Jira

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Не указан

AssetWatch — компания, которая помогает производителям повышать эффективность за счет мониторинга состояния оборудования. Мы строим будущее предиктивного обслуживания и ищем специалиста, который присоединится к нашей agile-команде на этапе быстрого роста и будет развивать облачное приложение. Задачи: - Проводить ручное тестирование новых функций, улучшений и исправлений в веб- и мобильных приложениях. - Разрабатывать и выполнять тест-планы, тест-кейсы и исследовательское тестирование, проводить регрессионное тестирование комбинацией ручных и автоматизированных подходов. - Разрабатывать, поддерживать и выполнять автоматизированные тестовые наборы на TypeScript и Playwright, переводя ручные тест-кейсы в надежную сквозную автоматизацию. - Использовать AI-инструменты (GitHub Copilot, Claude, Cursor) для ускорения написания, поддержки и отладки тестов, а также для автоматической генерации тестовых каркасов, самовосстановления селекторов и анализа результатов. - Интегрировать автоматизированные тесты в CI/CD пайплайны (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins). - Выявлять, документировать и отслеживать дефекты с помощью Jira и Zephyr. - Сотрудничать с кросс-функциональными командами для понимания требований и обеспечения полного покрытия тестами. - Участвовать в улучшении QA-процессов, вести документацию и предоставлять отчеты о прогрессе, рисках и метриках качества. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - 3+ года практического опыта в QA, включая ручное тестирование и автоматизацию веб- и мобильных приложений. - Опыт создания и поддержки сквозных тестов на TypeScript и Playwright. - Опыт разработки и расширения фреймворков автоматизации и интеграции тестов в CI/CD пайплайны. - Практический опыт использования AI-инструментов для написания, поддержки и отладки кода и тестов. - Опыт тестирования API (Postman, RestAssured) и тестирования баз данных. - Знание SQL и опыт тестирования SQL-бэкенда. - Знакомство с React для тестирования веб-приложений и Flutter для тестирования мобильных приложений. - Владение Jira и инструментами управления тест-кейсами, такими как Zephyr. - Отличные навыки решения проблем, аналитическое мышление, внимание к деталям. Условия: - Конкурентная компенсация, включая опционы на акции. - Гибкий график работы. - Полный соцпакет и 401K. - Безлимитный оплачиваемый отпуск. - Возможность работать в распределенной команде из большинства штатов США, с пересечением в рабочие часы. - Базовая зарплата для этой полной занятости указана ниже, плюс акции и льготы.

Формат

Офис

Страна

Мексика

Город

Не указан

Грейд

Senior

AlertMedia — платформа для управления рисками и оповещения, помогает организациям защищать людей, операции и бренд. Компания ищет Senior Software Engineer с опытом full-stack разработки для развития и поддержки функций продуктовой линейки AlertMedia. Компания активно внедряет ИИ-инструменты, такие как Claude и Cursor, для повышения эффективности инженеров. Задачи: - Проектировать и разрабатывать функции продукта AlertMedia Mass Comms. - Изучать платформу и инструменты AlertMedia и их использование клиентами. - Работать с Python, Elixir, JavaScript, Next.js, React и другими веб-технологиями. - Использовать ИИ-инструменты (Claude, Cursor и другие) для разработки, решения проблем, документации и повышения продуктивности. - Работать в Agile-среде с инструментами Git, JIRA, Jenkins и Slack. - Вносить вклад в технологическое лидерство AlertMedia через инновационную разработку и новые идеи. - Использовать сильные навыки устного и письменного общения при взаимодействии с инженерными и продуктовыми командами. - Поддерживать культуру, ценности и видение компании. Требования: - Степень бакалавра в технической области (computer science, computer engineering или смежной) желательна. - 6–8 лет опыта создания масштабируемых веб-приложений, предпочтителен стек Elixir/Python/Django/JavaScript. - Опыт работы с Linux-контейнерами (Docker, Kubernetes). - Обязателен опыт работы с Amazon Web Services (или другими облачными сервисами). - Обязателен опыт работы с PostgreSQL, Redis и другими технологиями хранения данных. - Практика написания модульных и интеграционных тестов. - Активное использование ИИ-инструментов и современных платформ разработки. - Готовность к сотрудничеству с ведущими инженерами и руководством для развития архитектуры. - Сильные организационные навыки и способность управлять несколькими проектами параллельно. - Способность работать в быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникационные навыки и умение эффективно работать кросс-функционально. - Свободное владение английским языком (письменным и устным) обязательно. Условия: - Конкурентная базовая зарплата (выплаты два раза в месяц). - Ежегодный корпоративный бонус. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка за счёт компании (100%). - Программа отпуска по уходу за ребёнком. - Рождественский бонус (Aguinaldo). - Щедрый отпуск и праздничные дни. - Дополнительный отпускной бонус. - Ежемесячная надбавка на работу из дома. - Всё необходимое оборудование: ноутбук, монитор и аксессуары. - Программа языкового погружения (английский, испанский и другие языки). - Непрерывное обучение и рост: менторство, технические лекции, индивидуальные сессии по развитию карьеры. - Признание компании лучшим местом работы 10 лет подряд.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Торонто

