TypeScript

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: Fundraise Up Формат работы: удалённо. Кандидат должен находиться в одной из стран: Польша, Португалия, Испания, Грузия, Сербия, Армения, Турция или Кипр. Требования по языкам: - Русский — свободное владение. - Английский — C1 (устный и письменный). Чем предстоит заниматься: - Помогать инженерным командам эффективно использовать AI в ежедневной разработке. - Работать с Claude Code, Cursor, Codex и другими AI-инструментами. - Проводить 1:1, воркшопы и распространять лучшие практики использования AI. - Разрабатывать внутренние AI-интеграции на Node.js / TypeScript (MCP и другие). - Исследовать новые AI-инструменты, оценивать их эффективность и внедрять лучшие решения. - Измерять влияние AI на продуктивность инженерных команд. Ожидания: - 7+ лет коммерческого опыта разработки. - Отличное знание Node.js и TypeScript. - Глубокий практический опыт работы с Claude Code, Cursor, Codex или аналогичными AI coding tools. - Опыт разработки внутренних сервисов и интеграций. - Понимание LLM, prompting, RAG, agentic workflows. - Сильные коммуникационные навыки и желание помогать инженерам внедрять AI в свою работу. О компании: Fundraise Up — международная SaaS-платформа, которой доверяют UNICEF, Alzheimer's Association и сотни других благотворительных организаций по всему миру. Мы создаём продукт, который помогает некоммерческим организациям привлекать больше пожертвований. AI уже является неотъемлемой частью нашей инженерной культуры, и мы ищем человека, который поможет вывести использование AI в разработке на новый уровень.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Junior

Компания Sasha AI — резидент Сколково, разработчик голосовых AI-агентов для бизнеса. Развивает лидогенерационную платформу, которая позволяет компаниям за 20 минут запустить искусственный интеллект, способный генерировать лидов, работая с клиентской базой по телефону. AI-агенты компании помогают таким компаниям, как МТС, Т-Банк, Синергия, увеличивать выручку без найма сотрудников. За последний год компания выросла в 5 раз и планирует достичь оборота в 300 млн рублей в 2026 году. Цель — сделать технологию простой, окупаемой и доступной каждому крупному бизнесу в России, а за 10 лет построить монополиста, ассоциирующегося с искусственным интеллектом в России. Чем предстоит заниматься: - Развивать и поддерживать высоконагруженную микросервисную архитектуру бэкенда на Node.js (NestJS). - Проектировать сложную бизнес-логику, связанную с интеграцией AI-моделей, обработкой данных, телефонией. - Оптимизировать производительность, надежность и отказоустойчивость систем, от которых напрямую зависит выручка клиентов. Стек: - Бэкенд: Node.js, TypeScript, NestJS, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Yandex VBD. - Фронтенд: TypeScript, Next.js, Tailwind CSS, UI-библиотеки. - Инфраструктура и другое: K8s, Docker, PM2. - Телефония: Asterisk, ARI/AMI. Требования: - Коммерческий опыт разработки или пет-проекты на TypeScript/Node.js. - Уверенное владение базой: понимание REST API, реляционных баз данных (PostgreSQL) и асинхронности в JS. - Ценность чистого, поддерживаемого кода и практика автотестирования. Будет плюсом: - Опыт или понимание принципов работы телефонии (Asterisk, ARI). - Опыт работы с высокими нагрузками. - Интерес к миру AI/ML и желание погружаться в предметную область. Условия: - Реальная impact-роль: код напрямую влияет на оборот компании и продукт для лидеров рынка. - Сложные и масштабные задачи: высокие нагрузки, интеграции, уникальная экспертиза на стыке AI и телефонии.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Middle

Компания Sasha AI — резидент Сколково, разработчик голосовых AI-агентов для бизнеса. Развивает лидогенерационную платформу, которая позволяет компаниям за 20 минут запустить искусственный интеллект, способный генерировать лидов, работая с клиентской базой по телефону. AI-агенты компании помогают таким компаниям, как МТС, Т-Банк, Синергия, увеличивать выручку без найма сотрудников. За последний год компания выросла в 5 раз и планирует достичь оборота в 300 млн рублей в 2026 году. Маленькая цель — сделать технологию простой, окупаемой и доступной каждому крупному бизнесу в России. Большая цель — за 10 лет построить монополиста, ассоциирующегося с искусственным интеллектом в России. Чем предстоит заниматься: - Развивать и поддерживать высоконагруженную микросервисную архитектуру бэкенда на Node.js (NestJS). - Проектировать сложную бизнес-логику, связанную с интеграцией AI-моделей, обработкой данных, телефонией. - Оптимизировать производительность, надежность и отказоустойчивость систем, от которых напрямую зависит выручка клиентов. Стек: - Бэкенд: Node.js, TypeScript, NestJS, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Yandex VBD. - Фронтенд: TypeScript, Next.js, Tailwind CSS, UI-библиотеки. - Инфраструктура и другое: K8s, Docker, PM2. Работа с телефонией (Asterisk, ARI/AMI). Требования: - 2+ года коммерческого опыта разработки на TypeScript/Node.js. - Глубокое понимание принципов построения отказоустойчивых и масштабируемых REST/gRPC API. - Серьезный опыт работы с PostgreSQL и Redis. - Ценность чистого, поддерживаемого кода и практика автотестирования. - Готовность брать архитектурную и продуктовую ответственность. Будет плюсом: - Опыт или понимание принципов работы телефонии (Asterisk, ARI). - Опыт работы с высокими нагрузками. - Интерес к миру AI/ML и желание погружаться в предметную область. Условия: - Реальная impact-роль: код напрямую влияет на оборот компании и продукт для лидеров рынка. - Сложные и масштабные задачи.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании OPENLANE — технологическая компания, создающая цифровой маркетплейс подержанных автомобилей. Задачи - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать масштабируемые сервисы для маркетплейс-процессов (Buy Now, 45M, Simulcast, DealerBlock). - Разрабатывать API и бэкенд-сервисы на современной облачной AI-платформе. - Встраивать AI-функции в функции маркетплейса: ценообразование, переговорные процессы, автоматизация рабочих процессов. - Использовать AI-инструменты для ускорения кодинга, тестирования, отладки и документации, применяя инженерное суждение. - Совместно с Product переводить бизнес-потребности в долгосрочные масштабируемые технические решения. - Участвовать в on-call ротации и поддержке продакшн-систем. - Улучшать надёжность, производительность, безопасность и наблюдаемость систем. - Вносить вклад в техническое направление, инженерные стандарты и долгосрочную эволюцию платформы. Применение AI в работе - AI-ассистированное написание кода и рефакторинг. - AI-генерация тестов и валидация. - AI-поддержка отладки и анализа первопричин. - AI-ассистированная документация и обмен знаниями. - Применение AI-инструментов для снижения повторяющейся работы и повышения инженерной эффективности. Требования - 3+ года опыта создания и поддержки продакшн-систем. - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области (или эквивалентный практический опыт). - Опыт разработки и поддержки продакшн-софта. - Понимание API, распределённых систем и cloud-native архитектуры. - Опыт работы в современных CI/CD-средах. - Опыт наблюдаемости, мониторинга и реагирования на инциденты. - Способность владеть функциями и системами end-to-end. - AI-first мышление: активное использование AI-инструментов (code copilots, AI-отладчики, генераторы тестов), критическая оценка AI-результатов, готовность адаптироваться к быстро меняющимся инструментам. - Опыт в одной или нескольких областях: бэкенд-разработка (Java, Kotlin, Go, Python, .NET, Ruby или аналоги), фронтенд (React, TypeScript) — плюс, AWS или аналогичные облачные платформы, микросервисы и event-driven архитектуры, SQL и data-driven приложения. - Продуктовая ориентированность, ответственность за системы, техническая любознательность, фокус на качестве. Условия - Удалённая работа. - Работа над высоконагруженными маркетплейс-системами в реальном времени. - Участие в крупной модернизации платформы и AI-трансформации. - Использование AI как основного инструмента разработки. - Совместная работа с опытными инженерами, продуктовыми лидерами и платформенными командами. - Среда, ценящая обучение, ответственность и влияние. Команда - Подчинение Engineering Manager. - Ежедневное взаимодействие с Product Managers, Data Engineers, Infrastructure и Site Reliability Engineering (SRE).

