PostgreSQL

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Область и стек: QA Должность: Middle+ QA Engineer (Manual + Auto Java) Компания: Меташаркс Зарплатная вилка: от 180 000 рублей на руки Формат работы: Удаленка Страна работы: РФ/РБ Задачи - Ручное тестирование (front 30% / back 70%) + автотесты на Java 21 - Анализ требований, тест-дизайн, работа с TMS (Allure TestOps) - Работа с БД (Oracle / Postgres), SQL, PL/SQL - Настройка CI/CD пайплайнов (GitLab CI) - Ведение тестовой документации и взаимодействие с командой Ключевые требования - Опыт в тестировании ПО 3–5 лет - Практическая автоматизация на Java 21 в связке с JUnit 5, RestAssured, Selenide, JDBC - Уверенный SQL, знание SOAP / REST API - Понимание пирамиды тестирования, тест-дизайна, локализации дефектов - Использование AI для повышения эффективности (кейсы, автотесты, отчёты) Будет плюсом: опыт с ELK / Grafana, настройка заглушек, Spring Framework.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании GitLab — платформа оркестрации DevSecOps, которая помогает повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность и снижать риски безопасности и соответствия требованиям. Более 50 млн зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 используют GitLab. В команде принято использовать ИИ как инструмент повышения продуктивности: ожидается, что сотрудники интегрируют ИИ в ежедневные рабочие процессы. О роли Senior Backend-инженер проектирует, реализует и развивает возможности продукта, решает сложные backend-задачи и влияет на техническое и продуктовое направление команд. Работа ведётся на стыке product, frontend, infrastructure, data и security. Инженер принимает архитектурные решения, ясно излагает сложные идеи в асинхронной среде и помогает задавать стандарты для глобального продукта. Условия - Высокая значимость: работа не ограничивается выпуском фич — вы формируете архитектуру глобальной платформы, которой пользуются миллионы. - Техническая самостоятельность: влияние на цели команды, техническое направление и долгосрочные задачи. - Инновационная культура: возможность экспериментировать с агентным ИИ в production-инженерных процессах — не только промпт-инжиниринг, но и создание отказоустойчивых ИИ-систем. - Автономия: remote-first, асинхронная организация, где важны ясная письменная коммуникация и самоорганизация. - Коллаборация: тесная работа с продакт-менеджерами и дизайнерами при формировании требований. Задачи - Проектировать и выпускать backend-функциональность средней и высокой сложности с минимальным руководством, выбирая между модульным монолитом, общими компонентами и отдельными сервисами. - Повышать качество, безопасность, доступность и производительность продукта; задавать стандарты backend-кода, стиля, поддерживаемости, тестирования, API и операционной готовности. - Наставлять младших и средних инженеров, снимать технические блокеры, улучшать практики команды через код-ревью и дизайн-ревью. - Диагностировать и предотвращать проблемы производительности и надёжности в масштабе; участвовать в инцидент-реагировании и выступать техническим владельцем. - Использовать ИИ в производственной инженерной работе для улучшения результатов, оценивать его эффективность и обучать других ответственному применению. Требования - Глубокое понимание backend-архитектуры, API, систем данных и настройки производительности в сложном продуктовом окружении. - Владение современными backend-языками и понимание системного программирования; важнее способность учиться и адаптироваться, чем знание одного языка. - Опыт проектирования и развития модульных backend-границ, ограниченных контекстов и архитектуры, безопасной для миграций. - Умение влиять через техническую экспертизу и ясную письменную коммуникацию, связывать потребности продукта и технические реалии. - Подтверждённый опыт создания и эксплуатации агентных систем в production: не только промпт-инжиниринг, но и архитектура циклов, использование инструментов и стратегии обработки ошибок для надёжности в масштабе. Желательно - Опыт с высоконагруженными распределёнными системами, конкурентностью или профилированием. - Практический опыт с контейнеризированными production-операциями, например Kubernetes. - Глубокие знания производительности баз данных, например PostgreSQL, ClickHouse, эволюция схем, партиционирование. - Опыт работы с крупномасштабными модульными монолитами или событийно-ориентированными системами.

