Grafana

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle+ Python Developer Мы — IT-компания Napoleon IT, более 250 сотрудников, 3 офиса в России, направления: заказная разработка, outstaffing, собственные продукты. Развиваем разработку с использованием LLM и Generative AI, строим мультиагентные системы и платформенные решения для брендов, ритейла и маркетплейсов. Ищем Python-разработчика на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов. Проект реализуется на микросервисной архитектуре и направлен на создание решения, которое рассчитывает рекомендации по формированию заказов поставщикам с учетом параметров логистики, складских остатков, спроса и других бизнес-ограничений. Вы будете работать в команде аналитиков, архитекторов и разработчиков, участвуя в проектировании, проработке требований и создании интегрированного решения для управления цепочками поставок. Задачи: - Разработка и поддержка высоконагруженных микросервисов; - Интеграция с Kafka для обработки потоков данных; - Проектирование Event Sourcing и CQRS паттернов; - Разработка API для межсервисного взаимодействия; - Настройка мониторинга и алертинга сервисов; - Code review. Требования: - Опыт работы с Python от 5 лет; - Django / FastAPI — опыт разработки REST API; - Микросервисная архитектура — опыт проектирования и поддержки; - Apache Kafka — продакшн опыт работы с producers / consumers; - PostgreSQL — проектирование схем, оптимизация запросов; - ETL процессы — Extract, Transform, Load данных; - Docker / Kubernetes — контейнеризация и оркестрация; - Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse; - Event-driven архитектура — паттерны работы с событиями; - API Gateway — опыт интеграции через шлюзы; - Мониторинг: Prometheus, Grafana или аналоги; - Git, CI / CD — DevOps практики. Будет плюсом: - Знание gRPC для межсервисного взаимодействия; - Опыт с ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana); - Redis Cluster для высокодоступного кэширования; - Знание Domain-Driven Design (DDD); - Опыт performance tuning Python приложений. Условия: - Уровень дохода не указан.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Aleria LLC из Абу-Даби разрабатывает AI-продукты для клиентов в ОАЭ и по всему миру. Небольшая команда, быстрый рост. Работаем на bare metal, без облака. Нужен инженер, который понимает каждый слой — от NIC до Kubernetes pod — и отвечает за то, чтобы всё это работало стабильно под нагрузкой и не падало посреди ночи. Условия - Удалённо 2 месяца испытательного срока, затем обязательный релокация в Абу-Даби. - Занятость: full-time. - Зарплата: 5500–6000 $ на удалёнке, 8000–8200 $ после переезда. Задачи - Обеспечивать надёжность и доступность сервисов на bare metal с Kubernetes поверх железа. - Строить и поддерживать observability (Prometheus, Grafana, Loki): метрики, дашборды, алерты, SLO/SLI. - Реагировать на инциденты, проводить post-mortem и устранять причины, а не симптомы. - Тюнить PostgreSQL и другие БД под продакшен-нагрузку, искать бутылочные горлышки. - Поддерживать CI/CD (GHES, ArgoCD), снижать время и риск деплоев. - Сетевая инфраструктура: маршрутизация, сегментация, балансировка нагрузки, безопасность. - On-premise и air-gapped поставки (~10%). - Capacity planning и работа над снижением toil. - Безопасность, которая не тормозит команду. - Взаимодействие с командой разработки и инженерами клиентов. Требования - Глубокий опыт bare metal — без облачных абстракций. - Понимание внутреннего устройства Kubernetes, а не только манифестов. - Опыт устранения продакшен-инцидентов под давлением, умение быстро находить root cause. - Тюнинг БД под нагрузкой (приоритет — PostgreSQL). - Опыт построения observability и систем алертинга с нуля. - Опыт on-prem и air-gapped развёртываний. - Сети: L2/L3, routing, firewall, VPN. - Продакшен Linux troubleshooting. - Подход security-mindset с балансом на скорость доставки. - Высокая автономность при работе с незнакомым стеком. - Видение инфраструктуры за пределами текущей задачи. - Английский B2+. Будет плюсом - Опыт с GPU-кластерами для AI. - Ceph/ZFS/распределённые хранилища. - Опыт hardening/compliance для гос. заказчиков. - Air-gap CI/CD. Не ищем YAML-инженеров, которые только применяют готовые манифесты. Нужен человек, который понимает, что происходит под капотом — и готов первым встать ночью, если что-то упало.

