TypeScript

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Honeycomb — сервис для наблюдаемости, работающий с такими компаниями, как HelloFresh, Slack, LaunchDarkly и Vanguard. Компания закрыла раунд Series D, прошла отметку в 200 сотрудников и была названа Forbes одним из лучших стартапов Америки 2022 и 2023 годов. Компания полностью распределённая, с высокой степенью доверия, автономии и ответственности с первого дня. Команда LLM Observability строит базовый слой, который делает AI-нагрузки наблюдаемыми в Honeycomb. Команда определяет, как AI-системы представлены в телеметрии (spans, traces, использование токенов, стоимость, eval-сигналы и т.д.), и нормализует данные из разнородных экосистем (например, LangChain, OpenLLMetry, Braintrust) в единую модель на основе OpenTelemetry. Команда владеет инфраструктурой и моделью данных, на которые опираются все downstream-инструменты наблюдаемости для AI. Задачи: - Проектировать, разрабатывать и поставлять бэкенд-системы и API на Go с акцентом на ясность, поддерживаемость и обратную совместимость. Учитывать стоимость, масштаб и риски, прорабатывать альтернативы и компромиссы. - Разрабатывать и поддерживать full-stack функции продукта: фронтенд на React/TypeScript и бэкенд на Go. - Обеспечивать техническое лидерство: определять паттерны и операционные стандарты, планировать и вести сложные проекты с участием нескольких команд, включая проекты с внешними зависимостями, наставлять коллег. Роль техлида ротируется с каждой функцией. - Работать в модели продуктовой триады с дизайном и продактом — от discovery до поставки, быстро итерируя на основе обратной связи. Вносить вклад в технический роадмап команды и помогать формировать квартальные продуктовые роадмапы. - Поддерживать и владеть своим кодом в продакшене: участвовать в on-call ротациях, обеспечивать надёжность, решать проблемы пользователей. - Коммуницировать письменно и устно, наставлять инженеров, делиться знаниями и делегировать задачи. Требования: - Глубокий опыт проектирования, разработки и поддержки бэкенд-систем: существенная экспертиза в создании API и бэкенд-сервисов на Go (или аналогичных языках), сильные позиции по дизайну API, обработке ошибок и developer experience. - Владение фронтендом на React и TypeScript: профессиональный опыт поставки фронтенд-функций и участия в full-stack разработке на всех этапах жизненного цикла, при этом основной профиль — бэкенд. - Опыт ведения сложных технических проектов: планирование и поставка проектов, охватывающих несколько команд или систем, работа с внешними зависимостями и неопределённостью. - Самостоятельность: проактивное выявление проблем, предложение решений, владение проектами от планирования до деплоя и поддержки, работа с техдолгом и отладка сложных проблем.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надежности, ускорения устранения инцидентов и оптимизации телеметрии в масштабе. Платформа построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, предназначена для совместимости с любым стеком и объединяет ИИ с наблюдаемостью. Среди клиентов — Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удаленная, команда распределена по более чем 40 странам. Это полная занятость, удаленно. Рассматриваются кандидаты только из США и Канады (часовой пояс EST). Отдел Grafana Cloud Observability занимается созданием инструментов, позволяющих разработчикам понимать состояние и производительность своих приложений и инфраструктуры в любой среде: инструментировать код, собирать данные наблюдаемости в Grafana Cloud, визуализировать и исследовать их. В этой роли вы присоединитесь к команде Cloud Integrations, которая разрабатывает портфель интеграций для сбора, визуализации и работы с телеметрией из различных систем и приложений. Создаваемое вами программное обеспечение — ключевой строительный блок для пользователей Grafana Cloud, напрямую влияющий на качество работы «из коробки». Работа строится на открытых технологиях, таких как Prometheus и OpenTelemetry, в развитие которых вы также сможете вносить вклад. Задачи: - Разрабатывать инструменты, обеспечивающие работу портфеля облачных интеграций и приложений наблюдаемости; развивать, поддерживать и масштабировать функции наблюдаемости инфраструктуры в Grafana Cloud. - Работать на всем стеке: фронтенд на TypeScript/React, бэкенд на Golang, мониторинг-миксины на Jsonnet. - Выпускать функции целиком — от пользовательского интерфейса до бэкенд-сервисов, дашбордов и алертов, поставляемых с каждой интеграцией. - Переключаться