FastAPI

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

О компании Credence — компания в сфере AI, облачных технологий, кибербезопасности и модернизации. Штат — более 1700 сотрудников, включая 1500+ экспертов по AI и данным. Компания имеет 100+ prime-контрактов. Признана Top Workplace по версии Washington Post шесть лет подряд и входит в Inc. 5000 Fastest Growing Private Companies 13 из последних 14 лет. О роли Credence ищет AI Software Engineer в практику AI и автоматизации. Роль предполагает техническое лидерство в практике, применение фундаментальных навыков AI для создания и развертывания решений на основе данных. Под руководством старших AI-лидеров инженер будет вести жизненный цикл разработки агентного ИИ и взаимодействовать с командами инженеров, данных и заинтересованными сторонами для создания высокоэффективных облачных AI-возможностей для федеральных миссий. Обязанности - Генеративный ИИ и LLM: участие в проектах с генеративным ИИ и LLM, прототипирование, кастомизация и доработка AI-функций. - Разработка агентных ИИ-систем: поддержка полного цикла разработки — выбор модели, создание агентов, вызов инструментов, синтез ответов и фоновые агенты. - Инженерия ПО: соблюдение принципов разработки с использованием современных AI-инструментов генерации кода для ускорения рабочих процессов. - Совместная работа: работа с инженерами данных, разработчиками ПО и дата-сайентистами над созданием операционных агентных AI-систем. - Облачная поддержка: автоматизация развертывания моделей с помощью Infrastructure as Code (IaC), CI/CD и инструментов оркестрации контейнеров. - Мониторинг и оптимизация: мониторинг AI-систем после развертывания, настройка производительности, обеспечение надежности и масштабируемости. - Техническая строгость и документация: написание чистого, документированного кода по отраслевым и федеральным стандартам; поддержка воспроизводимой разработки. - Профессиональный рост: отслеживание трендов AI/ML, обучение у старших коллег через менторство и технические ревью. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, AI/ML или смежной области. - 1–5 лет практического опыта в разработке AI/ML-решений. - Опыт работы с генеративным ИИ, LLM и добавлением вызовов инструментов (MCP). - Опыт работы с агентными фреймворками: Agent2Agent Protocol, Mastra, Strands, AgentCore и/или Gemini Agent Platform. - Глубокое понимание AI API: OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock. - Владение TypeScript и ключевыми библиотеками и фреймворками (Nx, NextJS, Mastra, Vercel AI SDK, Playwright, Jest, Vite). - Владение Python и библиотеками и фреймворками (uv, Pydantic, FastAPI, CrewAI, LangChain, LangGraph, Unstructured). - Опыт развертывания приложений с использованием облачных платформ (AWS, GCP) и контейнерных инструментов (Docker, Kubernetes). - Знакомство с CI/CD (GitLab CI). - Опыт использования AI-инструментов для кодинга (Claude Code, Codex, Antigravity). - Развитые коммуникативные навыки и клиентоориентированность. - Гражданство США и возможность получения допуска DoD Secret. Предпочтительно - Интерес к новейшим AI-инновациям, нацеленность на достижение миссии. - Опыт в смежных областях: инженерия данных, дата-сайенс, UI/UX, облачная и платформенная инженерия. - Опыт с IaC-инструментами: Terraform, Open Tofu, AWS CDK или CloudFormation. - Знание федеральной кибербезопасности, RMF, FedRAMP или регуляторных фреймворков. Зарплата и условия - Зарплата: $120,000–$150,000 в год. Фактическая компенсация зависит от опыта, образования, сертификатов, навыков и квалификации. - Медицинская страховка (медицина, стоматология, зрение). - Пенсионный план (401k, IRA). - Страхование жизни (базовое, добровольное, AD&D). - Оплачиваемый отпуск (отпуск, больничные, государственные праздники). - Семейный отпуск (декретный, отцовский). - Краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность. - Обучение и развитие.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О роли Ищем Enterprise-инженера в команду данных. В этой роли вы поможете проектировать и создавать взаимосвязанные системы, которые обеспечивают работу бизнеса, используя сторонние инструменты, MCP-серверы, внутренние API, лёгкие веб-приложения и автоматизированные рабочие процессы. Это роль для Python-инженера, который хочет создавать, разворачивать и поддерживать высокоэффективные внутренние инструменты и автоматизацию. Команда небольшая, с высоким уровнем доверия, ценит ясность, поддерживаемость и внимание к деталям. Что вы будете делать - Создавать и поддерживать MCP-серверы, которые открывают возможности платформы данных и корпоративных бизнес-систем для внутренних инструментов и ИИ-процессов детерминированным образом. - Создавать внутренние API для обогащения экосистемы программно адресуемых ресурсов. - Создавать лёгкие веб-приложения и дашборды на Streamlit для поддержки внутренних процессов. - Разрабатывать stateful-приложения, обеспечивающие соблюдение стандартных операционных процедур (SOP) в правильном порядке. - Разрабатывать и поддерживать автоматизированные рабочие процессы и пайплайны на Python. - Писать чистый, хорошо документированный код и поддерживать культуру технического качества. Что мы ищем Обязательно: - 2+ года опыта с Python. - 1+ год full-stack разработки. - Уверенное владение SQL и работа с реляционными базами данных. - Развитые коммуникативные навыки и способность работать кросс-функционально. Желательно: - Опыт в финтехе, платежах или финансовых услугах. - Опыт создания или работы с MCP-серверами. - Опыт проектирования и создания API (предпочтительно FastAPI или Flask). - Опыт работы со Streamlit или аналогичными лёгкими UI-фреймворками. - Опыт детерминированного LLM-программирования (например, LangChain, UserPromptSubmit, PostToolUse). - Опыт работы с OLTP-базами данных и технологиями кэширования. - Знакомство с инструментами автоматизации рабочих процессов (например, Airflow, Prefect, n8n). - Знакомство с облачной инфраструктурой (например, AWS, GCP, Azure). Компенсация Диапазон базовой зарплаты для этой роли: $120–125 тыс. Указанный диапазон отражает среднюю базовую зарплату по позиции по всем США. Предложенная базовая зарплата может быть выше или ниже в зависимости от конкретных навыков, глубины опыта, профильного образования или обучения кандидата. Локация Позиция классифицируется как удалённая в пределах США. Найм кандидатов за пределами США невозможен. Преимущества - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка рыночного уровня. - Опционы на акции. - Бесплатная подписка Premium-Tier Origin Financial Wellness. - Ежемесячная надбавка на домашний офис. - 401k (TransAmerica). - 12 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком для рожавших и нерожавших родителей. - Гибкий отпуск + больничный и безопасный отпуск. - 11 оплачиваемых корпоративных праздников. - Опция Same Day Pay Branch@Branch.