Вакансии для вайбкодеров с Claude Code
Вакансии для вайбкодеров с Claude Code: подборка ролей, где в задачах или стеке указан Claude Code. Можно найти работу в этом направлении и сразу…
Фильтр вакансий
Product Engineer, PHP / Python + Vue
Digital Clouds — IT-компания, 13 лет на рынке, 130 человек, 200+ проектов: e-commerce, B2B-порталы, мобильные приложения, корпоративные системы. Разработка перестраивается под AI-first модель: рутинный код по спецификациям пишут AI-агенты, инженеры проектируют, пишут спецификации и принимают результат. Конвейер уже работает на боевых проектах. Суть роли Product Engineer — инженер, который ведёт проект целиком: сам говорит с заказчиком, пишет спецификацию, запускает AI-конвейер и отвечает за результат. Роль объединяет аналитика, разработчика и техлида в одной позиции. Работа идёт плотными автономными группами (2–3 инженера на проект). Нет бесконечных согласований, есть только задача и ресурсы для её решения. Чем предстоит заниматься - Discovery: разбираться в задаче заказчика и переводить её в техническую спецификацию - Проектировать решение: архитектура, декомпозиция, контракты интеграций - Писать спецификации для AI-агентов — в этой модели спека важнее кода - Инженерная приёмка: ревью кода агентов, тесты, отлов поведенческих ошибок (галлюцинации, преждевременное завершение, лишние шаги) - Менять конвенции кода, где агент буксует: сложные участки, отладка, тонкие интеграции - Доводить до результата: сроки, демо, коммуникация с заказчиком Что для нас важно - 4+ года коммерческой разработки: PHP (Laravel) и / или Python, фронтенд — Vue - Быстро читать чужой код и находить в нём проблемы — ревьюить придётся больше, чем писать - Опыт прямого общения с заказчиком: сбор требований, защита решений и оценок - Уже применяются AI-инструменты в работе (Claude Code, Cursor, Copilot) и есть желание использовать их системно - Самостоятельность: старт с уровня «проблема бизнеса», а не с готового ТЗ Будет плюсом - Опыт spec-driven development (SDD) или работы с агентными пайплайнами - Роль техлида или единственного инженера на проекте - Docker, CI / CD, Kubernetes - Опыт с платформой Битрикс - Образование НГУ или НГТУ: математика, физика, информационные науки Кому не подойдёт - Если комфортно работать только по детальному ТЗ на входе - Если AI воспринимается как игрушка или угроза, а не рабочий инструмент - Если хочется писать код и не разговаривать с людьми
Junior Python-разработчик, стажировка
ПАО Сбербанк Junior Python-разработчик (стажировка). Можно без опыта. Формат работы: офис (Москва, м. Кутузовская). Разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы. Стажировка 3 месяца с возможностью продления или перехода в штат. Чем предстоит заниматься - Разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы - Исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) - Участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM - Проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - Участие в Code Review Пожелания к кандидатам - Базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - Понимание Git (коммиты, ветки, PR) - Знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - Понимание SQL (простые запросы) и принципов БД
AI Motion Artist / AI Animator
VVP Group ищет специалиста, который поможет построить новый AI-native процесс производства коротких мультфильмов — от идеи и сценария до готового ролика. Чем предстоит заниматься: — создавать короткие AI-мультфильмы продолжительностью 60–90 секунд; — проходить полный цикл производства: сценарий → раскадровка → keyframes → генерация → звук → монтаж; — работать с генерацией изображений, видео, голосов и музыки; — добиваться стабильности персонажей между сценами и выпусками; — создавать Character Production Packs и визуальные правила для генерации; — тестировать и сравнивать AI-модели и инструменты; — работать с API, JSON, webhooks и автоматизированными workflow; — считать стоимость генераций и оптимизировать процесс производства; — фиксировать ошибки и превращать удачные решения в готовые workflow; — создавать внутренние инструменты и автоматизации с помощью Claude Code, Cursor, Replit и других AI-инструментов; — участвовать в создании нового стандарта AI-производства анимационного контента. Что важно: — опыт в видеопроизводстве, анимации, motion design, CG, VFX или постпродакшене; — портфолио с видео, анимацией или AI-контентом; — опыт работы с генеративными AI-инструментами; — понимание storytelling, композиции, монтажа и визуального ритма; — умение создавать несколько связанных сцен в едином стиле; — понимание API, JSON и автоматизации; — способность самостоятельно разбираться в новых инструментах и строить эффективные workflow. Будет плюсом: — ComfyUI, Flux, Stable Diffusion, Midjourney, Runway, Kling, Veo, Sora, Pika, Luma; — ControlNet, IP-Adapter, LoRA, image-to-video, inpainting; — Claude Code, Cursor, Replit, Windsurf, Lovable; — Python, JavaScript, TypeScript или Node.js; — n8n, Make, Zapier; — ElevenLabs, HeyGen и другие AI-инструменты для работы со звуком и голосом; — Premiere Pro, After Effects, DaVinci Resolve, Blender, Cinema 4D, Unreal Engine; — опыт создания мультфильмов, сериалов, детского или игрового контента. Первые задачи: — определить эффективный пайплайн производства коротких мультфильмов; — подготовить 2–3 персонажей к стабильной генерации; — выбрать визуальный стиль и формат роликов; — протестировать несколько AI-моделей на одинаковых сценах и выбрать оптимальный стек. Условия: — работа в крупной группе компаний; — участие в создании нового AI-направления; — возможность влиять на процессы, инструменты и продукт; — прямое взаимодействие с командой проекта; — уровень дохода обсуждается индивидуально.