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Занятость: full-time. Локация: Астана / Алматы. Формат: гибрид. Старт: середина сентября 2026. Проект: до конца 2026 года с возможным продлением. Ставка: обсуждается. Требуемая релевантность опыта: 85%+. Дедлайн подачи резюме: 29.08.2026. Задачи: - развёртывание ML-моделей в production; - контейнеризация и настройка inference-серверов; - работа с Triton, TorchServe, BentoML или аналогами; - администрирование GPU-серверов; - NVIDIA Drivers, CUDA, cuDNN; - настройка GPU-нод в Kubernetes; - CI/CD для ML-сервисов; - мониторинг и алертинг через Prometheus/Grafana; - управление ресурсами GPU-кластера и оптимизация их загрузки. Требования: - Docker, Kubernetes, Helm; - MLflow; - Triton / BentoML / TorchServe; - Python + Bash/Shell; - NVIDIA GPU, CUDA, cuDNN; - nvidia-smi, DCGM; - GitHub Actions / GitLab CI / Argo Workflows; - Prometheus, Grafana. Проект: развёртывание и администрирование ML-моделей в production-среде телеком-оператора.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надежности, ускорения устранения инцидентов и оптимизации телеметрии в масштабе. Grafana Cloud построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, предназначена для взаимодействия с любым стеком и объединяет ИИ с наблюдаемостью. Среди клиентов — Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удаленная, команда насчитывает более 40 стран. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. Это удаленная позиция, рассматриваются кандидаты, проживающие в часовых поясах Ирландии. Роль: Software Engineer — Platform Productivity. Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, строк логов и трейсов в секунду из окружений клиентов в высокодоступный стек с низкой задержкой. Цель — рост до сотен миллионов в секунду с улучшением производительности и надежности. Внутренняя инженерная платформа, предоставляемая департаментом Platform, дает инженерам приложений инструменты, системы и кластеры Kubernetes для сборки, развертывания и запуска их рабочих нагрузок. Платформенные роли ориентированы на инженеров с интересом к производительности и надежности, которые любят доводить проекты от концепции до продакшена. Команды организованы в сквады: облачная инфраструктура, сети и безопасность; инженерная продуктивность; управление емкостью; клиентский административный инструментарий (CAT); соответствие требованиям US Federal. Из-за продакшен-сервисов действуют дежурства (on-call) для обеспечения здоровья системы. Обязанности сквада Platform Productivity: - Помощь внутренним инженерам в выпуске ПО на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами. - Автоматизация процессов релиза (от CI/CD до бутстрапинга) и внедрение «золотых путей» (golden path) для внутренних команд, включая обработку крайних случаев. - Поддержка команд, создающих инструменты наблюдаемости: Grafana, Mimir, Loki, Tempo. - Установка собственного роадмапа сквада, участие в выборе приоритетов и плановом выводе из эксплуатации устаревших систем. - Разработка и поддержка внутренней инженерной платформы (IEP). - Управление и развитие CI/CD платформы. - Автоматизация сборки, релиза и развертывания. - Инструментарий управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления программного обеспечения. - Управление артефактами. - Взаимодействие с разными внутренними командами (от разработки приложений до безопасности) для реализации их требований. - Участие в дежурствах для поддержки платформенных инструментов. Компания инвестирует в продуктивность разработчиков. Доступны современные ИИ-ассистенты для кодирования в ежедневном рабочем процессе (инструменты на выбор в рамках политики безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом использования. Поощряется прагматичная ИИ-ассистированная разработка: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при строгих стандартах код-ревью и качества. Также доступны последние frontier-модели от OpenAI и Anthropic.

