React

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Lead

О компании Homebound — технологическая компания, которая делает строительство домов доступным каждому. Команда экспертов в строительстве, недвижимости, дизайне и технологиях. Компания привлекла $150 млн от ведущих венчурных инвесторов, включая Google, Khosla, Thrive Ventures. Масштабируется в Техасе, Колорадо и Флориде. О роли Ищем техлид-менеджера (Staff+) для руководства небольшой командой, создающей платформу для модернизации домостроения. Это leadership-трек для старшего инженера. Вы останетесь hands-on техническим лидером и будете управлять командой из 2–4 инженеров. Работа охватывает весь стек: внутренние инструменты для строительных операций и пользовательские интерфейсы для домовладельцев и подрядчиков. Команда работает удаленно (remote-first), с регулярными офлайн-встречами. Что вы будете делать Техническое лидерство - Определять техническое направление: архитектура, API-контракты, модели данных. - Проектировать, разрабатывать и внедрять функции платформы от технического дизайна до деплоя и мониторинга. - Писать и деплоить качественный production-код на регулярной основе. - Повышать стандарты инженерии: ревью дизайнов, улучшение developer experience, помощь другим инженерам. Люди и управление - Управлять командой из 2–4 инженеров: регулярные 1:1, обратная связь, разговоры о росте и производительности. - Отвечать за результаты команды: планирование, приоритизация, исполнение. - Развивать инженеров: помогать расти в навыках, масштабе и карьере. - Работать с продуктом и дизайном, превращая сложные реальные процессы в чистое и надежное ПО, находить компромиссы между скоростью и качеством. - Помогать нанимать: рекрутинг, интервью, повышение стандартов. Требования - 10+ лет профессионального опыта в разработке ПО, с успешными проектами, имеющими реальное влияние. - Опыт техлида, тимлида или инженерного менеджера (формальный или неформальный). Прямой управленческий опыт — преимущество. - Опыт создания full-stack функций на современных веб-технологиях. Стек: TypeScript, Node, React, GraphQL, PostgreSQL, AWS. Важнее способность учиться, чем соответствие всем пунктам. - Активное использование AI-инструментов кодинга (Claude Code, Cursor и т.п.) в ежедневной работе. Умение объяснить, как они меняют подход к задачам и как применить это в команде. - Лидерство и ответственность: наставничество, влияние на техническое направление, надежность. - Проектирование систем, сочетающих быстрые итерации с долгосрочной надежностью и поддерживаемостью. - Опыт работы с продуктом, дизайном и нетехническими стейкхолдерами: определение требований, компромиссы, достижение результатов. Кто вы - Хотите расти в масштабе и влиянии через лидерство — техническое и управленческое. - Заботитесь о людях в команде: их росте, результатах и опыте. - Берете на себя ответственность и стремитесь к автономии. - Готовы строить и вести небольшую, гибкую, высокоэффективную команду. - Самостоятельны, умеете приоритизировать свою работу и работу команды без постоянного контроля. - Ясно и проактивно общаетесь, особенно в письменной форме. - Скромны, доброжелательны, приносите позитивную энергию в команду.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Sigma Software — международный технологический партнер с более чем 24-летним опытом создания цифровых решений для глобального бизнеса. В команде более 2000 специалистов, компания сотрудничает с такими брендами, как AstraZeneca, Viaplay, Volvo и Scania, помогая им масштабироваться, внедрять инновации и оставаться конкурентоспособными на быстро меняющихся рынках. Работая в более чем 20 странах, имея более 40 офисов в Европе и Америке, Sigma Software сочетает глобальный охват с сильной локальной экспертизой. Компания реализовала проекты для более чем 500 клиентов в таких отраслях, как финтех, здравоохранение, автомобилестроение и медиа. Описание роли Мы ищем Senior AI Software Engineer с сильным full-stack опытом для проектирования, разработки и эксплуатации современных облачных программных продуктов. Инженер должен уверенно работать в областях frontend, backend и DevOps, интегрируя AI-возможности в бизнес-приложения. Технологический стек - React, Angular - Java / Spring Boot, Python, C - Kafka, Terraform - Kubernetes, Helm, ArgoCD - Azure OpenAI или аналогичные AI-платформы Условия - Полная занятость - Требуется уверенный английский для общения Заказчик Заказчик в медицинской области. Работа над приложениями для врачей и клиник. Ключевые обязанности - Разработка и поддержка современных веб-приложений. - Проектирование и внедрение AI-функций и агентных рабочих процессов. - Создание и эксплуатация облачных сервисов с акцентом на надежность, безопасность и масштабируемость. - Взаимодействие с командами продукта, UX, архитектуры и разработки. - Повышение инженерного качества и внедрение AI в командах разработки. Требуемые навыки - Опыт full-stack разработки уровня senior. - Сильные знания frontend: React или Angular. - Сильные знания backend: Java / Spring Boot, Python или C. - Опыт работы с облачными архитектурами и DevOps-практиками. - Подтвержденное практическое использование AI-инструментов в разработке ПО. - Степень в области компьютерных наук или эквивалентный технический опыт. Предпочтительные квалификации - Опыт создания AI-агентов, рабочих процессов или решений для автоматизации. - Знакомство с современными LLM-экосистемами и AI-инструментами. - Понимание процессов разработки продуктов.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Резюме Senior Frontend Developer, от 290 000 ₽ / $3 500, удаленно, фуллтайм. Опыт и достижения: - Рост продаж на 25% и спасение 15% регулярной выручки. - Разработка SDK, плагинных систем и монорепозиториев. - Понимание бизнес-контекста: воронки продаж и пользовательские боли через призму кода. - Сокращение стоимости AI-запросов и ускорение CI. - Опыт сложной миграции Stripe без даунтайма. - Применение архитектурных подходов (FSD) в крупных кодовых базах. - Миграция с React на Svelte (-89% bundle size). - Высокая скорость поставки MVP (16 экранов за 8 дней). - Работа с real-time потоками данных в высоконагруженных Web3 интерфейсах. - Опыт работы с высокой нагрузкой (500–1000 RPS) и крупными базами пользователей (90K MAU, 1M+ аудитории каналов). - Интеграция сложных платежных систем (Stars, Crypto, фиат) в Telegram Mini Apps. - Параллельная обработка данных от 418 поставщиков, оптимизация очередей и биллинга. - Снижение нагрузки, оптимизация Core Web Vitals. - Применение AI-инструментов (Claude API, MCP) как часть рабочего процесса. - Каждое достижение подкреплено конкретным процентом конверсии или роста эффективности. - Акцент на пользовательские сценарии и решение задач, а не просто перечисление библиотек. - Разноплановый опыт: от сложных CRM до AI-лендингов и переноса кастомного кода на Tilda. - Опыт создания собственного SaaS с нуля: от архитектуры до биллинга и монетизации. - Экспертиза в медиа-инфраструктуре: FFmpeg, RTMP, HLS. - Практический опыт внедрения RAG-систем и локальных LLM. - Конкретные результаты по AI-MVP и оптимизации релиза техдокументации. - Реальные кейсы в 3D/WebGL: от AR-сцен для автопрома до инди-игр. - Демонстрация стека через живые проекты.