между частями стека по мере необходимости: иногда это React-панель, иногда Go-сервис, иногда Jsonnet-миксин. - Вести проекты от постановки задачи до продакшена, включая общение с пользователями и проверку эффективности выпущенного. - Представлять работу команды вовне: писать дизайн-предложения, проводить демо, отстаивать дорожную карту в кросс-командных обсуждениях. - Вносить вклад в upstream Prometheus, OpenTelemetry и Grafana Alloy. - Участвовать в дежурствах (on-call) для сервисов, за которые вы отвечаете. Требования: - Интерес к работе на всем стеке с продуктовым мышлением: вы начинаете с проблемы пользователя и уверенно решаете, что строить, а не только как. - Опыт и в бэкенде, и во фронтенде. Используются Go и TypeScript; уверенный опыт с сопоставимыми языками подходит. - Свободное владение ИИ-ассистированной разработкой: вы используете кодинг-агентов и LLM-инструменты в работе и четко понимаете, где они ускоряют процесс, а где мешают. - Готовность быть на виду: вы рано поднимаете вопросы, отстаиваете работу команды в обсуждениях. Условия: - Полная удаленная работа. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: доступ к современным ИИ-кодинг-ассистентам в рамках ежедневного рабочего процесса (инструменты на ваш выбор в пределах политик безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом использования. - Доступ к последним frontier-моделям от OpenAI, Anthropic и Google. - В связи с удаленным форматом важны сильные коммуникационные навыки и способность работать самостоятельно; поддержка и регулярные встречи проводятся по видеосвязи.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

О компании InfoHawk — небольшая команда инженеров и специалистов по безопасности, приватности и борьбе с мошенничеством. Pre-seed, $2.25M, лид-инвестор Moonshots Capital. Компания обнаруживает мошенничество в рекламе, на клонированных сайтах, в поддельных магазинах и AI-видео, пока оно ещё активно, и коррелирует его по платформам и форматам. Обязанности - Отвечать за то, как данные поступают в систему: скраперы и коллекторы, которые переживают изменения источников, официальные API там, где они есть, недокументированные эндпоинты там, где их нет. - Источники постоянно ломаются. Нужно придумать, как использовать ИИ, чтобы замечать изменения и адаптироваться автоматически. Стек TypeScript, Node, SvelteKit, Postgres, Playwright, активное использование ИИ в разработке. Требования - Опыт ~3–5 лет в создании скраперов или интеграционных систем в продакшене. - Если вы сильный инженер, но не соответствуете всем пунктам, мы всё равно готовы рассмотреть вас. Условия - UK-based для Лондона, US-based для Нью-Йорка; спонсирование виз не предусмотрено. - Двое из трёх основателей — инженеры, по одному в каждом городе, вы будете работать с ними напрямую.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Astoria AI создает агентную среду для раскрытия человеческого потенциала — набор специализированных ИИ-агентов для кандидатов и компаний на всех этапах найма и управления талантами: карьерная стратегия, нетворкинг-аналитика, верифицированный матчинг, найм с учетом комплаенса, онбординг и удержание сотрудников. Рынок найма структурно сломан: 44% резюме содержат выдуманные данные, ATS-фильтры отклоняют 88% квалифицированных кандидатов, 27% вакансий — «призрачные», а регуляторное давление (EU AI Act, Mobley v. Workday, иски по FCRA) вынуждает компании пересматривать подход к ИИ в найме. Мы строим решение этой проблемы. Вы будете отвечать за интеллектуальный слой продукта: LLM-управляемые агентные рабочие процессы (использование инструментов, структурированные выходы, многошаговая оркестрация), RAG/поисковые пайплайны, легковесное ML для классификации/ранжирования/матчинга сущностей, а также циклы оценки риска галлюцинаций и качества выходных данных. Требования: - 6+ лет профессиональной разработки ПО (Python/TypeScript/API/БД) - Практический опыт работы с LLM API и агентными рабочими процессами - Желательно: опыт с RAG/эмбеддингами/векторными БД за пределами простых чат-ботов Условия: - Стадия: до запуска, pre-seed, команда-основатель - Оплата только долей в компании до закрытия seed-раунда (~4-6 месяцев) - После закрытия раунда — конкурентоспособная зарплата и гранты на акции

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

