Node.js

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI-платформа для e-commerce ищет Backend / Payment Engineer, который с нуля построит платёжный слой и будет активно использовать AI и coding agents в разработке. Проект работает с реальными платежами и данными — предстоит создавать production-ready инфраструктуру для карт, подписок и эквайринга. Работа удалённая, full-time / B2B. Команда: CTO + 3 инженера. Задачи - Разрабатывать payment layer с нуля. - Использовать AI coding agents как часть ежедневного engineering workflow. - Автоматизировать рутинные задачи с помощью AI. - Проектировать card vault, токенизацию и интеграции с эквайерами. - Реализовать каскадирование по MID. - Работать с recurring payments, ребиллами, retries и dunning. - Обеспечивать стабильную обработку реальных платежей в production. - Участвовать в архитектуре и развитии AI-платформы. Требования - Production-опыт с payment integrations, желательно с 2+ эквайерами. - Хорошее понимание recurring payments, MIT/CIT, retries, dunning. - Сильный TypeScript / Node.js. - Уверенный PostgreSQL. - Опыт работы с AI coding tools / coding agents. - Понимание подхода AI-native development. - Рабочий английский. Условия - Полностью удалённая работа. - Небольшая сильная инженерная команда. - Прямое взаимодействие с CTO и фаундерами. - Возможность построить payment infrastructure с нуля. - Активное использование AI в разработке. - Реальный production с настоящими платежами и высокой ответственностью.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании Gadriel AI Corp. — ранняя стартап-команда (участник NVIDIA Inception), создающая инструменты для выявления проблем безопасности, соответствия требованиям и поведения в ИИ-сгенерированном коде и системах ИИ-агентов до выхода в продакшен. О роли Практическая инженерная роль с высокой степенью ответственности в стартапе ранней стадии. Работа непосредственно с основателями, участие в архитектурных решениях, быстрая поставка функций. Задачи - Проектировать, создавать и поставлять функции продуктов валидации ИИ от начала до конца. - Ежедневно работать в современных ИИ-инструментах кодирования (Claude Code, Cursor, Windsurf и аналогичных) как в основной среде разработки. - Использовать собственный продукт GCA в рабочем процессе — dogfooding является основой подхода. - Создавать интеграции с ИИ-ассистентами кодирования, CLI и инструментами разработчика. - Вносить вклад в бэкенд-сервисы, CLI-инструменты и логику валидации. - Работать со структурированными данными, концепциями статического анализа и отчётами для разработчиков (HTML/PDF-отчёты, конвейеры результатов). - Участвовать в обсуждениях архитектуры и продукта — вклад формирует дорожную карту. - Поддерживать качество кода, тестирование и CI-практики по мере роста команды и продукта. - Быстро двигаться, итерировать на основе реальной обратной связи и адаптироваться к смене приоритетов. Требования - Сильные инженерные основы, уверенная работа в стеке (TypeScript/JavaScript, Python или аналогичные языки). - Реальный практический опыт работы с ИИ-ассистентами кодирования — не эпизодическое использование, а повседневное. - Опыт работы с CLI, инструментами разработчика или продуктами для разработчиков — весомый плюс. - Знакомство с концепциями безопасности (SAST, SCA, сканирование секретов) или сильный интерес к их изучению. - Уверенная работа с экосистемой Node.js/npm. - Менталитет стартапа: высокая автономия, комфорт в условиях неопределённости, нацеленность на поставку. - Сильные коммуникативные навыки — работа в небольшой распределённой команде. - Бонус: опыт с фреймворками ИИ-агентов (LangChain, CrewAI, MCP, A2A) или интерес к агентным системам. - Бонус: опыт работы в стартапе или создании продукта с нуля. Условия - Доля в компании на ранней стадии. - Прямой доступ к основателям и реальное влияние на направление продукта. - Быстрая среда, где работа быстро попадает в продакшен и имеет значение. - Гибкость в формате и месте работы: команда в Сан-Диего, удалённо для подходящего кандидата. - Возможность работать в одной из самых активных областей ИИ — валидация систем, которые все остальные спешат запустить. Особенности работы Компания создаёт инструменты, которые продаёт, и использует их сама. Ожидается, что вы будете использовать продукт Gadriel AI Code Assurance (GCA) в ежедневном рабочем процессе — он работает локально вместе с вашим ИИ-ассистентом кодирования и валидирует код по мере написания. Продукт бесплатен для индивидуальных разработчиков, поэтому его можно попробовать до отклика.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Компания Enrollment123, SaaS-платформа, связывающая страховые компании, агентства и агентов для продаж потребителям, нанимает Staff Platform Engineer для поддержки стабильной работы и помощи инженерам в модернизации и создании новых продуктов. Задачи: - Обеспечение безопасности данных PCI и HIPAA. - Поддержка AWS-инфраструктуры, обслуживающей миллионы пользователей ежемесячно. - Разработка инструментов и инфраструктуры для команд разработки. - Инженерная поддержка данных и операционная поддержка. - Автоматизация, мониторинг и дежурства, особенно в период открытой записи. Стек: - 70%: SQL Server и ColdFusion. - 25%: Postgres и Node.js/TypeScript. - 5%: Airflow и Python. Условия: - Требуется нахождение в США и право на работу без спонсорства визы. - Процесс собеседования: короткое знакомство, техническое интервью с командой, финальная сессия о культуре и компании.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Java Developer VIGO — продуктовая IT-компания, более 10 лет меняет стандарты качества мобильной связи. Компания решает проблему человека со смартфоном, который хочет посмотреть видео или поиграть в игру без помех. Для этого разработан софт, который помогает телеком-операторам улучшать инфраструктуру именно там, где это нужно пользователям. ПО позволяет крупнейшим операторам (МТС, Билайн, МегаФон, Tele2, Tinkoff Mobile и др.) видеть сеть глазами пользователя. Компания превращает терабайты «сырых» данных от миллионов смартфонов в точные решения по оптимизации инфраструктуры. В дополнение к основному ПО выпущено мобильное приложение Merilo в рамках экосистемы. Задачи: - Совместно с командой решить задачу по масштабированию системы; - Обеспечить отказоустойчивость системы; - Для обработки нагрузки используется многопоточная Java 11, планируется переход на современную версию; в качестве распределенных вычислений — Hazelcast, Kafka помогает не терять данные. Как выглядит процесс: миллионы устройств со встроенным кодом присылают десятки тысяч сообщений ежесекундно. Эти сообщения необходимо обрабатывать в режиме реального времени и хранить в Clickhouse. Со стороны Frontend через Node.JS + RabbitMQ — Java обрабатывает большие аналитические запросы. Что нужно для работы: - Опыт от 5 лет на Java; - Опыт работы на высоконагруженном бэкенде; - Опыт работы с многопоточными структурами данных. Будет плюсом: опыт работы с Python (необходим для внедрения разработок Data Scientist в продакшн). Что мы предлагаем: - Возможность видеть результат своей работы в своем же смартфоне, когда связь в метро или в парке становится лучше, интересные задачи и Big Data; - ТК РФ и полностью белую заработную плату; - Работу в аккредитованной IT-компании; - Выбор рабочего места: коворкинг Ясная Поляна в Санкт-Петербурге или удаленная работа / гибрид; - Полис ДМС после 3 месяцев работы; - Программу адаптации; - Оказание материальной помощи при рождении ребенка; - Корпоративные подарки, внутренние мероприятия и игры в онлайн-мафию.