AI-инженер, аналитика навыков
Andrew Ng опубликовал карту навыков AI-инженера. Мы разобрали семь ролей, которые закрыли в 2026-м, — и видим ровно то же самое. Andrew Ng (сооснователь Coursera, ex-глава Google Brain и Baidu AI Group) выпустил AI Engineering Skills Map — результат анализа более 10 000 вакансий и десятков интервью с экспертами и нанимающими менеджерами. Он выделяет четыре ключевых навыка: разработка и деплой AI-приложений, фундаментальные инженерные основы, работа с кодинг-агентами и shaping the build — способность самому формулировать требования, а не ждать готового ТЗ. Мы подбираем разработчиков с 2011 года, поэтому посмотрели на это со своей стороны: отобрали семь ролей — от Staff AI Engineer до QA, — и разобрали требования. Совпадение почти буквальное. 6️⃣ Ownership вместо исполнительности. Год назад такого требования в вакансиях не было, а в нашей выборке оно встретилось дважды — и оба раза в Senior Fullstack-ролях. От инженера ждут, что после релиза он сам посмотрит на метрики и предложит следующий шаг. У Andrew Ng это ровно shaping the build. Подвох в том, что классические техинтервью этот навык не проверяют. 2️⃣ 8+ лет опыта как осознанный фильтр. В четырёх вакансиях из семи, хотя пару лет назад на те же задачи искали с отметкой 5+. Когда код генерируется за секунды, ценность смещается к тем, кто начинал ещё до эпохи готовых фреймворков: они проектировали архитектуру с нуля и видят риски в сгенерированном коде. 3️⃣ Fluency в agentic coding — уже не бонус, а требование. Причём даже там, где в самом продукте никакого AI нет: в обычной C-вакансии со стеком .NET, SQL Server и AWS прямым текстом просят свободно работать с Claude Code, Cursor и подобными инструментами. 4️⃣ Умение НЕ использовать AI. Ищут не тех, кто применяет нейросети везде, а тех, кто понимает их границы и знает, где обычный предсказуемый алгоритм сработает лучше обращения к модели. Мы проверяем это одним вопросом: вспомните случай, когда AI предложил решение, а вы его отклонили, — и объясните почему. Человек с реальным опытом отвечает сразу и конкретно. И главное следствие, которое чувствуем каждый день: резюме перестало быть фильтром. Почти все CV сгенерированы под конкретную вакансию и формально безупречны. Поэтому этап интервью подорожал: из 20–60 откликов на senior-позицию до технического интервью доходит около 5%, а оффер получают 2–3%. При этом на поиск senior-разработчика у нас уходит в среднем 4 недели, и все нанятые кандидаты прошли испытательный срок. В статье — полная воронка с цифрами, конкретные вопросы, которыми мы проверяем реальный опыт, и десять требований из JD, которых в 2025 году не было.
Senior AI Enablement Engineer
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.
Senior AI Enablement Engineer
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.