Грейд

Senior

Компания Messagepoint — частная софтверная компания, предоставляющая SaaS-решение на базе ИИ для управления и персонализации коммуникаций предприятий. Платформа позволяет бизнес-пользователям создавать и оптимизировать комплаенс-коммуникации в цифровых и печатных каналах с помощью контент-аналитики и больших языковых моделей. Штаб-квартира находится в Торонто, сотрудники расположены в Канаде, США, Франции и Великобритании. О роли Senior Full Stack AI Developer в команде исследований и разработок. Работа над современными веб-приложениями, которые сочетают насыщенный пользовательский интерфейс с интеллектуальными агентными бэкендами на базе больших языковых моделей, глубоко интегрированными в корпоративную платформу. Участие на всём стеке: создание современных производительных фронтендов и вклад в бэкенд-сервисы AI-продуктов. Работа вместе со старшими разработчиками, тестированием и управлением продуктом над выпуском качественных функций, повышением инженерного уровня и развитием использования ИИ в кодовой базе и продуктах. Задачи - Вести миграцию легаси-фронтенда с vanilla JavaScript / jQuery / HTML5 / CSS на современный стек на React. - Поддерживать и развивать существующий фронтенд на Angular CLI в отдельном продукте. - Разрабатывать общие концепции новых и существующих функций и компонентов в портфеле AI-продуктов. - Вносить вклад в бэкенд-сервисы на Python (агентные рабочие процессы) и Node.js по мере изменения приоритетов. - Писать production-ready, безопасный и производительный код, применять практики безопасной разработки на всех этапах. - Вести работу end-to-end через CI/CD на GitLab: ветвление, merge request, code review, сборка, тесты, деплой; отслеживать задачи в Jira. Требования - 5+ лет опыта разработки и выпуска веб-приложений. - Уверенный опыт с React и современным JavaScript, HTML5 и CSS3. - Рабочее знание Angular — достаточно для поддержки и развития фронтенда на Angular CLI. - Бэкенд-опыт в Node.js и/или Python. - Уверенная работа с PostgreSQL или другой реляционной базой данных. - Практический опыт с CI/CD (GitLab CI — плюс), Git-процессами (ветвление, merge request, code review) и работой в Jira. - Понимание основ безопасной разработки. - Хорошие коммуникационные навыки и способность эффективно работать в быстро меняющейся среде. Будет плюсом - Знакомство с агентными рабочими процессами и современными AI-инструментами: LangChain, LangGraph, RAG, function calling и промпт-инжиниринг. - Опыт интеграции с LLM-провайдерами, такими как OpenAI и Anthropic, и с хостинг-платформами моделей, такими как AWS Bedrock. - Знакомство с облачной инфраструктурой AWS: деплой, эксплуатация и наблюдение за сервисами в production. - Уверенное использование AI-ассистентов для кодинга, например Claude Code, Augment Code, Cursor, в ежедневной работе. - Общее знакомство с Java/Spring и JSP. - Опыт модернизации легаси-фронтендов на React в production. Условия - Удалённая позиция для кандидатов, проживающих в Канаде и имеющих право работать в Канаде. - Компенсация привязана к канадскому рынку и выплачивается в канадских долларах. - Messagepoint — работодатель равных возможностей и поддерживает разнообразие и инклюзивность на рабочем месте.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания AMD строит платформу, где автономные ИИ-агенты проводят кампании валидации аппаратного обеспечения, разбирают сбои и пополняют общую базу знаний без участия человека. Вы станете ключевым инженером этой системы и будете проектировать и разрабатывать фреймворк LLM-агентов, RAG-пайплайны, MCP-бэкенд и инструменты для разработчиков. Роль находится в организации Global Cluster Engineering, где вы будете создавать ПО для распределенной инфраструктуры глобального масштаба. Это ИИ-нативная инженерная роль: основное время уйдет на создание систем мультиагентной оркестрации, пайплайнов генерации с дополнением (RAG), фреймворков для использования инструментов и интеграцию графов знаний. Глубокие знания аппаратного обеспечения не требуются, но интерес к тому, как работают валидация прошивок и сетевое оборудование, поможет создавать лучшие инструменты для инженеров. Открыты две позиции Senior Software Engineer; конкретные зоны ответственности будут определены по сильным сторонам и интересам каждого кандидата. Требования: - Опыт разработки ПО с сильным портфолио продакшн-систем. - ИИ-нативная разработка: интерес к созданию ИИ-нативного ПО, опыт запуска реальных LLM-систем, внимание