TypeScript

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании ScholarshipOwl — крупнейший маркетплейс стипендий в США. Платформа использует ИИ для связи 14 миллионов студентов, ищущих стипендии, с компаниями, которые ищут студентов. Миссия — сделать финансирование образования доступнее и дать брендам возможность взаимодействовать с новым поколением. Технологии упрощают поиск стипендий, процесс подачи заявок и обеспечивают измеримые результаты для студентов и партнёров. Задачи - Полный цикл разработки: проектировать и внедрять B2B-функциональность от Laravel/Doctrine JSON:API эндпоинтов до реактивных компонентов Nuxt 3/4 и серверных маршрутов. - Развивать встраиваемые виджеты, логику Nitro-сервера, кросс-доменные сообщения iframe, SDK отслеживания событий и конвейеры приёма данных. - Проектировать реляционные схемы БД (MySQL), маппинги Doctrine, миграции, RESTful/JSON:API контракты и кэширование Redis. - Интегрировать ИИ-инструменты (Cursor, Gemini) в ежедневную разработку для быстрого прототипирования, рефакторинга, генерации тестов и создания LLM-функций, например автоматической оценки заявок. - Интегрировать и поддерживать сторонние сервисы и API: CRM, системы отслеживания ошибок, платёжные шлюзы, облачные сервисы данных. - Настроить автоматизированное тестирование: PHPUnit для бэкенда, Playwright и Vitest для E2E и компонентов, интегрированное в CI/CD. - Проводить код-ревью, взаимодействовать с продакт-менеджерами, QA-инженерами и руководством. Требования - Опыт: от 4 лет профессиональной full-stack разработки, минимум 1 год активного использования ИИ-ассистентов в ежедневной работе. - Бэкенд: коммерческий опыт с PHP 8+ и Laravel (чистая сервисная архитектура, очереди и задания, middleware, аутентификация OAuth2/Passport). - Фронтенд: глубокое знание Vue 3 (Composition API), Nuxt 3 или Nuxt 4, TypeScript, Pinia, Tailwind CSS. - Базы данных и ORM: моделирование реляционных БД и оптимизация запросов MySQL, опыт с ORM (Doctrine ORM/DBAL или глубокий Eloquent с готовностью быстро освоить Doctrine). - API и кэширование: понимание RESTful/JSON:API стандартов, маппинга ошибок валидации, форматирования запросов, кэширования Redis. - ИИ-инструменты: ежедневное использование Cursor и Gemini для кодинга, отладки и создания тестов. - Автотесты: опыт написания тестов PHPUnit и фронтенд/E2E тестов (Playwright, Vitest или Cypress). - DevOps: уверенное знание Git, CI/CD пайплайнов, Docker, Linux и контейнерных сред. - Коммуникация и автономность: отличные письменные технические навыки для PR, архитектурных документов и трекинга задач; высокая автономность в навигации по многосервисной кодовой базе. Будет плюсом - Степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering или эквивалентный практический опыт.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Actian — компания, стоящая за платформой Data Intelligence Platform, корпоративным решением, которое помогает организациям обнаруживать, управлять и доверять своим данным в масштабе. Платформа соединяет метаданные, происхождение данных, качество данных и бизнес-контекст в единый граф знаний, позволяя компаниям превращать необработанные данные в надёжные решения. Компания работает глобально, быстро движется и строит на долгосрочную перспективу. Задачи - Проектировать и внедрять новые функции на всём стеке платформы: от бэкенд-сервисов до фронтенд-интерфейсов, с фокусом на корректность, производительность и поддерживаемость. - Активно и осознанно использовать AI-инструменты как усилитель, а не замену инженерному мышлению: ускорять разработку, сокращать шаблонный код, быстрее исследовать решения, писать лучшие тесты. - Участвовать в технических дизайн-сессиях и код-ревью, придерживаясь подхода security-first и чистой тестируемой архитектуры. - Участвовать в реагировании на инциденты и устранении проблем в продакшене, рассматривая стабильность как общую ответственность. - Делиться знаниями через технические сессии, документацию, развитие внутренних практик и вклад в AI-ассистированную разработку. - Работать с продакт-менеджерами для раннего понимания требований и превращения их в технические решения. Требования - Подтверждённый опыт использования AI-ассистентов кодирования (например, Claude Code или Cursor) и понимание, когда они помогают, а когда вводят в заблуждение. - Опыт разработки функций для платформ управления данными, каталогов данных или управления метаданными в продакшене — большой плюс. - Подтверждённый опыт fullstack-инженера: создание и выпуск функций в продакшене в SaaS-среде, с полной ответственностью за результат. - Сильное практическое знание основного стека — большой плюс: Scala или Java на бэкенде, TypeScript и Angular на фронтенде. Не обязательно быть экспертом во всём, но важно честно оценивать свои сильные стороны и быть готовым расти в остальных. - Понимание SaaS-архитектуры и основ облака, особенно AWS. Уверенная работа с Docker, Kubernetes, GitHub workflows и CI/CD. - Настоящее agile-мышление: предпочтение коротких циклов обратной связи, итеративной поставки и совместного решения проблем. - Свободное владение английским языком на профессиональном уровне. Условия - Возможность быть частью инновационной быстрорастущей компании, влияющей на сферу управления данными. - Работа в увлечённой и разнообразной команде. - Конкурентоспособная зарплата и льготы. - Гибкий график работы: удалённо или гибридно. - Возможности профессионального роста и развития. Ценности Компания ценит автономию, результаты и созидателей. Если вам нужно, чтобы каждую задачу назначали, эта среда не подходит. Если вы эффективно работаете, получая задачу, команду и пространство для её решения, — вы подойдёте. Компания придерживается разнообразия и рассматривает всех квалифицированных кандидатов без дискриминации по признаку расы, цвета кожи, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, национального происхождения или иных защищённых законом характеристик в стране подачи заявки.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Чем предстоит заниматься — создавать продукты с использованием AI-инструментов; — самостоятельно проектировать архитектуру и пайплайн разработки; — быстро запускать и доводить решения до production; — создавать AI-ассистентов и ботов на OpenAI / Anthropic / Gemini; — разрабатывать Telegram-ботов и Mini Apps на aiogram / telebot; — интегрировать CRM, таблицы, почту и мессенджеры через API; — собирать внутренние веб-панели и сервисы, преимущественно в Replit; — поддерживать существующие скрипты, исправлять ошибки и дорабатывать логику. Что важно — уверенное владение Claude, Replit, Cursor, Codex, Vercel, Figma Make и аналогами; — понимание frontend, backend, API, баз данных и деплоя; — SQL / PostgreSQL / SQLite; — умение самостоятельно разбираться в документации API; — понимание вопросов безопасности и масштабируемости; — способность быстро собрать рабочее решение и довести его до production; — самостоятельность и бизнес-мышление. Будет плюсом — JavaScript / TypeScript; — Telegram Mini Apps; — no-code / low-code; — продвинутый опыт с Replit. Ожидания по подходу к работе — не нужен разработчик, который ждёт ТЗ на 20 страниц; — нужен человек, который получает бизнес-задачу, сам находит решение, собирает с помощью AI, тестирует и запускает; — минимум бюрократии: придумали — обсудили — внедрили. Условия — зарплата 130 000 ₽; — график 5/2, офис; — Москва, м. Бутырская / Фонвизинская; — формат сотрудничества обсуждается.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Сан-Франциско