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Сильный инженер для развития ML-инфраструктуры и платформы хостинга моделей Центр ИИ — Контур ищет сильного инженера для развития ML-инфраструктуры и платформы хостинга моделей. Стек: Python, FastAPI, Celery, Docker, Kubernetes, Helm, Ansible, GitLab CI/CD, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Sentry, PostgreSQL, MongoDB, Redis. Чем предстоит заниматься - Развивать инфраструктуру для запуска и хостинга ML-моделей. - Внедрять inference-движки и проводить R&D новых решений. - Развивать ClearML, Milvus, инструменты разметки данных и распределённых вычислений. - Создавать внутренние сервисы для управления кластерами и ресурсами. Ожидания - Уверенный опыт с Docker и Kubernetes. - Ansible, CI/CD, IaC, SRE. - Prometheus, Grafana, ELK. - Python на прикладном уровне. - Опыт проектирования инфраструктурных решений. - Готовность работать в условиях высокой неопределённости. Будет плюсом - ML lifecycle, MLOps, vector DB, ML-библиотеки, GPU-серверы и диагностика GPU. Условия - Формат: удалёнка / гибрид / офис. - Доход: обсуждается индивидуально + бонусы.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Middle / Senior Python Backend Developer СберЗдоровье — аккредитованная IT-компания и одна из крупнейших Digital Health платформ в России. Развивается новое направление AI-native продуктов: новое мобильное приложение, ИИ-помощник, персонализированный риск-профиль и сервисы, которые помогают пользователю лучше понимать свое здоровье и следующие шаги. Ищем Middle / Senior Python Backend Developer. Основной фокус роли — backend-сервисы, API, интеграции, работа с данными пользователя и production-контур для AI-сценариев. Это не ML Engineer роль и не research. От Python-разработчика ожидается сильная backend-инженерия: FastAPI, Pydantic, PostgreSQL, Redis, интеграции, надежность, безопасность, observability и умение работать в кросс-функциональной команде рядом с ML, Mobile, Frontend / PWA, QA, SA и Product. Обязанности - Разрабатывать и проектировать backend-сервисы на Python / FastAPI. - Проектировать и поддерживать REST API для мобильного приложения, PWA, риск-профиля и ИИ-помощника. - Описывать и поддерживать контракты API: request / response schemas, validation, error model, versioning. - Работать с Pydantic, PostgreSQL, Redis и, при необходимости, S3-compatible storage. - Интегрироваться с AI / ML-слоем: n8n-прототипы, FastAPI / FastMCP-сервисы, LLM API, RAG / context, Qdrant, traces. - Строить observability: structured logs, trace / request id, metrics, dashboards, error tracking. - Писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами, участвовать в code review и технических обсуждениях. Требования - Опыт backend-разработки на Python от 3 лет. - Хорошая база в технологиях веба: HTTP, контейнеры, хранение, веб-серверы. - Практический опыт разработки production API на FastAPI, Django, Flask или аналогичном backend-фреймворке; FastAPI будет сильным плюсом. - Уверенное владение Python. - Здравый смысл в использовании ИИ-агентов. - Хорошее понимание PostgreSQL: схемы, связи, индексы, транзакции, миграции, профилирование запросов. - Опыт проектирования REST API и умение договариваться о контрактах с mobile / frontend / SA / QA. - Опыт работы с микросервисами. - Умение писать тесты для критичной backend-логики. - Готовность работать в продуктовой команде, где требования меняются быстро, а API влияет на mobile, PWA и AI-сценарии. Будет плюсом - Опыт работы с очередями: Kafka / RabbitMQ, подготовка Celery. - Понимание, где зона ответственности AI / ML, а где классического Python-сервиса. - Понимание AI / ML инструментов и подходов. - Опыт в MedTech, HealthTech, FinTech или другом домене с чувствительными данными. Уровень дохода не указан.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Backend / Platform Engineer — Claude Code, оркестратор и данные Удалённо. Продукт — платформа умного ремонта. Подписка на закрытые цены от 243+ брендов, AI-калькулятор бюджета, адаптация готовых интерьерных решений под планировку клиента, реализация под ключ. Текущее состояние Два контура в проде: - Платформа и Telegram-боты — работают на общей базе PostgreSQL в Yandex Cloud. Telegram Mini App и платформа используют одну БД, авторизация через initData. Платежи — YooKassa. - Веб-приложение, собранное через оркестратор Claude Code. Живёт отдельно: своя логика, свои данные, с основным контуром не связано. Значительная часть продуктовых данных до сих пор в Google Sheets: каталог материалов, расчётные таблицы, рабочие реестры. Задача — свести это в единую архитектуру: общая схема данных, единый пользователь во всех точках входа, API-слой поверх, постепенный вынос таблиц в БД. И построить оркестратор так, чтобы продуктом можно было управлять без разработчика. Главное в этой роли Ищем не того, кто пишет код руками, а того, кто работает через Claude Code как через управляющий слой и умеет строить такие слои внутри продукта. 