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

Офис

Страна

Габон

Город

Не указан

Компания Omnissa, создатель AI-ориентированной платформы для цифровой работы, ищет инженера-программиста в команду глобализации. Специалист будет разрабатывать AI-сервисы, инструменты и платформы для интернационализации (i18n) и локализации продуктов компании. Задачи: - Проектировать, разрабатывать и масштабировать бэкенд-сервисы на Python, Node.js и TypeScript для поддержки глобализации, интернационализации и локализации. - Разрабатывать и интегрировать AI/ML и LLM-решения, включая архитектуры RAG/GraphRAG, векторные эмбеддинги и семантический поиск, для повышения качества перевода и локализации. - Строить и поддерживать CI/CD-пайплайны, контейнеризированные сервисы (Docker, Kubernetes) и RESTful API, развернутые на Azure, AWS, GCP или аналогичных облачных платформах. - Интегрировать LLM-эндпоинты (Azure OpenAI, AWS или аналоги) с корпоративными системами с использованием MCP и оркестрационных фреймворков, таких как LangChain или LangGraph. - Работать с SQL, NoSQL и графовыми базами данных (например, Neo4j/Cypher) для поддержки масштабируемых решений в области глобализации. - Взаимодействовать с командами продукта, инженерии и локализации для продвижения стратегии глобализации компании. Требования: - Уверенные навыки Python и практический опыт работы с AI/ML-библиотеками: TensorFlow, PyTorch или Hugging Face. - Владение Node.js и TypeScript (или аналогичными бэкенд-фреймворками). - Опыт работы с Java или C будет преимуществом. - Владение SQL и NoSQL базами данных. - Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и RESTful API. - Опыт построения CI/CD-пайплайнов с использованием GitHub, Jenkins или аналогичных инструментов. - Знание векторных эмбеддингов, архитектур RAG/GraphRAG и фреймворков семантического поиска. - Опыт работы с графовыми базами данных (Neo4j/Cypher или аналоги). - Опыт интеграции LLM-эндпоинтов (Azure OpenAI, AWS или аналоги). - Опыт интеграции LLM с корпоративными системами с использованием MCP. - Опыт развертывания масштабируемых AI-сервисов на Azure, AWS, GCP или аналогичных платформах. - Знакомство с LangChain, LangGraph или аналогичными LLM-оркестрационными фреймворками. Предпочтительные квалификации: - Опыт проектирования и внедрения решений Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием векторного поиска и семантического поиска. - Опыт создания агентных AI-систем с использованием LangGraph, n8n или Flowise. - Опыт фронтенд-разработки с React.js и HTML/CSS/JavaScript-фреймворками. - Опыт работы с моделями эмбеддингов, векторными базами данных и технологиями семантического поиска. - Знание стандартов интернационализации (i18n) будет преимуществом. Условия: - Локация: Атланта, Джорджия. - Формат: гибридный. - Командировки не предусмотрены. - Образование: степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук или смежной области предпочтительна, либо эквивалентная комбинация образования и релевантного профессионального опыта. - Зарплата: типичный базовый оклад от $102 000 до $160 000 в год, возможно участие в корпоративной бонусной программе. Фактическое предложение может варьироваться в зависимости от географического местоположения, опыта, образования, уровня навыков и других факторов. - Льготы: участие в собственности компании, медицинская страховка, 401k с взносами работодателя, страхование по инвалидности, оплачиваемый отпуск, возможности роста и другое.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Gismart — разработчик мобильных приложений в сферах Health & Wellness, Utilities и Music. Более 1 млрд загрузок по всему миру. Штаб-квартира в Лондоне, команда — 250 человек. Проект FitMe — фитнес-приложение для тех, кто хочет оставаться активным без длительных и повторяющихся тренировок. Короткие простые программы, которые можно выполнять дома без оборудования. Подходит занятым людям, которые хотят поддерживать здоровье, повышать уровень энергии и хорошо себя чувствовать каждый день — без походов в зал и многочасовых занятий. Ключевые требования - Опыт коммерческой разработки на JavaScript/Node.js от 1 года. - Уверенная работа с REST API сторонних сервисов. - Опыт работы с low-code платформами автоматизации: n8n, Make, Zapier или аналоги. - Опыт работы с Airtable или аналогичной low-code базой данных. - Опыт интеграции LLM в рабочие процессы: OpenAI, Claude и другие. - Понимание, как строить надёжные пайплайны. - Самостоятельность в цикле «понять задачу → выбрать технический подход → запустить → поддерживать». Будет плюсом - Опыт автоматизации производства креативов: генерация и вариации, локализация, ресайзы, рендер-пайплайны. - Опыт работы с рекламными API: Meta Marketing API, AppLovin, TikTok, Google Ads. - Опыт работы с медиапайплайнами: ffmpeg, After Effects. - Знакомство с AI-сервисами для генерации креативов: генерация изображений и видео, дубляж и синтез речи (HeyGen, ElevenLabs), распознавание и перевод. - Понимание метрик user acquisition и мобильного маркетинга: CPA, ROI, LTV. Задачи - Развивать генерацию креативов: вариации топовых креативов, локализация, ресайзы, статические и видеоформаты. - Создавать парсинг креативов конкурентов для выявления лучших и трендов по темам. - Работать напрямую с UA-менеджерами, креатив-продюсерами и дизайнерами, автоматизируя их рутинные задачи. - Создавать функциональность автозапуска кампаний на AppLovin/Meta/TikTok. - Разрабатывать рекомендательные системы и автоматизированное управление кампаниями. - Внедрять AI-инструменты для нетехнических специалистов, чтобы они могли использовать их самостоятельно. - Поддерживать существующие