Формат

Удалённо

Страна

Испания

Город

Не указан

О роли Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, управляемой платформой наблюдаемости. Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду, и компания планирует увеличить этот показатель до сотен миллионов. Мы нанимаем инженера в команду Platform Productivity. Команда помогает внутренним инженерам выпускать ПО на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами, автоматизирует процессы релиза (от CI/CD до бутстрапинга) и внедряет «золотые пути» (golden path), а также поддерживает крайние случаи. Команда сама определяет свой роадмап, и вы будете участвовать в этом процессе, включая выбор направлений и своевременный вывод устаревших систем. Задачи - Разработка и сопровождение внутренней инженерной платформы (IEP). - Управление и развитие CI/CD. - Автоматизация сборки, релиза и развёртывания. - Инструменты управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления ПО. - Управление артефактами. - Взаимодействие с внутренними командами (от разработки до безопасности) для реализации их требований. - Участие в дежурствах (on-call) для поддержки инструментов платформы. Условия - Удалённая работа, рассматриваются кандидаты в часовых поясах Испании. - Компания полностью удалённая, команда в 40+ странах. - Оплачиваемый бюджет на использование AI-ассистентов для разработки (в рамках политики безопасности). - Доступ к новейшим моделям OpenAI и Anthropic.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Компания Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой observability, которой доверяют более 10 000 организаций. Платформа построена на открытом исходном коде и открытых стандартах. Среди клиентов — Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, сотрудники работают в более чем 40 странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. О роли Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду из окружений клиентов, обеспечивая высокую доступность и низкую задержку. Внутренняя инженерная платформа (IEP) предоставляет прикладным инженерам инструменты, системы и Kubernetes-кластеры для сборки, развёртывания и запуска рабочих нагрузок. Платформенные роли в Grafana Labs ориентированы на инженеров с интересом к производительности и надёжности, которые любят вести проекты от концепции до продакшена. Команда организована в сквады: Cloud Infrastructure, Networking and Security; Engineering Productivity; Capacity Management; Client Administrative Tooling (CAT); US Federal compliance. Так как разворачиваются продакшен-сервисы, есть дежурства (on-call) для обеспечения здоровья системы. Открыта позиция в сквад Platform Productivity. Сквад помогает внутренним инженерам выпускать ПО на инфраструктуру безопасными и измеримыми способами: автоматизирует процессы релиза (от CI/CD до бутстрапинга), внедряет «золотые пути», помогает с краевыми случаями и обеспечивает максимальную пользу от инструментов. Сквад самостоятельно определяет свою дорожную карту, и участник команды участвует в этом процессе. Обязанности - Разработка и поддержка внутренней инженерной платформы (IEP). - Управление и развитие CI/CD. - Автоматизация сборки, релиза и развёртывания. - Инструменты управления конфигурацией приложений. - Автоматизация обновления программного обеспечения. - Управление артефактами. - Взаимодействие с разными внутренними командами — от разработки приложений до безопасности — для реализации их требований. - Участие в on-call ротации для поддержки платформенных инструментов. Условия Удалённая работа, рассматриваются кандидаты в часовых поясах Великобритании. Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: разрешено использовать современные AI-ассистенты кодирования в рамках политики безопасности, с оплачиваемым бюджетом на использование. Доступны последние модели OpenAI и Anthropic.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