Senior Full Stack разработчик C# + Angular + AI
Платформа для бизнес-аналитики, насыщаемая возможностями искусственного интеллекта: естественный язык, умные подсказки, AI-ассистенты. Формат работы: удаленно, РФ, московский часовой пояс. Заработная плата: готовы обсудить ваши пожелания. Корпоративные подписки на AI-инструменты. Чем предстоит заниматься: - Разрабатывать компоненты платформы целиком - Собирать требования, строить модели данных и описывать методики расчётов - Общаться напрямую с конечными пользователями - Проектировать архитектуру и защищать свои решения - Глубоко применять Claude Code и Cursor как agentic-инструменты, а не просто чат - Проводить ревью, технические обсуждения и развивать инженерную культуру Что важно: - 5+ лет коммерческой разработки сложных DWH/BI-систем - Уверенные навыки: C, .NET, ASP.NET, Angular, AI-инструменты - Реальный опыт работы с Claude Code: настройка CLAUDE.md, структурированные промпты, анализ кодовой базы, генерация production-ready кода, рефакторинг, тесты, pull requests и аудит безопасности - Понимание ограничений LLM и умение выстраивать безопасный HITL процесс
Middle+ TechOps SAAS-инженер
TechOps SAAS Engineer (Middle+) Локация: удаленно (желательно часовой пояс GMT+5 - GMT+8) Язык команды: английский Обязанности: - Решать технические проблемы клиентов от начала до конца (Helpdesk + Slack) в рамках SLA - Проводить анализ первопричин с помощью Grafana, Datadog (логи, метрики, трейсы) - Строить дашборды мониторинга и проактивные алерты - Писать Python-скрипты для автоматизации и массовых операций - Активно использовать ИИ (Claude, Cursor, ChatGPT) для ускорения диагностики Требования: - Уверенный ежедневный опыт работы с LLM и промпт-инжинирингом - Практический опыт с Grafana/Datadog (создание дашбордов и алертов) - Python-скриптинг и глубокое понимание распределенных систем - 2+ года в TechOps/технической поддержке (FinTech/Forex/Crypto — плюс) - Отличный английский (C1+)
Lead Backend Developer / AI Engineer
Компания CRT — IT-компания с 20-летним опытом разработки, базируется в Тюмени. ООО «Креатив» внесено в реестр аккредитованных IT-организаций 10.10.2017. Сейчас формируется кадровый резерв Java-разработчиков уровня Middle и выше для проектного сотрудничества с партнерами CRT. Компания знакомится с кандидатом, обсуждает опыт, стек, формат работы и ожидания. При совпадении условий специалист добавляется в рабочий чат с актуальными проектными запросами. Можно откликаться только на те проекты, которые подходят по опыту, загрузке и условиям. Под конкретный запрос готовится обезличенное резюме и направляется партнеру. Проекты могут длиться от месяца до полугода и дольше. Возможна проектная или полная загрузка. Чем предстоит заниматься: — Анализировать нечёткие требования, формировать user stories, технические постановки, критерии приёмки и негативные сценарии — Декомпозировать фичи и распределять задачи между собой, командой и AI-агентами — Проектировать микросервисы, API, интеграции и модели данных — Разрабатывать backend-сервисы и проверять созданный агентами код на корректность, безопасность, производительность и соответствие архитектуре — Формировать для AI-агентов контекст, ограничения и стандарты, итеративно управлять результатом — Проводить код-ревью, планировать работу команды, участвовать в менторинге и технических собеседованиях — Погружаться в предметную область и доводить функциональность от идеи до работающего решения в проде Что ожидается от кандидата: — Коммерческий опыт backend-разработки от 5 лет на Python, Go или другом серверном языке — Практический опыт системного анализа, работы с требованиями и подготовки технических постановок — Опыт проектирования и разработки крупных микросервисных систем — Уверенное владение SQL, опыт проектирования баз данных и работы с PostgreSQL и MongoDB — Понимание паттернов Repository, Service, Unit of Work и подходов DDD и CQRS — Опыт работы с Docker, CI / CD и GitLab CI, базовое знание Kubernetes — Понимание мониторинга и логирования с использованием Prometheus, Grafana или ELK — Активный опыт работы с Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini или другими AI-инструментами — Умение делегировать агентам полноценные задачи, формировать контекст и критически проверять результат — Опыт лидирования разработки от 2 лет, включая постановку задач, код-ревью и развитие команды Заработная плата: до 250 000 ₽ за месяц, на руки.
Инженер по оценке ИИ-агентов, разработчик задач