к деталям (обоснованность, оценка, режимы отказа, а не только промпты). - RAG-системы: практический опыт создания RAG-пайплайнов — эмбеддинг-модели, векторные базы данных, стратегии чанкинга, оценка поиска, гибридный поиск и реранкинг. - LLM-инженерия: продакшн-опыт с использованием инструментов LLM, мультиагентной оркестрацией, инженерией промптов, управлением контекстом и снижением галлюцинаций. - Основные навыки: уверенное владение одним или несколькими современными языками программирования, такими как Python, TypeScript/Node.js, Go, Java, C или Rust, с подтвержденной способностью создавать и эксплуатировать сервисы продакшн-уровня. Предпочтителен опыт Python из-за экосистемы ИИ/ML. - Инженерное мастерство: асинхронное программирование, проектирование API, распределенные системы, чистый код. Опыт проектирования для надежности в автоматизированных средах без наблюдения — восстановление после сбоев, журналы аудита, управление состоянием, наблюдаемость. - Облачная инфраструктура: опыт работы с AWS, Azure или GCP — предоставление инфраструктуры, управляемые сервисы, сети, развертывание продакшн-нагрузок в масштабе. - ИИ-инструменты: активное использование ИИ-ассистентов для кодирования и LLM-инструментов разработчика (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor и т. п.) для ускорения разработки. Обязанности: - Оркестрация агентов: проектирование, разработка и поддержка слоя оркестрации ИИ-агентов — мультиагентная диспетчеризация, управление контекстным окном, защита от галлюцинаций, отслеживание прогресса, восстановление после сбоев, журналы аудита и протоколы межсетевого взаимодействия агентов. - Разработка RAG-пайплайна: создание и постоянное улучшение пайплайна генерации с дополнением — сбор документов из Slack, GitHub, Jira и Confluence; стратегии чанкинга и эмбеддинга; гибридный векторный и ключевой поиск; реранкинг на основе кросс-энкодеров и LLM; индексация графов знаний через LightRAG и Neo4j. - Пользовательский опыт и интерфейсы: создание интуитивных веб-приложений и инструментов для разработчиков, позволяющих инженерам взаимодействовать с ИИ-агентами, системами знаний, рабочими процессами валидации, панелями наблюдаемости и операционными инструментами. Опыт создания современных веб-приложений с использованием React, Next.js, Angular, Vue или аналогичных фреймворков. - Бэкенд-системы: проектирование и реализация распределенных сервисов, API, событийно-ориентированных архитектур и микросервисов, обеспечивающих ИИ-рабочие процессы и интеграции платформы. - ИИ-сервисы: проектирование и реализация масштабируемых низколатентных ИИ-сервисов для генерации метаданных, извлечения признаков и поиска знаний — обеспечение точного и обоснованного контекста для агентов в момент запроса. - Инструменты на базе LLM: создание инструментов разработчика на базе LLM — автоматическая генерация тест-планов, аудит качества тест-кейсов, ИИ-разбор сбоев, автономное пополнение знаний после каждого тестового запуска и интеллектуальная генерация отчетов. - Развертывание агентного ИИ: разработка и развертывание агентных ИИ-решений — автономные агенты, фреймворки мультиагентной оркестрации и LLM-рабочие процессы.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Trucordia формирует новую продуктовую инженерную команду для создания AI-платформ с нуля. Команда AI Personal Lines уже показала результат: развернула облачную инфраструктуру и выпустила production-приложение за несколько недель. Ищем senior full stack-инженера, который поможет масштабировать этот подход. Вы будете работать на всех уровнях стека, интегрировать AI и сторонние сервисы и выпускать продукт в защищенном облаке. Присоединитесь к небольшой команде с высоким уровнем доверия, где важны скорость, ответственность и результат. Задачи: - Разрабатывать full-stack функции: фронтенд на TypeScript и Next.js и облачный бэкенд, используя серверный AI-прокси, чтобы ключи API и секреты не попадали в браузер. - Интегрировать AI и LLM-возможности: OpenAI API, retrieval-augmented generation, диалоговые сценарии, агентные фреймворки вроде LangGraph, а также GPT actions и MCP-серверы. - Разворачивать и подключать облачную инфраструктуру на Azure: Functions (Python), Service Bus, Storage, API Management, Front Door, аутентификацию B2C. - Создавать и поддерживать интеграции с внешними API: котировки, идентификация, получение документов, сторонние данные. Обрабатывать аутентификацию, валидацию и крайние случаи реального