платформу, developer experience и автоматизацию, которые сделают высококачественное ПО стандартом для всей организации. Вы будете тесно сотрудничать с продуктовыми инженерными командами, Quality Advocates и SRE для повышения продуктивности разработчиков, увеличения уверенности в релизах и формирования будущего ИИ-тестирования в MaintainX. Что вы будете делать - Создавать и развивать общую платформу качества MaintainX, фреймворки автоматизации тестирования и инструменты для разработчиков. - Проектировать и разрабатывать инфраструктуру для создания тестов с помощью ИИ, которая значительно сокращает время создания тестов, сохраняя высокое качество. - Владеть стандартами интеграции CI и повышать надёжность сборок во всех инженерных командах. - Проектировать тестовые стенды (test harnesses) для продуктовых возможностей на базе ИИ, включая проверки работоспособности, плавную деградацию, мониторинг квот и состязательное тестирование. - Выявлять и устранять системный тестовый долг и флаки-тесты до того, как они повлияют на инженерные команды. - Создавать общие утилиты и фреймворки для тестирования, применяемые во всей инженерной организации. - Сотрудничать с Quality Advocates, продуктовыми инженерными командами и SRE для постоянного улучшения стратегии тестирования и надёжности платформы. - Оценивать новые ИИ-инструменты для тестирования и внедрять их там, где они создают измеримый инженерный эффект. Требования - Практический опыт создания и поддержки production-grade фреймворков автоматизации тестирования с использованием Playwright, Selenium или аналогичных технологий. - Сильные основы программной инженерии с опытом написания, отладки и поддержки production-кода приложений. - Опыт интеграции автоматизированного тестирования в CI/CD пайплайны и диагностики флаки- или падающих тестовых наборов. - Опыт создания или поддержки общих инструментов для разработчиков, тестовой инфраструктуры или инженерных платформ. - Опыт использования ИИ-инструментов разработки, таких как Claude Code, GitHub Copilot, Cursor или аналогичных, для ускорения инженерных процессов с применением здравого инженерного суждения. - Уверенное владение системами от начала до конца: от архитектуры и реализации до поддержки в production. - Опыт наставничества инженеров и повышения инженерного качества в командах. - Требуется экспертный уровень английского языка (устного и письменного), так как специалисту нужно будет руководить инженерными менеджерами платформы в нескольких командах, представлять технические приоритеты исполнительным стейкхолдерам и ежедневно согласовывать действия с инженерными лидерами за пределами Квебека. Будет плюсом - Опыт создания тестовых стендов для функций на базе ИИ, включая проверки работоспособности, circuit-breakers, состязательное тестирование или тестирование устойчивости. - Опыт создания или поддержки автономных или агентных ИИ-систем. - Опыт оценки ИИ-инструментов для разработчиков и их интеграции в инженерные процессы. - Опыт встраивания наблюдаемости и метрик качества в платформы тестирования. - Опыт работы с крупномасштабными платформами разработчиков, поддерживающими несколько инженерных команд. Условия - Конкурентная зарплата и значительные опционы на акции. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Программа 401(k) / RRSP. - Отпуск по потребности. - Культура работы: - Вы будете работать с коллегами по всему миру, которые отражают ценности MaintainX: умные скромные оптимисты. - Мы верим в меритократию, где идеи и усилия публично отмечаются. Наша миссия — предоставить единую платформу для команд технического обслуживания, ремонта и эксплуатации, чтобы поддерживать работу физического мира. Мы считаем, что главный актив любой организации — люди. Поэтому мы создали интуитивно понятное мобильное решение для повышения продуктивности и сотрудничества в командах и подразделениях. MaintainX стремится создавать разнообразную среду. Все подходящие кандидаты будут рассматриваться независимо от расы, цвета кожи, религии, пола, гендерной идентичности или самовыражения, сексуальной ориентации, национального происхождения, генетики, инвалидности, возраста или статуса ветерана.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Junior

О вакансии - Компания: COVET IT INC - Роль: Vibe Coding Engineer / GenAI Prototyping Developer - Локация: Лос-Анджелес, Калифорния (удалённо) - Тип занятости: долгосрочный контракт - Уровень: начальный, 0–2 года опыта Задачи - Использовать AI-ассистентов кодирования: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные инструменты. - Быстро превращать идеи в функциональные прототипы, AI-приложения, внутренние инструменты и proof-of-concept. - Работать с LLM, AI-агентами, RAG, MCP-серверами, API, современными full-stack фреймворками и паттернами AI-оркестрации. - Сотрудничать с командами product, UX и engineering. Требования - 0–2 года опыта в разработке ПО, включая выпускников с сильным академическим, проектным, стажёрским или личным опытом программирования. - Уверенные основы программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Node.js или Golang. - Базовый практический опыт с React, Next.js, REST API, Git и GitHub. - Знакомство с AI-ассистентами: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT, Windsurf или Replit AI. - Понимание