Fieldguide — компания, автоматизирующая работу аудиторов и специалистов по assurance в области кибербезопасности, приватности и финансовых проверок. Мы создаем ИИ-агентов для сложных аудиторских и консультационных процессов. Более 50 из топ-100 бухгалтерских и консалтинговых фирм используют Fieldguide для критически важных задач. Компания базируется в Сан-Франциско, работа организована удаленно. Роль предполагает создание интеллектуального слоя Fieldguide: агентных рабочих процессов, архитектур и систем оценки для корпоративных агентов. Задачи: - Внедрять агентные рабочие процессы, автоматизирующие сложные аудиторские задачи. - Превращать проблемы клиентов в дискретные, тестируемые поведения агентов. - Интегрировать LLM, инструменты и логику поиска в надежные агентные решения. - Мониторить и поддерживать агентов в продакшене, обеспечивая надежность и производительность. - Использовать ИИ-инструменты для ускорения проектирования, разработки и тестирования функций. - Быстро прототипировать и доводить системы до корпоративной надежности. - Создавать системы оценки и обратной связи для улучшения результатов агентов. - Писать промпты и конвейеры поиска, работающие в масштабе. - Тесно сотрудничать со старшими инженерами и продактом для планирования и поставки функций. - Переводить клиентские рабочие процессы в четкие инженерные требования. - Выявлять пробелы в возможностях для повышения скорости команды. Требования: - 1–3 года опыта разработки продакшн-систем в реальных проектах. - Владение TypeScript и/или Python. - Опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic, Gemini) или ИИ-инструментами. - Знакомство с конвейерами поиска, концепциями RAG или векторными базами данных будет плюсом. - Опыт с React и Postgres полезен, но не обязателен. - Комфортная работа в условиях неопределенности при поддержке старших инженеров. Условия: - Конкурентоспособная компенсация с опционами. - Комплексные медицинские и оздоровительные льготы. - Гибкий график и отпуск. - Компенсация расходов на технологии. - План 401(k). - Два очных оффсайта в год по территории США. - Оздоровительные льготы с первого дня работы. Компенсация: $150,000–$220,000.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Brellium — платформа на базе ИИ для повышения качества медицинской помощи в США. Компания основана в 2021 году, обслуживает более 250 000 врачей во всех 50 штатах. Серия A, финансирование более $30 млн от First Round Capital, Left Lane Capital и Menlo Ventures. Ищем Backend или Fullstack-разработчика для создания и масштабирования ключевых систем платформы. Ценим опыт внедрения и интеграции ИИ-моделей в реальные приложения. Задачи: - Интеграция современных LLM в реальные приложения совместно с продуктовой командой - Проектирование и разработка систем end-to-end: от пайплайнов данных до пользовательских интерфейсов - Создание ИИ-систем, оптимизированных под производительность и надежность - Построение пайплайнов оценки и метрик для ИИ-агентов и рабочих процессов - Быстрая поставка качественных функций, работа в коллаборативной среде Требования: - Опыт работы Software Engineer от 0 до 6 лет (бонус за степень магистра в области ИИ) - Владение Python и TypeScript - Опыт разработки ИИ-приложений и архитектуры ИИ-систем - Владение современными ИИ-фреймворками и API, такими как LangChain и LlamaIndex - Интерес к новым моделям и инструментам и их применению в реальных задачах - Навыки решения сложных задач, готовность работать с неоднозначными вызовами - Владение SQL и реляционными базами данных, управление end-to-end процессами данных - Опыт развертывания в AWS, знание современных LLM (бонус за React/Next.js) - Опыт работы в быстрорастущих стартапах, коммуникабельность, готовность расти вместе с компанией Условия: - Зарплата: $140 000 - $200 000 - 401(k), опционы на акции - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка (до 100% оплаты для сотрудника и семьи) - HSA / FSA - 11 оплачиваемых праздников в год - Безлимитный отпуск - Обучение и профессиональное развитие - Гибридный график: 4 дня в офисе, 3 дня — если вы находитесь более чем в часе езды