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Branch помогает компаниям ускорять платежи и предоставляет работающим американцам доступные бесплатные финансовые услуги. Компания работает полностью удалённо, сотрудники находятся в США. О роли Ищем Senior Enterprise Engineer в команду данных. Роль предполагает проектирование и создание взаимосвязанных систем, которые управляют бизнесом, с использованием сторонних инструментов, MCP-серверов, внутренних API, лёгких веб-приложений и автоматизированных процессов. Нужно тесно работать с инженерами, аналитиками и бизнес-заинтересованными сторонами. Это роль для опытного Python-инженера, который умеет вести сложные проекты от начала до конца: от планирования и архитектуры до развёртывания и поддержки. Команда небольшая, с высоким уровнем доверия, ценит ясность, поддерживаемость и внимание к деталям. Задачи - Создавать и поддерживать MCP-серверы, которые предоставляют возможности платформы данных и корпоративных бизнес-систем внутренним инструментам и ИИ-процессам детерминированным образом. - Создавать внутренние API для обогащения экосистемы программно адресуемых ресурсов. - Создавать лёгкие веб-приложения и дашборды на Streamlit для поддержки внутренних процессов. - Разрабатывать stateful-приложения, обеспечивающие соблюдение стандартных операционных процедур в соответствии с политиками. - Разрабатывать и управлять автоматизированными процессами и пайплайнами на Python. - Управлять SDLC для преобразования высокоценных макросов и других инструментов, созданных менее техническими пользователями, в отдельные сервисы и low-code процессы, которые могут использоваться несколькими внутренними командами. - Определять стандарты кодирования и лучшие практики взаимодействия с ИИ-агентами в Branch. - Взаимодействовать с заинтересованными сторонами для определения объёма и реализации решений. - Писать чистый, хорошо документированный код и вносить вклад в культуру технического качества. Требования Обязательные: - 5+ лет профессионального опыта в Python. - 3+ года опыта проектирования и создания API (предпочтительно FastAPI или Flask). - 3+ года опыта full-stack разработки на Python. - Опыт создания или работы с MCP-серверами. - Опыт детерминированного LLM-программирования (например, LangChain, UserPromptSubmit, PostToolUse). - Знакомство с OLTP-базами данных и технологиями кэширования. - Уверенное владение SQL и работа с реляционными базами данных. - Отличные коммуникативные навыки и способность работать кросс-функционально. - Подтверждённая способность вести полный жизненный цикл проекта. Желательно: - Опыт в финтехе, платежах или финансовых услугах. - Опыт работы со Streamlit или аналогичными лёгкими UI-фреймворками. - Знакомство с инструментами автоматизации процессов (например, Airflow, Prefect, n8n). - Знакомство с облачной инфраструктурой (например, AWS, GCP, Azure). Условия - Зарплата: $175 000–190 000 в год (базовый диапазон для США). - Удалённая работа в пределах США. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Опционы на акции. - Бесплатная подписка Origin Financial Wellness (премиум-тариф). - Ежемесячная надбавка на домашний офис. - 401k (TransAmerica). - 12 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком для обоих родителей. - Гибкий график отпусков + больничные. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - Опция Same Day Pay от Branch@Branch.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Проект Разработка AI-помощника на базе GigaChat в поверхности GigaAssistant в канале Казначейства. Помощник позволит клиенту самостоятельно вносить изменения в параметры работы услуги «Единый остаток». Команда также занимается разработкой услуг «Единый остаток», «Компенсационные продукты», «Контроль и акцепт» в канале Казначейства. Задачи - Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов. - Интеграция решений с другими системами, обеспечение их взаимодействия. - Работа с LLM, включая prompt engineering и оптимизацию взаимодействия с большими языковыми моделями. Требования - Отличное знание Python, опыт коммерческой разработки от 3 лет (по ТК РФ). - Хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования. - Опыт работы с PostgreSQL, Docker / Docker Compose. - Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных. - Практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering. - Опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов. - Опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers. - Опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог. - Опыт написания unit- и интеграционных тестов. Условия - Участие в интересном проекте. - Возможность профессионального и карьерного роста. - Работа в команде профессионалов. - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально. - Формат работы — удалённо на территории РФ.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Компания — лидер в автоматизации контроля качества. Разработана платформа RETAILIQA для автоматизации операционного аудита, которой пользуются компании по России и ближнему зарубежью. Среди клиентов: МВидео, Эльдорадо, Инвитро, Татнефть, РусАгро, Аскона, DNS, ВсеИнструменты, Spar, Мираторг, Рив Гош и другие. В связи с запросами ритейла активно развивается платформа RETAILIQA AI-VISION для автоматизации контроля выкладки товаров и промопрограмм на базе ML, Deep Learning и Computer Vision. Ищем ведущего AI/ML-инженера для разработки и развития AI-сервисов в области автоматизации compliance-процессов — от архитектуры и экспериментов до запуска решений в production. Основной технологический фокус — Agentic AI, RAG, мультимодальные LLM и классические Deep Learning-модели (Computer Vision). Решения разворачиваются в облачной инфраструктуре и on-premise на оборудовании компании. Используемые технологии: Python, FastAPI, FastMCP, RabbitMQ, FastStream, PostgreSQL/pgvector, Milvus, LlamaIndex, PydanticAI, LangGraph, DeepEval, RAGAS, Langfuse, ClearML, vLLM, Triton Inference Server, Docker, GitLab CI/CD, Prometheus, Grafana. Чем предстоит заниматься - Проектировать архитектуру AI-сервисов и принимать ключевые технические решения. - Разрабатывать LLM-, RAG- и Agentic AI-решения. - Создавать production-ready сервисы на Python. - Разрабатывать AI-агентов, workflow и интеграции с корпоративными системами. - Быстро проверять AI-гипотезы и создавать PoC/MVP. - Доводить успешные решения до production. - Организовывать evaluation и контроль качества AI-систем. - Участвовать в развитии технической архитектуры и инженерных стандартов нового AI-направления. - Взаимодействовать с backend-разработчиками, DevOps, аналитиками и продуктовыми специалистами. Что мы ожидаем - От 3 лет опыта промышленной разработки ML/AI-решений преимущественно на Python. - Практический опыт разработки LLM-, RAG- или Agentic AI-систем. - Опыт самостоятельного создания AI/ML-сервисов от идеи и прототипа до production. - Сильные навыки проектирования архитектуры AI-сервисов. - Уверенное владение Python и опыт backend-разработки. - Понимание RAG: ingestion, chunking, embeddings, retrieval, reranking, generation и evaluation. - Опыт интеграции коммерческих LLM API и/или развёртывания open-source моделей. - Опыт работы с PostgreSQL и векторными базами данных. - Уверенное владение Linux, Docker и Git. - Понимание распределённых систем, очередей сообщений и асинхронной обработки. - Понимание принципов model serving, мониторинга и эксплуатации ML/LLM-сервисов. - Способность самостоятельно принимать технические решения в условиях технологической неопределённости. Будет плюсом - Опыт работы с LlamaIndex, LangGraph, PydanticAI или аналогичными фреймворками. - Опыт разработки MCP-серверов и MCP-интеграций. - Опыт работы с PostgreSQL/pgvector, Milvus или другими векторными хранилищами. - Опыт эксплуатации open-source LLM через vLLM, Triton Inference Server или аналогичные решения. - Опыт evaluation LLM/RAG-систем: DeepEval, RAGAS, Langfuse или аналоги. - Опыт on-premise развёртывания AI-моделей. - Опыт работы с мультимодальными моделями или Computer Vision. - Опыт технического взаимодействия с корпоративными заказчиками. - Опыт участия в создании новой AI/ML-команды или технического направления с нуля. Условия работы - Официальное трудоустройство по ТК РФ. - Работа в аккредитованной IT-компании. - Гибкий график работы. - Конкурентная зарплата, зависящая от опыта и квалификации кандидата. - Профессиональное развитие и обучение. - Доступ к проектам с реальными бизнес-заказчиками из числа федеральных сетей. - Возможность непосредственно влиять на практическое применение AI в бизнесе. - Система квартального премирования.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Мы — технический, ориентированный на внедрение спин-офф глобальной управленческой консалтинговой компании. Наши клиенты — преимущественно компании из DAX и Fortune Global 500, которым мы оказываем консультации по вопросам аналитики, больших данных и машинного обучения. В рамках группы мы занимаемся разработкой индивидуальных и управляемых данными решений, чтобы превратить клиентов в компании на базе ИИ. Мы предлагаем международную рабочую среду с гибкими командами и креативными стартап-методами, а также выше среднего вознаграждение и многочисленные дополнительные льготы. Офисы в Гамбурге, Мюнхене и Дюссельдорфе, а также хаб-локации во всех крупных городах Германии (Берлин, Франкфурт, Штутгарт) обеспечивают интеграцию всех коллег в нашу команду экспертов по всей Германии. В роли Senior AI Engineer вы объединяете миры науки о данных, машинного обучения, разработки ПО и консалтинга. Ваша миссия — разрабатывать и вводить в эксплуатацию модели ИИ, которые приносят измеримый эффект для клиентов. Вы тесно сотрудничаете с заинтересованными сторонами, чтобы понять бизнес-задачи, преобразовать их в подходы на основе данных и перевести инсайты в готовые к продакшену сквозные решения. Вы проектируете, внедряете и оцениваете кейсы применения ИИ и ML — от классического ML до передовых LLM — и обеспечиваете их надежное развертывание и мониторинг в реальных средах. Помимо создания прототипов, вы сосредоточены на практиках MLOps, разработке ПО и интеграции, обеспечивая воспроизводимость, масштабируемость и непрерывное улучшение систем ИИ. Вы ясно и уверенно доносите результаты до технической и нетехнической аудитории, делая сложные решения понятными и применимыми. Вам нравится мыслить за пределами краткосрочной реализации, чтобы создавать долгосрочный эффект для бизнеса клиентов. Требования: - Подтвержденный опыт в науке о данных, статистике, машинном обучении, разработке ПО и/или прикладных проектах ИИ. - Свободное владение Python, уверенное использование современных и распространенных ML-фреймворков и библиотек. - Опыт в MLOps и развертывании: сервировка моделей, мониторинг, CI/CD-процессы (например, MLflow, Airflow, Docker, GitHub Actions). - Навыки разработки ПО: чистый поддерживаемый код, структурирование проектов с использованием современных практик (FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic). - Практический опыт в NLP и LLM, таких как GPT, Claude, Gemini, Llama или Deepseek. - Основы инженерии данных: уверенное знание SQL и работы с базами данных, умение проектировать эффективные пайплайны для обучения и инференса. - Опыт работы с ML-стеками на AWS, Azure или Google Cloud. - Свободное владение немецким (C1) и английским языками. Условия: - Гибкая работа: гибридные модели, гибкий график, возможность работы из дома. - Открытая коллаборативная культура с плоской иерархией, международная команда. - Индивидуальные возможности обучения и карьерные пути, поддержка профессионального и личного развития. - Международная сеть из более чем 1300 коллег, регулярные кросс-офисные и международные мероприятия. - Возможность саббатикала. - Программа Company Bike и субсидируемое членство EGYM Wellpass. - Современные офисы в центральных локациях Гамбурга, Мюнхена и Дюссельдорфа, а также гибкие хаб-локации в крупных городах Германии. - Бесплатные напитки, свежие фрукты, закуски, премиальный кофе. - Среда, построенная на доверии, ответственности и непрерывном росте, где ваши идеи ценятся независимо от роли или уровня.