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Резюме Fullstack Developer / Team Lead, от $3 000, удаленно, фуллтайм или парт-тайм. Ключевые результаты: - Конкретные измеримые результаты: -40% времени отклика, -30% багов в проде, ускорение LCP на 1.5с. - Демонстрация инженерного мышления: фокус на архитектурных решениях (Module Federation, FSD, gRPC) вместо простого перечисления библиотек. - Реальный опыт в специфичных доменах (MedTech/HIPAA, Web3) с понятной привязкой к используемым технологиям. - Конкретная оптимизация: сокращение времени выполнения этапа пайплайна с 8 часов до 40 минут. - Техническая глубина: устранение 6,200 ошибок Sentry и борьба с N+1 запросами через TanStack Query. - Бизнес-результат: поднятие Lighthouse SEO с 65 до 92 баллов с помощью внедрения SSR. - Конкретные бизнес-результаты: сокращение времени рутины с часов до минут. - Реальные кейсы с ИИ-интеграцией и сложной бизнес-логикой. - Понятное описание архитектурных решений, а не просто перечисление библиотек. - Отличная связка конкретных цифр (снижение LCP, ререндеров, ускорение разработки) с описанием того, что именно было сделано. - Демонстрация продуктового мышления через метрики, а не просто перечисление технологий. - Портфолио с живыми ссылками на проекты, где можно пощупать работу с GSAP и 3D. - Отличная связка конкретных технических решений (Zod, React Query, WebSocket) с измеримым бизнес-результатом. - Внятная демонстрация Fullstack-автономности: от схемы БД до UI-компонента без лишнего «пинга». - Реальный бизнес-кейс с SEO-результатами (топ-3 выдачи) и оптимизацией AWS-расходов. - Глубокие технические навыки в работе с протоколами (RTMP/RTP/RTCP), а не просто CRUD-запросы. - Внятное описание архитектурного вклада, а не перечисление ключевых слов. - Наличие измеримых результатов: оптимизация сетевого трафика на 30% и сокращение запросов к блокчейн-нодам на 35%. - Техническая глубина: решение проблем с ANR и утечками памяти в React Native, а не просто перекладывание JSON-ов. - Разноплановый опыт: от Web3 и игровых механик до полноценных аналитических платформ. - Отличная связка «проблема-решение-цифра»: от сокращения времени входа до оптимизации видеолент. - Демонстрация работы с CI/CD и релизным циклом, а не просто перечисление библиотек. - Внедрение актуальных инструментов (Cursor, MCP) показывает, что разработчик не застрял в 2020 году.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Инженерная культура Hatch строится на скорости, ответственности и влиянии. Это небольшая амбициозная команда, создающая ИИ, который меняет способы роста сервисных бизнесов. Инженеры владеют задачами от начала до конца, быстро выводят код в продакшн и работают с современным стеком (Elixir, Python, Go, React + TypeScript). В команде AI-агентов вы будете на стыке классической разработки продуктов и ИИ — создавать системы, которые позволяют агентам рассуждать, действовать и улучшаться. Ваша работа напрямую влияет на выручку клиентов. Требуется нахождение в США. Задачи - Проектировать, создавать и поддерживать системы, обеспечивающие работу голосовых и текстовых ИИ-агентов: обработка звонков, SMS и email на всех точках контакта с клиентом. - Разрабатывать системные промпты, формирующие поведение, надёжность и результаты агентов, с пониманием влияния структуры промпта на реальную производительность. - Разрабатывать интеграции вызова инструментов, чтобы агенты могли безопасно и предсказуемо выполнять действия: запись на приём, поиск данных клиентов, тёплая передача оператору. - Строить оценки LLM-as-a-judge и наблюдаемость ИИ: телеметрию, трейсы, дашборды качества для измерения производительности агентов, выявления регрессий и повышения надёжности. - Тесно работать с продуктом и дизайном: сочетать продуктовое чутьё, потребности пользователей, бизнес-цели и технические компромиссы. - Применять инженерные практики: тщательное ревью кода, автоматизированное тестирование, CI/CD, постепенное внедрение с фича-флагами и A/B-экспериментами, наблюдаемость, понятная техническая документация. - Наставлять младших инженеров, развивать культуру обучения и технического совершенства. Требования - Практический опыт работы с LLM в продакшене: промпт-инжиниринг, вызов инструментов/функций, фреймворки оценки или оркестрация агентов. - Уверенный бэкенд-опыт на одном из языков: Elixir, Go, Python или аналогичном серверном языке, готовность осваивать новые языки и фреймворки. - Комфортная работа со всем стеком: от модели данных и логики LLM/агентов до API и, при необходимости, UI. - Опыт ведения проектов от спецификации до запуска в команде с несколькими участниками. - Глубокое чувство ответственности и склонность к действию: доводить неоднозначные задачи до конца, работать через границы команд, оставаться подотчётным до доставки. - Чёткие коммуникативные навыки, умение эффективно взаимодействовать с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. - Стремление следить за изменениями в области ИИ: активно изучать новые модели, инструменты и техники, применять их в работе и продукте. Условия - Компенсация: $112 000 – $216 000 (в зависимости от опыта и других факторов). - Полная ответственность за проекты с первого дня, коллаборативная команда, динамичная рабочая среда. - С первого дня: полная медицинская страховка, стоматология и офтальмология. - Поддержка психического здоровья через Modern Health. - 15 дней оплачиваемого отпуска (начисление с даты найма, увеличивается после 2 лет работы), 12 оплачиваемых праздничных дней + один плавающий праздник. - До 14 недель отпуска по уходу за ребёнком. - Ежемесячная велнес-стипендия. - Пенсионный план 401(k). - Программа покупки акций для сотрудников. - Возмещение расходов на профессиональное развитие. - Возмещение расходов на работу из дома. - Возможность формировать будущее ИИ-клиентского сервиса. - Работа с основателями и лидерами, ценящими скорость, ответственность и амбициозность. - Решение сложных задач и влияние на реальный бизнес и клиентов. - Команда инженеров, которым важны качество, быстрая реализация и взаимная поддержка. - Гибридный формат работы в Нью-Йорке, США.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Сан-Франциско