Компания Mindrift подбирает специалистов для проектной работы с ИИ-системами ведущих технологических компаний. Участие проектное, не постоянная занятость. Роль: разработка задач на кодинг для frontier-моделей ИИ. Каждая задача — самодостаточное Docker-окружение с неработающим кодом, который агент должен исправить; автоматические тесты проверяют результат. Итоговый результат — полный пакет: сломанный код, тесты, инструкция и эталонное решение. Задачи: - Придумать реалистичный сценарий разработчика — реальный баг, сломанный ETL, отсутствующая функция, а не учебная проблема. - Собрать воспроизводимое Docker-окружение с фиксированными зависимостями. - Написать pytest, проверяющий результат, а не команды, — детерминированный, стабильный, не раскрывающий исправление. - Написать instruction.md в формате Jira-тикета. - Написать эталонное решение solve.sh, доказывающее решаемость задачи. - Калибровать сложность так, чтобы современные агенты решали задачу в 20–60% случаев. - Дорабатывать задачи по обратной связи от экспертных QA-ревьюеров. - Позже — рецензировать задачи других авторов в роли QA-ревьюера. Вне области: разметка данных, промт-инжиниринг, продакшн-код, задачи уровня Leetcode. Требования: - 3+ года продакшн-разработки в одном бэкенд-стеке: Python, Go, Node.js, Java или Rust. - Свободное владение Python и pytest — обязательно независимо от основного стека: фикстуры, parametrize, monkeypatch, таймауты, conftest.py. - Опыт создания Docker-образов: воспроизводимые Dockerfile, фиксированные зависимости, multi-stage сборки, запуск от non-root пользователя. - Уверенная работа с Linux и Bash: отладка внутри контейнеров (strace, lsof, journalctl), shell-скрипты сложнее set -euo pipefail. - Опыт работы с ИИ-агентами кодинга — Claude Code, Cursor, Roo Code или аналогичными — на нетривиальных задачах; умение привести пример, когда ИИ уверенно ошибался, и как это было обнаружено. - Письменный английский уровня B2+. Не подходит: инженеры Data Science, ML или Computer Vision без бэкенд-опыта; мануальные QA без автоматизации; фронтенд-only, low-code/no-code, IT-поддержка, бизнес-аналитики; инженеры без опыта написания pytest с нуля; джуниоры, интерны или ассистенты на последней позиции. Предпочтительно: - Глубина в одной из областей: безопасность, системное администрирование (nginx, systemd, cron), научные вычисления (NumPy, PyTorch, SciPy), DevOps или внутренности Git. - Современный Python-тулинг: uv, poetry, pyproject.toml. - Инструменты покрытия: pytest-cov, coverage.py, gcov, llvm-cov, kcov. - Фаззинг или property-based тестирование (Hypothesis). - Опыт участия в бенчмарках оценки агентов. Процесс: заявка → квалификационный этап (90-минутный тест-задача и короткое поведенческое интервью) → присоединение к проекту → выполнение задач → оплата. Время: онбординг — около 10 часов на первую задачу; далее — около 5 часов на задачу, 2–4 параллельные задачи; реалистичная недельная нагрузка — 8–20 часов. График свободный, задачи сдаются к дедлайну и по критериям приёмки. Оплата: до $35 в час, зависит от экспертизы, оценки навыков, локации и потребностей проекта. Возможны повышенные ставки для узких специалистов, пониженные — на онбординге. Детали оплаты сообщаются по каждому проекту.
Staff-разработчик ПО, ИИ и платформа
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.
Senior iOS-инженер, мобильная разработка
О компании Playbook — ведущая creator-платформа для фитнеса, здоровья и благополучия. Миссия — помогать фитнес-создателям строить устойчивый бизнес и давать сотням тысяч пользователей возможность жить здоровее. Быстрорастущая компания в сфере фитнес-технологий, работает удалённо, продуктовая команда ценит ответственность, прямую коммуникацию и сильное мышление роста. Принцип — «драйверы, а не пассажиры»: каждый берёт ответственность, действует проактивно и ведёт себя как владелец. Роль Ищем Senior iOS Engineer в удалённую инженерную команду. Работа над значимыми пользовательскими функциями в iOS-приложении — создание качественного, производительного и надёжного опыта для пользователей и создателей. Тесное сотрудничество с Product и Design для решений, соответствующих реальным потребностям клиентов. Роль подходит senior-индивидуальному контрибьютору, который любит практическую разработку, решение продуктовых задач и работу в быстро меняющемся стартапе. Обязанности - Проектировать и реализовывать новые iOS-функции с фокусом на удобство, ясность и ценность для реальных пользователей. - Строить и поддерживать надёжную масштабируемую мобильную архитектуру (сеть, хранение данных, управление состоянием) для быстрой итерации и долгосрочной поддерживаемости. - Тесно работать с продакт-менеджерами и дизайнерами, превращая требования в практичные и чётко ограниченные технические решения. Участвовать в планировании, чтобы функции были реализуемы, поддерживаемы и соответствовали целям пользователей и бизнеса. - Обеспечивать высокое качество релизов через чистый, читаемый и хорошо протестированный код. Участвовать в код-ревью и вносить вклад в общие стандарты качества, тестирования и поддерживаемости. - Владеть создаваемыми функциями: выявлять проблемы или пробелы, предлагать улучшения и итерировать на основе обратной связи. Комфортно работать с неопределённостью и адаптироваться к изменяющимся требованиям. - Улучшать производительность и надёжность приложения: диагностировать узкие места, устранять сбои, укреплять стабильность и пользовательский опыт. Требования - 5+ лет профессионального опыта в разработке ПО, с сильным фокусом на iOS. Подтверждённый опыт выпуска production iOS-приложений от начала до конца. - Свободное владение Swift и современными практиками iOS-разработки. Умение создавать отзывчивые, удобные интерфейсы с вниманием к деталям и производительности. - Опыт с современными паттернами iOS UI, включая сложную навигацию, анимации и краевые случаи в реальных production-приложениях. - Ежедневное