О проекте Мы создаём ИИ для обучения в реальном времени: API и конвейеры данных, связывающие поведение живых пользователей и продавцов с системами, которые учатся на этих данных. Патентованная технология, поддержка $35 млн на R&D от DARPA. AI-нативная команда: вы ежедневно используете агентные инструменты кодирования, включая запуск нескольких параллельных сессий, в быстро меняющейся кодовой базе. Делимся контекстом, а не тикетами. Требования - 5+ лет создания продакшен-бэкенд-систем - Практический опыт агентного ИИ-кодинга - Опыт работы с API и конвейерами данных, питающими аналитические или ML-системы - Python, SQL, TypeScript, React

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

GitLab — платформа интеллектуальной оркестрации для DevSecOps. Компания помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия требованиям, ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 доверяют GitLab. Обзор роли В качестве инженер-менеджера группы Agent Execution вы будете руководить командой из более чем 10 инженеров, которые создают основы для безопасной и эффективной работы ИИ-агентов в GitLab. Вы будете обеспечивать ясность целей, устранять препятствия и помогать командам двигаться быстро, сохраняя качество. Вы будете участвовать в ревью дизайна песочниц и наблюдаемости агентов, работать вместе со старшими инженерами и использовать современные ИИ-инструменты для кодинга и агентские харнессы. Задачи - Руководить командами Agent Tools, Agent Observability и Runner Execution, охватывающими фронтенд, бэкенд и ИИ-инженерию; каждая команда закреплена за старшим инженером. - Развивать группу: нанимать, адаптировать, обучать и развивать инженеров всех уровней. - Сотрудничать с продакт- и UX-командами, превращая неоднозначные задачи в выпущенные этапы и делая приоритизацию явной. - Вносить существенный вклад в технический дизайн безопасной и эффективной работы агентов в масштабе. - Устанавливать практические стандарты использования ИИ-инструментов в группе, включая выбор и настройку инструментов. - Помогать инженерам работать в условиях неопределенности в быстро меняющейся технической области. - Представлять группу в ИИ-организации GitLab и перед командами, зависящими от платформы GitLab Duo Agent Platform. Требования - Опыт управления распределенными инженерными командами и работы через технических лидов и старших инженеров. - Техническое чутье, развитое через практический инженерный опыт, и владение современными ИИ-инструментами для кодинга и агентскими харнессами. - Способность направлять команды в применении ИИ к рабочим процессам разработки ПО и техническим решениям. - Опыт достижения результатов в быстро меняющейся среде с неоднозначными требованиями. - Приверженность обучению и развитию инженеров в позитивной, инклюзивной командной среде. - Полезно: опыт создания и развертывания ИИ-продуктов; работа с песочницами, изоляцией контейнеров, безопасностью инфраструктуры, системами наблюдаемости или инженерией надежности; использование Python, Ruby, Go или TypeScript. О команде Мы создаем продукт и инфраструктуру, которые делают GitLab эффективной средой для работы агентов на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО. Наши три команды — Agent Tools, Agent Observability и Runner Execution — работают над областями от сервера Model Context Protocol (MCP) и настраиваемого сетевого доступа до песочниц агентов и прозрачных взаимодействий агентов в GitLab. Мы распределены по трем континентам и сотрудничаем с командами по всему GitLab, чтобы платформа GitLab Duo Agent Platform стала основой ИИ-функций GitLab. В настоящее время группу временно возглавляет старший инженер-менеджер, который поддержит ваш онбординг и останется близким партнером в дальнейшем. Диапазон базовой зарплаты для указанного уровня указан только для резидентов США и составляет $152,800–$172,800 USD. Диапазон не включает бонусы, акции или льготы. Уровень и зарплата определяются по итогам собеседований и оценки образования, опыта, знаний, навыков, справедливости по отношению к другим членам команды, рыночных данных и географического местоположения.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Polymedia — один из лидеров российского рынка BI. Visiology Cortex — AI-модуль платформы, встроенный интеллектуальный ассистент на базе LLM. Технологии: Python, LangGraph, PostgreSQL, векторные эмбеддинги, LLM API, Docker. Опыт работы: от 6 лет Полная занятость Формат работы: офис или удалённо Чем предстоит заниматься - Развитие архитектуры Cortex: LangGraph-агенты, маршрутизация запросов, мультиагентные сценарии - Разработка и оптимизация RAG-пайплайна: индексация документов, работа с эмбеддингами и реранкерами, поиск по векторным представлениям - Интеграция с LLM (Claude / OpenAI / GigaChat / open-source модели), контроль стоимости инференса, стриминг ответов (SSE) - Разработка backend-сервисов на Python - Работа с PostgreSQL, в т.