Формат

Офис

Страна

Перу

Город

Не указан

Компания StaffWorxs ищет AI-инженера для создания AI-платформ операционной деятельности, интеграции моделей и автоматизации сложных задач в производственных средах. Работа удалённая, открыта для кандидатов в США. Задачи: - Создание и масштабирование AI-управляемых рабочих процессов и систем автоматизации - Разработка интеграций с системами мониторинга, тикет-инструментами (ServiceNow, Jira, OpsGenie), CI/CD-пайплайнами и облачными сервисами - Проектирование и реализация API, инструментов и пайплайнов данных для AI-управляемых решений - Работа с LLM-интеграциями, промт-инжинирингом и оркестрацией: потоковые ответы, вызов функций, использование инструментов, RAG-пайплайны, агентная оркестрация - Создание и поддержка full-stack AI-приложений на TypeScript, React и Next.js: пользовательские дашборды, персонализированный опыт, аналитика в реальном времени, интерактивные инструменты - Перевод реальных операционных задач в автоматизированные интеллектуальные решения - Совместная работа с командами Product, SRE и Infrastructure для поставки сквозных возможностей - Улучшение производительности, надёжности и наблюдаемости систем - Создание систем оценки и наблюдаемости: измерение возможностей моделей, контроль качества выводов, дашборды для поддержки улучшаемости продукта - Создание переиспользуемых платформ и инструментов: библиотеки компонентов, общие абстракции, внутренние инструменты для ускорения разработки - Проектирование и разработка масштабируемых бэкенд-систем для AI-платформ - Поддержка AI-интеграций, рабочих процессов и пайплайнов автоматизации - Реализация REST API, микросервисов и событийно-ориентированных архитектур - Проектирование схем баз данных и запросов для сложных доменов: трекинг, вовлечённость, отчётность - Работа со структурированными и неструктурированными данными для AI-сценариев - Участие в CI/CD-пайплайнах, тестировании и автоматизации развёртывания - Диагностика и оптимизация производственных систем - Быстрое прототипирование: от концепции до рабочего демо за дни, инкрементальная поставка Требования: - 5+ лет опыта разработки ПО, сильный фокус на full-stack веб-разработке - Экспертный уровень TypeScript и React: оптимизация производительности, современные паттерны (hooks, context, suspense), архитектура компонентов - Производственный опыт с Next.js: App Router, Server Components, API-маршруты, SSR/SSG, edge-развёртывание - Практический опыт с LLM: промт-инжиниринг, потоковые API, вызов функций, использование инструментов, паттерны цепочек и оркестрации - Опыт с Vercel AI SDK: унифицированный интерфейс LLM-провайдеров, потоковая передача, структурированный вывод, вызов инструментов через OpenAI/Anthropic/Google/xAI - Model Context Protocol (MCP): создание или использование MCP-серверов для расширяемого AI-инструментария - Сильные бэкенд-основы: Node.js или Python, REST/GraphQL API, реляционные базы данных, Redis, аутентификация - Надёжный дизайн баз данных: PostgreSQL, Drizzle ORM, моделирование схем для сложных доменов, оптимизация запросов, миграции - Опыт создания масштабируемых распределённых систем в облачных средах (AWS / Azure) - Рабочее знание CI/CD, Docker, Kubernetes - Знакомство с Tailwind CSS, Radix UI и современной компонентно-ориентированной UI-разработкой - Высокая самостоятельность: работа в неоднозначных условиях, принятие ответственности за задачи и доведение их до конца - Сильные навыки решения проблем и аналитического мышления - Способность работать в быстро меняющейся среде - Эффективная коммуникация с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами Плюсы: - Опыт создания агентных инструментов кодинга, AI-агентных фреймворков или SDK/API для разработчиков (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK) - Опыт с экосистемой Vercel: Next.js, AI SDK-провайдеры, Turbopack - Опыт с фреймворками оценки: измерение возможностей моделей, сбор обратной связи в масштабе, A/B-тестирование выводов - Опыт с песочницами для безопасного выполнения AI-сгенерированного кода - Создание исследовательских инструментов, экспериментальных платформ или научного ПО - Владение Python: FastAPI/Django, пайплайны данных, ML-инструментарий - Знание инструментов наблюдаемости (Grafana, Prometheus, Sentry и др.) - Опыт создания автоматизации или внутренних платформ - Знакомство с функциями реального времени: WebSockets, потоковый UX, совместные интерфейсы - Знание продвинутых веб-технологий: WebGL, WebAssembly, web workers, PWA - Опыт с альтернативными JS-рантаймами: Bun, Deno - Создание open-source инструментов или платформ с активным сообществом - Сильная количественная база (математика, физика или смежные области) Условия: - Удалённая работа - Открыта для кандидатов в США