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Principal Developer Компания Eticor GmbH ищет архитектора, который понимает, что вайбкодинг фундаментально сместил уровень абстракции. Рабочая единица — не функция, а агентный рабочий процесс. В среде Legal-Compliance качество не подлежит обсуждению. Задача — оркестрировать вероятностные кодинг-агенты (LLM) так, чтобы они выдавали детерминированное, аудито-безопасное программное обеспечение для .NET и React. Технологический стек и инструменты Инфраструктура: Terraform Ядро: .NET 9/10, React (TypeScript) Данные: MS-SQL (как система записи) Инструменты: ежедневная работа с Claude Code, Cursor, Windsurf, а также изучение новых Задачи ИИ пишет шаблонный код, вы решаете сложные проблемы вайбкодинга Разработка решений и стратегий для математического исключения галлюцинаций в бизнес-логике (C) Оптимизация рабочей памяти кодинг-агентов, чтобы схемы баз данных и легаси-код были полезны без перегрузки контекста Предотвращение незаметного отклонения инфраструктуры от целевого состояния при автономной правке Terraform-скриптов агентами Поиск элегантных и эффективных способов ревью ИИ-сгенерированного кода и максимальное расширение узкого места human-in-the-loop Требования Опыт в .NET и React, умение распознавать анти-паттерны до срабатывания линтера Глубокое и широкое понимание программной архитектуры, паттернов и их преимуществ и недостатков Мышление в правилах и цепочках рассуждений, обеспечивающих следование ИИ руководствам и стандартам безопасности Любовь к командной работе и совместной работе в SCRUM Развитые коммуникативные навыки и опыт объединения сильных сторон в разнообразных командах Условия Гибкость: скользящий график в офисе и из дома Развитие: личное менторство, индивидуальные языковые тренинги, регулярные коучинги Дополнительный отпуск: один день для волонтёрской деятельности Карта Edenred: ежемесячный баланс для гибкого использования у многих партнёров Семейный сервис: поддержка по уходу за детьми и семейным вопросам через pme Familienservice Здоровье: приложения для медитации, фитнес-предложения, Jobrad, эргономичные офисы Пенсионные накопления: до 20% взносов в пенсионный фонд и накопления на капитал