ч. с хранением и поиском по векторам - Интеграция с ядром платформы Visiology через REST API (дашборды, метрики, модели данных) - Точечные задачи на Angular/TypeScript (UI Cortex) и C/.NET при стыковке с сервисами платформы - Написание unit- и интеграционных тестов, разработка технической документации Пожелания к кандидатам - Опыт коммерческой разработки от 6 лет - Уверенное знание Python, опыт построения backend-сервисов - Опыт работы с PostgreSQL - Понимание базовых принципов работы с LLM и RAG: эмбеддинги, векторный поиск, prompt engineering, ограничения контекста - Практический опыт работы с AI-ассистентами разработки (Claude Code, Cursor, Copilot или аналогами) - Понимание работы веб-приложений (HTTP, REST API) - Знание структур данных и шаблонов проектирования - Умение проводить качественное code review - Опыт работы с системами контроля версий (Git) - Знание английского языка на уровне чтения технической документации

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Габон

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, развивающая Grafana Cloud, управляемую платформу наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций. Компания полностью удалённая, сотрудники работают в более чем 40 странах. Продукт построен на открытом исходном коде и открытых стандартах. Роль в команде Cloud Integrations департамента Grafana Cloud Observability. Команда разрабатывает портфель интеграций, позволяющих клиентам собирать, визуализировать и реагировать на телеметрию из различных систем и приложений. Работа строится на открытых технологиях, таких как Prometheus и OpenTelemetry, в которые можно вносить вклад. Задачи: - Разрабатывать инструменты для портфеля облачных интеграций и приложений наблюдаемости. - Работать во всём стеке: фронтенд на TypeScript/React, бэкенд на Golang, мониторинг-миксины на Jsonnet. - Реализовывать функции целиком: от пользовательского интерфейса до серверных сервисов, дашбордов и алертов. - Переключаться между частями стека по мере необходимости. - Вести проекты от постановки задачи до продакшена, включая общение с пользователями и проверку результатов. - Представлять работу команды: писать дизайн-предложения, проводить демо, отстаивать дорожную карту в кросс-командных обсуждениях. - Вносить вклад в upstream Prometheus, OpenTelemetry и Grafana Alloy. - Участвовать в дежурствах (on-call) для сервисов, за которые отвечаете. Требования: - Интерес к работе во всём стеке и продукт-ориентированное мышление. - Опыт в бэкенде и фронтенде: Go и TypeScript (уверенный опыт с сопоставимыми языками также подходит). - Владение AI-assisted разработкой: использование кодинг-агентов и LLM-инструментов, понимание их сильных и слабых сторон. - Готовность быть заметным: поднимать вопросы заранее, отстаивать работу команды. - Сильные коммуникационные навыки и способность работать самостоятельно (в связи с удалённой работой). Условия: - Полная занятость, удалённо. - Рассматриваются кандидаты из США и Канады (часовой пояс EST). - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: предоставляется бюджет на AI-ассистентов, доступ к современным моделям от OpenAI, Anthropic и Google. - Регулярные встречи по видеосвязи для эффективной коллаборации.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Parity — одна из самых опытных компаний в мире, создающая базовую инфраструктуру для блокчейна — систему, которая позволяет безопасно обмениваться информацией и ценностями без посредника. Мы закладываем основу для лучшего веба, который уважает свободу и данные людей, и даёт разработчикам возможность создавать более качественные и надёжные онлайн-сервисы. Наша глобальная команда с удалённым форматом работы разрабатывает открытое программное обеспечение, которое может использовать и улучшать любой желающий. Это включает Polkadot, Polkadot SDK и Kusama — ключевые части технологического стека Web3, следующего поколения интернета. Наша миссия — сделать Polkadot самым активным и инновационным сообществом в блокчейне, обеспечивая новую эру связанных и децентрализованных приложений. Команда Роль находится в департаменте Acceleration, где работают люди, которые способствуют росту экосистемы, создавая инструменты, интеграции и партнёрства в сети Polkadot. Вы будете подчиняться руководителю исследований Polkadot