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

О роли Maze — хорошо финансируемый стартап на стыке генеративного ИИ и кибербезопасности. Product Engineer (Full Stack) станет частью ранней инженерной команды и будет отвечать за клиентский продукт: полный стек от UI до API, в темпе стартапа. Работа в full stack продуктовой команде со значительной автономией: собственный API-слой, питающий React-приложение, без зависимостей и блокеров. Полное владение разработкой фич от концепции до продакшена — от UI-компонентов для команд безопасности до надёжной API-инфраструктуры. Успех измеряется скоростью поставки, качеством продукта, автономностью и клиентским опытом, а не соблюдением процессов или закрытием тикетов. Задачи - Полное владение разработкой фич: от фронтенд-UI до реализации API и слоя базы данных, сквозная функциональность. - Создание пользовательского опыта с помощью React, TypeScript, TailwindCSS и экосистемы TanStack (Router, Query, Table), включая интерфейсы для сложных security-процессов. - Проектирование и поддержка API-инфраструктуры: быстрые REST API на Python/FastAPI, масштабируемые и поддерживаемые сервисы. - Автономное выполнение: высокая независимость, быстрые технические решения без ожидания идеальных требований. - Оптимизация производительности и масштабирования: от запросов к БД до эффективности рендеринга на фронтенде. - Участие в архитектурных решениях: технические обсуждения, формирование фронтенд-архитектуры, потенциально развитие до владения архитектурными решениями. - Баланс скорости и качества: быстрая поставка фич, сбор обратной связи, итерации, без компромиссов в качестве кода и клиентском опыте. Требования - 6+ лет опыта создания продакшен-приложений, сильные навыки и фронтенда, и бэкенда. - Глубокий опыт TypeScript и React (или других современных компонентных фреймворков) в продакшене, понимание компонентной архитектуры, оптимизации производительности и современных паттернов. - Опыт создания производительных REST API с серверными фреймворками, проектирование масштабируемых API-архитектур, оптимизация производительности эндпоинтов, поддерживаемые бэкенд-сервисы. - Опыт в B2B SaaS продуктах, создание фич для бизнес-пользователей, понимание требований enterprise-разработки. - Понимание взаимодействия с БД и оптимизации запросов, умение предвидеть проблемы с производительностью. - Настрой на стартап-темп: работа в быстрой, неоднозначной среде, склонность к действию, прагматичные технические решения. - Совместная независимость: комфортная автономная работа и владение своей работой, а также эффективное взаимодействие с дизайнерами, продакт-менеджерами и другими инженерами. Будет плюсом - Опыт с Python и FastAPI для бэкенд-стека. - Опыт с Kubernetes/EKS для понимания окружения деплоя и инфраструктуры. - Опыт с Temporal workflow orchestration.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Qventus более 12 лет занимается трансформацией здравоохранения. Решения компании используют машинное обучение, генеративный ИИ и поведенческую науку, чтобы помочь больницам сосредоточиться на уходе за пациентами. Компания быстро масштабируется по всему миру и поддерживается ведущими инвесторами. О роли Ищем Senior Software Engineer, который станет техническим лидером команды Web Applications Platform. Команда создаёт фундамент для всех приложений Qventus: владеет общими сервисами, включая аутентификацию и идентификацию, конфигурацию, а также путём сборки и развёртывания кода в изолированную среду каждого больничного заказчика. Клиенты платформы — другие инженерные команды, поэтому работа оценивается по тому, насколько эффективно и безопасно они могут создавать и развивать приложения. Техлид команды из нескольких инженеров: задаёт техническое направление, отвечает за дорожную карту совместно со стейкхолдерами, пишет код и конфигурации. Ключевая работа — кросс-командные усилия по архитектурным решениям, влияющим на полдюжины приложений. Роль отчитывается инженерному менеджеру. Также роль определяет, как инженерия использует ИИ-инструменты для кодинга: стандарты, контекст для агентов и защитные механизмы для безопасности и соответствия кодовой базы и развёрнутых приложений. Требования - 5+ лет создания и эксплуатации production-программного обеспечения - Опыт работы в команде, занимающейся платформой, инфраструктурой, внутренними инструментами или разработкой для разработчиков - Уверенные навыки Python, Django и FastAPI - Глубокие знания Kubernetes и GitOps-доставки (Helm, ArgoCD) - Опыт владения системой аутентификации и авторизации - Отличные навыки управления проектами: декомпозиция, оценка, последовательность и коммуникация о текущей работе - Чёткая письменная и устная коммуникация, влияние за пределами одной команды Плюсы - Опыт с multi-tenant SaaS - Backstage, внутренние порталы разработчиков или инструменты scaffolding сервисов - Знание медицинских технологий: HIPAA, PHI/PII, интеграции Epic и Cerner, SMART on FHIR - Terraform, Jenkins, Datadog и/или APM - Опыт создания или внедрения агентных инструментов разработки: MCP-серверы, кодинг-агенты, матричные оценки, spec-driven рабочие процессы, общие базы знаний Условия - Зарплата: $180,000–$200,000 USD, зависит от локации, навыков, квалификации и опыта - Открытый оплачиваемый отпуск - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком - Профессиональное развитие - Стипендии на здоровье и технологии - Щедрая реферальная программа для сотрудников - Опционы на акции