использование AI-ассистентов для кода (Claude Code, Codex, OpenCode или аналогичных) для разработки, отладки и решения проблем. Ожидается, что инженеры используют эти инструменты для ускорения работы и решения сложных задач. - Сильное понимание сетевого взаимодействия на iOS (REST/GraphQL), включая потоки аутентификации, стратегии кэширования, обработку ошибок и сценарии офлайн/нестабильной сети. - Опыт проектирования поддерживаемых архитектур (например, MVVM, Redux-style state management, Clean Architecture или аналогичных) и улучшения существующей кодовой базы со временем. - Твёрдое понимание инструментов производительности и отладки iOS (например, Instruments, crash reporting, профилирование) и способность эффективно диагностировать проблемы. - Отличные коммуникативные навыки на английском. Комфортно работать в удалённой кросс-таймзонной команде и взаимодействовать асинхронно. Будет плюсом - Опыт с другими фронтенд- или мобильными технологиями, такими как React Native или React.js, и интерес к кросс-платформенной разработке. - Опыт использования SwiftUI в production и создания масштабируемых дизайн-систем. - Опыт интеграции и поддержки сторонних SDK (аналитика, платежи, видео, атрибуция). - Опыт внедрения и поддержки подписочных потоков на iOS. - Знакомство с CI/CD для iOS (Fastlane, GitHub Actions, Bitrise или аналогичные) и улучшение скорости разработки. - Опыт работы в стартапе или быстрорастущей продуктовой компании. Условия - Работа напрямую влияет на создателей и пользователей платформы. Фичи быстро выходят и важны. - Конкурентная B2B-зарплата с опционами на акции. - Полная удалёнка, гибкий график и асинхронная культура. Коллаборация с Европой и Восточным побережьем США. - Коллаборативная команда, ценящая ответственность, открытую коммуникацию и автономию вместо микроменеджмента. - Ежегодные командные ретриты для связи, согласованности и укрепления отношений в команде. - Оплачиваемый отпуск.
Senior Product Engineer, TypeScript
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.
Senior-инженер по разработке ПО, Elixir
О компании Управление линейным бизнесом — это операционная головоломка, до которой большинство программного обеспечения так и не добралось. Почасовые затраты на труд, комплаенс, меняющийся в зависимости от региона и роли, и такая тонкая маржа, что плохо составленный график может потопить квартал. Это более сложная проблема, чем большинство беловоротничкового SaaS, и тем не менее на фронтлайн-секторы приходится 80% мировой рабочей силы, а за последнее десятилетие они получили около 1% инвестиций в программное обеспечение. Мы считаем, что это потому, что проблема требовала ИИ, а не просто лучшего ПО, прежде чем её можно было решить. Фронтлайн-организации обладают огромными объёмами операционных данных. При правильном использовании эти данные позволяют агентам брать на себя реальные части управления бизнесом, а не просто отчитываться о нём. Именно это мы строим в Sona, и сейчас достаточно рано, чтобы системы, которые вы построите сейчас, оставались основополагающими через три года. Мы привлекли более $100 млн от N47, Felicis, Gradient и Northzone, подписали более 100 корпоративных клиентов в Великобритании и США и открыли офисы в Лондоне, Нью-Йорке, Остине и Лиссабоне. О роли Мы нанимаем Senior Software Engineers в наши продуктовые команды, чтобы помочь создать следующее поколение управления персоналом. Это не традиционная инженерная роль — в Sona инженеры глубоко вовлечены в процесс разработки продукта, напрямую работают с клиентами, чтобы понять их болевые точки, и превращают эти идеи в готовые решения. ИИ-инструменты являются центральной частью нашей работы. Кодинг-агенты создают большую часть нашего кода, и ваша задача — направлять, исправлять и проектировать архитектуру, а не набирать каждую строку самому. Вы будете использовать такие инструменты, как Claude Code, Cursor или аналогичные, как основную часть ежедневного рабочего процесса, и мы будем оценивать это умение в процессе собеседования. Для этого нужна сильная экспертиза в Elixir — достаточная, чтобы понимать, когда вывод агента неверен, и как это исправить. Ежедневно вы будете работать в кросс-функциональной продуктовой команде со значительной автономией в достижении результатов. Вы будете участвовать в определении функций и объёма работ на основе PR FAQ и стартовых обсуждений, а не брать полностью специфицированные тикеты. У вас также будет возможность ротации между разными продуктовыми доменами в течение года — планирование, расчёт зарплаты, HR, вовлечённость сотрудников — что даёт широту, которой нет в большинстве инженерных ролей. Эта роль remote-first для всех, кто находится в европейском часовом поясе, с ежеквартальными очными сессиями команды и клиентскими воркшопами в Лондоне. Это не полностью изолированный удалённый формат — вам нужна гибкость для поездок в важные моменты. Обязанности - Владеть функциями от начала до конца на платформе Sona, от скоупа до поставки, включая мобильное приложение. - Использовать ИИ-инструменты разработки как основной рабочий процесс — направлять и оценивать код, созданный агентами, а не писать всё с нуля. - Напрямую работать с клиентами через воркшопы, сессии