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Figma ищет Marketing Engineer, AI Deployment. Эта роль находится на стыке операций, данных и маркетинга и сосредоточена на превращении стратегии и ручной работы в масштабируемые автоматизированные системы. Это не традиционная операционная роль, а системно-ориентированная позиция, посвященная созданию инфраструктуры, рабочих процессов и интеллектуальных слоев, которые обеспечивают современный, продуктово-информированный механизм дохода и эффективности в маркетинге. Идеальный кандидат — эксперт в создании взаимосвязанных слоев данных, оптимизированных для ИИ, внедрении ИИ и переводе сложных бизнес-задач в масштабируемые автоматизированные технические процессы, которые напрямую влияют на доход и операционную эффективность. Успех в этой роли измеряется тремя показателями: - Количество запущенных ИИ-агентов — число ИИ-систем, внедренных в реальное регулярное использование маркетологами. - Сэкономленные часы — ручная работа, возвращенная организации и реинвестированная в задачи с более высокой отдачей. - Привлеченный доход — pipeline, рост конверсии или скорость сделок, напрямую связанные с созданными системами. Это полная занятость. Роль может выполняться из одного из хабов компании в США или удаленно на территории США. Обязанности: - Выявлять и определять высокоэффективные случаи использования ИИ в маркетинге, доводя их от прототипа до полного развертывания. - Обучать и партнериться с маркетологами, помогая им перейти от начального уровня к полной трансформации рабочих процессов и самодостаточности. - Создавать индивидуальные инструменты, агентов, автоматизации и интеграции (API, MCP-серверы) под задачи каждого оператора — кампании, жизненный цикл, производство контента, интеллектуальная отчетность и другое. - Владеть и развивать управляемый через GitHub маркетинговый ИИ-кортекс из промптов, навыков, контекстных файлов и агентов, относясь к нему как к продукту: версионирование, документация и постоянное улучшение. - Распознавать паттерны в своей когорте и систематически продуктивизировать работающие решения — инструменты, созданные для одного маркетолога, должны становиться переиспользуемыми для коллег, а затем и для всей организации. - Измерять результаты: определять критерии оценки, инструментировать ИИ-процессы и отслеживать внедрение, чтобы выявить, какие агенты, промпты и навыки приносят пользу, и отключать те, что не работают. - Документировать каждый процесс, инструмент, плейбук и паттерн трансформации, чтобы знания масштабировались за пределами одного человека. - Следить за трендами в генеративном ИИ, LLM и агентных системах и открыто делиться успехами с командой и руководством для создания импульса и стимулирования внедрения. Требования: - Подтвержденный опыт как ИИ-строителя — агенты, LLM-процессы, автоматизации или промпт-системы, запущенные в продакшн и принятые реальными пользователями. Важнее, что именно создано, а не количество лет в какой-либо функции. - Глубокие практические знания Gumloop (предпочтительно) или эквивалентных платформ оркестрации агентов, таких как n8n, Workato или Zapier, включая создание общих шаблонов процессов, которые нетехнические пользователи могут самостоятельно адаптировать и изменять. - Опыт создания и поддержки общих библиотек промптов, каталогов навыков или баз знаний, читаемых ИИ. Бонус — управление ими в системе контроля версий (GitHub и т. п.) с надлежащей документацией и оценками. - Склонность к измерениям — инстинктивное инструментирование создаваемых систем, определение критериев успеха и итерации на основе данных, а не ощущений. - 5+ лет опыта создания систем для go-to-market команд — Marketing Operations, Revenue Operations, Sales Operations, AI Transformation или Technology Transformation. Меньший срок рассматривается при сильном портфолио ИИ-строителя. Плюсом будет: - Опыт работы с инструментами маркетинговой автоматизации и композитными CDP (например, Customer.io, Hightouch, Census) с reverse ETL процессами. - Умение запрашивать данные с помощью SQL в хранилищах вроде Snowflake или BigQuery, а также легкое скриптование на Python или TypeScript для прототипирования интеграций. - Опыт руководства кросс-функциональными программами обучения, тренингов и управления изменениями, которые переводят потребности стейкхолдеров в структурированные ИИ-процессы. - Применение принципов product-led growth для формирования продуктово-информированных маркетинговых активностей и стратегий кампаний. - Взаимодействие с продуктовой экосистемой Figma и более широким ландшафтом инструментов для дизайна и разработки.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания AIT Global, Inc. Локация Удалённо О роли Ищем опытного архитектора Generative AI / Agentic AI для руководства проектированием, разработкой и внедрением корпоративной AI-платформы нового поколения. Идеальный кандидат — практикующий архитектор с глубокой экспертизой в Agentic AI, больших языковых моделях (LLM), облачных технологиях AWS и современных фреймворках оркестрации ИИ. Роль требует сильного технического лидерства для проектирования масштабируемых AI-решений, а также наставничества и руководства командой разработчиков. Обязанности - Проектировать и создавать корпоративную платформу Generative AI и Agentic AI с нуля. - Руководить проектированием и разработкой AI-агентов и мультиагентных систем с использованием современных фреймворков Agentic AI. - Определять архитектуру платформы, переиспользуемые компоненты, стандарты безопасности, управления, наблюдаемости и развёртывания. - Руководить и наставлять команду AI-инженеров и разработчиков: архитектура, дизайн, код-ревью, поставка. - Взаимодействовать с бизнес- и техническими стейкхолдерами для преобразования требований в масштабируемые AI-решения. - Оценивать и интегрировать новые AI-технологии и фреймворки. Требования - 15+ лет опыта в разработке ПО, из них 3+ года в Generative AI / Agentic AI. - Практический опыт проектирования и разработки решений Agentic AI с использованием: LangGraph/LangChain, Strands Agents, Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A), Loop Engineering, оркестрация AI-воркфлоу и мультиагентные архитектуры. - Опыт создания LLM-приложений: промпт-инжиниринг, RAG, Function Calling, Tool Calling, управление памятью, AI Guardrails. - Практический опыт работы с AWS: Amazon Bedrock, EKS/ECS, Lambda, API Gateway, Step Functions, S3, DynamoDB/Aurora, IAM, CloudWatch. - Сильные навыки Python; опыт с FastAPI и REST API. - Знание React/TypeScript — плюс. - Опыт с векторными базами данных, микросервисами, Docker, Kubernetes и CI/CD. - Понимание концепций Generative UI (GenUI) и AI-управляемого пользовательского опыта. Предпочтительные квалификации - Опыт создания корпоративных AI-платформ от концепции до продакшена. - Желателен опыт в здравоохранении, особенно с данными плательщиков (payer data). - Знание Responsible AI, управления ИИ, безопасности и наблюдаемости. - Желательны сертификаты AWS Solution Architect или AI/ML. - Отличные коммуникативные навыки, управление стейкхолдерами и техническое лидерство.