1. Собранная собственная конфигурация Claude Code. CLAUDE.md, правила, skills, subagents, hooks, MCP-серверы к базе и сервисам. Не «иногда открываю чат», а настроенное окружение, где рутина делегирована, а вы держите архитектуру и ревью. 2. Умение построить оркестратор для владельца продукта. Капсулы, цены, тарифы, тексты живут как данные и редактируются основателем самостоятельно, без деплоя. Ваша зона: структура, права доступа, валидация, история изменений и откат. Новые типы сущностей добавляете вы — наполняет их продукт. Если вам комфортно быть единственной точкой доступа к продукту — это не та роль. Задачи - Спроектировать единую схему данных и свести два контура: платформа, боты, веб-приложение - Унифицировать авторизацию между точками входа, чтобы пользователь был один везде - Развивать оркестратор как рабочий инструмент заказчика - Запустить AI-агентов в продукте — от прототипа до прода: подбор материалов, адаптация капсулы под планировку, обработка обращений. Оркестрация вызовов, работа с инструментами и БД, управление состоянием диалога, ограничители и проверка результата, логирование для последующей отладки качества - Вести БД: миграции, индексы, бэкапы, доступы, SQL-витрины для аналитики - Постепенно переносить данные из Google Sheets в БД — блоками, без остановки процессов: таблицы продолжают работать, пока перенос не завершён - Интегрировать AI-модели (текст и изображения): очереди, асинхронная обработка, хранение результатов, учёт расхода по пользователю, фолбэк при отказе провайдера - Поддерживать и развивать интеграции: Telegram Bot API, YooKassa Требования Бэкенд Python, FastAPI, асинхронность. Проектирование REST API. Аутентификация и авторизация, роли и права. Вебхуки, идемпотентность обработки. Базы данных PostgreSQL на уровне проектирования, а не только запросов: схемы, нормализация, индексы, транзакции. Alembic или аналог. Бэкапы и восстановление. Данные и миграция Google Sheets API. ETL: выгрузка, очистка, валидация, дедупликация. Повторяемые идемпотентные загрузки. Двусторонняя синхронизация на переходный период, пока часть процессов ещё в таблицах. AI-агенты Проектирование агентных сценариев: tool calling, доступ агента к БД и внешним API, управление контекстом и состоянием, guardrails, обработка галлюцинаций и отказов. Оценка качества ответов, версионирование промптов, воспроизводимость. AI-интеграции Подключение LLM и image-моделей в прод. Стриминг, таймауты, лимиты, подсчёт и списание расхода по пользователю, переключение провайдера при отказе. Асинхронная обработка Очереди задач (Celery, ARQ, RQ — любое), Redis, ретраи, дедлеттеры, таймауты. Понимание, что делать с задачей, которая идёт минуту и может упасть. Интеграции Telegram Bot API, Telegram Mini App. YooKassa: платежи, вебхуки, рекуррентные списания. Инфраструктура Yandex Cloud, Docker, CI/CD, логирование, мониторинг, работа с секретами. Фронт Next.js на уровне чтения и правок — не писать с нуля, но уметь поправить и задеплоить. Админ-слой Опыт создания панели, которой пользуется нетехнический человек: валидация ввода, превью, аудит-лог, откат изменений, защита от разрушающих действий. Общее 3+ года коммерческой разработки. Минимум один проект с реальными платежами и пользователями. Умение разобраться в чужом коде и не переписать его с нуля. Задачи приходят продуктовыми формулировками, не техническими ТЗ. Условия - Продукт с выручкой и живыми пользователями, не идея на слайдах. Всё что делаете — идёт в прод сразу, не в бэклог - Вы единственный инженер на контуре. Архитектурные решения ваши. Ни комитетов, ни согласований, ни легаси-владельца, который скажет «у нас так принято» - Работа напрямую с основателем, без прослойки менеджеров и переводчиков с продуктового на технический - Claude Code — норма, а не эксперимент. Никто не будет спрашивать, почему вы делегируете агентам. Это заложено в саму роль - AI-агенты в проде, а не в демо — редкая возможность собрать агентный слой в работающем бизнесе, а не в песочнице - Задача целиком: собрать архитектуру от разрозненных контуров до единой системы