Hatch — небольшая команда, создающая ИИ для роста сервисных компаний. Стек: Elixir, Python, Go, React + TypeScript. Роль входит в команду AI-агентов: вы будете строить системы, которые позволяют агентам рассуждать, действовать и улучшаться. Требуется нахождение в США. Формат — гибридный, Сан-Франциско. Задачи - Проектировать, создавать и поддерживать системы, обеспечивающие работу голосовых и текстовых ИИ-агентов: обработка звонков, SMS и email-переписки на всех точках взаимодействия с клиентом. - Разрабатывать системные промпты, определяющие поведение, надёжность и результаты агентов, с пониманием влияния структуры промпта на реальную производительность. - Развивать интеграции вызова инструментов (tool calling), чтобы агенты могли надёжно выполнять действия: запись на приём, поиск данных клиента, тёплая передача оператору — безопасно и предсказуемо. - Строить оценки на базе LLM-as-a-judge и observability для ИИ: телеметрия, трейсы, дашборды качества — для измерения производительности агентов, выявления регрессий и повышения надёжности. - Тесно работать с продуктом и дизайном: применять продуктовое чутьё в каждой функции, балансируя потребности пользователей, бизнес-цели и технические компромиссы. - Применять инженерные практики: тщательное ревью кода, автоматическое тестирование, CI/CD, постепенная выкатка с фича-флагами и A/B-экспериментами, observability, понятная техническая документация. - Наставлять младших инженеров, развивать культуру обучения и технического совершенства. Требования - Практический опыт работы с LLM в продакшене: промпт-инжиниринг, вызов функций/инструментов, фреймворки оценки, оркестрация агентов. - Уверенный бэкенд-опыт в одном из языков: Elixir, Go, Python или аналогичном серверном языке, готовность осваивать новые языки и фреймворки. - Комфортная работа на всех уровнях стека: от модели данных и логики LLM/агентов до API и (где нужно) UI. - Опыт ведения проектов от спецификации до запуска в команде с несколькими участниками. - Чувство ответственности и склонность к действию: доводить неоднозначные задачи до конца, работать через границы команд, отвечать за результат. - Чёткие коммуникативные навыки, умение эффективно взаимодействовать с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. - Стремление следить за изменениями в области ИИ: изучать новые модели, инструменты и техники, применять их в работе и продукте. Условия - Ожидаемый диапазон компенсации: $112,000–$216,000 в зависимости от уровня опыта. Фактическая зарплата может варьироваться в зависимости от локации и опыта. - Полная ответственность за проекты с первого дня, коллаборативная команда, динамичная рабочая среда. - С первого дня: полная медицинская страховка, стоматология и офтальмология. - Поддержка психического здоровья через Modern Health. - 15 дней оплачиваемого отпуска (начисление с даты найма, увеличивается после 2 лет работы), 12 оплачиваемых праздничных дней + один плавающий праздник. - До 14 недель отпуска по уходу за ребёнком. - Ежемесячный велнес-стипендия. - Пенсионный план 401(k). - Программа покупки акций для сотрудников. - Возмещение расходов на профессиональное развитие. - Возмещение расходов на работу из дома. - Возможность формировать будущее ИИ-клиентского сервиса. - Работа с основателями и лидерами, ценящими скорость, ответственность и амбициозность. - Решение сложных задач и видимый эффект для реального бизнеса и клиентов. - Команда инженеров, ценящих качество, быструю разработку и друг друга.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Работа на стыке инженерии и продукта: создание функций, развитие ядра CMS, расширение возможностей платформы и участие в AI-функциях. Использование современных AI-инструментов разработки. Самостоятельность, инициативность, работа в команде. Чем предстоит заниматься - Развитие ядра CMS: улучшение производительности, надёжности и developer experience. - Разработка и поддержка расширений и интеграций. - Участие в AI-функциях продукта. - Выявление и исправление проблем на основе мониторинга, обратной связи и продуктового чутья. Задачи и обязанности - Работа в кросс-функциональной автономной команде: поставка функций и улучшений, часто на основе черновых прототипов. - Перевод бизнес-потребностей в технические решения совместно с продуктовой командой, участие в разговорах с клиентами. - Использование AI-инструментов разработки (Cursor, Claude, Codex или аналогичных). - Проактивное выявление и исправление проблем через мониторинг и observability. - Участие в архитектурных решениях для масштабируемости, надёжности и поддерживаемости платформы. - Обмен знаниями, обучение коллег, совместная работа. Ожидания по этапам 1 месяц: онбординг по продукту, стеку, инфраструктуре и видению; знакомство с кодовой базой; первые правки; понимание того, как клиенты используют Hygraph. 3 месяца: уверенная поставка функций и улучшений в продакшен; понимание продукта и архитектуры; вклад идеями, не только кодом; рабочие отношения с тимлидом, PM, дизайнерами и инженерами. 6 месяцев: значимый вклад в продукт и команду; свежие перспективы; повышение стандартов производительности, архитектуры и процессов; команда полагается на вас. Требования - Опыт (обычно от 6 лет) создания и владения продакшен-системами. - Сильные full-stack навыки в JavaScript/TypeScript, глубокий бэкенд-опыт, понимание масштабируемости и производительности (желательно Node.js). - Опыт создания пользовательских интерфейсов, желательно на React. - Опыт разработки хорошо протестированных API на GraphQL. - Уверенное знание реляционных баз данных (особенно PostgreSQL), включая проектирование схем и оптимизацию запросов. - Активное использование AI-инструментов разработки (Claude, Cursor, Codex или аналогичных). - Знакомство с cloud-native разработкой (AWS, GCP). - Опыт работы с мониторингом и observability (New Relic, Datadog или аналогичные). - Готовность к on-call и операционной работе (расследования, инциденты). - Умение работать с неопределённостью: черновые прототипы, меняющиеся требования, неполная информация. - Сильное продуктовое чутьё: понимание «зачем», а не только «как». Будет плюсом - Опыт с Golang. - Знание infrastructure as code (Pulumi, Terraform). - Опыт работы с клиентами или в клиентоориентированных ролях. - Знакомство с headless CMS или контентной инфраструктурой.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания Luxury Presence — AI-платформа роста для сферы недвижимости. Компания поддерживается Bessemer Venture Partners и другими ведущими инвесторами, находится на стадии Series C и достигла $100 млн годовой повторяющейся выручки. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% из топ-100 агентов WSJ Real Trends в США, используют платформу для ведения и развития бизнеса. О роли Мы не просто используем ИИ. Мы создаем с его помощью, внедряем и мыслим с ним. Благодаря щедрому бюджету на токены наши инженеры ежедневно используют ИИ-агентов для написания, ревью и выкладки production-кода. Мы движемся к миру, где люди проектируют системы, а ИИ их создает, и мы уже далеко продвинулись на этом пути. Мы ищем hands-on инженерного менеджера для руководства командой Maps & Search. Эта команда владеет опытом поиска жилья на веб- и мобильных платформах. Это одна из самых заметных и высоконагруженных поверхностей — только поисковый сервис обрабатывает миллиард запросов в месяц. Это роль для менеджера, который ведет за собой: кто по-прежнему работает в терминале с ИИ, имеет сильные мнения о том, как ИИ меняет SDLC, и хочет усилить небольшую, опытную, дополненную ИИ команду. Вы будете задавать техническое направление, оставаться близко к коду и помогать команде стабильно достигать результатов. Задачи - Руководить и развивать команду Maps & Search. - Отвечать за найм, онбординг, коучинг, 1:1, прямую обратную связь и карьерное развитие. - Относиться к менеджменту как к ремеслу и строить здоровую высокоэффективную команду, которая выпускает значимые изменения. - Оставаться hands-on: вносить непосредственный вклад — код-ревью, дизайн-ревью, архитектура, сложная отладка — и сохранять техническую компетентность для принятия взвешенных решений по компромиссам. - Владеть и масштабировать высоконагруженную поисковую платформу. - Управлять архитектурой, релевантностью, задержкой и надежностью системы поиска недвижимости, обрабатывающей около 1 млрд запросов в месяц и сотни миллионов объявлений. - Обеспечивать первоклассный опыт поиска жилья: владеть основным процессом обнаружения жилья на веб- и мобильных платформах — улучшать вовлеченность, конверсию лидов и рабочие процессы агентов, сохраняя быстрые и отзывчивые взаимодействия в масштабе. - Продвигать поиск на основе ИИ: сотрудничать с командами для внедрения LLM и интеллектуального ранжирования в поиск и пользовательские процессы, улучшая то, как покупатели и агенты находят, фильтруют и взаимодействуют с объявлениями. - Формировать дорожную карту совместно с продуктом и дизайном: определять, что и зачем мы строим, а не только как. Переводить потребности пользователей и бизнес-цели в четкий технический план и отвечать за поставку от начала до конца — планирование, качество, надежность и реагирование на инциденты. Требования Качества: - Вы ведете за собой: остаетесь близко к коду и пользуетесь техническим уважением, относитесь к менеджменту как к ремеслу — развиваете инженеров, даете четкую обратную связь и строите команду, которая выпускает продукты. - Вы уже ежедневно работаете с ИИ: используете ИИ как ключевую часть рабочего процесса, а не как новинку — и ожидаете того же от команды. - У вас есть сильные, но гибкие мнения о том, как ИИ меняет архитектуру ПО, структуру команды и инженерную культуру. - Вы мыслите системами: связываете технические решения с результатами для клиентов и бизнес-ценностью. - Вы четко и прямо общаетесь: можете объяснять сложные компромиссы продукту, дизайну и руководителям. - Вас заряжает неопределенность и скорость: вы процветаете в быстрорастущей компании, где дорожная карта развивается, а ответственность реальна. - Вам нравится веселиться на работе: мы серьезно относимся к своему делу, но не к себе. Мы празднуем победы, шутим и получаем удовольствие от совместной работы. Навыки и опыт: - 8+ лет профессионального опыта в разработке ПО, включая значительное время на senior или staff-уровне, плюс 2+ года управления инженерными командами. - Опыт в поиске: вы работали с системами поиска, релевантности, ранжирования или поиска информации. Не обязательно именно OpenSearch или Elasticsearch, но вы понимаете, как работает поиск и как его улучшить. - Глубокая экспертиза в TypeScript, Node.js и React, с full-stack пониманием для рассмотрения всего пути запроса от UI до данных. - Опыт проектирования и эксплуатации масштабируемых микросервисных архитектур в cloud-native средах (предпочтительно AWS). - Сильное понимание GraphQL, событийных систем (Kafka) и баз данных (PostgreSQL, OpenSearch). - Подтвержденный опыт работы с высоконагруженными, низколатентными production-системами в масштабе — SLO, реагирование на инциденты и планирование мощностей должны быть привычными. - Опыт руководства значимыми инициативами от концепции до production в SaaS-среде. Технологический стек - Frontend: React, Tailwind, Apollo - Backend: Node.js / TypeScript микросервисы - Данные: PostgreSQL, OpenSearch - Инфраструктура: AWS, Kubernetes, Lambda - Обмен сообщениями: Kafka, Redis