автоматизации в рабочем состоянии: скрипты Airtable, n8n-воркфлоу, интеграции с Meta, AppLovin, Google Drive и Slack. - Делать автоматизации прозрачными: понятные статусы, логи и алерты, показывающие, что сломалось и почему. Условия - Удалённая культура: гибкий график, работа из любой точки мира — удалённо или в корпоративных хабах. - Компенсация коворкинга: 100% в Украине (кроме Киева, где есть хаб) и 50% по всему миру. - Бесплатные обеды для работающих из хабов. - Праздничные дни: по украинскому или польскому календарю; сотрудники в других локациях получают 12 праздничных дней в год. - Оплата больничного: 100%. - Здоровье: частичная компенсация медицинской страховки, спорта и терапии. - Оборудование: предоставление необходимого оборудования или компенсация обслуживания личных инструментов. - Обучение: 70% стоимости курсов профессионального развития, 100% корпоративных курсов английского. - Отпуск: 18 рабочих дней оплачиваемого отпуска и 3 личных дня в год, плюс дополнительный день.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Roboflow упрощает создание и использование моделей компьютерного зрения. Более 1 млн разработчиков, включая половину Fortune 100, используют открытые и хостинговые инструменты машинного обучения Roboflow. Примеры применений: подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на стройплощадках, оцифровка поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов. Компания привлекла более $63 млн от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Lachy Groom и других софтверных инвесторов. В команде ценят ответственность, самостоятельность, любопытство к новым технологиям и предпочтение показывать работу, а не рассказывать о ней. Задачи В составе Enterprise-команды вы будете создавать новые функции и улучшения в любом месте продукта Roboflow. Ищем технических универсалов, готовых осваивать новый стек и инструменты. Основная часть существующей кодовой базы — JavaScript и Node.js. Также нужно поддерживать и улучшать корпоративный пайплайн инференса Jetson, поэтому желательны твёрдые знания Linux. Enterprise-команда тесно взаимодействует с корпоративными клиентами, чтобы понимать их потребности и развивать их успех в компьютерном зрении с Roboflow. Ожидаются частые визиты к клиентам, экскурсии по фабрикам и создание функций, необходимых для успеха потенциальных и текущих клиентов. Также вы будете тесно работать с Field Engineering командой: расширять партнёрства и помогать полевым инженерам эффективнее собирать визуальные данные и предоставлять клиентам инсайты. Большинство задач относится к основному продукту — сквозному пайплайну для компьютерного зрения от приёма изображений до аннотации, обучения и развёртывания. Иногда придётся заниматься интеграцией маркетинговых и продажных инструментов, «тушением пожаров», автоматизацией внутренних процессов и open source проектами. У вас будет большая свобода в выборе приоритетных проектов. Если вам нужен жёсткий список задач на несколько месяцев вперёд — эта роль, скорее всего, не подойдёт. Технологии Основная часть кодовой базы написана на JavaScript, пайплайн машинного обучения и обработки изображений — на Python. Используются Firebase и GCS, часть ML-инфраструктуры на AWS. Всё чаще применяется Docker (внутри компании и в клиентских продуктах, например, edge inference server). Много кода работает в браузере (включая TensorFlow JS), также разрабатываются API и клиентские библиотеки на нескольких языках. Не требуется опыт во всех этих областях, но важно желание учиться новому. Также приветствуются новые знания и опыт, которыми вы можете поделиться с командой. Примеры проектов - Добавление инструментов записи и анализа видео в SaaS-приложение Roboflow для быстрого сбора и понимания данных клиентов. - Упрощение настройки новых устройств и инспекций в приложении Roboflow. - Добавление нового блока в workflow для отправки визуальных инсайтов в Power BI или Tableau. - Новые возможности управления edge-устройствами, например, визуализация GPS-координат. Команда Команда состоит из ~120 человек: руководители, вернувшиеся к разработке, основатели с выходом на $100M+, пользователи Roboflow, ставшие сотрудниками, контрибьюторы open source, велосипедист, пересекший США, prolific high school hackers, CTO из организации со 100+ инженерами. Вы будете работать напрямую с руководителем Enterprise-направления и командой Full Stack-инженеров. Условия Roboflow распределена по США и Европе. Есть хабы в Нью-Йорке и Сан-Франциско (планируются новые). Компания предоставляет возможности (например, командные офлайн-встречи в разных городах) и ресурсы (например, $4000 в год на путешествия) для работы вживую с коллегами.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Truelogic — провайдер nearshore-услуг из Нью-Йорка, команда более 600 специалистов в Латинской Америке. Клиент — технологическая медиакомпания в сфере недвижимости, сочетающая элитные продажи, технологии и создание контента; экосистема включает люксовую недвижимость, образовательную платформу и внутреннее креативное агентство. Вакансия: Senior Full-stack Engineer в команду, занимающуюся финансовыми технологиями. Нужен опыт проектирования PostgreSQL-схем, распределённых бэкенд-сервисов и интерфейсов на React/Next.js. Подойдёт системный мыслитель, ценящий надёжность, операционное совершенство и чистую архитектуру, с опытом работы со сложными финансовыми процессами, асинхронной обработкой событий и высоконагруженными транзакционными данными. Используются AI-инструменты разработки. Задачи - Полный цикл функций продукта: от проектирования схемы БД и бэкенда до фронтенда и мониторинга. - Проектирование и