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания, Польша

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании GitLab — платформа интеллектуальной оркестрации для DevSecOps. Она помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия требованиям, а также ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 доверяют GitLab. О роли В команде Plan: Spec-Driven Development вы будете помогать создавать цикл «от намерения к коду» в GitLab: агентные рабочие процессы, которые превращают сформулированное намерение в уточнённую рабочую задачу, план реализации и проверяемый, готовый к слиянию код. Вы будете отвечать за раннюю бэкенд-разработку: потоки, API, модели данных и системы оценки, используя Ruby on Rails, Python, PostgreSQL, GitLab Duo Agent Platform, API больших языковых моделей и шлюз искусственного интеллекта. Вы присоединитесь к небольшой распределённой команде, работающей над одним из самых заметных продуктовых направлений GitLab, и будете сотрудничать с дизайн-партнёрами в подготовке публичной беты. В первый год вы будете вести крупные функции от неясной проблемы до релиза, помогать определять объём с продуктом и пользователями, наставлять других инженеров и влиять на технические решения в области агентных рабочих процессов и методов оценки. Чем предстоит заниматься - Вести бэкенд-функции от ранних обсуждений продукта до технического дизайна, реализации, запуска и анализа после релиза. - Создавать потоки, API и модели данных для агентно-генерируемых рабочих задач, планов реализации, долговечных спецификаций и готового к слиянию кода. - Разрабатывать системы оценки и бенчмаркинга, измеряющие качество рабочих процессов, стоимость токенов и процент успеха. - Использовать Ruby on Rails и Python для создания надёжных production-систем, а также PostgreSQL, GraphQL, REST, GitLab Duo Agent Platform, API больших языковых моделей и шлюз ИИ. - Напрямую сотрудничать с продуктом, дизайном, инженерами, дизайн-партнёрами и пользователями для определения объёма и практических компромиссов. - Координировать проекты с участием нескольких человек в команде и чётко сообщать о решениях в асинхронной, полностью удалённой среде GitLab. - Наставлять других инженеров и вносить вклад в техническое направление в группе Plan и связанных инициативах в области ИИ. - Работать короткими итерациями, делиться прогрессом через демо и использовать результаты и отзывы пользователей для определения дальнейших шагов. Что мы ожидаем - Уверенный опыт работы с Ruby on Rails в большой production-кодовой базе и production-опыт с Python. - Опыт ведения крупных проектов с участием нескольких инженеров на протяжении нескольких месяцев с понятными пользовательскими или бизнес-результатами. - Продуктовое мышление и опыт владения функциями от начала до конца, включая определение объёма, поиск компромиссов, взаимодействие с пользователями и анализ внедрения после запуска. - Full stack-бэкграунд с текущим фокусом на бэкенд-разработке, а также умение читать современный фронтенд-код и проектировать эффективные API. - Сильные основы проектирования API и SQL. - Опыт изучения разработки с помощью искусственного интеллекта. - Способность работать самостоятельно, взаимодействовать между функциями и регионами, поддерживать других через техническое лидерство и наставничество. Опыт с GraphQL, производительностью PostgreSQL в масштабе или созданием и оценкой больших языковых моделей или агентных систем полезен, но не обязателен. Мы приветствуем кандидатов с разным опытом и переносимыми навыками. Если вас заинтересовала эта роль, но вы соответствуете не всем требованиям, мы приглашаем вас откликнуться. О команде Мы — команда из четырёх инженеров: два бэкенд- и два фронтенд-инженера из Канады и Европы. Вы будете работать в полностью удалённой, асинхронной среде с еженедельными синхронными звонками, ретроспективами, демо и короткими итерациями. Это ранний этап.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Berlitz строит новую глобальную платформу онлайн-обучения и ищет Senior Backend Developer для проектирования и разработки следующего поколения сервисов. Роль предполагает владение ключевыми сервисами, создание отказоустойчивых высокопроизводительных микросервисов и работу в agile-среде с интеграцией Claude Code в ежедневный процесс. Вы будете взаимодействовать с мобильной и веб-командами, предоставляя бэкенд-сервисы, API-контракты и архитектурные рекомендации, при высокой автономии и низкой бюрократической нагрузке. Основной фокус — greenfield-сервисы без легаси-долгов. Задачи: - Проектирование и реализация высокопроизводительных, масштабируемых и отказоустойчивых микросервисов с нуля с использованием PostgreSQL и AWS. - Использование Rust как основного языка, стратегическая интеграция Go и Python для отдельных сервисов и задач обработки данных. - Создание надежных и чистых API (gRPC, REST) для бесшовной интеграции параллельных мобильной и веб-команд. - Интеграция продвинутых инструментов, таких как Claude Code, в ежедневный GitHub-процесс для повышения качества и скорости кода. - Применение лучших практик типобезопасности, конкурентности и высокого покрытия тестами в распределенной системе. Требования: - 5+ лет профессионального опыта бэкенд-разработки с подтвержденным опытом работы с микросервисами и реляционными базами данных (PostgreSQL). - Сильный production-опыт с Rust, включая модель владения, времена жизни и async-экосистему (Tokio). - Уверенное владение Go и/или Python для создания дополнительных сервисов. - Владение GitHub для контроля версий, код-ревью и совместной работы в параллельных командах. - Глубокое понимание распределенных систем, сервисов AWS, паттернов обмена сообщениями и оптимизации баз данных. - Отличные коммуникативные навыки для наставничества коллег и согласования работы с параллельными инженерными командами. Условия: - AI-native подход: использование Claude для генерации кода, проектирования API, код-ревью, архитектурной документации и отладки. - Чистый greenfield-проект: без легаси-кода и технического долга, полное владение дизайном ключевых сервисов и доменов глобальной EdTech-платформы. - Поддержка инфраструктуры: выделенная команда Platform Engineering занимается provisioning и CI/CD, что позволяет напрямую работать с сервисами AWS.