обратной связи и дискуссии по исследованию, чтобы гарантировать, что создаваемое решает реальные проблемы. - Тесно сотрудничать с продакт-менеджерами и продуктовыми дизайнерами, чтобы формировать решения из нечётких требований и стартовых результатов. - Вносить вклад в несколько продуктовых доменов в течение года, глубоко понимая проблемы управления персоналом. - Участвовать в процессе разработки продукта — оспаривать объём, предлагать подходы и принимать прагматичные компромиссы между идеальным решением и правильным на данный момент. Требования - Вы senior-инженер, комфортно владеющий функциями от скоупа до продакшена, а не просто исполняющий спецификацию. - У вас есть профессиональный опыт работы с Elixir — достаточный, чтобы оценивать и исправлять код, созданный агентами, в продакшн-кодовой базе. - ИИ-инструменты разработки уже встроены в вашу работу, а не опробованы один-два раза. Вы можете сформулировать свои рабочие процессы и продемонстрировать их под давлением. - Вы заботитесь о понимании проблем клиентов так же, как о решении технических, и вам комфортно общаться с клиентами напрямую. - Вы ясно и кратко общаетесь — адаптируясь как для технической, так и для нетехнической аудитории. - Вы прагматичны: можете отказаться от сильно удерживаемого мнения, когда ситуация требует этого, и сознательно идёте на компромиссы. - Бонус: full-stack опыт, включая React Native, опыт работы в продуктовой инженерной команде или быстрорастущем B2B SaaS, или знакомство с доменами HR/управления персоналом. Условия - Зарплата: £85–105k - Remote-first (европейский часовой пояс) с ежеквартальными очными сессиями и клиентскими воркшопами в Лондоне - Опционы на акции - 35 дней отпуска (25 стандартных + 10 гибких праздничных дней) - Дополнительный день отпуска за каждый год работы - Пенсионные взносы с матчингом до 5% - Комплексная медицинская страховка - Расширенный отпуск по уходу за ребёнком и выплаты - Схема salary sacrifice для детских садов (Workplace Nursery) - Стипендия на коворкинг для тех, кто находится за пределами Лондона - Ежегодный полностью оплачиваемый командный ретрит
Senior fullstack-разработчик Java / Angular
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
Frontend Developer (AI, Москва)
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.
Python Developer / Highload Backend
Python Developer / Highload Backend Компания: Альфа-Банк Обязанности - Разработка и поддержка высоконагруженных backend-сервисов на Python - Проектирование и разработка REST API - Интеграция сервисов с внутренними и внешними системами - Работа с асинхронным кодом и высоконагруженными сценариями - Настройка логирования, метрик, healthcheck endpoints и трассировки - Интеграция сервисов с observability-инфраструктурой: OpenTelemetry, Prometheus-compatible метрики, ElasticSearch - Работа с контейнеризацией и инфраструктурой: Docker, Kubernetes, Kafka - Участие в диагностике инцидентов, анализе логов, метрик и трейсов Пожелания к кандидатам - Коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет - Опыт разработки REST API и микросервисной архитектуры - Опыт асинхронного программирования: asyncio, aiohttp/httpx или аналогичные инструменты - Опыт работы с FastAPI, Pydantic или аналогичным backend-стеком - Опыт работы с PostgreSQL, плюсом будет ClickHouse SQL - Опыт работы с Redis - Опыт работы с очередями или брокерами сообщений: Kafka или RabbitMQ - Опыт работы с Docker, базовое понимание Kubernetes: pod, deployment, service, liveness/readiness probes, Helm - Опыт настройки логирования: logging, structlog или аналогичные инструменты, ElasticSearch/OpenSearch - Опыт работы в Grafana, Kibana для мониторинга - Опыт написания тестов: pytest, unittest, mocks - Vibe-Coding (Cursor, Claude Code, Codex и другие)
AI-инженер, LLM и RAG
Implicit создаёт AI-движок знаний для обслуживания и поддержки. Платформа без кода преобразует сложные технические документы, инструкции, процедуры и операционные данные в структурированные знания для людей и AI-агентов. Ищем инженера по ИИ на частичную занятость для создания AI-возможностей следующего поколения. Работа в команде с опытными инженерами, продакт-лидерами и исследователями ИИ над задачами в оборонной отрасли, производстве, поддержке клиентов и других отраслях. Обязанности - Проектировать и создавать AI-приложения на основе LLM, RAG, семантического поиска и AI-агентов. - Разрабатывать интеллектуальные пайплайны для загрузки документов, извлечения знаний и поиска. - Улучшать качество ответов с помощью промт-инжиниринга, фреймворков оценки и оптимизации поиска. - Создавать и оптимизировать продакшн-сервисы ИИ на Python и современных AI-фреймворках. - Работать с инструментами агентной разработки, включая Claude Code, Cursor, и AI-ассистируемыми процессами написания кода. - Писать чистый, поддерживаемый, хорошо протестированный код с акцентом на качество и надёжность. - Тесно сотрудничать с командами продукта, разработки и Data Science для быстрого прототипирования и выпуска новых возможностей. - Оценивать новые AI-модели, инструменты и техники для постоянного улучшения платформы. Требования - Опыт от 3 лет в создании AI, ML или NLP-приложений в индустрии, open-source или