atvari GmbH — технологическая компания, специализирующаяся на архитектуре программного обеспечения и облачных решений, заказной разработке, облачном инжиниринге, DevOps и ИТ-консалтинге. Команда делает акцент на Rust, Nix и открытых технологиях, ценит чистый поддерживаемый код и совместную инженерную практику. Задачи - Поддержка проектирования, внедрения и сопровождения сред разработки и развертывания на основе Nix. - Написание и доработка конфигураций Nix и NixOS. - Автоматизация процессов сборки и развертывания. - Интеграция Nix с существующими программными проектами. - Совместная работа с инженерами над бэкенд-сервисами. - Устранение проблем окружения и зависимостей. - Документирование конфигураций и инструментов. Условия - Полностью удаленная стажировка. - Неоплачиваемая, продолжительность 1–3 месяца по потребностям кандидата. - Доступна как добровольная (Freiwilliges Praktikum) или обязательная (Pflichtpraktikum) стажировка. - Только для резидентов Германии. - Подходит, если нет завершенного ученичества или университетского диплома (для добровольной стажировки) или требуется обязательная стажировка в рамках учебной программы (для обязательной стажировки). Требования - Сильные базовые знания в Computer Science: алгоритмы, структуры данных, операционные системы. - Опыт разработки как минимум на одном языке высокого уровня (опыт с Rust — плюс). - Понимание концепций бэкенд-разработки: API, микросервисы, серверные фреймворки. - Знакомство с принципами функционального программирования и их применением в кодовой базе. - Интерес к Nix / NixOS, воспроизводимым сборкам, DevOps и инфраструктуре как коду. - Способность быстро учиться, работать в команде и ясно излагать технические темы. - Комфортная работа удаленно в Германии и взаимодействие в кросс-функциональной инженерной среде. Технологический стек - Nix / NixOS - Rust - TypeScript и React - Kubernetes и Podman - OpenTofu / Terraform - gRPC, Protobuf и buf - GraphQL - Grafana, Loki, Tempo, Mimir - OpenTelemetry - WebAssembly - OpenCode и Claude Code - GitHub, GitLab, Forgejo - Hetzner Cloud, GCP, AWS, Azure, OpenStack Другие используемые инструменты - Proton Workspace (Proton Mail, Proton Calendar, Proton Drive, Proton Pass, Proton Meet, Proton Lumo) - Element / Matrix

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

Офис

Страна

Болгария, Венгрия

Город

Не указан

Грейд

Lead

О роли Ведущий DevOps-инженер (Observability & Developer Experience) отвечает за два ключевых направления: платформу наблюдаемости и инструменты разработчиков. Работа включает взаимодействие с инженерными командами, формирование технического направления для мониторинга, логирования, CI/CD и автоматизации, а также практическую инженерную работу. Обязанности - Руководить и вносить вклад в работу команды DevOps/SRE-инженеров, занимающейся наблюдаемостью (мониторинг, логирование, алертинг) и опытом разработчиков (CI/CD-пайплайны, внутренние инструменты). - Участвовать в определении дорожной карты и видения для наблюдаемости и продуктивности разработчиков. - Проектировать, внедрять и эксплуатировать инфраструктуру мониторинга и логирования. - Строить и поддерживать CI/CD-пайплайны и фреймворки автоматизации. - Взаимодействовать с другими инженерными и продуктовыми командами для кросс-функциональных инициатив. - Устанавливать и распространять лучшие практики управления инфраструктурой, реагирования на инциденты и пост-мортемов. - Участвовать в определении и внедрении AI-инструментов и стандартов в компании. Требования - Опыт от 5 лет в DevOps, SRE или инфраструктурной инженерии, включая опыт руководства или наставничества инженеров. - Практическая экспертиза в инструментах наблюдаемости (Prometheus, Grafana, ELK stack) и знакомство с принципами SRE. - Опыт с CI/CD-пайплайнами и инструментами автоматизации (Jenkins, GitLab CI) и практиками Infrastructure as Code. - Знание облачных платформ (AWS и/или GCP) и оркестрации контейнеров (Kubernetes), опыт построения масштабируемых систем. - Навыки совместной работы и коммуникации, опыт взаимодействия с командами (разработка, QA, продукт). - Интерес к автоматизации, надёжности и эффективности разработчиков, нацеленность на постоянное улучшение. Желательно - Опыт руководства DevOps/SRE-трансформациями или внедрения практик reliability engineering в масштабе. - Опыт разработки ПО. Условия - Базовая зарплата: 65 000–70 000 евро в год (gross). О компании Cision — глобальная компания в области технологий и аналитики для PR, маркетинга и управления социальными медиа. Офисы в 24 странах.