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Luxury Presence — AI-платформа роста для сферы недвижимости. Компания серии C, годовой регулярный доход — $100 млн. Платформой пользуются более 90 000 профессионалов в сфере недвижимости, включая более 30% топ-100 агентов WSJ Real Trends в США. Инженеры компании ежедневно используют AI-агентов для написания, ревью и выкладки production-кода. Мы движемся к миру, где люди проектируют системы, а AI их строит. Ищем hands-on Engineering Manager для команды Maps & Search. Команда владеет опытом поиска жилья на вебе и мобильных устройствах. Только поисковый сервис обрабатывает миллиард запросов в месяц. Задачи: - Руководить и развивать команду Maps & Search: наем, онбординг, коучинг, 1:1, обратная связь, карьерный рост. - Оставаться hands-on: участвовать в код-ревью, дизайн-ревью, архитектуре и сложной отладке. - Владеть и масштабировать высоконагруженную поисковую платформу: архитектура, релевантность, задержки, надежность системы поиска недвижимости с ~1 млрд запросов в месяц и сотнями миллионов объявлений. - Развивать поиск жилья на вебе и мобильных устройствах: вовлеченность, конверсия лидов, рабочие процессы агентов, скорость и отзывчивость интерфейсов. - Внедрять AI-поиск: совместно с другими командами интегрировать LLM и интеллектуальный ранжирование в поиск и пользовательские сценарии. - Формировать роадмап с продактом и дизайном: переводить потребности пользователей и бизнес-цели в технический план, отвечать за доставку — планирование, качество, надежность, реагирование на инциденты. Требования: - 8+ лет профессиональной разработки ПО, включая значимый опыт на уровне senior или staff, плюс 2+ года управления инженерными командами. - Опыт работы с поиском, релевантностью, ранжированием или retrieval-системами. Не обязательно OpenSearch или Elasticsearch, но важно понимание устройства поиска и способов его улучшения. - Глубокая экспертиза в TypeScript, Node.js и React, full-stack понимание всего пути запроса от UI до данных. - Опыт проектирования и эксплуатации масштабируемых микросервисных архитектур в cloud-native средах (предпочтительно AWS). - Сильное понимание GraphQL, событийных систем (Kafka) и баз данных (PostgreSQL, OpenSearch). - Подтвержденный опыт эксплуатации высоконагруженных low-latency production-систем: SLO, реагирование на инциденты, планирование мощностей. - Опыт ведения значимых инициатив от концепции до production в SaaS-среде. Технологический стек: - Frontend: React, Tailwind, Apollo - Backend: Node.js / TypeScript микросервисы - Данные: PostgreSQL, OpenSearch - Инфраструктура: AWS, Kubernetes, Lambda - Обмен сообщениями: Kafka, Redis