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

atvari — технологическая компания, специализирующаяся на архитектуре программного обеспечения и облачных решений, разработке ПО, облачном инжиниринге, DevOps и ИТ-консалтинге. Команда делает акцент на Rust, Nix и открытых технологиях, ценит чистый поддерживаемый код и совместную инженерную практику. В компании поощряется обучение, эксперименты и вклад в open-source сообщество. Задачи Поддержка проектирования, внедрения и сопровождения сред разработки и развертывания на базе Nix. Написание и доработка конфигураций Nix и NixOS. Автоматизация процессов сборки и развертывания. Интеграция Nix с существующими программными проектами. Совместная работа с инженерами над бэкенд-сервисами. Устранение проблем окружения и зависимостей. Документирование конфигураций и инструментов. Условия Полностью удаленная стажировка. Неоплачиваемая, продолжительностью 1–3 месяца по вашим потребностям. Доступна как добровольная (Freiwilliges Praktikum) или обязательная (Pflichtpraktikum) стажировка. Только для резидентов Германии. Вы подходите, если у вас нет завершенного обучения или университетского диплома (добровольная стажировка) или вам нужна обязательная стажировка в рамках учебной программы (обязательная стажировка). Требования Уверенные базовые знания в области компьютерных наук: алгоритмы, структуры данных, операционные системы. Опыт разработки как минимум на одном языке высокого уровня (знание Rust — плюс). Понимание концепций бэкенд-разработки: API, микросервисы, серверные фреймворки. Знакомство с принципами функционального программирования и их применением в кодовой базе. Интерес к Nix / NixOS, воспроизводимым сборкам, DevOps и инфраструктуре как коду. Способность быстро учиться, работать в команде и ясно излагать технические темы. Комфортная работа удаленно в Германии и взаимодействие в кросс-функциональной инженерной среде. Технологический стек Nix / NixOS Rust TypeScript и React Kubernetes и Podman OpenTofu / Terraform gRPC, Protobuf и buf GraphQL Grafana, Loki, Tempo, Mimir OpenTelemetry WebAssembly OpenCode и Claude Code GitHub, GitLab, Forgejo Hetzner Cloud, GCP, AWS, Azure, OpenStack Прочие инструменты Proton Workspace (Proton Mail, Proton Calendar, Proton Drive, Proton Pass, Proton Meet, Proton Lumo AI) Element / Matrix

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

atvari — технологическая компания, специализирующаяся на архитектуре ПО и облачных решений, заказной разработке, облачном инжиниринге, DevOps и ИТ-консалтинге. Команда делает акцент на Rust, Nix и открытых технологиях, ценит чистый поддерживаемый код и совместную инженерную практику. Задачи - Поддержка проектирования, реализации и сопровождения Rust-проектов. - Помощь в написании и доработке конфигураций Nix и NixOS. - Автоматизация процессов сборки и развёртывания. - Интеграция Nix с существующими проектами. - Совместная работа с инженерами над бэкенд-сервисами. - Диагностика проблем окружения и зависимостей. - Документирование конфигураций и инструментов. Условия - Полностью удалённая стажировка. - Без оплаты, продолжительность 1–3 месяца по вашим потребностям. - Доступна как добровольная (Freiwilliges Praktikum) или обязательная (Pflichtpraktikum) стажировка. - Только для резидентов Германии. - Подходит, если у вас нет завершённого обучения или высшего образования (добровольная стажировка) или стажировка обязательна в рамках учебной программы (обязательная стажировка). Требования - Сильные базовые знания в Computer Science: алгоритмы, структуры данных, операционные системы. - Опыт разработки как минимум на одном языке высокого уровня (опыт с Rust — плюс). - Понимание концепций бэкенд-разработки: API, микросервисы, серверные фреймворки. - Знакомство с принципами функционального программирования и их применением. - Интерес к Nix / NixOS, воспроизводимым сборкам, DevOps и инфраструктуре как коду. - Способность быстро учиться, работать в команде и ясно излагать технические темы. - Комфортная удалённая работа в Германии и взаимодействие в кросс-функциональной среде. Технологический стек - Nix / NixOS - Rust - TypeScript и React - Kubernetes и Podman - OpenTofu / Terraform - gRPC, Protobuf и buf - GraphQL - Grafana, Loki, Tempo, Mimir - OpenTelemetry - WebAssembly - OpenCode и Claude Code - GitHub, GitLab, Forgejo - Hetzner Cloud, GCP, AWS, Azure, OpenStack Прочие инструменты - Proton Workspace (Proton Mail, Proton Calendar, Proton Drive, Proton Pass, Proton Meet, Proton Lumo AI) - Element / Matrix