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О роли Staff-разработчик в команде AI & Platform — hands-on технический лидер, создающий AI-функциональность продукта. Работаете вместе со Staff Data Engineer (отвечает за фундамент данных) и подчиняетесь Engineering Manager. Фокус — на прикладном и агентном AI-слое: проектирование, разработка и выпуск AI-функций, с которыми взаимодействуют клиенты. Роль предполагает интенсивную работу с кодом и широкое техническое влияние на команду. Задачи - Проектировать и создавать AI-функции продукта: агенты на основе LLM, интеллектуальную автоматизацию, прогнозные возможности на операционных данных Auvik. - Вести сложные технические задачи от начала до конца: архитектура, продакшен-код, отладка на уровне систем, надёжный релиз. - Совместно с Data Engineer определять, какие данные нужны AI-слою, в каком виде и с какой свежестью; интегрироваться с инфраструктурой поиска и пайплайнов. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами и дизайнерами, превращая потребности клиентов в чётко ограниченные AI-функции. - Оценивать и внедрять новые AI-технологии (LLM, агентные фреймворки, RAG-паттерны, подходы к тонкой настройке), принимать прагматичные решения build-vs-buy. - Задавать стандарты в код-ревью, технических обсуждениях и инженерных практиках. - Наставлять других разработчиков. - Вносить вклад в общие инструменты, библиотеки и паттерны, ускоряющие AI-разработку в инженерной организации. Требования - Сильные основы программной инженерии и значительный опыт создания и выпуска продакшен-систем в масштабе. - Практический опыт создания AI/ML-функций: работа с LLM, промт-инжиниринг, RAG-архитектуры или агентные фреймворки. - Владение Go, Scala или TypeScript (React/GraphQL). Python для ML-процессов — плюс. - Глубокое понимание системного дизайна, распределённых систем, умение принимать архитектурные решения в условиях неопределённости. - Практический опыт работы с агентными инструментами кодинга (Cursor, Copilot Workspace, Claude Code), включая настройку ограничений и проверку результатов. - Сильные коммуникативные навыки: работа с AI-инженерами, продакт-менеджерами и инженерным руководством, умение переключаться между техническими и бизнес-обсуждениями. - Продуктовое мышление: понимание, зачем создаётся функция и решает ли она реальную проблему клиента. Бонусы - Опыт в управлении сетями, мониторинге или инфраструктурном ПО. - Опыт с AI-управляемой автоматизацией, обнаружением аномалий или прогнозной аналитикой в операционном контексте. Условия - Полностью распределённая команда, поддержка работы из дома или любого выбранного пространства. - Регулярные возможности для обучения и роста, обратная связь от руководства, тщательный онбординг. О компании Auvik — облачное ПО для управления сетями, дающее IT-командам мгновенную видимость и контроль над инфраструктурой: локальной, удалённой или распределённой по глобальным сетям. Платформа автоматизирует обнаружение сетей, картирование, мониторинг, резервное копирование конфигураций, анализ трафика и оповещения. Компания стремится к разнообразию и инклюзивности.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Product Engineer (TypeScript) в продуктовую компанию Playbook, создающую платформу для фитнес-криэйторов. Работа в удаленной команде, продукт охватывает веб-приложение на ReactJS, бэкенд на Node.js (GraphQL) и мобильное приложение на React Native — все на TypeScript. Задачи: - Проектировать и внедрять новые функции на всем стеке (Node.js, ReactJS, React Native), формируя API и GraphQL-контракты. - Основное время уделять своей ключевой области экспертизы, регулярно внося вклад в веб, бэкенд и мобильные приложения — включая фичи, мелкие задачи и код-ревью. - Развивать бэкенд-сервисы и API (REST и GraphQL), обеспечивая надежность, поддерживаемость и чистую интеграцию с фронтендом и сторонними сервисами. - Работать с продакт-менеджерами и дизайнерами, превращая требования в практичные технические решения. - Участвовать в создании Engineering Requirement Documents (ERD), определяющих модели данных, API-контракты и точки интеграции до начала реализации. - Писать чистый, читаемый, покрытый тестами код, участвовать в код-ревью и улучшать существующие системы. - Отвечать за создаваемые функции: выявлять проблемы, предлагать улучшения и итерировать на основе обратной связи. - Декомпозировать продуктовые требования на модели данных, GraphQL-типы и структуру компонентов до написания кода. Требования: - 5+ лет профессиональной разработки с TypeScript как основным языком: продвинутое владение типами, дженериками, условными типами. - Опыт запуска продакшн-приложений от дизайна до релиза. - Ежедневное использование ИИ-ассистентов для разработки (Claude Code, Codex, OpenCode или аналоги). - Уверенный английский для общения в удаленной кросс-таймзональной команде. - Глубокая экспертиза минимум в одной области: веб (ReactJS, TailwindCSS), бэкенд (Node.js, GraphQL, PostgreSQL) или мобильная разработка (React Native, нативные модули, релизы в App Store). - Рабочий уровень в двух других областях — умение читать, расширять и ревьюить код. Будет плюсом: опыт с Node.js-фреймворками Next.js и NestJS.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания 1KOMMA5° строит энергосистему будущего с Heartbeat AI. Солнечные панели, батареи, тепловые насосы и электромобильность объединяются в интеллектуальную интегрированную систему виртуальной электростанции, напрямую подключенную к рынку электроэнергии в реальном времени. К 2030 году компания планирует перевести 1,5 миллиона домохозяйств на возобновляемую энергию. Над этим ежедневно работают более 3000 человек в более чем 80 локациях по всему миру. Позиция предполагает работу в команде Virtual Assembly Line (VAL), которая развивает системы роста и операций: MarTech, CRM, Payment, Fulfillment и Installation. Задачи: - Определять техническое направление в домене growth и operations инженерии VAL, поддерживая архитектуру в соответствии с продуктовым направлением и обеспечивая последовательную реализацию решений командой. - Задавать техническую планку для команд, самостоятельно решая самые сложные проблемы. - Транслировать бизнес- и продуктовые требования в технические решения, масштабируемые по мере цифровизации установочных подразделений. - Проектировать системы и API так, чтобы AI-агенты работали как пользователи первого класса с машиночитаемыми контрактами. - Осуществлять переход VAL к агентной инженерии, меняя подход к работе команды: агенты действуют безопасно, ответственность остается на людях. - Наставлять инженеров VAL для ускорения их роста. - Формировать высокопроизводительную инженерную культуру в команде VAL. - Встраивать безопасность и надежность как прямую ценность для клиента. Используемые технологии: - AI-ассистированная разработка с Cursor / Claude и агентные кодинг-процессы. - Языки: TypeScript (React, Nest.js, Next.js, VueJS), Ruby on Rails, Flutter. - Облако и инфраструктура: Google Cloud Platform, GKE (Kubernetes), Cloud Run, Terraform/IaC, Vercel, Datadog. - Данные и BI: PostgreSQL, BigQuery, SQLMesh, Looker. - Инструменты: Linear, Notion, Figma, Miro. Требования: - Опыт разработки ПО на нескольких языках общего назначения от 10 лет. - Подтвержденный опыт проектирования масштабируемых и безопасных систем с высокими стандартами качества. - Опыт проектирования и