использования. - Отвечать за код на всех этапах: от песочницы до dev, staging и production, используя CI/CD, понятные практики ветвления, автоматические тесты и проверки качества. - Работать с security-командой над усиленной архитектурой: пентесты и требования соответствия. - Работать в быстром AI-поддерживаемом процессе разработки с ежедневными стендапами и трекингом в Jira, устранять production-инциденты. Требования: - 5+ лет опыта создания и выпуска production-веб-приложений в роли full stack-инженера. - Уверенные навыки TypeScript и JavaScript с современным React-фреймворком, желательно Next.js, плюс рабочий опыт с Python. - Практический облачный опыт, желательно Azure: Functions, Service Bus, Storage, API Management, Front Door, B2C. Сильный опыт AWS или GCP также подойдет. - Опыт интеграции сторонних REST API: аутентификация, rate limiting, работа с неконсистентными данными. - Привычка к security-ориентированной разработке: корректная работа с секретами, проксирование запросов, понимание сетевых границ. - Уверенная работа с CI/CD, Git-процессами и продвижением кода через несколько сред. - Подтвержденная способность быстро действовать и выдавать результат в неоднозначных, быстро меняющихся условиях в составе небольшой команды. Будет плюсом: - Опыт в страховании, финтехе или других регулируемых отраслях. - Глубина в infrastructure-as-code и облачной архитектуре. - Опыт параллельной интеграции множества внешних вендоров или партнеров в условиях дедлайнов. Условия: - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Страхование жизни и от несчастных случаев. - FSA и HSA. - FSA на транспорт и уход за детьми. - Поддержка при онкологических заболеваниях. - Страхование домашних животных. - Страхование от несчастных случаев и критических заболеваний. - Компенсация госпитализации. - Программа помощи сотрудникам.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle Python-разработчик (команда веб-разработки) Мы разрабатываем сайты и мобильные приложения, используем современный технологический стек и не боимся высоких нагрузок. Наша цель — сделать жизнь людей проще и удобнее. Ищем Python-разработчика уровня middle, который специализируется на разработке чатов: от простых ботов до AI-агентов со сложной логикой, состоянием и интеграциями. Стек: Python, Elasticsearch, PostgreSQL, Kafka, Clickhouse, Memcached, Redis, Docker. Инструменты: Jira, Confluence, Rocket.Chat, Telegram, Redash, Git, Gitlab, Docker, Redis. Чем предстоит заниматься - Выполнение технически сложных задач, проектирование архитектуры приложений - Применение знаний в области доставки приложений на контур (CI / CD) - Не только самостоятельное решение задач, но и заведение задач на рефакторинг приложений с аргументированной позицией, почему это следует сделать - Оказание помощи тимлиду в развитии и найме сотрудников, организация обучения и консультаций по спорным вопросам - Предложение решений по оптимизации процессов работы команды - Выполнение code-review кода коллег, формирование конструктивной критики, основанной на конкретных вариантах, как сделать лучше - Стандартизация решения для минимизации количества ошибок - Эффективное взаимодействие с другими членами команды, обсуждение сложных моментов с внешними командами, уточнение полноты требований или согласование важных технических решений с архитектором проекта - Написание тестов для работающих приложений - Фикс багов в приложениях в рамках компетенций - Постоянное обучение и совершенствование своих навыков Что важно для этой позиции - Опыт коммерческой разработки не менее трёх лет - Уверенное знание Python 3.9 и выше - Владение асинхронной разработкой на Python - Опыт работы с фреймворками: FastAPI, Sanic - Опыт в ML - Понимание принципов SOLID, ООП, основных шаблонов проектирования - Опыт разработки под Linux - Опыт работы с базами данных PostgreSQL (MySQL), понимание принципов ACID - Опыт работы с индексами и оптимизацией запросов - Опыт работы с Git, Gitlab CI / CD - Опыт работы с Docker, Memcached, Elasticsearch, Kafka - Опыт работы с микросервисной архитектурой - Опыт написания unit-тестов Будет плюсом - Высшее техническое образование - Опыт работы с Clickhouse, Kubernetes - Представление об устройстве Nginx, RabbitMQ, Swagger Мы предлагаем - Работу со смыслом — участие в создании удобных сервисов и услуг, которые делают жизнь людей лучше - Официальное трудоустройство - Комфорт Компания: ООО Исходный код Заработная плата: Уровень дохода не указан