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания Luxury Presence, разработчик ИИ-платформы для недвижимости, при поддержке Bessemer Venture Partners и других инвесторов, достигла $100 млн годовой выручки. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая свыше 30% топ-100 агентов США по версии WSJ Real Trends, используют платформу. Продукт AI Social — ИИ-агент, создающий брендированные карусели и рилсы для Instagram из исходных данных. Инженер отвечает за пайплайн рендеринга, промпты и агентские циклы, а также визуальное качество результата. Направление задают партнеры по продукту и контент-стратегии, инженеры и дизайнеры работают совместно. Требования: - Уверенное знание TypeScript и Node.js, готовность развиваться в стеке компании. - Практический опыт с системами на LLM: промпты, структурированные выходы, вызовы инструментов, агентские циклы, оценки. - Минимум один опубликованный проект генеративного медиа (изображение, видео, голос или музыка), который использовали другие люди. - Портфолио, демонстрирующее техническую глубину и чувство дизайна. - Бонус: личная творческая практика — публичный профиль, портфолио, побочный проект, YouTube-канал или Are.na. - Формальное или самообразование в дизайне, визуальном искусстве, кино или моушене. - Умение переключаться между экспериментальными прототипами и доведёнными до клиентов решениями. - Ежедневное использование Claude Code, Cursor или аналогичных ИИ-инструментов разработки. - Знакомство с MCP и интеграциями Figma, Notion, Linear в ИИ-рабочие процессы. - Склонность к экспериментам с промптами и обмену результатами. - Системное мышление, ориентация на общие системы, а не отдельные фичи. - Умение работать с неинженерами, терпение и ясность в коммуникации. - Высокая ответственность и низкое эго, готовность принимать направление от продуктовых партнеров. Роль не включает: - Владение архитектурой платформы или распределёнными системами. - Владение социальной стратегией — только участие в её формировании. - Управление людьми — это индивидуальная роль с лидерством через мастерство. Технологический стек: - Платформа: Node, TypeScript, React, Postgres, AWS, Temporal. - LLM и агенты: основные SDK моделей с вызовом инструментов, структурированными выходами и многошаговыми циклами. - Медиапайплайн: генерация изображений и видео (Veo), синтез голоса и музыки (ElevenLabs), композитинг (Shotstack), рендеринг в headless-браузере. Условия: вакансия предполагает работу в Канаде.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Luxury Presence — AI-платформа роста для сферы недвижимости. Компания серии C, поддерживается Bessemer Venture Partners, годовой повторяющийся доход — $100 млн. Платформой пользуются более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% топ-100 агентов WSJ Real Trends в США. AI Social — продукт, в рамках которого AI-агент создает фирменные карусели и рилсы для Instagram для каждого клиента Luxury Presence: от исходных данных до готового медиа. Это не написание кода LLM, а дизайн, выбор фото, озвучка сценария, подбор кадров и финальная композиция. Роль: владение пайплайном рендеринга, промптами и циклами агентов, а также визуальным качеством релизов. Направление задают партнеры по продукту и контент-стратегии, инженеры и дизайнеры работают совместно. Требования: - Уверенное знание TypeScript и Node.js, готовность развиваться в стеке компании. - Практический опыт с LLM-системами: промпты, структурированные выходы, вызовы инструментов, циклы агентов, оценки. - Минимум один опубликованный проект генеративного медиа (изображение, видео, голос или музыка), который использовали другие люди. - Портфолио, демонстрирующее техническую глубину и чувство дизайна. - Бонус: личная творческая практика — публичный профиль, портфолио, побочный проект, YouTube-канал, Are.na. - Формальное или самостоятельное образование в дизайне, визуальном искусстве, кино или моушене. - Умение переключаться между экспериментальными PoC и продакшен-качеством. Техническая беглость с AI-инструментами: - Ежедневное использование Claude Code, Cursor или аналогичных AI-инструментов разработки. - Знакомство с MCP и интеграциями Figma, Notion, Linear в AI-рабочие процессы. - Готовность экспериментировать с промптами, делиться выводами и иметь мнение о развитии медиа. Мышление: - Склонность к улучшению систем, а не только выполнению задач. - Приоритет систем над отдельными фичами: шаблонные семейства, которые выпускают десять постов, вместо десяти разовых. - Работа на общих системах, восприятие ограничений как рычага. - Высокие стандарты качества при готовности выпускать релизы. - Умение работать с нетехническими специалистами: продуктом, дизайном, контент-стратегией. - Высокая ответственность и низкое эго. Что не входит в роль: - Владение архитектурой платформы или распределенными системами — партнерство с профильными командами. - Владение социальной стратегией — только голос в ее формировании. - Управление людьми на старте — hands-on IC-роль с лидерством через мастерство. Технологический стек: - Платформа: Node, TypeScript, React, Postgres, AWS, Temporal. - LLM и агенты: основные SDK моделей с вызовом инструментов, структурированными выходами и многошаговыми циклами. - Медиапайплайн: генерация изображений и видео (Veo), синтез голоса и музыки (ElevenLabs), композитинг (Shotstack), headless-рендеринг браузера.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Обязанности - Совместно с командой проектировать и разрабатывать высококачественные веб-приложения с использованием Python, Flask, Django и смежных технологий. - Писать чистый и эффективный код, обеспечивать его поддерживаемость и переиспользуемость. - Проектировать и внедрять RAG-пайплайны на Google Cloud / Vertex AI (chunking, эмбеддинги, индексация, поиск, реранкинг, grounding). - Строить агентные рабочие процессы (использование инструментов, планирование, рефлексия/guardrails, структурированные выходные данные) с использованием Python-first фреймворков. - Проводить ревью кода для обеспечения качества и согласованности. - Проводить тестирование для обеспечения качества и надежности приложений. - Создавать и поддерживать техническую документацию для веб-приложений. - Участвовать в планировании проекта, оценке и приоритизации задач. - Следить за новейшими технологиями в области разработки на Python. - Определять и запускать оценку (метрики поиска, качество ответов, проверки галлюцинаций/grounding) и итеративно улучшать качество системы. - Выпускать в продакшн: API, мониторинг/наблюдаемость, оптимизация стоимости и производительности, CI/CD и лучшие практики безопасности. Обязательные требования - Python, Flask/Django, RAG. - Опыт разработки программного обеспечения на Python 3. - Понимание жизненного цикла разработки и тестирования ПО. - Знание реляционных баз данных (например, MySQL, PostgreSQL и т.д.). - Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git. - Опыт создания RAG-решений (гибридный поиск, реранкинг, стратегии chunking, эмбеддинги, дизайн промптов и схем). - Знакомство как минимум с одним агентным фреймворком (например, LangGraph/LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen) и паттернами вызова инструментов/функций. - Уверенные знания концепций векторного поиска и как минимум одной векторной БД в продакшене. - Сильные инженерные практики: ревью кода, тестирование, телеметрия, безопасность по дизайну, надежность. Желательно - LLM, LangChain, AWS, Kubernetes, Docker. - Степень магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Более 1 года профессионального опыта разработки веб-приложений на Python с использованием Flask или Django. - Опыт разработки RESTful API на Python. - Понимание фреймворков веб-приложений на Python, таких как Flask или Django. - Опыт работы с облачными сервисами, такими как AWS. - Опыт работы с Vertex AI и основами GCP (IAM, логирование/мониторинг, Cloud Run/GKE, хранилища). - Графы знаний для RAG (связывание сущностей, обход графа + гибридный поиск). - Стриминг/обмен сообщениями (Pub/Sub, Kafka), пайплайны документов (Document AI) и мультиязычный поиск. - Опыт работы с инструментами оценки (RAGAS, TruLens, пользовательские eval-харнессы), управление версиями промптов. - Интеграция с фронтендом (базовый React/Next.js) или развитие платформы (внутренние инструменты разработчика). Условия - Зарплата: $62,000 – $80,000. - Кандидаты должны быть готовы к переезду в пределах США (например, CA, TX, NY).