и присоединитесь к команде Polkadot Research Engineering. Мы формируем видение и дорожную карту исследований Polkadot, превращая потребности экосистемы в инструменты и возможности, которые ускоряют внедрение платформы. Роль Как Senior Experience Engineer, вы будете руководить сквозной поставкой функций — от первоначального обнаружения проблемы до развёртывания в продакшене. Эта роль предназначена для самостоятельного специалиста, который уделяет внимание не только тому, «как» строить, но и «что» строить. Вы будете использовать AI-нативный рабочий процесс для быстрой итерации и создания высокоэффективных решений сложных пользовательских проблем. Задачи - Полный цикл владения: руководить разработкой функций от планирования и архитектуры до развёртывания и итераций на основе данных о реальных пользователях. - AI-ускоренная разработка: интегрировать AI-инструменты (например, Cursor, Copilot, Claude) в ежедневный рабочий процесс для ускорения темпов и максимизации результата. - Автономное принятие решений: действовать в условиях неопределённости, используя здравые суждения и заполняя пробелы в требованиях, не дожидаясь исчерпывающих спецификаций. - Быстрая итерация: быстро развёртывать MVP для получения реальной обратной связи, избегая избыточного проектирования в пользу темпа и проверенного обучения. - Прямое сотрудничество: работать с заинтересованными сторонами и пользователями, чтобы глубоко понять болевые точки и превратить их в функциональное, масштабируемое программное обеспечение. - Межфункциональная работа: активно взаимодействовать с разными отделами организации, чтобы устранять препятствия и поддерживать высокий темп поставки. Требования - Подтверждённый опыт разработки и поддержки продакшен-веб-приложений (в идеале с TypeScript, React или аналогичными фреймворками). - Глубокое понимание фронтенд-архитектуры, компонентно-ориентированной разработки и современных сборочных конвейеров. - Хорошее понимание системного дизайна и способность работать со сложными системами. - Сильное продуктовое чутьё для применения AI к решению реальных пользовательских задач и поставки функций, которые приносят реальную ценность. Условия - Удалённая и гибкая работа, возможность встречаться с коллегами на командных и общих ретритах компании в течение года. - После получения оффера все кандидаты проходят проверку биографии через Zinc, стороннего поставщика. - Члены команды оформляются как подрядчики через юридическое лицо в Великобритании. - Parity — работодатель равных возможностей.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании YipitData — ведущая компания в области маркетинговых исследований и аналитики для цифровой экономики. Привлекла $475 млн от The Carlyle Group при оценке более $1 млрд. Ежедневно анализирует миллиарды альтернативных данных для поиска практических идей в таких секторах, как программное обеспечение, ИИ, облачные технологии, электронная коммерция, райдшеринг и платежи. Клиенты — от ведущих инвестиционных фондов до компаний из списка Fortune 500. Офисы в США (Нью-Йорк, Остин, Майами, Маунтин-Вью), Азиатско-Тихоокеанском регионе (Гонконг, Шанхай, Пекин, Гуанчжоу, Сингапур) и Индии. Три года подряд признавалась Inc. лучшим местом работы. О роли Ищем опытного инженера с высокой производительностью для работы в продуктовом портфеле: от публичной инвесторской платформы и приложения Signals до ИИ-ассистента для работы с клиентами. Вы будете выполнять четко поставленные задачи, но ожидается, что вы будете выходить за их рамки: находить возможности, улучшать системы и добиваться результатов. Вы будете отвечать за production-системы, от которых ежедневно зависят клиенты и внутренние команды. Требуются отзывчивость, надежность и отличные коммуникативные навыки. Идеальный кандидат использует ИИ-инструменты для кодирования как основную инфраструктуру работы. Вы создавали full-stack приложения, умеете работать в условиях неопределенности и предпочитаете действовать. Формат работы: удаленно или в офисе в Нью-Йорке (штаб-квартира), Остине, Майами или Маунтин-Вью, а также в любом другом месте в США. В зависимости от места удаленной работы доход может облагаться налогом штата Нью-Йорк. Задачи - Владеть функциями и системами от начала до конца на нескольких продуктовых поверхностях: архитектура, реализация, развертывание и итерации. - Проектировать чистые, поддерживаемые и масштабируемые системы. - Работать напрямую с заинтересованными сторонами из инженерии, продукта, данных, отдела выручки и клиентами, превращая