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Qventus более 12 лет занимается трансформацией здравоохранения. Решения компании используют машинное обучение, генеративный ИИ и поведенческую науку, чтобы помогать больницам сосредоточиться на уходе за пациентами. Быстрый рост компании поддерживают ведущие мировые инвесторы. В Qventus можно работать с глобальной командой и напрямую влиять на жизни пациентов. О роли Ищем Senior Software Engineer, технического лида команды Web Applications Platform. Команда создаёт фундамент для всех приложений Qventus и владеет общими сервисами, включая аутентификацию, идентификацию и конфигурацию. Также команда владеет процессом сборки и развёртывания кода в изолированную среду каждого больничного заказчика. Заказчики платформы — другие инженерные команды, поэтому работа оценивается по тому, насколько эффективно и безопасно они могут создавать и развивать приложения. Техлид команды из нескольких инженеров задаёт техническое направление, владеет дорожной картой совместно со стейкхолдерами, пишет код и конфигурации. Ключевая работа — кросс-командные усилия по архитектурным решениям, влияющим на несколько приложений. Роль подчиняется инженерному менеджеру, который отвечает за здоровье команды и карьерный рост. Также роль центральна для определения того, как инженерия использует ИИ-инструменты для кодинга: стандарты, контекст для агентов, защитные механизмы для безопасности и соответствия кодовой базы и развёрнутых приложений. Требования - 5+ лет создания и эксплуатации production-программного обеспечения - Опыт работы в платформенной, инфраструктурной, внутренней инструментальной или developer-facing команде - Уверенные навыки Python, Django и FastAPI - Глубокие знания Kubernetes и GitOps-доставки (Helm, ArgoCD) - Опыт владения системой аутентификации и авторизации - Отличные навыки управления проектами: декомпозиция, оценка, последовательность и коммуникация о работе в процессе - Понятная письменная и устная коммуникация, влияние за пределами одной команды Будет плюсом - Опыт multi-tenant SaaS - Backstage, внутренние порталы разработчиков или инструменты scaffolding сервисов - Знание технологий здравоохранения: HIPAA, PHI/PII, интеграции Epic и Cerner, SMART on FHIR - Terraform, Jenkins, Datadog и/или APM - Опыт создания или внедрения агентных инструментов разработки: MCP-серверы, кодинг-агенты, матричные оценки, spec-driven рабочие процессы, общие базы знаний Условия - Вилка зарплаты: $180,000–$200,000 USD - Компенсация основана на рыночных данных и учитывает локацию, навыки, квалификацию и релевантный опыт - Open Paid Time Off — оплачиваемый отпуск - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком - Профессиональное развитие - Стипендии на здоровье и технологии - Щедрый бонус за рекомендацию сотрудников - Опционы на акции для сотрудников

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior

Компания: MISE Формат работы: Удалённо Страна работы: Россия Обязанности - Ручное функциональное и регрессионное тестирование веб-приложения (React/Next.js) и REST API (Python/FastAPI) - Составление тест-кейсов и чек-листов на основе требований и пользовательских сценариев - Тестирование REST API через Postman/Insomnia — проверка кодов ответа, структуры данных, граничных случаев - Поиск, воспроизведение и оформление дефектов в таск-трекере, приоритизация по severity/priority - Ретест после фиксов и участие в приёмочном тестировании перед релизом - Базовые SQL-запросы для проверки данных в БД - Ведение тестовой документации: тест-планы, чек-листы, отчёты о тестировании Требования - Понимание основ тестирования: виды тестирования, тест-дизайн, классы эквивалентности и граничные значения - Базовый опыт работы с Postman/Insomnia или готовность быстро в этом разобраться - Умение внятно и подробно описать баг — так, чтобы разработчику не пришлось переспрашивать - Базовое понимание HTTP (методы, коды ответа) и общее представление о том, как работает клиент-серверное взаимодействие - Усидчивость, внимание к деталям, желание разбираться в продукте, а не просто «прогонять чек-лист» - Плюсом — опыт написания SQL-запросов, знакомство с Git, опыт хотя бы одного pet/учебного/тестового проекта Условия - Полностью удалённая работа - Свободный график, без привязки к часам - Ревью раз в полгода, перспектива роста до Middle - Доступ к AI-сервисам (ChatGPT, Claude и другие), обучение и участие в профильных мероприятиях за счёт компании