реализации API для интеграции между системами, включая нечеловеческих и автоматизированных потребителей, таких как AI-агенты. - Гибкое и ориентированное на результат мышление, нацеленность на сотрудничество и командную работу. - Опыт общения с заинтересованными сторонами на языке бизнеса и понимание технических последствий их требований. - Опыт обеспечения технического согласования в команде в быстро меняющейся среде, включая принятие и доведение до конца критических технических решений. - Опыт проведения команды через крупные изменения в рабочих процессах или инструментах, с пониманием, где автоматизация (включая AI-агентов) безопасна, а где обязательна человеческая проверка. - Способность вести функции от постановки задачи до выпущенного и поддерживаемого продукта в тесном сотрудничестве с продакт-менеджерами и бизнес-стейкхолдерами. - Отличные устные и письменные коммуникативные навыки на английском языке; знание немецкого будет преимуществом. Условия: - Работа в международной, динамичной и высокомотивированной команде. - Прямое влияние на ускорение энергетического перехода и климат. - Прямой контакт с ключевыми лицами, принимающими решения. - Возможности для полной занятости в одном из наиболее быстрорастущих стартапов Европы. - Удаленная работа по всей Германии, офисы в Гамбурге, Берлине или Мюнхене. - Программа здорового баланса EGYM Wellpass. - Льготы и скидки через Futurebens. - Лизинг городского или электрического велосипеда (job bike). - Индивидуальные возможности профессионального развития. - Подчинение непосредственно CTO.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании 1KOMMA5° развивает энергетическую систему будущего с помощью Heartbeat AI. Компания объединяет региональное мастерство и масштабируемое ПО: солнечные панели, батареи, тепловые насосы и электромобильность управляются как интеллектуальная интегрированная система в виртуальной электростанции. Система напрямую связана с рынком электроэнергии в реальном времени и полностью автоматизирована. Цель — к 2030 году перевести 1,5 миллиона домохозяйств на возобновляемую энергию. Над этим ежедневно работают более 3000 человек в более чем 80 локациях по всему миру, от Финляндии до Австралии. Задачи - Определять техническое направление в инженерном домене Heartbeat AI (мобильные приложения, данные об энергии, IoT-платформа и другие), поддерживая соответствие архитектуры продуктовому направлению. - Отвечать за последовательную реализацию технических решений в своём домене, задавая чёткое направление и контролируя исполнение командой. - Задавать техническую планку для команды, самостоятельно решая самые сложные проблемы, а не только направляя других. - Преобразовывать бизнес- и продуктовые требования в технические решения. - Наставлять и развивать инженеров Heartbeat AI, ускоряя их рост. - Формировать высокопроизводительную инженерную культуру в команде Heartbeat AI. - Встраивать безопасность и надёжность как непосредственную ценность для клиента. - Проектировать системы и API так, чтобы ИИ-агенты работали как пользователи первого класса: с машиночитаемыми контрактами и структурированными ошибками, позволяющими агентам самокорректироваться. - Обеспечивать переход Heartbeat AI к агентной инженерии, меняя подход к работе так, чтобы агенты действовали безопасно, а ответственность оставалась на людях. - Отвечать за архитектуру ИИ-систем, лежащих в основе продукта, от EMS до энергетического тарифа. Технологии - ИИ-ассистированная разработка с Cursor и агентные рабочие процессы. - Облако и инфраструктура: Google Cloud Platform, GKE (Kubernetes), Cloud Run, Terraform/IaC, Vercel. - Обмен сообщениями и IoT: Eclipse Hono, MQTT, Mender. - Данные и BI: PostgreSQL, BigQuery, SQLMesh, Looker. - Наблюдаемость: Datadog, OpenTelemetry. - Языки: TypeScript (Nest.js, Next.js), Java, Go, Flutter. - DevOps: CI/CD-пайплайны (GitHub Actions). - Инструменты: Linear, Notion, Figma, Miro. Требования - Практический опыт разработки ПО на нескольких языках программирования общего назначения не менее 5 лет. - Подтверждённый опыт проектирования масштабируемых и безопасных систем с высоким стремлением к качеству. - Обширный опыт проектирования и реализации API, обеспечивающих бесшовную интеграцию и взаимодействие систем. - Гибкое и ориентированное на результат мышление, с акцентом на сотрудничество и командную работу. - Опыт общения со стейкхолдерами на бизнес-языке и понимание технических последствий их требований. - Опыт обеспечения технического согласования в команде в быстро меняющейся среде, включая принятие и доведение до конца критических технических решений. - Опыт проектирования систем и API для потребления агентами, со структурированными ошибками и чёткими контрактами, позволяющими агентам самокорректироваться. - Способность провести инженерную команду через переход к агентной инженерии, меняя рабочие процессы так, чтобы агенты действовали безопасно, а люди отвечали за каждый результат. - Опыт проектирования ИИ/ML-ориентированных или интенсивно работающих с данными систем (например, прогнозирование, конвейеры реального времени), желательно в энергетическом или IoT-контексте. - Отличные навыки устного и письменного общения на английском языке; знание немецкого считается плюсом. Условия - Работа в международной, динамичной и высокомотивированной команде. - Прямое влияние на ускорение энергетического перехода и климат. - Возможность учиться у коллег. - Прямой контакт с ключевыми лицами, принимающими решения. - Лучшие шансы на полную занятость в одном из самых быстрорастущих стартапов Европы. - Удалённая работа по всей Германии, офисы в Гамбурге, Берлине или Мюнхене. - Программа EGYM Wellpass для поддержания баланса между работой и жизнью. - Льготы и скидки через Futurebens. - Лизинг велосипеда (городской или электронный) через job bike. - Индивидуальные возможности профессионального развития. - Прямое подчинение CTO.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Fullstack-Entwickler Java / Angular Компания Rockstardevelopers, основана в 2015 году в Мангейме, имеет офисы в Штутгарте и Мюнхене. Компания занимается разработкой ПО, реализовав сотни индивидуальных проектов для корпоративных клиентов и среднего бизнеса. Короткие коммуникационные пути, честная обратная связь, отсутствие иерархических уровней между сотрудником и руководством. Задачи Работа в клиентских проектах крупных компаний и государственных заказчиков, встроенность в команды клиентов, полная ответственность за свою область. - Fullstack-разработка в корпоративных и регулируемых средах - Участие в проектировании архитектуры, а не только реализация - Генерация, ревью и рефакторинг кода с использованием Claude Code, Copilot или Cursor - Проведение код-ревью и техническое менторство в команде - Согласование с product-owner, UX и DevOps Большинство сотрудников приходят в офис один-два дня в неделю, но это необязательно. Выезды к клиенту — только на отдельные встречи раз в несколько недель. Проекты В зависимости от проекта и опыта: - Крупные корпорации, например Deutsche Bahn / DB Systel (железнодорожные домены: управление расписанием, продажи, диспетчеризация и системы безопасности) - Государственный сектор и ведомства (например, Bundesagentur für