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Python Backend Developer О продукте В команду ищут эксперта разработки, который возьмёт на себя самые критичные и нагруженные части платформы. Важен не только сильный инженер, но и человек, которому интересно, как индустрия агентов взрослеет: от prompt- к context engineering, от одиночного бота к мульти-агентным системам, MCP и A2A как новые стандарты, память и eval агентов, reasoning-модели, эффективный serving (vLLM / SGLang). Это не просто чтение в ленте, а практическое применение. Над чем предстоит работать - Оркестратор диалога на LangGraph: граф сценариев, чекпоинтинг состояния, tool-calling, интеграция с LLM. Это сердце платформы и одна из самых нагруженных её частей. - Планирование и выполнение многошаговых задач, субагенты и мульти-агентная оркестрация. - Развитие долговременной памяти агентов, изолированные сэндбоксы для исполнения кода и инструментов, guardrails и контроль действий. - Парсинг и чанкинг документов, индексация и гибридный / семантический поиск в Milvus. - Рантайм диалога на Kafka: обработка входящих сообщений, маршрутизация ответов в каналы, поток событий диалога в аналитику. - Оценка качества агентов, наблюдаемость. Чем предстоит заниматься - Реализовывать высоконагруженные бэкенды критичной бизнес-логики. - Быть владельцем кода одного или нескольких сервисов и отвечать за его качество, производительность, отказоустойчивость и документированность. - Прототипировать и исследовать подходы (новые модели, фреймворки агентов, способы инференса), чтобы обоснованно выбирать решения, а не следовать хайпу. - По желанию и в перспективе расти в техлида или тимлида продукта. Ожидания от кандидата - Релевантный опыт backend-разработки от 5 лет с Python как основным языком на экспертном уровне (в компании используется Python 3.12): понимание не только как писать, но и как и почему работает под капотом. - Глубокое понимание async-модели: где asyncio даёт выигрыш, а где только добавляет сложности, как не положить event loop блокирующим вызовом и как дебажить асинхронный код под нагрузкой; опыт с async-фреймворком (в компании используется FastAPI). - Опыт проектирования и эксплуатации высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов: нагрузка, конкурентность, backpressure, деградация, идемпотентность. - Уверенная работа с микросервисами и брокерами сообщений (в компании используется Kafka). - Опыт с реляционными БД (в компании используется PostgreSQL); понимание, чем платить за консистентность и как не положить базу под нагрузкой. - Алгоритмы и структуры данных, ООП, SOLID, чистый читаемый код, code review, юнит-тестирование.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Обязанности - Проектировать backend-сервисы. Разрабатывать отказоустойчивые микросервисы на Python, закладывая фундамент для масштабирования продукта. - Строить инфраструктуру для ML. Создавать API для инференса моделей, управлять очередями задач и обеспечивать бесшовную интеграцию дата-сайентистов в production-среду. - Работать с данными в реальном времени. Обрабатывать потоки информации через Kafka, выстраивать эффективную потоковую обработку событий. - Задавать стандарты качества. Участвовать в код-ревью, развивать культуру чистого кода и внедрять лучшие инженерные практики в команде. - Обеспечивать надежность. Писать юнит- и интеграционные тесты, чтобы гарантировать стабильность сервисов 24/7. - Участвовать в аналитической работе. Команда разрабатывает сервисы на основе экспертных алгоритмов, главная сложность — перенести многолетний человеческий опыт в машинный код и сохранить точность оценки. Разработчик также является в какой-то степени аналитиком, тестирующим различные гипотезы, влияющие на работу алгоритма и качество оценки. Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет. - Глубокое понимание микросервисной архитектуры: REST, gRPC, принципы взаимодействия распределенных систем. - Уверенная работа с реляционными базами данных (PostgreSQL) и брокерами сообщений (Kafka). - Владение асинхронным программированием (asyncio, aiohttp, FastAPI) для создания высоконагруженных систем. - Навык работы со всем циклом разработки ПО: от постановки задачи до выкатки в прод и поддержки. - Практический опыт с Docker и системами контроля версий (Git). - Высшее техническое образование, самостоятельность и умение находить общий язык с командой аналитиков, методологов и исследователей данных. Условия - Москва, офис. - Компания: Сбер.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

C++ разработчик в команду фотоконтроля Команда контроля качества Яндекс Еды, Такси, Маркета и других сервисов Яндекса занимается фотоконтролем: регулярно проверяется, что за рулём или с курьерской сумкой находится именно тот человек, у которого есть разрешение работать. Система обрабатывает 800 тысяч проверок в день в 40+ странах, в базе более миллиарда записей. За последний квартал запущен онбординг-сторис для нескольких типов фотоконтроля — рост успешных проверок до +15 п. п. в отдельных странах. Запущен AI-агент для поддержки исполнителей: качество ответов выросло с 5,9 до 8,3 из 10, стоимость LLM-запросов снизилась на 70%. Стек - C++20 на фреймворке userver - Python 3.11 - PostgreSQL, MongoDB, Redis, YDB - Logbroker — внутренний аналог Apache Kafka Задачи - Разработка AdminUI с настройками фотоконтроля: проектирование и построение интерфейса управления всеми настройками фотоконтроля. - Миграция сущностей и проверок в YDB: проектирование новой схемы хранения данных фотоконтроля на базе YDB, реализация полноценных черновиков проверок. - Классификатор фотоконтроля — машины: поднятие нового сервиса, реализация API для получения размеченных признаков с фотографий автомобиля. - AI-агент и снижение операционной нагрузки: развитие LLM-агента фотоконтроля. Требования - Разработка под Linux - Знание C++ и STL - Ориентация в классических алгоритмах и структурах данных, знакомство с NoSQL- и SQL-базами Будет плюсом - Опыт работы с высоконагруженными системами - Опыт работы с микросервисной архитектурой и Docker - Опыт работы с LLM API Бонусы В Яндексе есть спортивные клубы, книжный клуб, киберспортивное сообщество.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности Не указаны. Требования - Уровень: Senior - SQL - Python - PostgreSQL - Анализ данных - Scikit-learn - ClickHouse - Анализ угроз - Математическая статистика Условия - Заработная плата: от 4 000 до 10 000 долларов США - График: полный рабочий день - Локация: Санкт-Петербург, Россия