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Сфера компетенций Спецвуза включает все аспекты работ в сферах безопасности и защиты информации, управления проектами и внедрения инновационных технологий. В команду, занимающуюся исследованиями и разработкой решений на базе технологий ИИ, требуется Python-разработчик уровня middle / middle+. Задачи: - разработка и доработка Python-сервисов: микросервисы, REST API, бизнес-логика, интеграции; - повышение качества решений путем внедрения AI: тестирование, ревью, CI/CD (GitLab CI), устранение багов; - разработка и кастомизация LLM-компонентов: RAG-системы (эмбеддинги, векторные БД), настройка агентов; - проектирование и реализация ETL/ELT-пайплайнов: сбор данных из внешних систем (Jira, GitLab и других), очистка, нормализация, дедупликация. Требования: - опыт промышленной разработки на Python: Django (Django REST Framework) и/или FastAPI, pytest, Celery (с брокером RabbitMQ), PostgreSQL, Redis; - опыт проектирования и разработки REST API (DRF или FastAPI), понимание принципов REST; - опыт работы с Git и CI/CD (GitLab CI), контейнеризация приложений с Docker; - понимание микросервисной архитектуры и принципов взаимодействия сервисов (опыт с очередями сообщений, Docker Compose будет плюсом). Желательно: - опыт работы с LLM/ML-стеком: LLM API (локальные модели), эмбеддинги, RAG, промпт-инжиниринг; - опыт разработки и кастомизации LLM-агентов (deepagents / LangChain и аналоги); - понимание принципов работы векторных БД и поисковых систем в контексте RAG (pgvector, Qdrant, FAISS или аналоги); - знание английского языка на уровне чтения технической документации. Будет плюсом: - опыт интеграций с государственными / корпоративными платформами; - опыт построения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных, включая выгрузку из внешних систем (Jira, GitLab API); - опыт работы с данными: сбор, очистка, нормализация, дедупликация (SQL, NumPy); - опыт оценки качества данных, расчета метрик полноты и построения аналитических дашбордов. Условия: - реальная бронь сотрудников от мобилизации; - высокая степень свободы принятия технических решений; - политика «открытых дверей» руководства; - работа в аккредитованной организации со всеми льготами, оформление по ТК РФ; - заработная плата: фиксированный оклад, ежемесячная надбавка за эффективность; - годовая премия по итогам работы; - заработная плата от 95 000 до 135 000 ₽ в месяц, на руки.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Software Engineer в команду Global Cluster Engineering. Проект — платформа, где автономные AI-агенты запускают кампании валидации оборудования, разбирают сбои и пополняют общую базу знаний без участия человека. Роль — ключевой инженер системы: проектирование и разработка LLM-агентного фреймворка, RAG-пайплайнов, MCP-бэкенда и инструментов для разработчиков. Задачи: - Проектирование и поддержка слоя оркестрации агентов: мультиагентная маршрутизация, управление контекстом, защита от галлюцинаций, отслеживание прогресса, восстановление после сбоев, журналы аудита, протоколы межмодульного взаимодействия. - Разработка и улучшение RAG-пайплайна: загрузка документов из Slack, GitHub, Jira и Confluence; стратегии чанкинга и эмбеддингов; гибридный векторный и ключевой поиск; реранкинг на основе кросс-энкодеров и LLM; индексация графа знаний через LightRAG и Neo4j. - Создание веб-приложений и пользовательских интерфейсов для взаимодействия инженеров с AI-агентами, базами знаний, процессами валидации, дашбордами наблюдаемости и операционными инструментами. - Проектирование и реализация распределённых сервисов, API, событийно-ориентированных архитектур и микросервисов для AI-процессов и интеграций платформы. - Разработка масштабируемых низколатентных AI-сервисов для генерации метаданных, извлечения признаков и поиска знаний. - Создание LLM-инструментов: автоматическая генерация тест-планов, аудит качества тест-кейсов, AI-разбор сбоев, автономное пополнение знаний после каждого тестового запуска, интеллектуальная генерация отчётов. - Разработка и внедрение агентных AI-решений: автономные агенты, мультиагентные фреймворки, LLM-процессы. Требования: - Опыт разработки ПО с сильным портфолио продакшн-систем. - Увлечённость AI-нативным ПО: опыт запуска реальных LLM-систем, внимание к деталям — grounding, оценка, сценарии отказов, а не только промпты. - Практический опыт создания RAG-пайплайнов: модели эмбеддингов, векторные базы данных, стратегии чанкинга, оценка поиска, гибридный поиск, реранкинг. - Продакшн-опыт с LLM-инструментами, мультиагентной оркестрацией, промпт-инжинирингом, управлением контекстом и снижением галлюцинаций. - Уверенное владение одним или несколькими современными языками программирования: Python, TypeScript/Node.js, Go, Java, C, Rust. Предпочтителен Python из-за AI/ML-экосистемы. - Асинхронное программирование, проектирование API, распределённые системы, чистый код. Опыт проектирования надёжности в автоматизированных средах без участия человека: восстановление после сбоев, журналы аудита, управление состоянием, наблюдаемость. - Опыт работы с AWS, Azure или GCP: предоставление инфраструктуры, управляемые сервисы, сети, развёртывание продакшн-нагрузок в масштабе. - Активное использование AI-ассистентов и LLM-инструментов для разработки: Claude Code, GitHub Copilot, Cursor и аналогичных. Условия: - Найм двух Senior Software Engineers на эту роль; зоны ответственности определяются сильными сторонами и интересами каждого. - Глубокие знания аппаратного обеспечения не требуются, но интерес к валидации прошивок и сетевому оборудованию поможет создавать лучшие инструменты для инженеров.