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

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior AI Researcher / ML & LLM Engineer Локация: Россия / Беларусь. Работа строго по МСК. Требования: — архитектура AI-агентов, tool calling, memory/context, human-in-the-loop — ML: обучение, признаки, регуляризация, борьба с overfitting и data leakage — матстатистика, A/B-тесты, гипотезы и доверительные интервалы — LLM Evals и система метрик — prompt injection, PII/privacy и безопасность AI-агентов — Python + NumPy / pandas / scikit-learn / CatBoost / XGBoost / PyTorch — продвинутый SQL — Hugging Face, LLM API, orchestration frameworks — Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes — Prometheus, Grafana, OpenTelemetry — GPU-инфраструктура и оптимизация inference — fine-tuning: LoRA / PEFT — agentic workflows / multi-agent systems — production-код, GitFlow, тестирование, code review — опыт в e-commerce, retail или highload-продуктах Подойдёт специалисту, который действительно глубоко понимает ML/LLM и умеет доводить AI-системы до production.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Мы строим AI-платформу для mental health в США: лицензированные врачи + собственные AI-инструменты, которые забирают рутину (charting, follow-ups, планы лечения), чтобы врачи занимались пациентами, а не бумагами. Ищем Staff DevOps инженера, который сам решает, куда двигать инфраструктуру. Что на тебе: - Vision и квартальный роадмап инфры, проактивно, с трейд-оффами и метриками - AWS + Kubernetes (EKS): Karpenter, Kyverno, zero-downtime - IaC end-to-end: Terraform, AWS CDK (TS) + GitLab CI (self-managed) - Observability, которой реально пользуются: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Blue-green деплои, health-gated rollback, zero-downtime миграции PostgreSQL - Security в HIPAA-среде: секреты, Vault as code - Agentic AI (Claude Code и подобные) как часть ежедневной работы, а не «на посмотреть» Стек: AWS · EKS · Terraform · AWS CDK (TS) · GitLab CI · Prometheus / Grafana / OTel · Vault · PostgreSQL · Node.js / TS Условия: - Remote - Долгосрочный контракт, B2B - Русский свободно, английский от B1 - $6.000-7.500 gross/monthly - медстраховка после испытательного, компенсация спорта и wellness, 19 дней отпуска + 4 wellness-дня, оплачиваемый больничный, English на Preply