Формат

Удалённо

Страна

Болгария, Ирландия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Muck Rack — SaaS-платформа для специалистов по связям с общественностью и коммуникациям. Платформа с ИИ объединяет базу медиа, мониторинг и отчетность. Компания находится под контролем основателя, полностью распределенная, устойчиво растет. Отмечена наградами Inc., Quartz, G2, BuiltIn. Ценности: устойчивость, прозрачность, ответственность, преданность клиентам. Задачи - Развивать пользовательские поисковые функции и рабочие процессы на фронтенде и бэкенде: от технического планирования до продакшена. - Создавать продукты с ИИ от сервисов до интерфейсов. - Разрабатывать интерфейсы на Vue, внося вклад в сервисы на Python и Django. - Проектировать и улучшать системы поиска, индексации и поиска информации для больших объемов данных. - Поддерживать функции и рабочие процессы с Elasticsearch, Kafka, Celery, MySQL. - Принимать технические решения, балансируя качество, скорость, производительность и надежность. - Сотрудничать с Product, Design и инженерами. - Диагностировать сложные проблемы в продакшене, улучшать производительность, надежность, наблюдаемость и поддерживаемость систем. - Участвовать в дежурствах и реагировании на инциденты. Требования - 5+ лет профессионального опыта разработки и поддержки продакшен-систем. - Опыт работы с фронтендом и бэкендом, самостоятельная поставка функций. - Владение Python или аналогичным языком, опыт с Django или аналогичным веб-фреймворком. - Опыт создания интерфейсов на Vue.js или другом современном JS-фреймворке. - Опыт с Elasticsearch или аналогичной поисковой технологией, или значительный опыт с системами, работающими с большими данными. - Опыт технических компромиссов в сложных продакшен-системах. - Опыт диагностики проблем в продакшене и поддержки надежности систем. - Опыт с TypeScript в большой кодовой базе. - Опыт с дизайн-системами или библиотеками компонентов. - Гибкость в рабочем графике для пересечения с часовыми поясами США. Будет плюсом - Опыт с Kafka или потоковыми/событийными технологиями. - Опыт с MySQL, Postgres или другими реляционными БД. - Опыт с Celery или другими системами асинхронной обработки задач. - Опыт создания функций поиска, обнаружения, индексации или информационного поиска. - Опыт улучшения фронтенд-архитектуры, производительности или сложных пользовательских сценариев. - Опыт с высоконагруженными SaaS-приложениями или системами обработки больших объемов данных. - Опыт создания пользовательских функций на основе LLM или других ИИ-моделей. - Опыт оценки работы ИИ-функций через тестирование и обратную связь. - Интерес к журналистике, новостям, медиа или соцсетям. Дополнительно - Четкая коммуникация сложных технических идей с техническими и нетехническими партнерами.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Principal AI-инженер по персонализации и рекомендациям Rula Health — компания, работающая в сфере ментального здоровья, полностью удалённо. Наём ведётся в большинстве штатов США, за исключением Гавайев. О роли Специалист отвечает за прикладные AI и ML-решения, определяющие, как ИИ применяется в ментальном здравоохранении. Фокус — не на изолированных прототипах, а на production-grade системах, которые напрямую обеспечивают подбор пациентов и терапевтов, клинические рабочие процессы и вовлечение пациентов. Непосредственная зона ответственности — поисковое ранжирование, релевантность и подбор пациентов и терапевтов. Более широкая область — стратегии персонализации и рекомендаций, а также развитие базовых ML-платформ для их масштабирования. Работа находится на стыке прикладных исследований, системной архитектуры и реальных клинических ограничений. Задачи включают разработку продвинутых рекомендательных движков и моделей поиска, применение NLP и генеративного ИИ в клинических процессах, установление технических стандартов безопасности ИИ и принятие ключевых решений о внедрении машинного обучения в среде с высокими требованиями. Цель — сделать помощь доступнее и эффективнее без ущерба для доверия и результатов. Роль предполагает глубокую практическую работу и реальное техническое владение. Специалист будет разрабатывать и дообучать модели (Learning-to-Rank, эмбеддинги, алгоритмы рекомендаций, LLM), проектировать продуктовые AI-архитектуры и базовую ML-инфраструктуру, решать сложные инженерные задачи и усиливать команду инженеров на разных продуктовых поверхностях. Успех измеряется внедрением прикладных AI-функций, которые заметно улучшают качество подбора и пользовательский опыт, а также созданием масштабируемых и надёжных AI-основ для дальнейшего развития. Требования - 10+ лет в разработке ПО, включая 7+ лет проектирования и масштабирования распределённых систем и 5+ лет создания и развёртывания production-grade ML-приложений. - 5+ лет практического опыта построения и оптимизации поисковых, ранжирующих и рекомендательных систем в масштабе (Learning-to-Rank, коллаборативная фильтрация, глубокие рекомендательные системы, семантический векторный поиск). - 5+ лет сильного опыта программирования на Python и как минимум одном бэкенд-языке (предпочтительно TypeScript, Java или Go), а также 2+ года создания AI-продуктов на базовых моделях (OpenAI, Anthropic, Gemini) и паттернов интеграции LLM (RAG, агенты). - Подтверждённый опыт работы как с традиционной поисковой инфраструктурой (Elasticsearch, OpenSearch), так и с современными векторными базами данных (Pinecone, Weaviate, FAISS, Milvus). - 3+ года опыта с MLOps, пайплайнами данных и системами оценки (офлайн-метрики NDCG/MAP, онлайн A/B-тестирование), а также способность определять техническую стратегию и направлять развитие AI/ML-инфраструктуры. Предпочтительные квалификации - Опыт проектирования безопасных и соответствующих требованиям AI-решений в регулируемых средах (HIPAA, GDPR). - Знакомство с системами с участием человека (human-in-the-loop) и фреймворками клинической поддержки принятия решений. - Опыт разработки пайплайнов оценки для выравнивания с человеком, фактической точности или интерпретируемости моделей. - Вклад в open-source AI-фреймворки или прикладные исследования в NLP, healthcare AI или безопасности GenAI. - Опыт развития команды на ранней стадии (0 → 1). - Опыт руководства или менторства инженерных команд в области AI и ML.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Junior