исследованиях. - Уверенный опыт с большими языковыми моделями (LLM), RAG, эмбеддингами и семантическим поиском. - Хорошее понимание NLP, машинного обучения и современных техник глубокого обучения. - Практический опыт с PyTorch, TensorFlow или аналогичными ML-фреймворками. - Навыки разработки на Python и опыт создания продакшн-программного обеспечения. - Опыт работы с API, векторными базами данных и AI-фреймворками приложений. - Степень бакалавра в Computer Science или смежной области, или эквивалентный практический опыт. Предпочтительно - Опыт создания AI-систем для корпоративного управления знаниями или технической документации. - Опыт с AI-агентами, вызовом инструментов и агентными процессами. - Знакомство с графами знаний, OCR, парсингом документов или мультимодальным ИИ. - Опыт развёртывания AI-приложений с использованием современных практик MLOps. - Опыт оценки и бенчмаркинга производительности LLM. Условия - Конкурентоспособная оплата. - Гибкий график частичной занятости. - Удалённая работа в пределах США. - Гибкая политика отпусков. - Возможность создавать передовые AI-продукты в небольшой, опытной и высокотехничной команде, решающей сложные реальные задачи.
AI Data Engineer
Компания dscout строит платформу для UX-исследований, которой доверяют бренды в сфере финансов (JP Morgan Chase, Intuit, Charles Schwab, PayPal), здравоохранения (Aya, Headspace), потребительских товаров (Keen, Verizon, Target, Northface) и технологий (Google, Amazon, Facebook, Meta, Spotify, AirBnB). Инструменты помогают командам понимать людей, стоящих за продуктами. AI является ключевой частью работы dscout. Качество функций напрямую зависит от конвейеров данных и инфраструктуры. AI Data Engineer находится на стыке ML-систем и инженерии данных, тесно сотрудничая с командами MLE и аналитической инженерии для создания конвейеров, моделей и систем оценки, обеспечивающих надежность AI-функций в продакшене. Обязанности: - Проектировать, создавать и поддерживать конвейеры данных, которые перемещают и трансформируют данные из приложения и сторонних источников в реляционные базы данных, сохраняя их надежность и модельность по мере роста объема и сложности - Сотрудничать с аналитической инженерией для создания моделей данных и отчетности, дающих исследователям и командам видимость эффективности их работы - Обеспечивать качество данных как приоритет первого класса на этапах загрузки, моделирования и отчетности. Выявлять и устранять проблемы до того, как они достигнут модели, дашборда или пользователя - Создавать и запускать продакшен-системы AI: инфраструктуру данных и сервисы, на которых работают ML-функции - Проектировать и поддерживать системы оценки готовности AI-функций к запуску и их устойчивости: eval-харнессы, тестовые наборы данных и мониторинг продакшена, реализованные как программное обеспечение, а не разовые анализы - Задавать стандарт выполнения работы с данными: писать ясно, делиться контекстом заранее и ускорять работу окружающих Требования: - 5+ лет опыта в инженерии данных со значимым опытом работы с ML-системами в продакшене - Глубокий опыт инженерии данных: самостоятельное создание и поддержка конвейеров, перемещающих данные из источников приложений в хранилище в масштабе, понимание того, что ломается, когда и почему - Сильные навыки Python и уверенное владение стеком данных (используются Snowflake и Postgres) - Опыт работы с инструментами оркестрации, такими как Airflow, Dagster или аналогичными - Опыт работы с облачными средами, такими как GCP или AWS - Подтвержденный опыт тесного сотрудничества с аналитическими инженерами или аналитиками данных для создания надежных, хорошо документированных моделей данных - Практический опыт запуска AI или ML систем, на которые полагались реальные пользователи в продакшене, и ответственность за их работу после запуска - Собственная точка зрения на оценку: отношение к eval как к создаваемому продукту, а не как к отчету - Высокая степень самостоятельности: способность довести неоднозначную задачу до рабочего результата без полностью проработанного тикета - Свободное владение полным жизненным циклом данных: от функций, ориентированных на продакшен, до внутренней аналитики, управляющей решениями - Уверенность в работе с AI-инструментами кодирования (Cursor, Claude Code, Copilot или аналогичными) как реальной частью рабочего процесса Желательно: - Опыт работы с dbt или аналогичными фреймворками моделирования данных - Знакомство с инструментами оценки и наблюдаемости LLM - Опыт работы с MCP-инструментарием или агентными конвейерами данных О компании: dscout — команда увлеченных, эмпатичных и любознательных профессионалов. Признанный лидер в Forrester Wave, компания находится на переднем крае технологий исследований опыта. Ценятся обучение, обмен знаниями и создание нового. Компания стремится к разнообразию и инклюзивности команды. Условия: - Конкурентоспособный компенсационный пакет со встроенным бонусом и программой акций - Прогрессивный пакет льгот (для сотрудника и иждивенцев) для поддержки баланса работы и жизни, включая гибкий отпуск, 15 оплачиваемых дней
Senior DevOps-инженер, платформенная инфраструктура
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.