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

Мексика

Город

Не указан

О компании AlertMedia — платформа для управления рисками и реагирования, помогающая организациям защищать людей, операции и бренд. Задачи - Руководить разработкой, внедрением и эксплуатацией интеллектуальных продуктов, включая AI/ML-модели, пайплайны и платформенные возможности. - Управлять профессиональным развитием и техническим направлением команды инженеров. - Тесно взаимодействовать с кросс-функциональными командами: продакт-менеджментом, поддержкой клиентов и операционными командами. - Участвовать в активной разработке и решении технических задач на Python, Django, Next.js, React, Node и других веб-технологиях. - Способствовать внедрению AI-инструментов в продукт и жизненный цикл разработки. - Работать в Agile-среде с использованием Git, JIRA, Jenkins и Slack. - Использовать сильные навыки устного и письменного общения при взаимодействии с другими командами. - Вносить вклад в культуру, ценности и видение AlertMedia. Требования - Опыт руководства и управления командой инженеров. - Более 5 лет опыта создания масштабируемых приложений с современными фреймворками (React, Django, Node), включая интеграции со сторонними сервисами. - Опыт работы с Amazon AWS. - Сильные организационные навыки и способность управлять несколькими проектами параллельно. - Владение AI-инструментами для разработки продуктов. - Способность и желание работать в быстро меняющейся среде. - Свободный английский язык (устный и письменный) — обязательно. - Предпочтительно наличие степени бакалавра в технической области (computer science, computer engineering и т.п.). Условия - Удалённая позиция на основе постоянного проживания в Мексике. - Наличие постоянного вида на жительство в Мексике обязательно. - Компания не предоставляет спонсорскую поддержку; необходимо законное право на работу в Мексике сейчас и в будущем. - Конкурентная базовая зарплата. - Ежегодный корпоративный бонус. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка за счёт работодателя (100%). - Программа отпуска по уходу за ребёнком. - Рождественский бонус (Aguinaldo). - Щедрый отпуск и праздничные дни. - Ежемесячная надбавка для работы из дома. - Всё необходимое оборудование: ноутбук, монитор и аксессуары. - Признание и вознаграждение за достижения. - Программа языкового погружения (английский, испанский и др. по интересам). - Непрерывное обучение и рост: менторство, технические лекции, индивидуальные сессии по карьерному развитию. - Корпоративная культура, отмеченная наградами.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Vendor Management Specialist | Tech Support Важно: из-за особенностей работы с VPN кандидат должен находиться вне РФ, Беларуси и Украины. Ищем специалиста в команду Tech Support для работы с поставщиками и контроля необходимых ресурсов для технических команд. Что предстоит делать: - Контролировать наличие и поставку номеров; - Взаимодействовать с поставщиками; - Вести данные в Google Sheets и CRM; - Контролировать показатели и оперативно решать возникающие вопросы. Опыт не обязателен — всему необходимому обучим. Будет плюсом: Python, Git, Jira, опыт оптимизации процессов и работы с AI-инструментами. Важно: уверенное владение ПК и Google Sheets. Что предлагаем: - Полностью удалённую работу; - $700 USDT; - Обучение на старте; - Развитие внутри Tech Support; - Перспективу роста до System Administrator с пересмотром компенсации; - График 5/2. Языки: базовый украинский обязателен, русский — для коммуникации внутри команды.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Cloudbeds — платформа для управления гостиничным бизнесом, работающая в 150 странах и обрабатывающая миллиарды бронирований ежегодно. Команда полностью удаленная. В компании более 650 сотрудников из 40+ стран. Роль Старший бэкенд-инженер в команде Booking Engine, которая отвечает за пользовательский интерфейс бронирования для десятков тысяч объектов по всему миру. Задачи - Проектировать и внедрять функции и улучшения на PHP. - Проектировать и создавать API и интеграции для процесса бронирования. - Моделировать и развивать данные о наличии, ценах и бронированиях. - Отвечать за производительность, масштабируемость и надежность сервисов. - Участвовать в миграции основной платформы на микросервисы и событийно-ориентированные сервисы. - Вести обсуждения сложных технических концепций с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами, принимать технические решения, вносить вклад в архитектурную группу. - Писать чистый, хорошо протестированный и документированный код. - Сотрудничать с кросс-функциональными командами. - Наставлять коллег через парное программирование и код-ревью. - Рефакторить существующие системы и помогать проектировать долгосрочное видение архитектуры. - Продвигать инженерные практики, качество и автоматизацию тестирования. Требования - 5+ лет опыта разработки веб-приложений на PHP. - Экспертные знания реляционных баз данных, индексации и поисковых технологий. - Опыт проектирования и разработки API. - Хорошее продуктовое чутье и эмпатия к клиентам. - Уверенное владение Git, включая рабочие процессы и действия. - Глубокие знания и интерес к лучшим практикам, паттернам проектирования и тестированию, включая автоматизацию на уровнях unit, интеграции и end-to-end. - Отличные навыки решения проблем и отладки. - Сильные коммуникативные навыки, командная работа, чувство ответственности и тайм-менеджмент. - Интерес к agile-практикам и непрерывному улучшению. - Свободный английский (письменный и устный) на деловом уровне. - Опыт выявления и улучшения производительности приложений. Бонусы - Опыт с PHP-фреймворками (Laravel или Symfony). - Опыт с облачной инфраструктурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes, AWS). - Опыт проектирования и создания микросервисов. - Опыт работы с AI-инструментами для кодирования, такими как Claude Code. - Опыт работы в удаленной распределенной команде. - Опыт работы с Jira, Confluence и GitHub. - Опыт в туристической индустрии (плюс, но не обязателен). Условия - Удаленная работа. - Годовая компенсация: $140,000–$160,000 USD (для кандидатов из США). Возможно рассмотрение пакетов выше указанного диапазона.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Тип занятости: контракт. Локация: удалённо. Ищем опытных экспертов по корпоративным AI-воркфлоу для поддержки инновационного проекта, направленного на внедрение ИИ, обучение и улучшение бизнес-процессов. Вы будете проектировать и оценивать AI-воркфлоу, которые повышают продуктивность и решают реальные бизнес-задачи. Предварительный опыт в обучении ИИ не требуется. Обязанности - Проектировать, создавать и оптимизировать AI-воркфлоу и агентные воркфлоу для бизнес-процессов. - Оценивать производительность AI-агентов и выявлять пробелы в рассуждениях, воркфлоу и использовании инструментов. - Разрабатывать практические сценарии использования, тестовые сценарии и операционные плейбуки. - Документировать воркфлоу, результаты и лучшие практики для внедрения ИИ в предприятиях. - Предоставлять действенную обратную связь для улучшения ИИ-систем и бизнес-процессов. - Сотрудничать с продуктовыми и исследовательскими командами для преобразования бизнес-потребностей в ИИ-решения. Требования - Профессиональный опыт в продажах, росте, управлении продуктами, управлении проектами, финансах или смежной бизнес-функции. - Практический опыт использования AI-агентов в профессиональных воркфлоу. - Опыт создания и эксплуатации AI-воркфлоу с несколькими инструментами. - Знакомство с такими инструментами, как Gmail, Drive, Slack, Jira, API, MCP-коннекторы, Zapier, Make или n8n. - Способность подключать источники данных, настраивать разрешения и интегрировать AI-агентов с бизнес-системами. - Развитые аналитические навыки, навыки решения проблем и улучшения процессов. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Способность сотрудничать с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