поддержка масштабируемых событийно-ориентированных и распределённых систем с гарантиями надёжности и консистентности данных. - Разработка и оптимизация сложных PostgreSQL-запросов, миграций и транзакционных процессов для высокопроизводительных финансовых операций. - Интеграции со сторонними системами через вебхуки, очереди, механизмы повторных попыток и сверки. - Внедрение паттернов отказоустойчивости: идемпотентность, dead-letter queues, outbox, обработка сбоев. - Создание адаптивных интерфейсов на React и Next.js. - Участие в архитектурных решениях, улучшение масштабируемости, наблюдаемости и операционного совершенства. - Использование AI-инструментов разработки (Claude Code и аналоги) для повышения продуктивности. - Участие в код-ревью, наставничество, продвижение лучших практик работы с чувствительными финансовыми данными. - Взаимодействие с продуктовой, дизайнерской и инженерной командами. - Внедрение и поддержка наблюдаемости с помощью Datadog или OpenTelemetry. - Автоматизация инфраструктуры и управление облачными ресурсами через IaC (Terraform, Pulumi). - Обеспечение соответствия стандартам безопасности и комплаенса (SOC2, PCI-DSS). Требования - 5+ лет опыта Full-stack разработки production-приложений. - Уверенное владение TypeScript и Node.js. - Продвинутый опыт с React и Next.js. - Глубокая экспертиза в PostgreSQL: raw SQL, оптимизация запросов, миграции, анализ производительности. - Опыт проектирования событийно-ориентированных и распределённых систем. - Понимание паттернов отказоустойчивости: идемпотентность, retry, DLQ, outbox, сверка данных. - Опыт создания архитектур на вебхуках.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Zartis — глобальный партнёр по AI-трансформации и технологическому консалтингу. Компания помогает организациям проектировать, создавать и масштабировать технологические решения. Команды обладают экспертизой в AI-платформах, безопасных API-архитектурах и cloud-native разработке. Инженерные хабы расположены в EMEA и LATAM, есть долгосрочные партнёрства в финансовых услугах, здравоохранении, науках о жизни, энергетике и климате. Ищем Senior Backend Engineer для проекта в Tech-индустрии. Проект Вы присоединитесь к распределённой инженерной команде, которая создаёт и развивает production-grade приложения на основе генеративного ИИ. Это практическая backend-роль, сочетающая Node.js/TypeScript, облачную архитектуру AWS и генеративный ИИ. Вы будете проектировать и разрабатывать масштабируемые backend-сервисы, интегрировать возможности LLM в production-системы и участвовать в архитектурных решениях. Ключевая задача — обеспечить надёжную работу систем в production, решая вопросы качества ответов, задержки, стоимости, безопасности, трассируемости, наблюдаемости и устойчивости. Задачи - Проектировать, разрабатывать и развёртывать масштабируемые backend-приложения на Node.js и TypeScript. - Интегрировать возможности генеративного ИИ и LLM в production-приложения и сервисы. - Проектировать и эксплуатировать cloud-native архитектуры на AWS, включая serverless и контейнерные среды. - Создавать и развёртывать контейнерные нагрузки с использованием EC2, ECS/EKS и Kubernetes. - Создавать возможности на основе LLM с помощью Amazon Bedrock и паттернов: RAG, вызов инструментов, управление контекстом, промптинг, индексация знаний. - Проектировать решения, учитывающие реальные проблемы production-ИИ: качество ответов, задержка, эффективность затрат, трассируемость, наблюдаемость. - Применять инженерные практики: масштабируемость, безопасность, устойчивость, поддерживаемость. - Участвовать в backend- и облачной архитектуре, принимать технические решения и оценивать компромиссы. - Сотрудничать с инженерными и продуктовыми стейкхолдерами для доведения AI-возможностей от дизайна до надёжного production-запуска. Требования - Обширный профессиональный опыт разработки backend-приложений на Node.js и TypeScript. - Подтверждённый опыт проектирования, разработки и развёртывания генеративного ИИ в production — не только прототипы или proof-of-concept. - Сильный практический опыт проектирования и эксплуатации решений на AWS. - Опыт с serverless и контейнерными архитектурами, включая EC2, ECS/EKS, Kubernetes или эквивалентные технологии AWS. - Практический опыт с Amazon Bedrock и/или production LLM-приложениями в экосистеме AWS. - Практический опыт реализации паттернов LLM-приложений: RAG, вызов инструментов, управление контекстом, промптинг, индексация знаний. - Понимание проблем эксплуатации AI-приложений в production: качество, задержка, стоимость, трассируемость, наблюдаемость. - Подтверждённая способность проектировать масштабируемые, безопасные, устойчивые и поддерживаемые backend-системы. - Опыт принятия технических и архитектурных решений и оценки компромиссов в production-средах. - Отличные коммуникативные навыки и навыки сотрудничества, проактивный подход к ответственности и решению проблем. Условия - 100% удалённая работа. - Надбавка на работу из дома: ежемесячная выплата в качестве финансовой поддержки. - Карьерный рост: программа развития карьеры для всех сотрудников с обратной связью 360°. - Обучение: выделенное время в течение недели для технического обучения. Доступны онлайн-курсы (например, Pluralsight и Educative.io), уроки английского, книги, конференции и мероприятия. - Программа менторства: можно стать ментором или получать менторскую поддержку.