Arbeit, ITZBund, Bundesdruckerei) — регулируемые среды, доступность, Security by Design - Корпоративные клиенты и средний бизнес из различных отраслей Опыт в одной из этих сред — существенное преимущество. Требования Уровень senior. Клиентам нужны специалисты, готовые работать самостоятельно с первого дня. Backend (обязательно): - Java 17+ и Spring Boot - REST-интерфейсы и реляционные базы данных, прежде всего PostgreSQL - Docker и Kubernetes - TDD с JUnit — тесты входят в определение готовности, а не в доработку - CI/CD (Jenkins, GitHub Actions), Git, agile-подход Frontend (обязательно): - Angular с TypeScript (React / Next.js — плюс) Желательно, но не обязательно: - Kotlin, Apache Kafka / асинхронная коммуникация, Camunda (BPMN-автоматизация) - AWS или Azure, микросервисы, Domain Driven Design, JPA/Hibernate - Мониторинг (Grafana, Prometheus), frontend-тесты (Jest, Playwright, Cypress) - Доступность (BITV 2.0 / WCAG AA), DevSecOps / Security by Design (госсектор) Не обязательно владеть всем. Важна уверенность в обеих сторонах стека и способность быстро осваивать новые технологии. AI-инструменты обязательны: Claude Code, Copilot, Cursor — необходимо уметь продуктивно работать с ними, так как этого ожидают клиенты. Компания инвестирует в развитие AI-навыков сотрудников. Условия - Homeoffice, офис или смешанный формат — на выбор - MacBook (если клиент не предоставляет собственное оборудование) - Разные клиенты и проекты - Основатели — непосредственные контактные лица - Внутреннее обучение AI-разработке

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Frontend Developer (AI, Москва) Компания Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. В компании работает более 2500 аналитиков, руководителей проектов, разработчиков, тестировщиков и специалистов по сопровождению крупных информационных систем. Проекты реализуются по всей России, среди заказчиков — ведущие финансовые, телеком и ритейл компании. Центральный офис расположен в Москве, представительства — в Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Пензе, Саратове, Уфе, Барнауле, Минске (Беларусь). Проект Разработка и поддержка продукта ERA — системы комплексной диагностики продуктов и услуг. Решение позволяет проводить диагностику, анализ и аудит продукта для получения комплексного решения развития и снятия барьеров роста сервисов Банка. Цель проекта — построить полностью автономную систему для исследований, где ключевую роль играют смарт-агенты, выполняющие комплексный анализ без участия человека. Кого ищут Frontend-разработчика, для которого AI-агент — основной рабочий инструмент. Кандидат вайб-кодит осознанно: ставит агенту задачу через спецификацию, управляет контекстом, ревьюит результат. При этом остаётся инженером: понимает, что генерирует агент, и отвечает за качество кода в проде. Агентная разработка — не строчка «будет плюсом», а способ ежедневной работы команды. Как устроена работа (AI-workflow) - Основной инструмент — CLI-агент GigaCode (на базе Qwen Code) с доступом к разным моделям. Если кандидат работал с Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Qwen Code, OpenCode, Roo Code или Cursor — переход займёт день: принципы те же. - Внутренний реестр скиллов — готовых инструкций и плейбуков для агентов под типовые задачи проекта. Ими нужно пользоваться и пополнять реестр своими. - Написание и поддержка правил для агентов (agents.md, системные промпты, контекст проекта), чтобы агент с первой сессии работал по стандартам команды. - Подключение MCP-серверов к агентам и к продукту: таск-трекер, документация, внутренние API. - Практика spec-driven development (SDD): сначала спецификация и план, потом генерация, потом ревью. - Приветствуются любые удобные форматы и практики агентной разработки — свой workflow можно принести, лучшее попадёт в реестр. Стек React, Next.js, TypeScript · Redux Toolkit, RTK Query · SSE, стриминг, MCP · CSS3, SASS/SCSS, CSS Modules · Jest, RTL · Node.js, REST, SSR · Git, Webpack, ESLint, Jenkins, Docker · Jira, Confluence · GigaCode CLI + реестр скиллов Ожидания от кандидата - Подтверждённый опыт разработки от 3 лет (по ТК РФ). - Глубокий практический опыт с React, Next.js, TypeScript. - Redux Toolkit (плюс — RTK Query), HTML5, CSS3, SASS/SCSS. - REST API, SSR, серверный Node.js. - Server-Sent Events (SSE): механика стриминга, обработка событий, реконнекты, graceful degradation. - Unit-тесты (Jest / React Testing Library), код-ревью, GitFlow. - SOLID, DRY, KISS — и понимание, когда агент их нарушает. - Ежедневная работа с AI-агентами в разработке: Claude Code, Codex, Cursor, GigaCode, Qwen Code, OpenCode, Roo Code, Windsurf — любой из них. Важен не конкретный инструмент, а привычка так работать. - Умение управлять контекстом и сессиями агента: что положить в контекст, когда начать новую сессию, как декомпозировать задачу. - Навык написания правил и промптов под проект: agents.md / CLAUDE.md / rules, переиспользуемые инструкции (скиллы). - Понимание MCP: что это, зачем, опыт подключения MCP-серверов к агенту. - Умение ревьюить и доводить сгенерированный код: вайб-кодинг заканчивается продакшеном, а не прототипом. В сопроводительном письме нужно коротко описать свой AI-workflow: каким агентом пользуетесь, как ставите задачи, самый впечатляющий результат в связке с агентом. Задачи - Разрабатывать и рефакторить модули платформы (интерфейсы управления медиа-хранилищем) — руками агента под управлением разработчика. - Проектировать поверхности взаимодействия человека и AI: чаты с потоковой передачей ответов (SSE), канвасы, дашборды агентов. - Создавать собственных AI-агентов и мульти-агентные системы, встроенные в продукт. - Разрабатывать и подключать инструменты на базе Model Context Protocol (MCP): понимать устройство MCP-серверов и проектировать клиентские решения «интерфейс — агент — инструменты». - Писать спецификации и правила для агентов, развивать реестр скиллов команды. - Ревьюить код — и человеческий, и агентский; держать планку качества. - Участвовать в планировании, оценке задач, релизах; работать в связке с аналитиками, бэкендом, дизайном и QA; менторить джунов — в том числе учить их работать с агентами. Условия - Участие в интересном проекте. - Возможность профессионального и карьерного роста в компании. - Опыт работы в команде профессионалов. - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально. - Офисный формат работы в Москве.