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

0G Labs ищет продуктового инженера, который отвечает за результат, а не только за порученные задачи. Работа охватывает 4–5 продуктов с разными технологическими стеками: нужно находить ценные проблемы и доводить решения до конца — от дизайна и реализации до тестирования, документации, запуска и эксплуатации. Обязанности - Понимать приложения и стек 0G, чтобы улучшать общую платформу, а не отдельную функцию. - Устранять корневые причины и принимать долгосрочные решения через общие системы, избегая временных заплаток и дублирующих решений. - Вести функции целиком: UI, API, серверная логика, инфраструктура и деплой, не останавливаясь на привычном уровне. - Развивать инфраструктуру AI-агентов: LLM-стриминг, оркестрация инструментов, изолированное выполнение кода и защитные границы вокруг недоверенного кода. - Работать с идентификацией на основе кошельков, подписью, встроенными и внешними кошельками, серверной авторизацией, не смешивая подключение кошелька с доступом к приложению. - Самостоятельно управлять зависимостями, ревью, блокерами и поставкой, заранее поднимая продуктовые решения и риски. - Повышать стандарты через осмысленные тесты, строгие ревью PR и живую документацию, соответствующую продукту. - Быть открытым к новым технологиям, AI-инструментам и улучшению рабочих практик. - Отвечать за свои зоны так, чтобы остальная команда могла сосредоточиться на развитии других продуктов. - Считать задачу выполненной только после доставки, проверки и эксплуатации, а не после написания кода или зелёных тестов. Сопровождать запущенное: структурированные логи, трейсы, метрики, дашборды, алерты, первая линия технической поддержки, оптимизация и постоянная поддержка внутренних команд и внешних пользователей. Требования - Сильный опыт end-to-end работы с TypeScript и React: клиент, сервер, проектирование API, serverless и edge-рантаймы. Ценен опыт с Remix, Next.js, Vite и Cloudflare Workers. - Опыт создания LLM-продуктов сложнее простых API-вызовов: стриминг, использование инструментов, конвейеры промптов, оркестрация агентов или изолированное выполнение кода. - Уверенная разработка web3-приложений: аутентификация через кошельки, подпись, встроенные и внешние кошельки, основы EVM. - Практический опыт с infrastructure as code, CI/CD, контейнерами, продакшн-наблюдаемостью и поведенческим тестированием. - Стек: pnpm, Terraform, GitHub Actions, Docker, Fly.io, Grafana, OpenTelemetry, Prometheus, Vitest, Playwright. Условия - Цель: возможность внести вклад в превращение AI в общественное благо. - Рост: среда с самостоятельным управлением, где можно проявлять инициативу и формировать свою роль и карьеру. - Компенсация: рыночная, для большинства ролей включает доступ к токенам до запуска. - Возмещение расходов на оздоровление: трансцендентальная медитация, программа Landmark Education, курс «Искусство общения», коучинг речи, фитнес, абонементы в спортзал и занятия.