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Fullstack-инженер для разработки ИИ-платформы. Задачи: - Проектирование и масштабирование распределенных систем и микросервисов с учетом поддерживаемости и стабильности. - Разработка ключевых функций платформы: RAG-базы знаний, ИИ-приложения для отделов, голосовые, переводческие и аналитические функции. - Создание производительных API, моделирование данных и баз данных, реализация современных интерфейсов во фронтенде. - Моделирование данных для мультитенантности и ролевых разрешений, обеспечение шифрования, минимизации данных и аудируемости. - Обеспечение наблюдаемости качества, затрат и поведения ИИ-функций через оценки, мониторинг и четкие ограничения. - Развитие существующих систем, создание четких структур и сокращение технического долга. - Работа с ИИ-ассистентами и агентами, тестирование новых инструментов и внедрение эффективных рабочих процессов в команде. - Взаимодействие с владельцем продукта, UX и консультантами, перевод клиентских сценариев в технические решения, наставничество младших разработчиков через код-ревью. Требования: - Не менее 5 лет опыта в разработке сложных программных систем, желательно в ИИ или SaaS/облачной среде. - Отличное знание TypeScript, опыт с Node.js и желательно фреймворками типа NestJS. - Отличные знания архитектуры распределенных систем: микросервисы, дизайн API, масштабирование. - Опыт во фронтенде, например с Vue.js, и понимание full-stack взаимосвязей. - Уверенные знания баз данных (например, PostgreSQL), моделирования данных и оптимизации производительности. - Опыт с облачными платформами (например, AWS), Docker и эксплуатацией SaaS-приложений. - Повседневная работа с ИИ-ассистентами и агентами (например, Claude Code, Cursor, Copilot), критическая проверка сгенерированного кода. - Активное тестирование новых инструментов, моделей и рабочих процессов; опыт с агентскими настройками (например, облачные кодинг-агенты, MCP-интеграции, автоматизированные ревью) — преимущество. - Глубокое понимание современных ИИ/LLM-концепций: RAG, function calling, эмбеддинги, агенты. - Владение clean code, тестированием и код-ревью, готовность наставлять младших разработчиков. - Способность принимать и обосновывать технические решения на немецком и английском языках. - Опыт с DSGVO, ISO 27001 или EU AI Act — преимущество. Условия: - Структурированный онбординг с реальными контактными лицами. - Работа в среде, где ценятся ответственность, продуктовое мышление и конструктивная критика требований. - Возможность влиять на архитектуру и технические решения, работа с ИИ-инструментами как частью рабочего процесса.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Обязанности - Разрабатывать и прототипировать агентные AI-приложения и рабочие процессы с использованием больших языковых моделей и современных AI-фреймворков. - Создавать AI-агентов, способных к рассуждению, использованию инструментов, оркестрации задач, поиску информации и взаимодействию с внешними системами и API. - Разрабатывать и интегрировать приложения на основе LLM, включая retrieval-augmented generation (RAG), мультиагентные системы и AI-автоматизацию. - Проектировать и реализовывать бэкенд-сервисы и API для поддержки AI-приложений и интеграции моделей. - Интегрировать LLM с структурированными и неструктурированными источниками данных, API, базами данных и программными инструментами. - Разрабатывать процессы оценки и валидации для измерения производительности, точности, надежности и поведения AI-моделей и агентов при использовании инструментов. - Выполнять обработку, преобразование и анализ данных для поддержки разработки и оценки AI. - Экспериментировать с промпт-инжинирингом, конфигурациями моделей, техниками поиска и архитектурами агентов для улучшения производительности систем. - Писать чистый, поддерживаемый и хорошо протестированный код с использованием современных практик программной инженерии. - Устранять неполадки в приложениях, интеграции моделей и конвейерах данных. - Участвовать в код-ревью, тестировании, документировании и процессах непрерывной интеграции и развертывания. - Исследовать новые разработки в области генеративного AI, LLM, агентных фреймворков и инструментов разработки AI и применять релевантные технологии в инженерных проектах. - Сотрудничать с инженерами и другими техническими заинтересованными сторонами для преобразования требований в функциональные AI-решения. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, науки о данных, информационных систем или смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт. - Сильные навыки программирования на Python и знакомство как минимум с одним дополнительным языком программирования, таким как JavaScript/TypeScript, Java, C/C++ или Rust. - Опыт работы с агентными AI или фреймворками оркестрации LLM, такими как LangChain, LangGraph, CrewAI или аналогичными технологиями. - Опыт разработки мультиагентных систем или AI-приложений, включающих автономное выполнение задач и использование инструментов. - Опыт работы с OpenAI API, Hugging Face, Ollama или другими коммерческими или открытыми LLM-платформами. - Знакомство с RAG-конвейерами, векторными базами данных, семантическим поиском или FAISS. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch, TensorFlow или scikit-learn. - Опыт работы с бэкенд-фреймворками, такими как FastAPI, Flask или Node.js. - Знакомство с SQL и/или NoSQL базами данных. - Опыт работы с Docker, CI/CD, GitHub Actions или облачными платформами, такими как AWS, Google Cloud или Azure. - Опыт оценки AI-моделей, бенчмаркинга, автоматизированной валидации или рабочих процессов качества данных. - Опыт использования AI-ассистируемых инструментов разработки, таких как GitHub Copilot, Cursor, Claude Code или аналогичных. - Проявленный интерес к генеративному AI через академические проекты, хакатоны, стажировки, исследования или вклад в open-source.