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Python разработчик на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов Компания: ООО Napoleon IT Мы — IT-компания, в которой искусственный интеллект объединяется с человеческим. Более 250 сотрудников, 3 офиса в России, 3 направления развития: заказная разработка, outstaffing, собственные продукты. Помимо существующих продуктов и решений на основе AI, мы развиваем разработку с использованием технологий LLM и Generative AI. Мы строим мультиагентные системы и платформенные решения для брендов, ритейла и маркетплейсов. Мы ищем Python разработчика на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов. Проект реализуется на микросервисной архитектуре и направлен на создание решения, которое рассчитывает рекомендации по формированию заказов поставщикам с учетом параметров логистики, складских остатков, спроса и других бизнес-ограничений. Вы будете работать в команде аналитиков, архитекторов и разработчиков, участвуя в проектировании, проработке требований и создании интегрированного решения для управления цепочками поставок. Задачи - Разработка и поддержка высоконагруженных микросервисов; - Интеграция с Kafka для обработки потоков данных; - Проектирование Event Sourcing и CQRS паттернов; - Разработка API для межсервисного взаимодействия; - Настройка мониторинга и алертинга сервисов; - Code review. Требования - Опыт работы с Python от 5 лет; - Django / FastAPI — опыт разработки REST API; - Микросервисная архитектура — опыт проектирования и поддержки; - Apache Kafka — продакшн опыт работы с producers / consumers; - PostgreSQL — проектирование схем, оптимизация запросов; - ETL процессы — Extract, Transform, Load данных; - Docker / Kubernetes — контейнеризация и оркестрация; - Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse; - Event-driven архитектура — паттерны работы с событиями; - API Gateway — опыт интеграции через шлюзы; - Мониторинг: Prometheus, Grafana или аналоги; - Git, CI / CD — DevOps практики. Будет плюсом - Знание gRPC для межсервисного взаимодействия; - Опыт с ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana); - Redis Cluster для высокодоступного кэширования; - Знание Domain-Driven Design (DDD); - Опыт performance tuning Python приложений. Как проходит отбор Первый этап — короткое интервью на ИИ-платформе BRaiN HR. В интервью будут вопросы, которые задает рекрутер и руководитель при первичном собеседовании. Можно пройти интервью в любое время, не нужно ждать звонка рекрутера, интервью занимает до 30 минут. Ответы увидит не только рекрутер, но и нанимающий руководитель. Заработная плата: уровень дохода не указан.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания: Expert VA Удалённая позиция. Роль: AI-специалист (техник) для исследования, внедрения и поддержки решений на основе ИИ, которые улучшают бизнес-операции, повышают эффективность и стимулируют инновации. Идеальный кандидат имеет опыт работы с AI-инструментами, платформами автоматизации, облачной инфраструктурой AWS, базами данных, BI-дашбордами и интеграцией систем. Обязанности Искусственный интеллект и автоматизация - Исследование и оценка новых AI-технологий и возможностей автоматизации. - Развёртывание, оптимизация и поддержка AI-моделей, рабочих процессов и решений бизнес-автоматизации. - Выявление возможностей повышения операционной эффективности с помощью ИИ и автоматизации. Интеграция систем и разработка рабочих процессов - Интеграция бизнес-систем, API и сторонних приложений. - Разработка и поддержка автоматизированных рабочих процессов и конвейеров данных. - Обеспечение бесперебойного потока данных и синхронизации между платформами. Облачная инфраструктура и управление базами данных - Управление приложениями и облачной инфраструктурой на AWS. - Поддержка PostgreSQL и других критически важных баз данных. - Обеспечение производительности, надёжности и целостности баз данных. Бизнес-аналитика и отчётность - Создание и поддержка дашбордов и отчётов с помощью Power BI, Looker Studio или аналогичных инструментов. - Преобразование операционных и бизнес-данных в полезные аналитические выводы. Техническая поддержка и оптимизация - Мониторинг, устранение неполадок и оптимизация приложений, интеграций и AI-систем. - Документирование технических процессов, рабочих процессов и конфигураций систем. - Предоставление технической поддержки и консультаций внутренним командам. Требования Обязательные - Минимум 6 месяцев соответствующего опыта в ИИ, автоматизации, интеграции систем, разработке ПО, инженерии данных или аналогичной технической роли. - Опыт работы с AI-инструментами, концепциями машинного обучения и автоматизацией бизнес-процессов. - Знание облачных сервисов AWS, включая EC2, Lightsail, RDS и IAM. - Опыт работы с PostgreSQL, SQL и управлением базами данных. - Опыт интеграции SaaS-платформ, API и сторонних приложений. - Знакомство с платформами автоматизации, такими как Zapier, Make или аналогичными. - Опыт использования Power BI, Looker Studio, Tableau или других инструментов бизнес-аналитики. - Развитые навыки устранения неполадок, аналитического и проблемного мышления. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Способность работать самостоятельно и управлять приоритетами в удалённой среде. Предпочтительно - Опыт с DevOps-практиками, конвейерами развёртывания и мониторингом систем. - Опыт разработки полнофункциональных приложений. - Знание операционных процессов в ресторанном, гостиничном, розничном бизнесе или в мультилокационных компаниях. - Опыт внедрения решений на основе ИИ для отчётности, аналитики или операционной деятельности. - Знакомство с архитектурой ПО, проектированием систем и методологиями разработки продуктов. Условия - Полная удалённая работа — из любого места. - Медицинское страхование (HMO). - Оплачиваемые отпуска и больничные. - Карьерный рост — возможности профессионального развития и продвижения. - Рост зарплаты — конкурентная компенсация с повышением по результатам работы и вклада.