Формат

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

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Mozen создаёт решения для моментальных выплат для разных сфер бизнеса. Например, мы создали сервис моментальных выплат в нишах автосалонов, металлолома, а также курьерам и водителям такси — он интегрирован с Яндекс.Go и другими крупнейшими агрегаторами. В 2023 году мы стали частью группы компаний Альфа Групп и дочерней компанией Альфа-Банка — крупнейшего бизнес-консорциума в России. Сейчас мы ищем Backend-разработчика, который будет развивать серверную логику, API и интеграции наших продуктов — от платёжных сервисов до мобильных и веб-приложений. Чем предстоит заниматься Разработка функционала и инфраструктуры проекта: - проектирование и реализация серверной логики; - разработка и документирование API для мобильных и веб-клиентов; - проектирование и оптимизация взаимодействия с базами данных; - интеграция со сторонними сервисами и платёжными шлюзами; - обеспечение безопасности и отказоустойчивости системы. Участие в развитии продукта: - участие в планировании и формировании бэклога; - предложение технических решений и улучшений архитектуры; - участие в код-ревью и обмене экспертизой внутри команды. Соблюдение стандартов и требований: - документирование API-контрактов (Swagger / OpenAPI); - работа с финансовыми транзакциями с учётом требований безопасности; - учёт регуляторных требований (152-ФЗ, PCI DSS, стандарты ЦБ РФ). Что мы ожидаем от тебя - опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет; - опыт проектирования и реализации REST / gRPC-сервисов; - понимание принципов построения распределённых систем и микросервисной архитектуры; - владение SQL (PostgreSQL) и понимание принципов работы NoSQL-хранилищ; - опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ); - уверенное владение системами контроля версий (Git / GitLab); - опыт написания тестов (unit, integration, e2e); - опыт использования Docker и базовых средств оркестрации (Kubernetes будет плюсом); - опыт работы с CI / CD (GitLab CI); - умение поддерживать документацию и код в актуальном состоянии. Также пригодятся - опыт проектирования API и описания спецификаций в Swagger / OpenAPI; - навыки оптимизации SQL-запросов и проектирования схем БД; - опыт работы с форматами данных JSON / XML / Protobuf; - навыки профилирования и оптимизации производительности приложений; - опыт работы с системами логирования и мониторинга (ELK, Prometheus, Grafana). Ценим в людях: командную работу, ответственность, чёткую коммуникацию, внимание к деталям и инициативность.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Mozen (ООО Мозен) создаёт решения для моментальных выплат для разных сфер бизнеса. Например, сервис моментальных выплат в нишах автосалонов, металлолома, а также курьерам и водителям такси — он интегрирован с Яндекс.Go и другими крупнейшими агрегаторами. В 2023 году компания стала частью группы компаний Альфа Групп и дочерней компанией Альфа-Банка. Ищем Backend-разработчика, который будет развивать серверную логику, API и интеграции продуктов — от платёжных сервисов до мобильных и веб-приложений. Чем предстоит заниматься Разработка функционала и инфраструктуры проекта: - проектирование и реализация серверной логики; - разработка и документирование API для мобильных и веб-клиентов; - проектирование и оптимизация взаимодействия с базами данных; - интеграция со сторонними сервисами и платёжными шлюзами; - обеспечение безопасности и отказоустойчивости системы. Участие в развитии продукта: - участие в планировании и формировании бэклога; - предложение технических решений и улучшений архитектуры; - участие в код-ревью и обмене экспертизой внутри команды. Соблюдение стандартов и требований: - документирование API-контрактов (Swagger / OpenAPI); - работа с финансовыми транзакциями с учётом требований безопасности; - учёт регуляторных требований (152-ФЗ, PCI DSS, стандарты ЦБ РФ). Что мы ожидаем от тебя - опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет; - опыт проектирования и реализации REST / gRPC-сервисов; - понимание принципов построения распределённых систем и микросервисной архитектуры; - владение SQL (PostgreSQL) и понимание принципов работы NoSQL-хранилищ; - опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ); - уверенное владение системами контроля версий (Git / GitLab); - опыт написания тестов (unit, integration, e2e); - опыт использования Docker и базовых средств оркестрации (Kubernetes будет плюсом); - опыт работы с CI / CD (GitLab CI); - умение поддерживать документацию и код в актуальном состоянии. Также пригодятся - опыт проектирования API и описания спецификаций в Swagger / OpenAPI; - навыки оптимизации SQL-запросов и проектирования схем БД; - опыт работы с форматами данных JSON / XML / Protobuf; - навыки профилирования и оптимизации производительности приложений; - опыт работы с системами логирования и мониторинга (ELK, Prometheus, Grafana). Ценим в людях - командную работу, ответственность, чёткую коммуникацию, внимание к деталям и инициативность.