бизнес-задачи в работающий софт. - Вести инициативы между командами, участвовать в формировании того, что и зачем создается. - Использовать ИИ-инструменты (Claude Code, Cursor, Codex) как ежедневный множитель силы для реализации, код-ревью, тестирования, документации и исследований. - Работать на всем стеке: бэкенд-сервисы, фронтенд-приложения, пайплайны данных и инфраструктура. - Принимать прагматичные технические решения, балансируя скорость, качество и поддерживаемость. - Повышать стандарты инженерной команды через качество кода, улучшение инструментов и обмен знаниями. Требования - 4+ года практического опыта разработки ПО с подтвержденным опытом создания клиентских приложений. - Гибкость в стеке: Python, TypeScript/React, облачная инфраструктура (AWS, Databricks). Быстро осваиваете новые инструменты. - Использование ИИ-инструментов для ускорения работы — не как эксперимент, а как повседневная практика. - Умение работать в условиях неопределенности: разбивать нечеткую бизнес-задачу и доводить до работающего решения без жесткого руководства. - Сильные коммуникативные навыки: работа с нетехническими заинтересованными сторонами, перевод бизнес-потребностей в инженерные компромиссы. - Отзывчивость и надежность: ответственность за production-системы, проактивная коммуникация, особенно под давлением. - Склонность к действию и ответственности: видите проблему — исправляете, видите возможность — реализуете. - Наличие степени бакалавра или магистра в области компьютерных наук или STEM.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Reddit — это сообщество сообществ. Платформа построена на общих интересах, увлечениях и доверии. Каждый день пользователи Reddit публикуют, голосуют и комментируют темы, которые им важны. В Reddit более 100 000 активных сообществ и около 130 миллионов ежедневных уникальных посетителей. О роли Reddit нанимает Senior Security Engineer, AI Security, чтобы помочь командам безопасно создавать и запускать AI-продукты. Роль сочетает суждение в продуктовой безопасности с практической инженерией для защиты систем, инструментов и процессов, лежащих в основе AI-усилий Reddit. Это не роль ML-инженера, но нужно уверенно рассуждать о том, как отказывают AI-системы, как агенты используют инструменты и как контроли безопасности встраиваются в пути инференса, поиска, использования инструментов и выполнения. Лучшие кандидаты сочетают практическое суждение в безопасности приложений с сильными инженерными навыками: умеют выявлять риски до запуска и превращать повторяющиеся находки в guardrails, сканеры, реестры, песочницы, библиотеки, проверки политик или платформенные контроли, масштабируемые за пределы одной продуктовой команды. Задачи - Анализировать и моделировать угрозы AI-функций, LLM-интеграций, агентных процессов, MCP-серверов, инструментов, плагинов, систем поиска, выходов моделей и внутренних AI-инструментов до запуска. - Создавать переиспользуемые примитивы безопасности AI: guardrails, сканеры, проверки политик, контроли использования инструментов, реестры, песочницы, библиотеки и точки принудительного применения в рабочих процессах. - Проектировать инструменты безопасности, которые могут находиться в пути инференса, поиска или выполнения для обнаружения и предотвращения prompt injection, джейлбрейков, неправильного использования инструментов, утечки данных, небезопасной генерации кода и подозрительного поведения агентов. - Работать с командами, создающими продукты и платформы с AI, чтобы определять практичные контроли безопасности, соответствующие их процессам. - Проактивно находить, исправлять и предотвращать проблемы AI-безопасности, делая изменения понятными и малотрудозатратными для команд-партнёров. - Превращать разовые проблемы AI-безопасности в системные исправления, paved paths, измеримые контроли и переиспользуемые рекомендации. Требования - 5+ лет опыта в продуктовой безопасности, безопасности приложений, безопасности ПО, инженерии безопасности, бэкенд-инженерии или платформенной безопасности. - Сильные основы безопасности приложений: безопасный дизайн-ревью, моделирование угроз, ревью кода, приоритизация уязвимостей и практическое устранение. - Опыт создания надежных бэкенд-сервисов. - Практический опыт создания автоматизации безопасности, инструментов для разработчиков, библиотек, инфраструктуры или платформенных контролей. - Понимание рисков AI, LLM или агентных систем: prompt injection, джейлбрейки, небезопасное использование инструментов, отравление инструментов, утечка