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

Не указана

Город

Не указан

О компании FunnelCockpit — это all-in-one-платформа, с помощью которой компании создают и автоматизируют свои онлайн-маркетинговые и сбытовые процессы. Продукт постоянно развивается, с активным использованием современных AI-технологий. Ищем человека, который объединяет продукт, UX и техническую реализацию: понимает пользователей, формирует чёткие приоритеты и одновременно руководит командой разработчиков по экспертной части. Не нужно каждый день программировать по восемь часов, но нужно достаточно глубоко разбираться в продукте, чтобы надёжно оценивать архитектуру, трудозатраты и качество кода и при необходимости писать код самостоятельно. Задачи - Отвечать за развитие FunnelCockpit — от идеи продукта до успешного релиза. - Переводить обратную связь клиентов, цели компании и технические требования в понятную продуктовую дорожную карту. - Приоритизировать фичи, баги и технические улучшения, чтобы команда работала над самым важным. - Руководить и координировать команду разработчиков по экспертной части и вместе с командой развивать подходы к работе. - Формулировать понятные требования и чёткие критерии приёмки без лишней бюрократии. - Сопровождать технические решения, код-ревью, обеспечение качества и релизы. - Тестировать новые функции с точки зрения пользователей и следить за простым и последовательным UX. - Активно работать с AI-инструментами разработки, такими как Codex, Claude Code или аналогичными. - Разрабатывать эффективные AI-поддерживаемые процессы для планирования, реализации, тестирования, код-ревью и документации. - По важным или сложным темам самостоятельно писать код, создавать прототипы или помогать команде с анализом причин. Требования - Многолетний опыт в цифровом управлении продуктом, разработке ПО или аналогичной технической продуктовой роли. - Очень хорошее техническое понимание современных веб-приложений, API, баз данных и программной архитектуры. - Практический опыт работы с командами разработчиков и, в идеале, опыт их руководства. - Хорошее чувство UX, понятного пользовательского пути и прагматичного продуктового дизайна. - Обширный практический опыт AI-поддерживаемой разработки ПО, например с Codex, Claude Code или аналогичными coding-агентами. - Умение критически проверять AI-сгенерированный код, тестировать его и доводить до production-качества. - Структурированность, самостоятельность и решительность. - Умение различать быстрое прагматичное решение и долгосрочно устойчивую архитектуру. - Очень хорошее знание немецкого и хорошее знание английского языка. - Особенно интересен профиль, если вы уже вели SaaS-продукт или сложную веб-платформу, продолжаете регулярно программировать и имеете опыт с TypeScript, React, Next.js, Node.js, MongoDB, автоматизированными тестами, CI/CD или облачными платформами. Условия - Центральная роль с большим влиянием на продукт и техническое развитие. - Короткие пути принятия решений и возможность быстро реализовывать идеи. - Большая самостоятельность вместо жёстких процессов. - Современный, последовательно AI-поддерживаемый подход к разработке. - Прямое сотрудничество с руководством компании. Дополнительно Ищем не классического проект-менеджера, который в основном раздаёт задачи, а человека, который берёт на себя ответственность за результат. AI-поддерживаемая разработка не рассматривается как замена техническим навыкам: важно, чтобы вы с coding-агентами быстрее приходили к хорошим результатам и могли профессионально оценивать их результаты.