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Liftoff — AI-платформа performance-маркетинга для мобильной экономики. Технологический стек помогает рекламодателям привлекать и удерживать пользователей, а издателям — максимизировать доход. Решения Liftoff, включая Accelerate, Direct, Monetize, Intelligence и Vungle Exchange, поддерживают более 6 600 мобильных бизнесов в 74 странах в сферах игр, соцсетей, финансов, ecommerce и развлечений. Компания основана в 2012 году, штаб-квартира в Редвуд-Сити, Калифорния. Senior Gen AI Software Engineer присоединится к команде Gen AI и будет проектировать и создавать AI-продукты для demand-side бизнеса, помогая командам превращать сложные данные в решения и рост клиентов. Работа охватывает весь стек: интеллектуальные системы и пайплайны данных на Python, а также интерфейсы на TypeScript и React. Сотрудник будет тесно взаимодействовать с продуктовыми, инженерными и клиентскими командами, быстро переходить от прототипа к продакшену и непрерывно улучшать выпущенные решения. Задачи: - Владеть генеративными AI-функциональностями от понимания пользовательских сценариев до прототипирования, внедрения, измерения и улучшения. - Быстро прототипировать и валидировать AI-решения, проверяя ценность и техническую реализуемость, затем доводить до продакшена. - Строить агентные сценарии, работающие с данными кампаний, клиентов, креативов и performance, использующие инструменты и возвращающие управление человеку при необходимости. - Интегрировать AI-агентов в ежедневные процессы совместно с лицами, принимающими решения, и экспертами. - Проектировать доступ AI-систем к данным, инструментам и инструкциям для получения обоснованных результатов. - Строить системы надежности AI-сценариев: использование инструментов, управление состоянием, восстановление после сбоев, границы человеческого контроля. - Определять четкие тестируемые интерфейсы между моделями и ПО для безопасной обработки неопределенного поведения моделей. - Разрабатывать системы оценки AI-функций с реалистичными примерами и комбинацией автоматических проверок и человеческого суждения. - Строить инструментарий для измерения качества, внедрения, бизнес-эффекта, задержки, стоимости и сбоев в продакшене. - Применять меры защиты данных клиентов, доступа к системам и сценариев с высоким влиянием. - Создавать Python-сервисы и TypeScript/React-интерфейсы для целостных продуктов. - Оценивать новые модели и техники, внедряя их при улучшении качества, возможностей, скорости или стоимости. - Наставлять инженеров и формировать общие практики проектирования, тестирования и эксплуатации AI-продуктов. Требования: - Минимум степень бакалавра и 8 лет релевантного опыта. - Опыт создания и эксплуатации значимых продакшен-продуктов, включая работу с нуля: бэкенд-сервисы, данные, пользовательские интерфейсы. - Опыт запуска LLM-продуктов или AI-ассистируемых продуктов за пределами демо, понимание проблем надежности, контекста, инструментов, смены провайдеров, задержки, стоимости и изменения поведения моделей. - Высокий уровень владения Python, уверенная работа с TypeScript и React, сильные основы в проектировании API, моделировании данных, SQL и тестировании. - Понимание построения системы вокруг модели: данные, инструменты, инструкции, права доступа, циклы обратной связи, метрики качества. - Умение определять критерии успеха, расследовать сбои и улучшать AI-опыт через тестирование, обратную связь и сигналы из продакшена. - Сильное продуктовое и инженерное суждение: выбор между традиционным ПО, LLM-подходом или их комбинацией. - Навыки коммуникации сложных технических тем.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании EZLabs — подразделение AI-инноваций компании VetsEZ. Ищем нескольких прикладных AI-инженеров продукта для работы в полностью удалённом формате. Проекты связаны с созданием интеллектуальных платформ для здравоохранения и решений на основе ИИ. Компания трансформирует оказание медицинской помощи с помощью технологий, инноваций и продуманного дизайна. Партнёры: медицинские команды, поставщики услуг и страховщики. Цель — улучшение вовлечённости пациентов, координации ухода и обработки претензий через продвинутую аналитику, интеллектуальную автоматизацию и защищённые цифровые платформы. Роль подходит инженеру-практику, работающему на стыке ИИ, разработки продуктов и full-stack разработки. Идеальный кандидат имеет практический опыт создания и развёртывания реальных AI-приложений с использованием современных инструментов: Cursor, Claude, Codex, OpenAI и связанных LLM-технологий. Кандидат должен проживать на территории континентальных штатов США. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и внедрять AI-функции в медицинских продуктах и операционных системах. - Создавать full-stack приложения с использованием современных AI-инженерных процессов и инструментов: Cursor, Claude, Codex, OpenAI API и связанных LLM-технологий. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, дизайнерами, инженерами и клиническими специалистами для создания масштабируемых решений, ориентированных на пользователя, улучшающих вовлечённость пациентов, координацию ухода и операционную эффективность. - Разрабатывать API, бэкенд-сервисы, конвейеры автоматизации и AI-процессы, поддерживающие интеллектуальные возможности продуктов и production-ready развёртывание. - Применять лучшие практики разработки ПО, DevOps и MLOps для тестирования, развёртывания, мониторинга и оптимизации AI-решений. - Исследовать новые AI-технологии, паттерны внедрения LLM и современные фреймворки разработки продуктов для постоянного улучшения возможностей платформы. - Работать в условиях неопределённости, решать сложные технические задачи, эффективно взаимодействовать с техническими и нетехническими командами в быстрой Agile-среде. - Выполнять дополнительные задачи по мере необходимости для достижения целей команды и успеха проекта. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, разработки ПО, искусственного интеллекта, науки о данных или смежной технической дисциплине. - 2+ года профессионального опыта в разработке ПО, продуктовой инженерии или full-stack разработке. - Практический опыт реализации как минимум 2–3 production-level AI-проектов с использованием таких инструментов, как Cursor, Claude, Codex, OpenAI, Anthropic или аналогичных AI-платформ. - Сильные навыки программирования: Python, TypeScript, JavaScript или смежные современные языки, а также опыт создания и развёртывания production-grade full-stack приложений. - Опыт интеграции больших языковых моделей (LLM), промт-инжиниринга, AI-агентов, генеративных AI-процессов или архитектур retrieval augmented generation (RAG). - Знакомство с облачными платформами: AWS, Azure или Google Cloud Platform, а также с технологиями контейнеризации и развёртывания: Docker и Kubernetes. - Развитые коммуникативные навыки, умение работать в команде, аналитические и решающие задачи способности, способность работать самостоятельно в удалённой Agile-среде. Дополнительные квалификации - Опыт с AI-ассистированными процессами разработки ПО, векторными базами данных, эмбеддингами, семантическим поиском, оркестрационными фреймворками или автоматизацией AI-процессов. - Знакомство с фреймворками машинного обучения: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face или scikit-learn. - Опыт работы с CI/CD конвейерами, DevOps-практиками, автоматизацией инфраструктуры или защищёнными средами медицинских технологий. - Предпочтителен опыт поддержки инициатив в здравоохранении, у страховщиков/поставщиков, в федеральном правительстве или в технологических проектах Департамента по делам ветеранов (VA). - Возможность получения допуска к государственной тайне будет плюсом. Условия - Медицинская страховка, стоматология и зрение. - 401k с корпоративным взносом. - Оплачиваемый отпуск и федеральные праздники. - Корпоративный ноутбук. - Возможности обучения. - Удалённая работа. Примечания - Отобранные кандидаты должны будут пройти дактилоскопию в государственном учреждении и проверку биографии в рамках процесса найма. - VetsEZ — работодатель с равными возможностями. Кандидаты рассматриваются без учёта расы, цвета кожи, религии, пола, национального происхождения, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, инвалидности или статуса защищённого ветерана. - На данный момент компания не может предоставить спонсорскую поддержку (визу).