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

BeaconFire Inc. ищет Python-разработчика для работы над веб-приложениями и системами генеративного ИИ. Задачи: - Проектирование и разработка веб-приложений на Python, Flask, Django. - Написание чистого и эффективного кода с поддержкой поддерживаемости и переиспользуемости. - Проектирование и внедрение RAG-пайплайнов на Google Cloud / Vertex AI (чанкинг, эмбеддинги, индексация, поиск, реранкинг, grounding). - Построение агентных рабочих процессов (использование инструментов, планирование, рефлексия/ограничения, структурированные выводы) с использованием Python-first фреймворков. - Проведение код-ревью для обеспечения качества и согласованности кода. - Тестирование для обеспечения качества и надежности приложений. - Создание и поддержка технической документации для веб-приложений. - Участие в планировании проекта, оценке и приоритизации задач. - Отслеживание новейших технологий для разработки на Python. - Определение и запуск оценки (метрики поиска, качество ответов, проверки галлюцинаций/grounding) и итеративное улучшение качества системы. - Вывод в продакшн: API, мониторинг/наблюдаемость, оптимизация стоимости и производительности, CI/CD, практики безопасности. Требования: - Опыт разработки программного обеспечения на Python 3. - Понимание жизненного цикла разработки и тестирования ПО. - Знание реляционных баз данных (например, MySQL, PostgreSQL). - Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git. - Опыт создания RAG-решений (гибридный поиск, реранкинг, стратегии чанкинга, эмбеддинги, дизайн промптов и схем). - Знание как минимум одного агентного фреймворка (например, LangGraph/LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen) и паттернов вызова инструментов/функций. - Уверенное знание концепций векторного поиска и как минимум одной векторной БД в продакшне. - Сильные инженерные практики: код-ревью, тестирование, телеметрия, безопасность по дизайну, надежность. Предпочтительные квалификации: - Степень магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Более 1 года профессионального опыта разработки веб-приложений на Python с Flask или Django. - Опыт разработки RESTful API на Python. - Понимание веб-фреймворков Python, таких как Flask или Django. - Опыт работы с облачными сервисами, такими как AWS. - Опыт работы с Vertex AI и основами GCP (IAM, логирование/мониторинг, Cloud Run/GKE, хранилища). - Графы знаний для RAG (связывание сущностей, обход графа + объединение поиска). - Стриминг/обмен сообщениями (Pub/Sub, Kafka), пайплайны документов (Document AI) и мультиязычный поиск. - Опыт работы с инструментами оценки (RAGAS, TruLens, пользовательские eval-системы), управление версиями промптов. - Интеграция фронтенда (базовый React/Next.js) или платформенная поддержка (внутренние инструменты разработчика). Условия: - Зарплата: $62 000 – $80 000. - Кандидаты должны быть готовы к переезду в пределах США (например, Калифорния, Техас, Нью-Йорк).

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Инженер по AI и автоматизации в инженерной организации, ориентированный на создание масштабируемых решений с применением искусственного интеллекта для оптимизации жизненного цикла верификации и валидации (V&V). Роль предполагает разработку инструментов автоматизации, программных приложений и интеллектуальных рабочих процессов, повышающих эффективность, качество и скорость поставки в инженерных командах. Работа с глобальными заинтересованными сторонами по проектированию, внедрению и оптимизации современных автоматизированных и AI-решений. Основные обязанности - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и автоматизированных рабочих процессов для поддержки инженерной деятельности по верификации и валидации (V&V). - Создание и внедрение решений на основе ИИ, включая генеративные сценарии для анализа требований, создания DVP, автоматической генерации тестов, трассируемости и проверки доказательств валидации. - Интеграция решений автоматизации и ИИ с инженерными системами, дашбордами, CI/CD-конвейерами, базами данных и платформами валидации. - Разработка прототипов, проведение пилотных программ, сбор обратной связи от пользователей и перевод решений в промышленную эксплуатацию. - Совместная работа с кросс-функциональными и глобальными командами для определения требований, валидации решений и внедрения инструментов автоматизации. - Выявление возможностей для снижения ручного труда, повышения согласованности процессов и увеличения инженерной эффективности через автоматизацию и ИИ. - Обеспечение масштабируемого, поддерживаемого и документированного кода в соответствии с лучшими практиками разработки ПО. Обязательные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, программной инженерии или смежной технической области. - Уверенные навыки программирования как минимум на одном языке: Python, JavaScript, TypeScript, C или C++. - Более 7 лет релевантного опыта в данной области. - Опыт разработки программных инструментов, скриптов автоматизации, API, конвейеров данных или решений для автоматизации рабочих процессов. - Понимание основ разработки ПО: контроль версий, отладка, тестирование, документирование и проектирование поддерживаемого кода. - Способность анализировать инженерные процессы и преобразовывать их в структурированные решения автоматизации. - Развитые навыки решения проблем, коммуникации и совместной работы. - Базовое знакомство с AI-инструментами, концепциями генеративного ИИ или AI-ассистированной разработкой, интерес к применению ИИ в инженерной автоматизации. Предпочтительные требования - Опыт работы с ИИ, машинным обучением, генеративным ИИ, большими языковыми моделями, RAG, векторным поиском, промт-инжинирингом или AI-ассистированной разработкой ПО. - Опыт разработки дашбордов, веб-приложений, внутренних инженерных инструментов или пользовательских платформ автоматизации. - Опыт фронтенд- или фулстек-разработки с использованием React, TypeScript или аналогичных фреймворков. - Знакомство с SQL, реляционными базами данных, моделированием данных или разработкой приложений на основе баз данных. - Знакомство с облачными платформами, контейнерами, платформами данных (например, Databricks) и CI/CD-инструментами (TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналоги). - Опыт работы с глобальными командами и поддержки внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Условия - Комплексное медицинское страхование с первого дня: стоматология, офтальмология, рецептурные препараты. - Программа поддержки сотрудников (EAP) для личных и профессиональных вопросов. - Поддержка всех путей к родительству: лечение бесплодия, услуги по усыновлению, суррогатное материнство. - Щедрый оплачиваемый отпуск: более 17 оплачиваемых праздничных дней, включая выходные с 24 декабря по Новый год; отпуск, плавающие и оздоровительные дни, больничные, полностью оплачиваемый родительский отпуск. - Конкурентные пенсионные накопительные планы: взносы работодателя в 401k, Roth и Catch-Up; взнос работодателя даже при отсутствии личных взносов. - Страхование и защита дохода: страхование жизни, групповое страхование от несчастных случаев, страхование критических заболеваний. - Программа аренды автомобилей компании для сотрудников и ближайших родственников: доступ к автомобилям Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега; эксклюзивные скидки на продукцию Stellantis. - Поддержка роста и волонтёрства: возмещение стоимости обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов, 18 оплачиваемых волонтёрских часов в год.