Формат

Офис

Страна

Аргентина, Великобритания, Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Software Engineer, Canvas Core Команда Canvas Core создает и поддерживает фундаментальную платформу, обеспечивающую визуальный опыт Mural: бесконечный холст, ключевые компоненты редактора, поведение редактирования документов, управление активами, совместную работу в реальном времени и системы для быстрого и надежного взаимодействия с холстом. Также команда отвечает за UI Mural, протокол обмена сообщениями в реальном времени и API для внутренних команд, которые создают функции диаграммирования, воркшопов, презентаций, интеграций и AI-возможностей. Миссия — сделать редактор Mural быстрым, надежным, интуитивным и удобным для разработки. Приоритеты: производительность, простота, developer experience и качество платформы. Задачи: - Владеть и поставлять новые возможности платформы Canvas от определения проблемы до внедрения, релиза, измерения и итераций. - Работать с Product и Design над созданием качественного пользовательского опыта, балансируя прагматичную техническую реализацию и долгосрочные потребности платформы. - Проектировать и развивать поддерживаемые системы Canvas с ответственностью за качество, производительность, надежность и developer experience. - Вносить вклад в разработку API, границ сервисов и контрактов платформы, на которых внутренние команды могут быстро и безопасно строить. - Использовать AI-инструменты и агентные рабочие процессы для прототипирования, реализации, тестирования, документирования и оценки работы. - Укреплять команду через технические ревью дизайна, демо, код-ревью, менторство и улучшение инженерных практик. - Развивать системы Canvas с богатыми моделями документов и объектов: иерархические структуры сцены или документа, пространственное индексирование и запросы, поведение раскладки, управление активами, механика выделения. - Работать над крупномасштабными системами конкурентной и совместной работы в реальном времени, поддерживающими синхронизацию общих документов между пользователями, включая решения по порядку событий, задержке, обработке конфликтов и управлению сбоями. - Участвовать в проектировании и интеграции AI-возможностей продукта на пересечении с холстом, моделью документа, системами реального времени и платформой разработчика. - Улучшать производительность через профилирование, анализ узких мест, упрощение архитектуры, точечную оптимизацию и вынос дорогих операций из критических путей взаимодействия. Требования: - Свободное владение современным JavaScript/TypeScript, знакомство с React, Node.js или аналогичными современными фреймворками. - 6+ лет разработки и поставки крупномасштабного production-софта в составе agile-команды. - Сильное инженерное мышление, опыт проектирования масштабируемых, надежных, высокопроизводительных систем и абстракций для разработчиков, балансирующих простоту, developer experience и долгосрочную поддерживаемость. - Опыт проектирования чистых API-контрактов и границ сервисов: продуманные модели данных, версионирование, валидация, обработка ошибок, документация, долгосрочная поддерживаемость. - Опыт создания распределенных, конкурентных, совместных или низколатентных систем: инструменты коллаборации, MMO-игры, системы общего состояния, протоколы обмена сообщениями, с пониманием синхронизации, консистентности, порядка событий, задержки, режимов сбоев и компромиссов производительности. - Опыт работы со сложными системами с богатыми объектными моделями: иерархические структуры сцены или документа, пространственное индексирование и запросы, поведение раскладки, управление активами, механика выделения, чувствительные к производительности пользовательские взаимодействия.

Формат

Офис

Страна

Аргентина

Город

Не указан

Грейд

Senior

Команда Growth & Engagement помогает клиентам быстрее находить ценность продукта через эксперименты и AI-возможности. Мы отвечаем за путь клиента от привлечения до монетизации, используя данные и инсайты для улучшения опыта. Задачи: - Проектировать и развивать пользовательские функции для улучшения привлечения, активации, вовлечения, удержания и монетизации. - Работать с Product, Design, Data, Marketing и Customer Success для поиска точек роста и перевода обратной связи, аналитики и экспериментов в продуктовые решения. - Проводить эксперименты с фича-флагами, A/B-тестами и аналитикой для проверки гипотез. - Строить надёжную инструментацию и event-пайплайны для понимания поведения пользователей. - Писать качественный поддерживаемый код, вносить вклад в архитектуру и долгосрочные улучшения платформы. - Улучшать производительность, надёжность, доступность и масштабируемость ключевых пользовательских сценариев. - Наставлять коллег через техническое лидерство, код-ревью и обмен знаниями. - Участвовать в планировании роадмапа и развитии инженерных практик команды. Требования: - 5+ лет опыта разработки и эксплуатации production-софта. - Сильные навыки создания современных веб-приложений: TypeScript, React, Node.js, MongoDB или аналоги. - Знакомство с Model Context Protocol (MCP) и экосистемой AI-инструментов, способность быстро учиться новым AI-технологиям. - Опыт использования AI-ассистированных инструментов разработки для повышения продуктивности и качества кода. - Опыт создания пользовательских продуктов в партнёрстве с Product и Design. - Продуктовый mindset, умение балансировать потребности клиентов, технические компромиссы и бизнес-цели. - Опыт использования аналитики и данных для инженерных и продуктовых решений. - Сильные основы инженерии: системный дизайн, тестирование, наблюдаемость, операционное совершенство. - Отличные коммуникативные навыки и умение влиять на технические решения в кросс-функциональных командах. - Опыт ведения неоднозначных задач от концепции до реализации и наставничества инженеров. - Опыт работы в Growth/Engagement команде или product engineering с фокусом на эксперименты и улучшение жизненного цикла клиента. - Опыт работы с бизнес-метриками: активация, вовлечение, удержание, конверсия, монетизация. - Опыт проектирования, внедрения или анализа продуктовых экспериментов (A/B-тесты, фича-флаги или аналоги). Компенсация определяется такими факторами, как локация, уровень, знания, навыки и опыт.