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Strello Health разрабатывает ИИ-голосовых ассистентов для здравоохранения. Компания находится на стадии post-seed, генерирует выручку и быстро масштабируется. Вы будете работать напрямую с основателями над созданием основной инфраструктуры для голосовых разговоров в реальном времени, включая аудиопотоки, оркестрацию LLM, API, интеграции, наблюдаемость и продакшен-системы. Требования - опыт в backend или платформенной разработке - распределённые системы - API - Linux - создание надёжных систем с нуля (0→1) - учитывается опыт co-op - рассматриваются кандидаты с разным уровнем опыта Будет плюсом - WebRTC/WebSockets - ML или LLM инфраструктура - Node.js/TypeScript - Python - Docker - Kubernetes - open-source вклад Технологический стек TypeScript/Node.js и Python.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Не указан

Грейд

Middle

О компании Cedar помогает американцам, для которых покупка жилья стала недоступной. Модель компании уже доказана сделками, и сейчас Cedar масштабируется. Вы будете работать над продуктом, с которым люди взаимодействуют каждый день: экраны, помогающие семье понять, может ли Cedar помочь им приобрести дом. Как мы работаем Результат важнее часов, прямая обратная связь, проблемы решаются в корне. Сотрудники, которые быстро учатся и берут на себя ответственность, получают серьёзные полномочия. Планка высокая, но вы не будете достигать её в одиночку. AI — центральная часть процесса разработки. Компания инвестирует в инструменты, чтобы небольшая команда работала как крупная. Инструменты ускоряют работу, но не думают за вас: вы отвечаете за результат. Что вы получите - Ответственность с первой недели: вы будете выпускать продукт для клиентов, а не ждать разрешения. - Возможность роста: берите больше задач, как только готовы, без фиксированного графика. - Небольшая сильная команда и удобные инструменты. - Конкурентоспособная оплата и значительная доля в капитале компании. Обязанности - Разрабатывать и поддерживать пользовательское веб-приложение на React, TypeScript и Next.js. - Использовать AI-инструменты для быстрой разработки и улучшать их по ходу работы. - Проверять свои предположения и оценивать работу по результатам. AI ускоряет, но не думает за вас — верификация на вас. - Превращать сложную финансовую логику в понятные и вызывающие доверие экраны. - Работать бок о бок с дизайном и продуктом: от идеи до готового доступного интерфейса. - Вести фичи от разработки до релиза, затем анализировать, как люди их используют, и улучшать. - Поддерживать высокий стандарт код-ревью, писать значимые тесты и искать причины багов. Ваши первые 90 дней - Первые пару недель: настроить окружение, выпустить небольшое изменение в продакшн и понять процессы. - Первый месяц: владеть фичей от передачи дизайна до релиза. - К 90-му дню: стать ключевым человеком для значимой части потребительского приложения. Требования - Около 3+ лет разработки продакшн-приложений на React и TypeScript. - Уверенное знание HTML и CSS, умение делать интерфейсы, которые работают на телефоне, а не только на ноутбуке. - Опыт работы с API (REST или GraphQL); тестирование — часть процесса разработки. - Интерес к AI-инструментам компании и желание развивать их. - Умение работать самостоятельно и взаимодействовать с продуктом, дизайном и инженерией. - Бонус: хороший вкус к дизайну и уверенная работа в Figma. - Бонус: опыт работы с доступностью (WCAG). Условия - Полная занятость, удалённая работа из любой точки США. Многие сотрудники находятся в Нью-Йорке, если вы не хотите работать в одиночку. - Общая денежная компенсация — от $100 000 до $150 000 в год, включая базовую часть и дискреционный бонус. Плюс значительная доля в капитале и льготы. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Пенсионный план 401(k). - Оплачиваемый отпуск и отпуск по уходу за ребёнком. - Стипендия на обустройство домашнего офиса. Равные возможности Cedar — работодатель с равными возможностями. Компания приветствует квалифицированных кандидатов любого происхождения, независимо от расы, цвета кожи, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, национального происхождения, возраста, инвалидности или статуса ветерана. При необходимости компания предоставит разумные приспособления в процессе найма.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании ScholarshipOwl — крупнейший маркетплейс стипендий в США, использующий ИИ для связи 14 миллионов студентов, ищущих стипендии, с компаниями, которые ищут студентов. Миссия — сделать финансирование образования более доступным и увлекательным, а также дать брендам возможность взаимодействовать с новым поколением. Компания использует ИИ-технологии, которые упрощают поиск стипендий, оптимизируют процесс подачи заявок и обеспечивают измеримые результаты для студентов и партнеров. Роль Ищем высококвалифицированного и инновационного Mobile QA-инженера для сквозного обеспечения качества, автоматизации тестирования и стабильности релизов мобильного приложения ScholarshipOwl на Flutter и его интеграции с GraphQL API. Роль предполагает обеспечение быстрых поставок без регрессий на iOS, Android и OTA-обновлениях Shorebird для миллионов студентов. Вы будете использовать современные ИИ-ассистенты для кодирования (Cursor, Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini) как основной инструмент для достижения максимального покрытия тестами с высокой скоростью. Работа в тесном сотрудничестве с мобильной и бэкенд-командами в современной мультисервисной архитектуре, смещение качества влево: аудит Figma-спецификаций до спринтов, ревью PR, поддержание непрерывных качественных шлюзов в CI/CD. Обязанности - Сквозная автоматизация: создание, поддержка и выполнение параллелизованных E2E smoke и регрессионных тестовых конвейеров с использованием Patrol, интегрированного в Codemagic и GitLab CI. - API и контрактное тестирование: настройка автоматизированного контрактного и API-интеграционного тестирования для проверки обновлений схемы GraphQL на соответствие требованиям мобильных запросов, гарантируя отсутствие критических изменений. - Интеграция ИИ: глубокая интеграция ИИ-инструментов (Cursor, Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini) в ежедневные процессы для генерации Patrol-скриптов из Figma-спецификаций, синтеза сложных mock-пейлоадов и автоматизации разбора логов для удвоения эффективности QA. - Смещение качества влево: раннее ревью фич-спецификаций в Figma и определений схемы GraphQL для выявления крайних случаев, логических пробелов и ошибок дизайна до начала спринтов и разработки. Активное участие в ревью PR. - Наблюдаемость и триаж: мониторинг здоровья сборок, Firebase Remote Config/Analytics, логов ошибок Sentry и логов GCP Cloud Run для триажа проблем в Flutter BLoC/UI state, GraphQL-резолверах и бэкенд-сервисах, создание подробных GitLab-задач с контекстом для