Формат

Офис

Страна

Тунис

Город

Не указан

Ultimate Knowledge Institute ищет AI Workflow Engineer для проектирования агентного SDLC с нуля: формализованные пайплайны, где AI-агенты планируют, создают, тестируют, ревьюят и выпускают код вместе с командой старших инженеров, с управлением, обоснованием и метриками эффективности. Это не исследовательская роль и не работа с промптами — вы будете проектировать систему доставки: рабочие процессы, защитные механизмы и циклы обратной связи, позволяющие команде работать значительно быстрее без потери инженерного качества. Работа напрямую ускоряет миссию: обеспечение готовности кадров для кибервойск страны. О компании: с 1999 года Ultimate Knowledge Institute задает стандарты обучения кибербезопасности для Министерства обороны, федеральных агентств и компаний из списка Fortune 500. Платформа выявляет индивидуальные пробелы в экспертизе и строит адаптивные индивидуальные планы обучения для федеральных клиентов США, оборонного сектора, разведывательного сообщества, местных и коммерческих заказчиков. Вы присоединитесь к новой формирующейся AI-команде внутри зрелой продуктовой инженерной команды — реальные пользователи, реальные stakes и зеленое поле для трансформации процессов разработки. Задачи: - Построить агентный SDLC-пайплайн: проектировать, внедрять и эксплуатировать агентные рабочие процессы на всех этапах жизненного цикла разработки — планирование, генерация кода, ревью, тестирование, документация и релиз, интегрированные с GitOps и CI/CD-инфраструктурой. - Улучшить опыт разработчиков: внедрять современные AI-интеграции в ежедневный процесс команды — кодинг-агенты, автоматическое ревью, интеллектуальная генерация тестов и self-service инструменты. - Строить обоснованные и надежные системы: разрабатывать retrieval-grounded и контекстно-зависимые AI-системы с надежными и проверяемыми результатами, проектировать оценочные стенды для их подтверждения. - Установить управление и защитные механизмы: определять и внедрять политики, контрольные точки с участием человека, аудит-трейлы и меры безопасности для ответственного применения агентного AI в средах, где доверие критично. - Формализовать и масштабировать: превращать успешные практики в повторяемые фреймворки, плейбуки и внутренние платформы, расширяя агентное ускорение за пределы инженерии на всю организацию. - Продвигать практику: обучать и поддерживать внедрение AI в команде, выступая мультипликатором, а не изолированным специалистом. Требования: - 2-3+ года практического опыта создания систем на AI/LLM в продакшене. - 2+ года проектирования и эксплуатации агентных рабочих процессов и пайплайнов, включая многошаговую оркестрацию агентов, использование инструментов, оценку и управление. - Опыт работы в современных командах разработки с практиками GitOps и CI/CD. - Рабочее знание паттернов grounded AI: RAG, контекстная инженерия, структурированные выходы, оценка и наблюдаемость LLM-систем. - Солидные основы программной инженерии на JavaScript/TypeScript и/или Python; уверенная работа со стеком (Angular/React фронтенды на Express веб-приложениях). - Соответствие культуре continuous delivery — подход Аллспоу/Хаммонда, Phoenix Project (Ким): малые партии, быстрая обратная связь, обучение без обвинений, операционное совершенство. - Проактивность: видите возможность ускорить команду — строите, измеряете и делитесь результатом. - Сильные коммуникационные навыки: умение объяснить агентную архитектуру инженеру и ее ROI — руководителю. - Требуется разрешение на работу в США; роль — удаленная в США. Будет плюсом: - Опыт с агентными фреймворками и протоколами (LangGraph/LangMem, Claude Agent SDK, MCP, OpenAI Agents) и AI-инструментами для кодинга (Claude Code, Copilot, Cursor).