Формат

Офис

Страна

Джерси, США

Город

Не указан

О компании Ранний AI-стартап решает проблему регуляторной сложности. Энергетические проекты, дата-центры, проекты возобновляемой энергетики и крупные инфраструктурные проекты могут задерживаться на месяцы, потому что критическая информация разбросана по тысячам регуляторных документов, градостроительным кодексам, экологическим заявкам и требованиям агентств. Компания создаёт AI-платформу, которая понимает эту информацию, связывает её с конкретными проектами и локациями и превращает в проверяемую и применимую аналитику. Роль Ищем Founding Backend Software Engineer для присоединения к небольшой высокотехничной команде. Это роль, в которой вы не просто присоединяетесь к инженерной команде, а помогаете определить, какой она станет. Требования - 4+ лет опыта в разработке ПО - Сильный бэкенд на Python - Продакшен-опыт с AI-агентами / LLM-пайплайнами - Опыт с LangGraph, LangChain, CrewAI, OpenAI API или аналогичными инструментами - Поисковые системы + GraphQL / REST - PostgreSQL / базы данных - Опыт работы с облаками: AWS, Azure, GCP или аналогичные - Уверенная работа с контейнерами, CI/CD и observability - Комфортно в среде 0→1 / founding engineering Условия - Зарплата: $150k–$180k base + значительная доля в компании (equity) - Локация: Jersey City, NJ, гибрид или в офисе

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Middle+ AI-разработчик (Python/Go) — AdTech Ищем разработчика в NDA-компанию для создания backend-сервисов с AI-агентами и автоматизации digital-маркетинга. Формат: удалённо Зарплата: $1 200–1 500 в месяц Занятость: full-time График: ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК Задачи: - разработка backend-сервисов с AI-агентами; - интеграции с рекламными сетями, трекерами, аналитикой и платёжными системами; - автоматизация сбора данных, отчётности и мониторинга; - разработка MVP и быстрых прототипов; - code review и рефакторинг, включая AI-generated код; - настройка окружения, инструкций и контекста для AI-агентов. Требования: - Python от 2 лет коммерческого опыта; - asyncio, FastAPI/Flask, SQLAlchemy; - PostgreSQL/MySQL, сложные SQL-запросы, индексы, миграции; - Redis; - REST API, webhooks, OAuth, rate limiting; - Git, Docker, docker-compose, базовый CI/CD; - Linux, удалённый дебаг и работа с логами; - Go (goroutines, channels, concurrency) — будет плюсом. Условия: - оплачиваемая стажировка до 2 недель по полной ставке; - выплаты 1 и 16 числа в USDT BEP-20; - AI-инструменты полностью оплачивает компания; - NDA + видеоверификация.