разработчиков. - Исследовательское и релизное тестирование: тестирование на iOS-симуляторах, Android-эмуляторах, физических устройствах, TestFlight, внутренних треках Google Play Console и OTA-горячих патчах Shorebird. - Компонентное тестирование: использование Flutter Storybook для визуальной регрессии и компонентного тестирования на ранних этапах релизного цикла. Требования (обязательные) - Опыт: 3+ года профессионального опыта в Mobile QA Engineering / автоматизации тестирования, минимум 1 год активного использования ИИ-инструментов для кодирования в ежедневных процессах. - Владение мобильной автоматизацией: практический опыт с фреймворками автоматизации Flutter (Patrol, Flutter Integration Test, или уверенные навыки Appium/XCUITest/Espresso с готовностью освоить Patrol). - API и проверка схем: знание тестирования GraphQL API (Bruno, Postman, Playwright или HTTP-клиенты), включая валидацию схем, заголовков и JWT-авторизацию. - Мобильная экосистема и дизайн: уверенная работа с Figma-файлами для UI-спецификаций/дизайн-токенов, инструментами Xcode/Android Studio, управление Firebase Remote Config и фича-флагами, понимание жизненного цикла мобильных приложений (Apple App Store / TestFlight, внутреннее тестирование Google Play Console). - CI/CD и мобильный DevOps: опыт с мобильными CI/CD инструментами (Codemagic, GitLab CI) и Git/GitLab рабочими процессами. - Образование: степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering или эквивалентный практический опыт в разработке ПО / автоматизации тестирования. - Коммуникация: четкие и лаконичные навыки асинхронного общения на письменном и устном английском для баг-репортов, документации и удаленной работы. Будет плюсом - AI-Native фокус: продвинутое умение загружать архитектурные спецификации, GraphQL-схемы и UI-дизайн-токены в ИИ-модели для автоматической генерации тест-кейсов, Patrol page objects и mock-пейлоадов. - Dart и компонентное тестирование: непосредственные навыки Dart/Flutter для написания unit и widget тестов в репозитории, а также опыт с Flutter Storybook. - OTA и скриптинг: опыт с Shorebird (OTA горячие патчи для Flutter) или базовый TypeScript/Bun для написания Bruno тестовых коллекций или скриптов схем. - Облачная инфраструктура и фича-флаги: опыт с GCP (Cloud Run, Cloud Logging) и фича-флагами Unleash.

Формат

Офис

Страна

Бразилия, Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Luxury Presence — AI-платформа роста для сферы недвижимости. Компания серии C с годовой выручкой $100 млн, поддерживается Bessemer Venture Partners. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% топ-100 агентов WSJ Real Trends в США, используют платформу. Ищем Senior DevOps-инженера для создания AI-нативной self-service инфраструктурной платформы, на которой компания поставляет программное обеспечение. Платформа позволяет каждому разработчику, человеку или агенту, проверять изменения за минуты, быстро понимать причины сбоев и уверенно выпускать релизы. Вы присоединитесь к небольшой команде инфраструктуры с высокой отдачей, задача которой — умножить возможности каждого инженера и агента через автоматизацию, self-service и встроенные защитные механизмы. Цель — платформа, где self-service является нормой, а ручное вмешательство — исключением. Задачи: - Строить и эксплуатировать self-service инфраструктурную платформу, делая правильное действие простым, а безопасное — стандартным. - Создавать golden paths для инженеров и агентов: в рамках технического направления, заданного Staff-инженерами, строить и эксплуатировать слои, на которые они опираются (единый CI/CD-конвейер, GitOps-доставка на ArgoCD, каталог IaC-модулей, шаблоны для новых сервисов), владея конкретными компонентами от начала до конца. Цель — чтобы инженеры и агенты могли предоставлять инфраструктуру и выпускать изменения в рамках guardrails без ручного написания Terraform/Kustomize и ожидания тикетов. - Сделать агентов полноценными разработчиками: обобщить паттерн изоляции агентов в переиспользуемые примитивы платформы — sandboxed runtime, workload identity, audit trails, approval gates. Каждое действие агента должно работать на тех же рельсах идентичности, аудита, владения, распределения затрат и согласования, что и действия человека. - Строить и эксплуатировать платформу валидации и quality gates: предоставлять рельсы для проверки изменений перед продакшеном — эфемерные PR-окружения с автоудалением, а также gates безопасности, производительности и нагрузочного тестирования. Внедрять новые gates по мере роста покрытия, поддерживать их скорость и низкий уровень ложных срабатываний, переводить сервисы на эти gates. Делать результаты gates и тестов машиночитаемыми и вызываемыми вне PR-процесса, чтобы агенты и люди могли напрямую реагировать на сбои. - Отвечать за надежность и наблюдаемость создаваемого: создавать дашборды и операционные контроли, делающие поверхности, за которые вы отвечаете, наблюдаемыми и улучшаемыми по мере роста пропускной способности: pass rates gates, тренды approval-rate и self-service ratio, типичные сценарии отказов, распределение затрат, метрики DORA. Нести on-call для этих поверхностей, вести инциденты от обнаружения до разбора, превращая повторяющуюся рутину в автоматизацию и runbooks, которые используют другие инженеры. Требования: - Опыт уровня Senior в SRE, DevOps или Platform Engineering: построение и эксплуатация продакшен-инфраструктуры в масштабе, владение значимым направлением работы от начала до конца с ограниченным контролем. - Активное и осознанное использование AI-инструментов разработки (Claude Code, Codex и т.п.) в собственном инфраструктурном процессе: изменения Terraform, отладка Kubernetes, автоматизация, операционные расследования. Наличие собственной позиции о том, где эти инструменты полезны, а где нет. - Глубокий опыт с Kubernetes (EKS) и AWS (IAM, VPC, ECR, SSM/Secrets Manager, S3, SQS, Lambda, RDS/Aurora). - Сильный опыт с IaC (Terraform) и GitOps, включая PR-управляемые apply-процессы (Atlantis или аналоги) и ArgoCD. - Глубокие знания CI/CD (GitHub Actions): кэширование/параллелизм, управление артефактами, надежность тестов, наблюдаемость конвейеров. - Полный опыт владения инцидентами: on-call для созданных систем, ведение инцидентов от обнаружения до разбора. - Отличные кросс-командные коммуникации: умение переводить ограничения платформы в удобные для разработчиков решения и документацию. Будет плюсом: - Опыт с identity, access и policy-as-code: workload/service identity (SPIFFE/SPIRE, OIDC), короткоживущие credentials, управление секретами (Vault), enforcement политик. - Опыт построения self-service платформ для разработчиков, эфемерных окружений, CLI, инструментов шаблонизации или внутренних порталов разработчика (Backstage или кастомные). Отношение к инфраструктуре как к продукту. - Осознанность в затратах: построение распределения затрат, бюджетов или rightsizing в платформе. Технологический стек: - Инфраструктура: AWS, EKS, Terraform (с Atlantis), Vault, Docker, OPA (Open Policy Agent). - CI/CD: GitHub Actions, ArgoCD + Kustomize (GitOps). - Обмен сообщениями: Kafka (Confluent Cloud). - Наблюдаемость: Datadog, OpenTelemetry. - Языки и приложения: Node.js/TypeScript микросервисы, Python, React фронтенды.