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании: - Brightline — компания, работающая в сфере поведенческого здоровья детей, подростков и их семей. - Основной стек: Ruby on Rails, Turbo, Tailwind, ViewComponent, Stimulus, иногда React, TypeScript/JavaScript, Hotwire Native для мобильных приложений. - Команда предпочитает простые решения и стандарты, а не новые технологии. Обязанности: - Определять техническое направление для сложных сквозных систем: моделирование данных, проектирование API, архитектура клинических процессов, паттерны интеграции. - Вести задачи от постановки проблемы до решения, совместно с продуктом и дизайном определяя критерии готовности. - Писать код на всём стеке (Ruby + Rails на бэкенде, Turbo/Tailwind на фронтенде), уделяя внимание системам и абстракциям, на которых строят другие инженеры. - Оценивать технические риски и компромиссы: понимать, когда вкладываться в архитектуру, а когда выпускать самое простое работающее решение. - Наставлять команду через архитектурные обсуждения, парное программирование, код-ревью и высокие стандарты без «входных барьеров». - Развивать глубокую экспертизу в предметной области и использовать её для оспаривания продуктовых допущений, раннего выявления рисков и защиты интересов пациентов и сотрудников. - Взаимодействовать с инженерными, продуктовыми, дизайнерскими и клиническими/операционными командами, чтобы технические решения служили бизнес- и клиническим целям. Требования: - Интерес к улучшению поведенческого здоровья детей, подростков и их семей. - Значительный профессиональный опыт разработки, преимущественно на Ruby + Rails, с подтверждённым влиянием на техническое направление за пределами собственного кода. - Умение формировать подход команды к системам: видеть связь отдельных функций с общей архитектурой и объяснять компромиссы техническим и нетехническим специалистам. - Ответственность за проблемы, а не только за задачи: погружение в предметную область, оспаривание допущений, поиск правильного решения, даже если оно не очевидно. - Вдумчивость и эмпатия в решениях, исполнении, коммуникации и сотрудничестве. - Повышение стандартов команды через работу, обратную связь и готовность улучшать процессы без напоминаний. - Умение работать в плоской самоорганизующейся команде, где влияние строится на ясности и доверии, а не на должностных полномочиях. - Наличие собственного рабочего процесса с ИИ-инструментами для кода: понимание, когда агенты полезны, когда вредны, и как выжать из них максимум. - Ориентация на решение проблем, а не на конкретные технологии. Бонусы: - Опыт в здравоохранении: клинические процессы, системы расписаний, интеграции с EHR, страховое выставление счетов, управление мультиклиниками. - Сложное моделирование данных и миграции: объединение систем, управление сложностью предметной области. - Разработка API и интеграция со сторонними системами. - Опыт работы в Shape Up или аналогичных методологиях, основанных на «аппетитах». Условия: - Удалённая работа. - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка, страхование жизни, гибкий счёт (FSA), 401k. - 12 оплачиваемых праздников, новогодние каникулы, оплачиваемый отпуск, отпуск по уходу за ребёнком. - Стипендия на здоровье и фитнес, возмещение расходов на домашний офис, телефон и интернет, возмещение на профессиональное развитие. - Опционы на акции. - Годовая базовая зарплата: $215,000–$240,000. - Компания стремится к разнообразию, равенству, инклюзивности и принадлежности.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Резюме Frontend / Fullstack Developer, от 80 000 ₽, удаленно, фуллтайм. Демонстрация влияния разработки на реальные бизнес-процессы (сокращение времени на получение информации на 70-80%). Создание собственного SaaS-продукта как доказательство навыков владения полным циклом разработки. Реальные метрики эффективности (уменьшение времени задач на 40%, снижение очереди на 30%). Демонстрация лидерских навыков: от менторства до участия в найме в продуктовой команде. Использование AI-инструментов как часть рабочего процесса для оптимизации производительности. Конкретные технические оптимизации (O(n) -> O(1), работа с Garbage Collector). Четкие бизнес-метрики: сокращение нагрузки на БД в 2.5 раза и time-to-market на 30%. Зрелый подход к архитектуре, подтвержденный опытом лидства. Отличная работа с метриками: улучшение CLS, LCP и снижение ошибок валидации подтверждены конкретными процентами. Демонстрация инженерного подхода через создание компонентных библиотек и оптимизацию рендеринга, а не просто перечисление фреймворков. Отличная работа с метриками: цифры (58%, 8 раз, 30%) превращают абстрактные задачи в измеримый бизнес-результат. Демонстрация архитектурного мышления: описание перехода от монолита к микросервисам в проекте «Кантата». Проактивность: менторство на буткемпе и организация выступлений выделяют кандидата на фоне тех, кто просто «пишет код». Конкретная оптимизация: ускорение Steam-инвентаря и Dice в 3-4 раза с приведением точных цифр задержки. Архитектурное решение: переход на RabbitMQ для обработки критичных колбэков, что реально спасает высоконагруженные системы. Специфический доменный опыт: математические модели (RTP/PRNG) для iGaming, что выделяет кандидата на фоне типичных CRUD-разработчиков. Отличная работа с метриками: цифры роста трафика и снижения нагрузки на бэкенд выглядят убедительно. Грамотное использование FSD и понимание архитектурных рисков в CRM. Наличие полноценного Fullstack pet-проекта с Service Worker и CI/CD. Отличная работа с метриками: указал конкретные проценты роста эффективности (20-73%), что превращает слова из 'я сделал' в 'я принес пользу'. Четкое понимание бизнес-ценности: описание проектов сфокусировано не на 'написал код на React', а на том, как это помогло бизнесу.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Формат: удалённо Занятость: full-time Зарплата: 5 000–6 500 € Что предстоит делать: — backend-разработка на PHP и Golang; — frontend на React + TypeScript; — проектирование REST и gRPC API; — работа с MySQL/PostgreSQL, Redis, RabbitMQ и Kafka; — разработка масштабируемых и отказоустойчивых сервисов; — оптимизация производительности; — code review и участие в архитектурных решениях; — развитие CI/CD и поддержка деплоя в Kubernetes. Требования: — 5+ лет коммерческого опыта в Full Stack/Web Development; — уверенный PHP 7.4–8.x; — OOP, DDD, CQRS, SOLID, MVC, Event-Driven Architecture; — SQL, MySQL/PostgreSQL; — React + TypeScript; — HTML5, CSS3, SCSS; — Git, Docker, CI/CD; — Redis, RabbitMQ, Apache Kafka; — Kubernetes; — понимание Pub/Sub, Outbox, Idempotency, Retry, DLQ; — опыт работы с современными AI-инструментами: Claude, Codex, Cursor и др. Будет преимуществом: Golang, RxJS, gRPC.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании и формате Mindrift — платформа, соединяющая специалистов с проектными задачами в области ИИ для ведущих технологических компаний. Работа связана с тестированием, оценкой и улучшением ИИ-систем. Участие проектное, не постоянная занятость. Задачи - Создание реалистичных сред разработки: виртуальная компания с кодовой базой, инфраструктурой и контекстом (тикеты, документация, переписка), формирующим правдоподобную историю разработки. - Проектирование задач из промежуточных состояний этих сред: формулировка промпта, определение критериев «решено», обеспечение решаемости задачи ИИ-агентом. - Написание тестов, проверяющих решения агента: принимать все корректные подходы и отклонять некорректные, не слишком строго и не слишком мягко. - Итеративная доработка задач и тестов на основе QA-обратной связи: анализ решений агента, разбор ошибок, улучшение до справедливой и надёжной оценки. Задачи должны по-настоящему бросать вызов лучшим моделям: frontier-модели уже хорошо пишут код, поэтому важно понимать, где модели ошибаются, и создавать сценарии, выявляющие разницу между хорошим и плохим решением. У задач много корректных решений, поэтому написание тестов, принимающих все правильные варианты и отклоняющих неверные, сложнее, чем кажется. Чем это не является - Не разметка данных. - Не промпт-инжиниринг. - Не написание кода с нуля — большую часть кода пишет агент; вы направляете и оцениваете. Требования - Опыт разработки ПО от 5 лет. - Основной стек: Python (FastAPI), JavaScript/TypeScript (React), Docker, Postgres, Kafka, Redis. - Опыт написания тестов (функциональных, интеграционных). - Владение английским языком на уровне B2 и выше. Условия - Оплата до $50/час в эквиваленте, в зависимости от уровня и темпа. - Задачи оцениваются примерно в 20 часов каждая. - Вы сами устанавливаете свой график.