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания разрабатывает прикладные LLM-решения для внутренних продуктов и процессов: от ассистентов и автоматизации рутины до интеграции моделей с корпоративными системами. Фокус — надёжные прикладные сервисы. Чем предстоит заниматься проектировать и поддерживать MCP-серверы (Python/TypeScript): tools для LLM, auth, интеграция с корпоративными API (Bitbucket Server, EWS/Outlook, Grafana и др.); поддерживать и отвечать за единый реестр скиллов, плагинов и MCP-серверов; участвовать в разработке безопасной среды исполнения агентов; участвовать в выводе в prod/preprod: прототип → сервис → мониторинг качества, latency и cost; работать с кодовой базой и документацией, предлагать решения с учётом ограничений инфраструктуры. Ожидания от кандидата Обязательно: высшее техническое образование; уверенный Python; опыт backend-разработки и интеграций с API; понимание современных LLM и LLM-приложений: prompt engineering, function/tool calling, RAG там, где нужен контекст; опыт работы с Model Context Protocol (MCP); опыт интеграций через REST API и настройки доступа, плюсом — работа с системами контроля версий и review-процессами; сильные навыки CI/CD: Docker/k8s, gitlab-ci, Jenkins; опыт с трейсингом и логированием в контексте LLM: Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry; умение писать поддерживаемый код, тесты на критичные сценарии, документация; опыт настройки инференса LLM (vLLM, SGLang, TensorRT). Желательно: опыт работы с векторными БД (Faiss, Chroma, Qdrant); опыт с LLM-платформами (OpenWebUI) и библиотеками оркестрации (чат-интерфейсы, LiteLLM, LangChain и аналоги). Условия работы необходимое оборудование и софт для работы; официальное трудоустройство; ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; бесплатная подписка на сервисы партнёров; корпоративный спорт; насыщенная корпоративная жизнь; электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Позиция: Ведущий DevSecOps / MLOps Инженер Название компании: Агрохолдинг Формат: удалённая работа Занятость: полная, долгосрочный проект Оформление: аутстафф ИП, СЗ Ставка: от 270 000 до 280 000 RUB Гражданство — РФ/РБ, локация — РФ, РБ Ищем ведущего DevSecOps/MLOps-инженера для внедрения ИИ и цифровой трансформации. Роль сочетает техническую экспертизу, архитектуру и бизнес-анализ: будете проектировать инфраструктуру для AI/ML- и RAG-сервисов, выстраивать DevSecOps-практики и интегрировать ИИ-решения с корпоративными системами. Ключевые требования: - Опыт от 3 лет в DevSecOps с фокусом на ИТ- и AI-решениях, проекты в промышленной эксплуатации. - Проектирование AI/ML/RAG-инфраструктуры (LLM, векторные БД, GPU-инференс, оркестрация). - CI/CD (Jenkins, K8s, Helm), IaC (Terraform, Ansible), Linux, сетевые контуры (VLAN, DMZ). - Мониторинг и безопасность: Prometheus/Grafana, SAST/DAST, Trivy, Vault; знание 152-ФЗ, 187-ФЗ. - Инструменты и стек: Python 3.10+, SQL, JS/TS, vLLM, Qdrant/Weaviate, Airflow, MLflow, Keycloak, Dify/LangGraph. - Архитектурные навыки: C4, UML, BPMN; интеграция с 1С, CRM, DWH, BI. Будет плюсом: - Построение DevSecOps с нуля или развитие практик. - MLOps/LLMOps: версионирование, мониторинг качества моделей. - Облака (Yandex Cloud, AWS, GCP), сертификаты DevOps/Kubernetes/ИБ. Основные задачи: - Проектировать и сопровождать инфраструктуру (DataHub, AI/ML, RAG, чат-боты, базы знаний). - Развивать DevSecOps: CI/CD, IaC, управление секретами, контроль уязвимостей, аудит. - Настраивать пайплайны сборки, тестирования и доставки в dev/test/preprod/prod. - Обеспечивать надёжность, отказоустойчивость, масштабирование и оптимизацию затрат. - Собирать требования бизнеса, формировать ТЗ, совместно с DE/DS/ML определять архитектуру ИИ-решений. - Интегрировать ИИ-сервисы с корпоративными системами.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания: Top Selection Ищем AI-исследователя в команду ИИ-инкубатора крупного ритейлера. Будем собирать PoC, агентов и внедрять LLM в реальные бизнес-процессы. Зарплата: 260-300 тыс. руб/мес График: МСК ± 2, полная удаленка Гражданство/локация: только РФ Проект до конца года + возможна пролонгация Оформление: по договору ИП Требования: - Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop - Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов - Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации; уверенный выбор алгоритмов под задачу - Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов - Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта - Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене - Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование; рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI - Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL - Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью - Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы - Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента - Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками - Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах - Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes - Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference - Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT) - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными Задачи на проекте: - Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив Условия: - Решаем нестандартные задачи ИИ-инкубатора (от гипотезы до защиты на Экспертном комитете) - Реальный highload и Big Data в Retail

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.