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания: BRANDPOL Обязанности - Разработка backend-сервисов, API, интеграций и внутренних инструментов на Python. - Проектирование архитектуры решений совместно с командой. - Написание чистого, поддерживаемого и тестируемого кода. - Работа с базами данных, очередями, внешними API и инфраструктурными сервисами. - Участие в code review и обсуждении технических решений. - Автоматизация рутинных задач разработки. Требования - Уверенное знание Python и опыт коммерческой разработки от 2-3 лет. - Опыт работы с backend-фреймворками: FastAPI, Django, Flask или аналогами. - Понимание принципов ООП, SOLID, REST API, асинхронного программирования. - Опыт работы с PostgreSQL, Redis, Docker, Git. - Умение писать и поддерживать тесты. - Опыт настройки CI/CD. - Опыт работы с микросервисной архитектурой. - Готовность быстро разбираться в новом коде и технических доменах. Будет плюсом - Опыт использования AI-инструментов для разработки: ChatGPT, Claude, Cursor, GitHub Copilot, Aider, Devin, OpenAI API или аналогов — для генерации кода, написания тестов, анализа логов, рефакторинга. - Умение проверять и дорабатывать код, сгенерированный AI, оценивать его безопасность и производительность. - Опыт построения собственных AI-агентов или инструментов автоматизации разработки. - Опыт работы с LLM API, LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK или аналогичными фреймворками. - Понимание DevOps-практик и облачных платформ. Условия работы - Интересные задачи в области разработки современных backend-систем. - Возможность использовать современные инструменты в рабочем процессе. - Пространство для экспериментов с новыми подходами к разработке ПО. - Формат: офис. - Занятость: полная. - Уровень: middle. - Оплата: обсуждается по результатам собеседования.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt) Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2 лет - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений - Широкая насмотренность в области LLM, RAG - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL Условия - Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России, также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании «Национальная Служба Списания Долгов» ищет специалиста для разработки и внедрения AI-решений и автоматизации бизнес-процессов. Задачи - разрабатывать production AI-системы; - автоматизировать бизнес-процессы с помощью AI-агентов; - самостоятельно решать задачи от идеи до запуска; - проводить Code Review и контролировать качество; - проектировать архитектуру и документировать решения. Требования - 5+ лет коммерческой разработки; - 3+ года в архитектуре; - опыт запуска production-систем; - опыт с AI-инструментами и агентами; - высшее техническое образование. Будет плюсом Python, Node.js, TypeScript, React, FastAPI, PostgreSQL, Docker, OCR, DevOps/SRE. Условия - формат: офис, Москва, АРМА; - график: 5/2, 09:00–18:00 или 10:00–19:00; - фиксированный оклад, размер обсуждается.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Anika Systems — технологическая компания, которая помогает федеральным агентствам решать сложные бизнес-задачи. Услуги охватывают AI-стратегию, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, интеллектуальную автоматизацию и инженерию, с фокусом на программы национальной безопасности и федерального финансирования. Позиция удаленная, но в соответствии с федеральными контрактными требованиями возможен частичный или полный возврат в офис в будущем. Требуется гражданство США и возможность получить допуск к государственной тайне. AI-инженеры проектируют и внедряют продакшн-системы ИИ в коммерческих и федеральных проектах. Это hands-on роль в небольшой команде senior-специалистов. Инженеры отвечают за работу от начала до конца: данные, интеграция моделей, сервисы, UI, инфраструктура, безопасность и деплой. Ожидается принятие технических решений в условиях федеральных требований по соответствию, безопасности и закупкам. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, науки о данных, вычислительной лингвистики или смежной области; магистерская степень приветствуется. - 1–3 года профессионального опыта в создании и запуске ML или NLP-систем, включая решения на основе LLM или генеративного ИИ. - Сильный продакшн-опыт в Python и TypeScript, включая современные веб-фреймворки (FastAPI, React). - Опыт интеграции LLM в реальные приложения: стриминг, вызов функций, учет токенов, обработка ошибок, на одной из платформ: OpenAI, Anthropic, Bedrock, Vertex или Azure OpenAI. - Опыт проектирования агентных систем: многошаговые рабочие процессы, RAG, оценка, контроль с участием человека. - Уверенное моделирование реляционных данных на PostgreSQL с асинхронным ORM и инструментами миграций. - Владение AWS (compute, storage, IAM, secrets, networking, observability) и infrastructure-as-code, желательно Terraform. - Понимание OAuth/OIDC, JWT, RBAC, изоляции мультитенантности и принципа наименьших привилегий. - Дисциплинированные привычки тестирования, линтинга и проверки типов; понятные диффы и четкая письменная коммуникация. Желательные навыки: - Опыт работы с федеральными программами: NIST 800-53, FedRAMP, FISMA, процесс ATO или требования к обработке данных агентств. - Опыт с Keycloak или другим OIDC-провайдером, мультитенантность на основе RLS или zero-trust дизайн приложений. - Знание платформ data/lakehouse (Databricks, Snowflake) и SQL за пределами CRUD. - Document AI/OCR-пайплайны и модернизация легаси-процессов. - Продакшн-наблюдаемость (CloudWatch, OpenTelemetry, Grafana) и опыт реагирования на инциденты. - Укрепление цепочки поставок: SBOM, сканирование зависимостей, подписанные сборки, моделирование угроз.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

ИТ-компания «Лоция» Опыт работы: коммерческая бэкенд-разработка от 4 лет. Формат работы: можно удалённо (Москва). Проект: AI-платформа нового поколения. Миссия — спроектировать и внедрить экосистему для комплексного управления большими языковыми моделями (LLM). Чем предстоит заниматься - Самостоятельная разработка функционала платформы на Python - Тестирование нового функционала - Самостоятельное участие в процессах и решение средних и сложных задач - Обнаружение дефектов и повышение качества программного продукта Наши пожелания к кандидатам - Опыт коммерческой разработки бэкенд-разработчиком — от 4 лет - Понимание принципов взаимодействия с LLM, MCP-серверами - Опыт работы с реляционными БД и SQL, векторными базами данных - Опыт работы с FastAPI