основ генеративного ИИ, LLM, промт-инжиниринга, AI-агентов и RAG. - Базовое понимание MCP (Model Context Protocol) и того, как AI-агенты взаимодействуют с инструментами, API и внешними системами. - Опыт создания AI/LLM-приложений, чат-ботов, рабочих процессов или proof-of-concept в академических, стажёрских, личных или open-source проектах. - Понимание API, JSON, веб-сервисов и базовой архитектуры приложений. - Знакомство с Git-процессами и инженерными практиками. - Сильные аналитические навыки и способность быстро осваивать новые технологии. - Любознательность и готовность экспериментировать с новыми AI-инструментами, фреймворками и технологиями повышения продуктивности разработчика. - Практический подход и умение быстро собирать работающие прототипы с помощью AI-инструментов. Желательно - Опыт с LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналогичными AI-фреймворками. - Знакомство с векторными базами данных, эмбеддингами и семантическим поиском. - Базовый опыт с Docker, Kubernetes, AWS, Azure или GCP. - Опыт интеграции AI-приложений с корпоративными системами, базами данных или сторонними API. - Личные проекты, вклад в GitHub, хакатоны или академические проекты с GenAI или AI-агентами. - Продуктовое мышление и способность быстро превращать идею в работающее демо или прототип. - Комфорт в среде с быстрыми экспериментами, неопределённостью и постоянным обучением.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Сан-Франциско

О компании ClickHouse — частная облачная компания, входит в список Forbes Cloud 100 за 2025 год. Более 4 000 клиентов, годовой рост ARR свыше 250%. Компания специализируется на аналитике реального времени, хранилищах данных, наблюдаемости и AI-нагрузках. Недавно завершен раунд финансирования серии D на $400 млн. Среди клиентов — Capital One, Lovable, Decagon, Polymarket, Airwallex, Meta, Cursor, Sony и Tesla. О команде IT Operations в ClickHouse обеспечивает работу внутренних систем, инструментов и инфраструктуры компании. Роль входит в новую функцию AI Engineering внутри IT Operations, созданную для централизации AI Ops. Команда состоит из технического лида и одного-двух AI Ops инженеров, подчиняется менеджеру IT Business Systems. О роли AI Ops Engineer поможет построить и запустить новую функцию AI Ops в ClickHouse. Работа под руководством технического лида: проектирование, создание и поддержка AI-решений для бизнес-подразделений (People, Finance, Legal и других) и инженерных команд. Задачи включают создание интеграций, поддержку агентов, контроль затрат и обучение сотрудников лучшим практикам AI. Это практическая роль: нужно быстро двигаться, запускать реальные рабочие процессы и помогать команде учиться. Показатели успеха - Измеримое сокращение неэффективных расходов на AI-инструменты и модели за счет оптимизации, маршрутизации и контроля затрат - Рабочая система оценки и выбора моделей и инструментов по стоимости, задержке, точности и рискам - AI-агенты и рабочие процессы, созданные и поддерживаемые кросс-функционально (People, Finance, Legal, Engineering и другие) - Повышение AI-грамотности в компании через обучение, внедрение одобренных инструментов и снижение использования неофициальных AI-решений - Настроенные практики идентификации, доступа, аудита и жизненного цикла AI-агентов, соответствующие требованиям Security и GRC Задачи - Разработка и внедрение решений с использованием LLM, фреймворков автоматизации и внутренних инструментов для бизнес- и инженерных задач - Интеграция AI в существующие системы: HRIS, ATS, ERP, оркестрация закупок, тикетинг, CI/CD, инструменты разработчика, а также юридическую инфраструктуру (CLM, Matter Management) - Создание рабочих процессов: генерация документов, извлечение данных, поиск по базам знаний, поддержка принятия решений - Использование современных стандартов интеграции (например, MCP) для безопасного доступа AI-моделей и агентов к внутренним знаниям - Тестирование и бенчмаркинг AI-моделей по точности, задержке, стоимости и безопасности - Поддержка оценки рисков моделей и due diligence совместно с Security и GRC - Внедрение и поддержка внутреннего решения для маршрутизации моделей - Создание дашбордов и отчетности по AI/LLM-расходам по командам и инструментам - Внедрение тегирования, мониторинга и алертов для аномалий затрат - Поиск и реализация возможностей оптимизации затрат: эффективность промптов, кэширование, оптимизация размеров моделей - Настройка доступа, учетных данных и отзыва доступа для AI-агентов - Поддержка развертывания, версионирования, мониторинга и вывода агентов из эксплуатации - Обслуживание и обновление инфраструктуры агентов и зависимостей - Ведение журналов аудита и логирования действий агентов - Разработка и проведение программ обучения AI для разных аудиторий — от нетехнических пользователей до инженеров - Создание легких плейбуков, гайдов, шаблонов и переиспользуемых компонентов для безопасного внедрения AI - Проведение онбординг-сессий, офисных часов и воркшопов для повышения AI-грамотности - Организация обратной связи с пользователями для улучшения обучающих материалов, инструментов и документации Требования - Опыт работы с современными AI/ML-инструментами и фреймворками - Опыт создания и использования API, разработки пайплайнов данных и проектирования систем