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

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Позиция: Системный аналитик (Middle/Middle+/Senior) Вилка: 230 000 - 280 000 руб. gross Занятость: Полная Формат работы: Удаленный/Гибрид (в приоритете, г. Москва) Срок проекта: 6+ месяцев Локация: РФ Оформление: ИП Задачи: - Сбор, анализ и формализация функциональных и нефункциональных требований заказчика к платформе и реализуемым на базе платформы ИИ-агентам (в т.ч. «охлаждение» нереалистичных требований) - Трекинг реализации функциональных требований - Описание спецификаций агентов: роль и цель агента, сценарии использования, границы полномочий, поведение при отказе, эскалация к человеку (human-in-the-loop) - Определение критериев успешности внедрения платформы и реализации ИИ-агентов (выделение ключевых метрик, определение методики расчета данных метрик, согласование достижимости ожидаемых значений) - Описание процессов as-is / to-be - Формализация политик ограничений и требований ИБ - Описание контрактов внешних систем: возможности систем заказчика, требования к данным агента, разрешённые действия и классы данных - Организация и проведение ПСИ (приёмо-сдаточных испытаний), подготовка ПМИ, составление протокола приемки - Управление объемом проекта (арбитраж расхождений «дефект реализации / корректное поведение по спецификации / новое требование») - Ведение проектной документации и базы знаний проекта (Jira, Confluence) Требования: - Опыт работы системным аналитиком от 4 лет, в т.ч. на проектах внедрения ПО у enterprise-заказчиков - Умение писать проверяемые требования: каждое требование имеет способ подтверждения и критерий приёмки - Понимание интеграций на уровне контрактов: REST API, JSON, микросервисная архитектура - Понимание устройства ИИ-систем на уровне постановки требований: что такое LLM и её вероятностная природа, агент, инструмент (function calling), RAG, guardrails, мультиагентная схема - Понимание специфики приёмки недетерминированных систем: метрики качества, пороги, эталонные датасеты, статистическая природа результата - Навыки управления ожиданиями заказчика - Опыт работы с LLM на уровне выше вопрос/ответ Будет плюсом: - Опыт проектов с ML/LLM, ИИ-агентами, RAG-системами и т.д. - Опыт реализации собственных ИИ-агентов - Знакомство с практиками оценки качества LLM: evals, golden dataset, LLM-as-judge - Понимание возможностей платформ для реализации ИИ-агентов (для оценки реализуемости требований) - Опыт on-premise внедрений у крупных заказчиков / госсектора - Опыт работы с требованиями к нагрузке и SLA на уровне сбора и фиксации