Компания Exelixis ищет младшего инженера по AI и агентным системам. Сотрудник будет создавать базовые AI-приложения, прототипы, промпты, тесты, документацию и агентные автоматизации, осваивая практики SDLC, требования безопасности и стандарты ответственного AI. Задачи: - Помощь в создании простых AI-прототипов, внутренних инструментов и автоматизации рабочих процессов. - Перевод четко определенных требований в небольшие программные компоненты, скрипты, промпты, тестовые сценарии и изменения конфигурации. - Поддержка промпт-инжиниринга, базовых агентных рабочих процессов, сценариев с retrieval-подходом и интеграций с API. - Использование одобренных AI-инструментов разработки, таких как кодинг-копайлоты или агентные инструменты, для обучения, прототипирования, документирования и улучшения кода с соответствующей проверкой. - Написание и выполнение базовых юнит-тестов, проверок валидации и шагов по устранению неполадок. - Ведение четкой документации: заметки по настройке, сводки дизайна, заметки по промптам и спецификациям, инструкции для пользователей, операционные руководства. - Участие в код-ревью, демо, тестировании, обсуждениях бэклога и командных обучающих активностях. - Соблюдение политик компании по конфиденциальности данных, информационной безопасности, контролю доступа, комплаенсу и ответственному использованию AI. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, науки о данных, программной инженерии или смежной области, либо эквивалентная комбинация образования и опыта. - Начальный опыт в программной инженерии, науке о данных, автоматизации или смежной технической работе, полученный через стажировки, академические проекты, исследовательские задания, open-source вклад, хакатоны или личное портфолио. - Портфолио, GitHub-репозиторий, учебный проект, результат стажировки или выпускной проект, демонстрирующие навыки кодинга, автоматизации, AI, работы с данными или решения проблем. - Базовые навыки программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Java или аналогичном языке. - Базовое понимание основ разработки ПО: структуры данных, API, Git, отладка, тестирование, документация. - Начальные знания AI, машинного обучения, генеративного AI, LLM, промпт-инжиниринга или науки о данных. - Способность ответственно применять одобренные AI-инструменты разработки с проверкой и наставничеством старших коллег. - Навыки быстрого обучения, критического мышления, внимания к деталям, умение задавать уточняющие вопросы. - Четкие письменные и устные коммуникационные навыки, умение объяснять работу, документировать решения и взаимодействовать с техническими и нетехническими коллегами. - Способность применять принципы ответственного AI, конфиденциальности данных, информационной безопасности и этичных технологических практик. Предпочтительно: - Базовое знакомство с облачными платформами, базами данных, REST API, ноутбуками или инструментами для работы с данными. Условия: - Зарплата: $103,000 - $145,000 в год, зависит от географического региона, знаний, навыков, опыта и внутренней справедливости. - Компенсационный пакет: 401k с щедрыми взносами компании, медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, страхование жизни и инвалидности, гибкие счета расходов. - Дискреционная ежегодная премия. - Возможность покупки акций компании и долгосрочные стимулы. - 15 дней оплачиваемого отпуска в первый год, 17 оплачиваемых праздников, включая зимний корпоративный перерыв в декабре, до 10 дней больничного в год. - Командировки не требуются (0%). - Офис в современном пространстве, способствующем сотрудничеству и творчеству.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Азербайджан