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Huzzle соединяет талантливых специалистов с ведущими компаниями в Великобритании, США, Канаде, Европе и Австралии. Клиенты — стартапы, цифровые агентства и технологические платформы в сферах SaaS, MarTech, FinTech и HealthTech. В отличие от аутсорсингового агентства, Huzzle устраивает напрямую к клиенту, где вы работаете в штате как член команды. Тип занятости Полная занятость, удалённо. Формат: независимый подрядчик. О роли Senior Fullstack-инженер сыграет ключевую роль в цифровизации традиционной отрасли, создавая интеллектуальные агентные рабочие процессы. Ищем продакт-ориентированного разработчика, увлечённого качественным пользовательским опытом и быстрой поставкой функций. Требуется носитель немецкого языка, комфортно работающий в быстром темпе и с современным AI-интегрированным стеком. Это возможность повлиять на немецкую правовую инфраструктуру. Обязанности - Владеть полным циклом разработки и выпуска новых функций, усиливающих агентные возможности платформы. - Соединять техническую архитектуру и пользовательский опыт, обеспечивая продукту мощность и интуитивность для юристов. - Участвовать в развитии технологического стека, используя такие инструменты, как Claude Code и Supabase, для поддержания высокой скорости разработки. - Поддерживать высокое качество кода и производительность, учитывая юридические и регуляторные нюансы немецкой нотариальной системы. - Преобразовывать сложные бизнес-требования в масштабируемые технические решения. Требования - Свободное владение немецким языком (письменным и устным) на уровне носителя. - Доступность в стандартные рабочие часы Германии (9:00–17:00 CET/CEST). - 2–3 года профессионального опыта работы с TypeScript, React и Node.js. - Практический опыт работы с TailwindCSS и PostgreSQL. - Опыт создания и масштабирования приложений на Supabase. - Знакомство с AI-инструментами разработки, такими как Claude Code. Условия - Конкурентная зарплата. - Полностью удалённая работа с гибкой рабочей средой. - Долгосрочный рост с возможностями лидерства и владения продуктом. - Работа со сложными системами, интеграциями и масштабируемыми архитектурами.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности - Разрабатывать и поддерживать fullstack-решения на Node.js — от API до интеграций с внешними сервисами - Проектировать и реализовывать LLM-powered фичи: RAG-пайплайны, AI-агенты, интеграции с Claude API и другими LLM-провайдерами - Разрабатывать MCP-серверы и кастомные инструменты для LLM-агентов — tools, resources, интеграции с внешними API - Писать промпты, настраивать и оптимизировать взаимодействие с языковыми моделями - Работать с векторными базами данных и строить системы семантического поиска - Участвовать в проектировании архитектуры AI-сервисов и декомпозиции задач - Проводить code review, поддерживать качество кода и документацию - Взаимодействовать с командой — аналитиками, продактами и другими разработчиками Требования - Уверенное владение Python (3.10+, async / await, типизация, FastAPI / Flask) и Node.js (Fastify / NextJS / Hono) - Опыт проектирования и разработки REST API и интеграций между сервисами - Практический опыт работы с Claude API (Anthropic) — prompt engineering, tool use, structured output, управление контекстом - Опыт использования AI-assisted разработки: Cursor, GitHub Copilot / Codex как часть ежедневного рабочего процесса - Опыт построения LLM-приложений: RAG-пайплайны, агенты, интеграция с векторными БД (Chroma, Pinecone, Qdrant и др.) - Работа с реляционными (PostgreSQL) и NoSQL базами данных (MongoDB, Redis) - Опыт разработки MCP-серверов (Model Context Protocol) и кастомных инструментов для LLM-агентов - Уверенное владение Docker, базовые навыки деплоя и работы с CI / CD - Понимание принципов чистой архитектуры, умение писать читаемый и поддерживаемый код - Навыки code review и работы в команде по Git-flow Будет плюсом - Знакомство с LangChain, LlamaIndex или аналогичными фреймворками О компании KODE разрабатывает цифровые продукты (mobile, web, backend, IoT, Conversation Design и другие) с 2013 года. Компания занимает первые места в рейтингах: 1-е место среди разработчиков мобильных приложений в рейтингах Рейтинга Рунета, Tagline, Workspace, Tadviser и Cnews; Золотая группа в рейтинге работодателей Forbes 2024; 1-е место в рейтинге работодателей РБК 2024; 2-е место среди лучших работодателей России в IT-компаниях среднего размера по версии hh.ru 2025. В команде работает более 350 профессионалов по всему миру.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Москва

DevOps Компания: Федеральное Медико-биологическое агентство Локация: Москва Занятость: Полная, гибридный формат Оформление: ТК РФ ЦСП ФМБА занимается научными исследованиями, связанными с геномом человека и анализом полученных данных. Группа разработки создает внутренние сервисы для автоматизации движения, обработки и распределенного хранения больших объемов данных. Требования - Уверенные знания Linux (Debian/Ubuntu), сетей, контейнеризации - Опыт развертывания и эксплуатации продуктовых Kubernetes кластеров - Опыт работы с инструментами автоматизации (Ansible, Terraform) - Опыт использования GitOps инструментов (FluxCD, ArgoCD) - Опыт работы с системами мониторинга: Grafana, Prometheus, ELK Stack, Sentry - Понимание процессов и опыт работы с инструментами CI/CD (GitLab CI) Важно: - Законченное высшее образование - Гражданство РФ Чем предстоит заниматься - Поддержка инфраструктуры, развернутой на bare metal серверах и VM - Развертывание и эксплуатация кластеров Kubernetes - Поддержка инфраструктурных сервисов: GitLab, Harbor и другие - Администрирование баз данных: PostgreSQL, Elasticsearch, Redis, ClickHouse - Администрирование Airflow - Автоматизация инфраструктуры с использованием Ansible, Terraform, Flux - Настройка системы мониторинга: VictoriaMetrics, Grafana - Обеспечение непрерывной работоспособности и доступности сервисов - Документирование процессов и систем Условия - Оформление по ТК РФ - Работа в команде профессионалов на стыке передовых ИТ и науки. Работа с Big Data и ML, собственный корпоративный ЦОД - Возможность профессионального роста, обучение - График работы 5/2, гибрид, плавающее начало рабочего дня