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания Stik ищет самостоятельного Fullstack-инженера, который умеет превращать сырые идеи в работающие digital-продукты. В компании регулярно появляются внутренние сервисы, автоматизации и новые продуктовые гипотезы. Инженер будет работать напрямую со стейкхолдерами, разбираться в задаче, предлагать техническое решение и самостоятельно доводить его от идеи до production совместно с техническим директором. Это роль для человека, которому интересно делать продукт целиком: идея → архитектура → разработка → тестирование → деплой → развитие. Задачи будут разными: от быстрых MVP и внутренних сервисов до полноценных SaaS-продуктов и сложных интеграционных решений. Важен широкий инженерный кругозор: понимание backend и frontend, баз данных, архитектуры, интеграций и того, как создаются современные веб-продукты. Отдельная особенность роли — AI-driven подход к разработке. Инженер должен уметь использовать современные AI-инструменты как полноценный инструмент разработки: для анализа задач, проектирования, написания, проверки и документирования кода. Нужно понимать, как организовать процесс разработки вокруг AI: правильно формулировать задачи, управлять контекстом, разбивать большие задачи на части, проверять результат и полностью понимать код, который попадает в production. Обязанности - Самостоятельно реализовывать внутренние и клиентские digital-продукты — от идеи и проработки задачи до разработки, тестирования и деплоймента. - Работать напрямую со стейкхолдерами: помогать превращать бизнес-идею в понятную техническую задачу и рабочий продукт. - Разбираться в задаче, задавать необходимые вопросы и помогать определить минимальную версию продукта, которую можно быстро запустить и проверить. - Участвовать в выборе архитектуры и технического решения под конкретную задачу: монолит, модульный монолит или микросервисная архитектура. - Разрабатывать backend на Python с использованием Django и FastAPI. - Проектировать и развивать REST API и клиент-серверную архитектуру. - Разрабатывать frontend на React или Vue, самостоятельно собирать интерфейсы и подключать готовые дизайн- Компания: Stik. Зарплата: 200 000 ₽ за месяц, на руки.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Позиция: DevOps Формат: удаленный ЗП: от 200 000 до 600 000 рублей Быстрорастущий сервис с аудиторией в несколько сотен тысяч пользователей активно масштабируется и ищет сильного DevOps/SRE для развития проекта. Чем предстоит заниматься: — Администрировать и развивать Linux-инфраструктуру; — Настраивать и оптимизировать сетевой стек; — Писать production-код на Go и Python; — Работать с сетевыми протоколами, поддерживать и развивать распределенную инфраструктуру доставки и маршрутизации трафика. Что мы ожидаем: — Уверенное администрирование Ubuntu; — Опыт работы с systemd (юниты, зависимости, hot-reload сервисов), netplan, journald, logrotate; — Настройку и оптимизацию сетевого стека Linux через sysctl (буферы, conntrack, очереди NIC), настройка IPv4/IPv6, swap; — Опыт написания идемпотентных Bash-скриптов; — Уверенная работа по SSH с большим количеством серверов; — Опыт реализации безопасных деплоев и green-blue updates; — Глубокое понимание TCP/UDP, TLS (SNI, ALPN, handshake на уровне пакетов), HTTP/1.1–HTTP/2, WebSocket; — Экспертное знание DNS; — Опыт построения DNS Load Balancing; — Опыт работы с CDN, nginx Reverse Proxy, TLS-терминацией, проксированием WebSocket, fallback-страницами и health-check; — Уверенный опыт разработки на Go (concurrency, тестирование, работа с сетевым стеком); — Опыт разработки на Python (FastAPI, слоистая архитектура); — Уверенный технический стек (SQLAlchemy, Alembic, pytest (unit и e2e), генерация конфигураций из YAML-деклараций); — Опыт работы с Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose; — Навыки диагностики production-инцидентов с использованием tcpdump, dig, ss, iproute2; — Ежедневное использование AI-инструментов в разработке, автоматизации и инженерных задачах. Мы предлагаем: — Полностью Remote, full-time 5/2; — Конкурентную заработную плату; — Полностью оплачиваемый испытательный срок (1 месяц); — Возможность напрямую влиять на архитектуру продукта и принимать ключевые технические решения; — Работу в небольшой сильной команде без бюрократии и долгих согласований.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Райдтех — это Такси, Еда, Доставка, Маркет и другие продукты. Поддержка каждого из сервисов помогает пользователям решать вопросы, а внутренние инструменты позволяют команде быстрее разбирать обращения, анализировать данные и автоматизировать рутину. Наша команда объединяет разработку, обработку данных, ML и прототипирование сервисов. Мы разбираем, как устроены обращения пользователей, ищем сценарии для автоматизации, обучаем небольшие модели под прикладные задачи и создаём внутренние инструменты: от скриптов обработки данных до небольших сервисов, которые подключают модели к потоку обращений. Какие задачи вас ждут: Обработка данных Писать Python-скрипты для работы с сырыми данными: изображениями, треками поездок, метаданными, текстами и логами. Придумывать, как представить данные удобно. Эндпойнт-сервисы Проектировать простые API, определять форматы входных и выходных данных, создавать небольшие сервисы — передавать коммиты разработчикам продукта на FastAPI или Flask, чтобы они обрабатывали данные и подключали модели. Аналитика и отчётность Писать SQL/YQL-запросы, анализировать данные, готовить отчёты и простые дашборды для команды на основе агрегат-таблиц аналитиков. Исследовательские задачи Быстро разбираться в неформализованных проблемах, предлагать способы их решения, проверять гипотезы и создавать рабочие proof-of-concept-решения. Мы ждём, что вы: - Уверенно владеете любым языком программирования - Работаете с данными с помощью pandas и NumPy - Понимаете базовые структуры данных (таблицы, матрицы, JSON, изображения, временные ряды) и умеете преобразовывать данные из одного формата в другой - Пишете SQL-запросы - Понимаете базовые принципы REST API и реализуете простой эндпойнт на FastAPI или Flask Почему у нас хорошо: Наше ДМС поможет предотвратить болезни: в него входят регулярные чекапы и вакцинация.