Город

Не указан

AI-инженер по агентным системам American Express строит платформы, продукты и системы управления, которые позволяют агентному ИИ работать ответственно и в масштабе предприятия. Фокус — разработка агентного ИИ: проектирование интеллектуальных адаптивных систем, способных планировать, рассуждать и действовать в сложных рабочих процессах с соответствующим уровнем автономии. Эти системы обеспечивают автономные рабочие процессы, поддержку принятия решений и клиентский опыт, соответствуя высоким стандартам безопасности, объяснимости, надежности и соответствия требованиям в финансовой сфере. Роль предполагает практическую разработку производственных агентных ИИ-систем, работающих с реальными финансовыми данными и обслуживающих реальных клиентов. Вы будете работать вместе с инженерами, продакт-менеджерами и дизайнерами, создавая и запуская ИИ-функции, а также учиться работать в регулируемой среде, ориентированной на клиента. Это не исследовательская роль: вы будете писать производственный код, участвовать в обсуждениях системного дизайна и помогать эксплуатировать созданное после запуска при поддержке старших инженеров. Задачи - Участие в проектировании и реализации продуктовых функций на основе LLM и агентных систем. - Создание и развитие агентных ИИ-рабочих процессов, которые рассуждают над контекстом, вызывают инструменты и выполняют действия под руководством старших инженеров. - Внедрение и поддержка пайплайнов RAG (генерация с дополнением поиском) над финансовыми данными с акцентом на корректность и безопасность. - Вклад в общую ИИ-инфраструктуру: LLM-сервисы, компоненты оркестрации, инструменты оценки и мониторинга. - Участие в эксплуатации ИИ-систем в продакшене: мониторинг, отладка, повышение надежности и производительности. - Тесное сотрудничество с продуктовыми и дизайнерскими командами, перевод потребностей клиентов в технические решения. Технологический стек - Языки: Python, Go, TypeScript. - Облако и инфраструктура: AWS и/или GCP, Kubernetes. - API и сервисы: REST, gRPC. - Распределенные системы: событийно-ориентированные архитектуры, включая Kafka. - Коммерческие и открытые LLM, интегрированные в агентные рабочие процессы. - Инструменты оркестрации агентов, RAG, векторные хранилища и оценка. - Валидация схем и обработка структурированных данных. - Использование ИИ-ассистированных и агентных инструментов разработки для проектирования, реализации, тестирования, отладки и рефакторинга. Все системы строятся в соответствии с высокими стандартами надежности, безопасности и аудируемости, отражая ответственность развертывания автономного ИИ в сфере финансовых услуг. Требования - От 2 лет профессионального опыта в разработке ПО. - Практический опыт создания или участия в ИИ-функциях, LLM-приложениях или прикладных ML-системах (профессиональный или проектный). - Уверенные инженерные основы минимум в одном бэкенд-языке: Python, Go или TypeScript. - Знакомство с API, базовыми облачными концепциями и современными практиками разработки. - Интерес к агентным ИИ-системам, автономии и ИИ-ассистированным рабочим процессам. - Готовность учиться, воспринимать обратную связь и со временем брать на себя техническую ответственность. - Комфортная работа в кросс-функциональных командах. - Сильная клиентоориентированность и любопытство к решению реальных задач. Предпочтительные квалификации - Опыт работы с LLM-инструментами, промт-инжинирингом, RAG или агентными фреймворками в работе, учебе или личных проектах. - Стажировка или ранний карьерный опыт в финтехе или других регулируемых средах. - Вклад в open-source проекты, хакатоны или побочные проекты, связанные с ИИ или инструментами разработчика.