данных, небезопасные выходы моделей и злоупотребление AI-ассистированными процессами. - Способность рассуждать о границах доверия: пользовательский ввод, контекст модели, системы поиска, бэкенд-сервисы, вызовы инструментов, MCP-серверы, сторонние интеграции, изолированное выполнение, логи и фронтенд-рендеринг. - Практическое понимание концепций инфраструктурной безопасности: идентичность, авторизация, сетевые границы, секреты, облачные среды, контейнеры, изоляция, принудительное применение политик рантайма и наименьшие привилегии. - Сильное инженерное суждение о том, когда блокировать запуск, когда принимать риск и как выстраивать практические исправления. - Четкие коммуникативные навыки: умение объяснять технический риск безопасности и бизнес-влияние инженерам, продакт-менеджерам и руководству. Предпочтительные квалификации - Опыт обеспечения безопасности AI/LLM-продуктов, AI-ассистированных инструментов разработки, агентных фреймворков, MCP-экосистем инструментов, RAG-систем или интегрированных с моделями процессов. - Опыт создания guardrails, политических движков, безопасных фреймворков, сканеров, линтеров, CI/CD-проверок, реестров, шлюзов или других ориентированных на разработчиков платформ безопасности. - Знакомство с песочницами для агентов, workload identity, сетевой политикой, разрешениями инструментов, AI red teaming или оценкой LLM. - Опыт сканирования или управления компонентами AI-агентов: навыки, промпты, MCP-серверы, манифесты инструментов, сгенерированный код, зависимости или связанные с моделями процессы. - Знакомство с системами машинного обучения, оценкой моделей, потоками данных AI или управлением данными для AI-продуктов. - Опыт с Go, Python, JavaScript или TypeScript.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Polymedia — один из лидеров российского рынка BI. Visiology Cortex — AI-модуль платформы, встроенный интеллектуальный ассистент на базе LLM. Технологии: Python, LangGraph, PostgreSQL, векторные эмбеддинги, LLM API, Docker. Условия - Опыт работы: от 6 лет - Полная занятость - Формат работы: офис или удалённо Чем предстоит заниматься - Развитие архитектуры Cortex: LangGraph-агенты, маршрутизация запросов, мультиагентные сценарии - Разработка и оптимизация RAG-пайплайна: индексация документов, работа с эмбеддингами и реранкерами, поиск по векторным представлениям - Интеграция с LLM (Claude / OpenAI / GigaChat / open-source модели), контроль стоимости инференса, стриминг ответов (SSE) - Разработка backend-сервисов на Python - Работа с PostgreSQL, в т.ч. с хранением и поиском по векторам - Интеграция с ядром платформы Visiology через REST API (дашборды, метрики, модели данных) - Точечные задачи на Angular/TypeScript (UI Cortex) и C/.NET при стыковке с сервисами платформы - Написание unit- и интеграционных тестов, разработка технической документации Требования - Опыт коммерческой разработки от 6 лет - Уверенное знание Python, опыт построения backend-сервисов - Опыт работы с PostgreSQL - Понимание базовых принципов работы с LLM и RAG: эмбеддинги, векторный поиск, prompt engineering, ограничения контекста - Практический опыт работы с AI-ассистентами разработки (Claude Code, Cursor, Copilot или аналогами) - Понимание работы веб-приложений (HTTP, REST API) - Знание структур данных и шаблонов проектирования - Умение проводить качественное code review - Опыт работы с системами контроля версий (Git) - Знание английского языка на уровне чтения технической документации

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

VR Studio — компания в составе международной группы VR, занимающаяся видеопродакшеном, SMM и созданием контента для бизнеса. Что предстоит делать - развивать собственную CRM-систему; - создавать внутренние сервисы и интеграции; - внедрять AI-инструменты и AI-агентов; - автоматизировать бизнес-процессы и производство контента; - разрабатывать и поддерживать корпоративные сайты; - работать с серверами и облачной инфраструктурой. Что важно - опыт веб-разработки от 2 лет; - frontend + backend; - Python и/или JavaScript/TypeScript; - API, SQL/NoSQL; - Linux/Windows Server; - Docker, Git; - опыт работы с Claude Code, Codex, GLM и аналогами; - самостоятельность и умение доводить задачи до результата. Условия - офис, 5/2; - начало рабочего дня: 8:00 / 9:00 / 10:00; - возможен гибрид после испытательного срока; - официальное трудоустройство по ТК РФ; - работа над собственными продуктами; - задачи на стыке разработки, AI и автоматизации; - современный технологический стек.