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Qventus уже более 12 лет трансформирует здравоохранение. Компания помогает больницам сосредоточиться на главном — уходе за пациентами. Решения Qventus используют машинное обучение, генеративный ИИ и поведенческую науку для улучшения результатов и помощи медицинским командам предвидеть и решать проблемы до их возникновения. Успех и быстрый рост компании поддерживают ведущие мировые инвесторы. В Qventus вы будете работать с исключительной командой, ориентированной на миссию, и сможете напрямую влиять на жизни пациентов. О роли Мы ищем инженеров, которые создают ИИ-инструменты, меняющие то, как выполняется работа внутри компании. Вы будете работать с командами по операциям, успеху клиентов и финансам, находить медленные и ручные процессы и создавать ИИ-агентов и автоматизацию, которые действительно будут использоваться. Это роль для тех, кто любит быстро создавать, общаться с людьми и брать на себя ответственность за проблему — это не исследовательская и не чисто инфраструктурная роль. Вы с нуля определите, как выглядит «внутренний ИИ» в компании. Кому подходит Вас вдохновляет неопределённость и ответственность. Вы скорее выпустите черновой инструмент на этой неделе, посмотрите, как его используют, и улучшите, чем потратите месяц на идеальный план. Вам нравится сидеть с нетехническим коллегой, понимать его реальный рабочий процесс и превращать его в то, что экономит часы. Вам комфортно быть единственным владельцем проблемы от начала до конца. С кем вы будете работать - Вы будете тесно сотрудничать с CEO и основателями: определять самые важные операционные проблемы и формировать направление развития внутреннего ИИ. Это редкий уровень доступа к руководству для инженерной роли. - Вы будете работать с функциональными лидерами по всему бизнесу, чтобы понимать их приоритеты, находить возможности и согласовывать, что создавать. Ваша работа будет заметна на уровне руководства с первого дня. - Операции, успех клиентов, финансы, подбор персонала, инженерия, IT и данные — это ваши внутренние заказчики и коллабораторы. Вы будете погружаться в их рабочие процессы и создавать инструменты, которыми они действительно пользуются. Что вы будете создавать Примеры задач, которые ждут вас: - Агент, который готовит ответы для службы поддержки клиентов на основе базы знаний и истории обращений. - Slack-процесс, который маршрутизирует и предзаполняет согласования в финансах. - Внутренний стенд для оценки, чтобы доверять LLM-функциям, которые мы выпускаем. - Инструмент, позволяющий операционной команде запрашивать внутреннюю систему на простом языке. Вы не будете делать всё это одновременно — вы выберете задачу с максимальным эффектом, запустите её и перейдёте к следующей. Что мы ищем - 1–3 года разработки ПО: бэкенд-сервисы, внутренние инструменты, автоматизация или приложения на API. Стажировки и кооперативные программы учитываются. - Уверенное владение TypeScript и/или Python. - Вы создавали что-то с LLM: агента, RAG-пайплайн, копилота или инструмент на промптах — в работе, в пет-проекте или в учёбе. Нам важно, что вы довели дело до запуска, а не где именно. - Умение связывать системы: API, вебхуки, интеграции SaaS, асинхронные процессы. - Умение общаться с нетехническими специалистами, выяснять их реальные потребности и добиваться внедрения — это так же важно, как код. - Быстрота в условиях неопределённости и итерации на основе реальной обратной связи. Бонусы, не обязательные - Опыт создания копилотов, агентов или автоматизации рабочих процессов. - Использование оркестрационных фреймворков (LangChain, Temporal или аналогичных). - Опыт работы с векторными базами данных или системами поиска. - Интеграции с Salesforce, Slack, Zendesk, Notion или Jira. - Опыт работы в стартапе или быстрорастущей компании. Как выглядит успех - Первые недели: вы запустили первый внутренний инструмент, и бизнес-команда активно использует его ежедневно. - В течение 2 месяцев: работают 2–3 инструмента, и заинтересованные стороны сами приходят к вам с идеями. - К 3-му месяцу: вы установили базовые практики команды по оценке, управлению промптами и безопасному развёртыванию LLM — фундамент, на котором будет развиваться функция. Зарплата и условия - Вилка зарплаты: $120,000–$150,000 USD. - Оплачиваемый отпуск (Open Paid Time Off). - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком. - Профессиональное развитие. - Стипендии на здоровье и технологии. - Щедрая реферальная программа для сотрудников. - Опционы на акции компании.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности - Разрабатывать и поддерживать автотесты - Проводить нагрузочное тестирование - Тестировать REST/gRPC API и асинхронные сервисы - Тестировать AI-модели и cross-service сценарии - Анализировать логи, метрики и трассировки - Взаимодействовать с разработчиками, архитекторами и DevOps Требования - От 3 лет в QA, от 2 лет в backend-автоматизации - Python - Обязательный опыт нагрузочного тестирования - Locust и k6 - Kafka/RabbitMQ - REST, gRPC, WebSockets - Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry, Jaeger - PostgreSQL/MySQL, Redis, MongoDB/DynamoDB - Docker, Git, Jira, Allure - Опыт тестирования высоконагруженных систем и AI-моделей - Понимание отказоустойчивости, retry, timeout, circuit breaker, rate limiting Условия - Формат: удалённо - Зарплата: до 125 000 ₽ на руки - Локация: РФ, гражданство РФ