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

О компании Credence — компания в сфере AI, облачных технологий, кибербезопасности и модернизации. Штат — более 1700 сотрудников, включая 1500+ экспертов по AI и данным. Компания имеет 100+ prime-контрактов. Признана Top Workplace по версии Washington Post шесть лет подряд и входит в Inc. 5000 Fastest Growing Private Companies 13 из последних 14 лет. О роли Credence ищет AI Software Engineer в практику AI и автоматизации. Роль предполагает техническое лидерство в практике, применение фундаментальных навыков AI для создания и развертывания решений на основе данных. Под руководством старших AI-лидеров инженер будет вести жизненный цикл разработки агентного ИИ и взаимодействовать с командами инженеров, данных и заинтересованными сторонами для создания высокоэффективных облачных AI-возможностей для федеральных миссий. Обязанности - Генеративный ИИ и LLM: участие в проектах с генеративным ИИ и LLM, прототипирование, кастомизация и доработка AI-функций. - Разработка агентных ИИ-систем: поддержка полного цикла разработки — выбор модели, создание агентов, вызов инструментов, синтез ответов и фоновые агенты. - Инженерия ПО: соблюдение принципов разработки с использованием современных AI-инструментов генерации кода для ускорения рабочих процессов. - Совместная работа: работа с инженерами данных, разработчиками ПО и дата-сайентистами над созданием операционных агентных AI-систем. - Облачная поддержка: автоматизация развертывания моделей с помощью Infrastructure as Code (IaC), CI/CD и инструментов оркестрации контейнеров. - Мониторинг и оптимизация: мониторинг AI-систем после развертывания, настройка производительности, обеспечение надежности и масштабируемости. - Техническая строгость и документация: написание чистого, документированного кода по отраслевым и федеральным стандартам; поддержка воспроизводимой разработки. - Профессиональный рост: отслеживание трендов AI/ML, обучение у старших коллег через менторство и технические ревью. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, AI/ML или смежной области. - 1–5 лет практического опыта в разработке AI/ML-решений. - Опыт работы с генеративным ИИ, LLM и добавлением вызовов инструментов (MCP). - Опыт работы с агентными фреймворками: Agent2Agent Protocol, Mastra, Strands, AgentCore и/или Gemini Agent Platform. - Глубокое понимание AI API: OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock. - Владение TypeScript и ключевыми библиотеками и фреймворками (Nx, NextJS, Mastra, Vercel AI SDK, Playwright, Jest, Vite). - Владение Python и библиотеками и фреймворками (uv, Pydantic, FastAPI, CrewAI, LangChain, LangGraph, Unstructured). - Опыт развертывания приложений с использованием облачных платформ (AWS, GCP) и контейнерных инструментов (Docker, Kubernetes). - Знакомство с CI/CD (GitLab CI). - Опыт использования AI-инструментов для кодинга (Claude Code, Codex, Antigravity). - Развитые коммуникативные навыки и клиентоориентированность. - Гражданство США и возможность получения допуска DoD Secret. Предпочтительно - Интерес к новейшим AI-инновациям, нацеленность на достижение миссии. - Опыт в смежных областях: инженерия данных, дата-сайенс, UI/UX, облачная и платформенная инженерия. - Опыт с IaC-инструментами: Terraform, Open Tofu, AWS CDK или CloudFormation. - Знание федеральной кибербезопасности, RMF, FedRAMP или регуляторных фреймворков. Зарплата и условия - Зарплата: $120,000–$150,000 в год. Фактическая компенсация зависит от опыта, образования, сертификатов, навыков и квалификации. - Медицинская страховка (медицина, стоматология, зрение). - Пенсионный план (401k, IRA). - Страхование жизни (базовое, добровольное, AD&D). - Оплачиваемый отпуск (отпуск, больничные, государственные праздники). - Семейный отпуск (декретный, отцовский). - Краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность. - Обучение и развитие.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Full Stack Engineer (Realtime & Voice) в команду Customer Experience Platform. HTS Assist — агентный ИИ-ассистент Hopper для путешествий: обрабатывает изменения рейсов, отмены, возвраты и бронирования в чате и по голосу для крупнейших мировых туристических брендов. Инженер будет отвечать за продукт целиком, владея слоем realtime и voice от начала до конца, и работать с фронтендами на React/TypeScript, сервисами на Scala и Python и облачной инфраструктурой. Команда небольшая и опытная, зона ответственности широкая, путь от кода до звонка путешественника короткий. Задачи: - Владеть голосовым каналом целиком: телефония и интеграции CPaaS (Twilio, Amazon Connect), стриминговые пайплайны speech-to-text и text-to-speech, оркестрация realtime-моделей, бюджеты задержки и качества. - Разрабатывать продуктовые фичи по всему стеку: веб-чат на React/TypeScript, бэкенд-сервисы на Scala и Python, инфраструктура на GCP. - Проектировать мультитенантный масштаб: одна кодовая база обслуживает множество партнёров через конфигурацию, а не форки. - Строить механизмы безопасности и соответствия, которые проверяют корпоративные партнёры: guardrails, фильтрация контента, точки интеграции для удаления PII. - Поддерживать критичные для выручки деплои через observability, алертинг, реагирование на инциденты и выполнение SLA. - Развивать платформенные возможности, которые forward-deployed инженеры настраивают для партнёрских телефоний и запусков. - Повышать инженерную планку через код-ревью, архитектурные ревью и менторство. Требования: - 6+ лет опыта в разработке ПО, владение продакшн-системами на senior-уровне и настоящий full-stack диапазон. - Практический опыт с realtime-системами: голосовые приложения, WebRTC/SIP, стриминг медиа или аналогичные low-latency продукты. - Сильный современный фронтенд (React, TypeScript) и глубина на бэкенде (Scala или другой JVM-язык, и/или Python), плюс опыт с облачной инфраструктурой на GCP или AWS. - Подтверждённый опыт проектирования, разработки и поддержки RESTful API, микросервисов или event-driven систем. - Знакомство с ИИ-инструментами кодинга как стандартной частью рабочего процесса, с умением ревьюить, исправлять и отвечать за всё, что выходит в продакшн. - Мышление оператора систем: SLA, observability, дежурства, планы отката. - Умение декомпозировать сложные задачи, принимать прагматичные компромиссы и итеративно доставлять, с сильной коммуникацией с продуктом, дизайном и операциями. - Бонус: опыт с conversational AI или оркестрацией LLM, включая речевые технологии (Deepgram, ElevenLabs, Whisper, OpenAI Realtime). - Бонус: рабочие знания облачной телефонии или CPaaS-платформ (Twilio, Amazon Connect, Genesys, LiveKit). - Бонус: опыт создания инструментов для клиентского сервиса, CRM, контакт-центров или автоматизации рабочих процессов. - Знание технологий туристической индустрии (PSS/GDS, hotel PMS/CRS) — плюс, но не обязательно. Условия: - Хорошо финансируемый стартап с большими амбициями, конкурентная зарплата, опционы pre-IPO. - Hopper покрывает 100% страховых взносов за сотрудника по групповому плану Vitality Health. - Автоматические взносы в Smart Pension при старте. - Щедрый parental leave, значительно выше отраслевых стандартов. - Доступ к коворкингам по запросу через FlexDesk и стипендия на работу из дома. - Carrot Cash — стипендия на путешествия. - Безлимитный PTO. - Предпринимательская культура, где расширять границы и рисковать — обычное дело. - Открытая коммуникация с менеджментом и руководством компании. - Небольшие динамичные команды, огромное влияние. О компании: Hopper — туристическая платформа, развивающая мобильное приложение, сайт и B2B-бизнес HTS (Hopper Technology Solutions). Платформа использует большие объёмы данных и алгоритмы машинного обучения, сочетая турагентский сервис с собственными финтех-продуктами. Приложение Hopper скачано более 120 миллионов раз, 70% пользователей — поколение Z и миллениалы. Через HTS компания усиливает прямые каналы своих партнёров.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

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