Формат

Офис

Страна

Словакия

Город

Не указан

О компании Bloomreach создаёт агентную платформу для персонализации. Компания разрабатывает и внедряет AI-агентов для персонализации пути клиента, развивает автономный поиск, разговорные покупки и автономный маркетинг на основе единого AI-движка Loomi. Платформой пользуются более 1400 глобальных брендов, включая American Eagle, Sonepar и Pandora. Отрасли: розница, финансовые услуги, гостиничный бизнес, игровая индустрия. О команде Небольшая инженерная команда внутри Go-To-Market организации. Задача — с помощью AI создавать демо-среды, автоматизировать работу и разрабатывать self-serve инструменты для пресейл-команд по всему миру. О роли Ищется AI Demo Engineer — гибкий инженер, который в первую очередь использует AI-инструменты, быстро учится и решает с помощью технологий задачи, блокирующие поле. Это не традиционная инженерная роль: не поддержка продакшн-систем и не стандартный продуктовый бэклог, а роль 0-1 Builder. Работа начинается с нечётких пресейл-потребностей, быстрого прототипирования, тестирования с полем и превращения лучших идей в готовые демо, автоматизации, внутренние инструменты и повторяемые активы. Нужно тесно работать с тимлидом, находящимся в США, поэтому важна асинхронная коллаборация и способность взаимодействовать с командами в разных часовых поясах (ЕС и США). Задачи - Создавать AI-демо: проектировать и выпускать демо, прототипы и интерактивные сценарии, которые делают платформу Bloomreach осязаемой и релевантной. - Автоматизировать работу с помощью AI: находить повторяющиеся GTM-задачи и превращать их в автоматизации, промпт-паттерны, внутренние инструменты, интеграции, агентов, навыки, MCP, SDK-воркфлоу и другие решения, экономящие время. - Обеспечивать self-serve для консультантов: создавать инструменты, позволяющие Solution Consultants настраивать, персонализировать и запускать демо без участия инженеров. - Быстро прототипировать и превращать работающее в продукт: брать нечёткие идеи, быстро собирать, тестировать с полем и решать, что станет долгосрочным внутренним продуктом, акселератором или демо-активом. - Оживлять Loomi и AI Bloomreach: использовать AI-сценарии, персонализацию, LLM-интеграции и умные воркфлоу, чтобы помочь потенциальным клиентам понять ценность платформы. - Обучать и подготавливать поле: документировать, демонстрировать демо и укреплять внутреннюю уверенность в новых инструментах. - Поддерживать надёжность демо: быстро устранять неполадки, поддерживать клиентские среды и относиться к сломанному демо перед потенциальным клиентом как к срочной задаче. Технический фон - TypeScript / JavaScript, Python, React, Next.js, Node.js или аналогичный современный веб-стек. - Claude Code, Cursor или аналогичные AI-ассистированные инструменты разработки; LLM API (OpenAI, Anthropic); промпт-инжиниринг, оркестрация воркфлоу, SDK-интеграции, агенты, MCP, ретривальные системы. - Shopify; Hydrogen (на основе Remix), Liquid, Storefront API, Admin API. Глубокий опыт со всеми перечисленными инструментами не обязателен. Более важный сигнал — способность быстро учиться, оставаться в курсе изменений в AI-ландшафте и использовать сам AI для закрытия пробелов в собственном опыте.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании TeamSnap — платформа для коммуникаций в любительском спорте. Инженерная команда полностью распределённая. Компания входит в списки Outside Magazine «Best Places to Work» и Built In «100 Best Remote-First Places to Work». Задачи - Проектировать, развивать и поддерживать бэкенд-API, сервисы, event-driven процессы, очереди, фоновые задачи, модели данных, кэширование и интеграции для миллионов пользователей и тысяч спортивных организаций. - Вести сложные бэкенд-задачи от discovery до дизайна, внедрения, продакшена и долгосрочной поддержки. - Руководить неоднозначными техническими инициативами: декомпозиция проблем, оценка рисков, практические компромиссы, переход от неопределённости к чёткому исполнению. - Повышать надёжность, масштабируемость, производительность и управляемость продакшен-систем: архитектура, тестирование, оптимизация БД, кэширование, мониторинг, алерты, разбор инцидентов. - Разбирать сложные проблемы продакшена на уровне кода, БД, кэшей, очередей, задач, observability и жизненного цикла запроса. - Работать с командами Product, Design, Engineering, Infrastructure, Platform, Data, Support и другими для превращения roadmap в устойчивые бэкенд-системы и планы внедрения. - Давать и получать конструктивную обратную связь, менторить инженеров, влиять на согласованность между командами и объяснять технические компромиссы нетехническим заинтересованным сторонам. Требования - Сильная экспертиза в Node и опыт создания и поддержки продакшен-бэкенд-систем. - Глубина на уровне Staff: подтверждённый опыт создания и эксплуатации высоконагруженных API, сервисов, распределённых систем или общих продуктовых возможностей в продакшене. - Уверенное владение бэкенд-технологиями: Node, TypeScript, Elixir, Ruby/Rails, Java, Go, Python или аналогичными, включая поведение в рантайме, сценарии отказов и продакшен-компромиссы. - Сильное понимание SQL и реляционных БД: индексы, оптимизация запросов, миграции, профилирование, моделирование данных, транзакции, паттерны чтения и записи, настройка производительности. - Практическое понимание сервис-ориентированной и event-driven архитектуры, очередей, фоновых задач, вебхуков, Redis или аналогичных инструментов кэширования и систем, работающих под реальной нагрузкой. - Рабочее знание продакшен-инфраструктуры и платформенных вопросов: деплой, контейнеры, CI/CD, облачные сервисы, основы сетей, observability, операционная отладка. - Ответственность за продакшен: использование логов, метрик, трейсов, дашбордов, алертов, разбора инцидентов и поведения системы для повышения надёжности. - Умение вести за счёт влияния, менторить инженеров, принимать технические решения, понятно объяснять компромиссы и связывать бэкенд-решения с влиянием на клиентов, бизнес и долгосрочную поддерживаемость. Будет плюсом - Опыт работы в инфраструктурных, платформенных, SRE, DevOps или data-командах или в тесной связке с ними. - Знакомство с Elasticsearch, BigQuery, аналитическими пайплайнами, поисковой инфраструктурой, отчётностью или обработкой больших объёмов данных. - Ответственное использование AI-ассистированных рабочих процессов для отладки, тестирования, документации, рефакторинга, прототипирования или улучшения developer experience без потери качества и понимания.

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