Senior SDET-инженер, платформа качества
О компании MaintainX — ведущая AI-платформа для обслуживания и управления активами, обслуживающая более 14 000 клиентов, включая Duracell, Shell, Cintas и Brenntag. Компания привлекла $150 млн в рамках раунда Series D под руководством Bessemer Venture Partners и Bain Capital Ventures, доведя общий объём финансирования до $254 млн. MaintainX вошла в рейтинг Forbes 2025 Cloud 100 — список 100 крупнейших частных облачных компаний мира. Компания быстро растёт и нанимает соответствующих специалистов. О роли В качестве Senior SDET в команде Quality Platform вы будете создавать общую тестовую инфраструктуру, фреймворки и инструменты с использованием ИИ, на которые полагается каждая инженерная команда MaintainX для быстрой и уверенной поставки. Вместо владения тестированием одной продуктовой области вы создадите платформу, developer experience и автоматизацию, которые сделают высококачественное ПО стандартом для всей организации. Вы будете тесно сотрудничать с продуктовыми инженерными командами, Quality Advocates и SRE для повышения продуктивности разработчиков, увеличения уверенности в релизах и формирования будущего ИИ-тестирования в MaintainX. Что вы будете делать - Создавать и развивать общую платформу качества MaintainX, фреймворки автоматизации тестирования и инструменты для разработчиков. - Проектировать и разрабатывать инфраструктуру для создания тестов с помощью ИИ, которая значительно сокращает время создания тестов, сохраняя высокое качество. - Владеть стандартами интеграции CI и повышать надёжность сборок во всех инженерных командах. - Проектировать тестовые стенды (test harnesses) для продуктовых возможностей на базе ИИ, включая проверки работоспособности, плавную деградацию, мониторинг квот и состязательное тестирование. - Выявлять и устранять системный тестовый долг и флаки-тесты до того, как они повлияют на инженерные команды. - Создавать общие утилиты и фреймворки для тестирования, применяемые во всей инженерной организации. - Сотрудничать с Quality Advocates, продуктовыми инженерными командами и SRE для постоянного улучшения стратегии тестирования и надёжности платформы. - Оценивать новые ИИ-инструменты для тестирования и внедрять их там, где они создают измеримый инженерный эффект. Требования - Практический опыт создания и поддержки production-grade фреймворков автоматизации тестирования с использованием Playwright, Selenium или аналогичных технологий. - Сильные основы программной инженерии с опытом написания, отладки и поддержки production-кода приложений. - Опыт интеграции автоматизированного тестирования в CI/CD пайплайны и диагностики флаки- или падающих тестовых наборов. - Опыт создания или поддержки общих инструментов для разработчиков, тестовой инфраструктуры или инженерных платформ. - Опыт использования ИИ-инструментов разработки, таких как Claude Code, GitHub Copilot, Cursor или аналогичных, для ускорения инженерных процессов с применением здравого инженерного суждения. - Уверенное владение системами от начала до конца: от архитектуры и реализации до поддержки в production. - Опыт наставничества инженеров и повышения инженерного качества в командах. - Требуется экспертный уровень английского языка (устного и письменного), так как специалисту нужно будет руководить инженерными менеджерами платформы в нескольких командах, представлять технические приоритеты исполнительным стейкхолдерам и ежедневно согласовывать действия с инженерными лидерами за пределами Квебека. Будет плюсом - Опыт создания тестовых стендов для функций на базе ИИ, включая проверки работоспособности, circuit-breakers, состязательное тестирование или тестирование устойчивости. - Опыт создания или поддержки автономных или агентных ИИ-систем. - Опыт оценки ИИ-инструментов для разработчиков и их интеграции в инженерные процессы. - Опыт встраивания наблюдаемости и метрик качества в платформы тестирования. - Опыт работы с крупномасштабными платформами разработчиков, поддерживающими несколько инженерных команд. Условия - Конкурентная зарплата и значительные опционы на акции. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Программа 401(k) / RRSP. - Отпуск по потребности. - Культура работы: - Вы будете работать с коллегами по всему миру, которые отражают ценности MaintainX: умные скромные оптимисты. - Мы верим в меритократию, где идеи и усилия публично отмечаются. Наша миссия — предоставить единую платформу для команд технического обслуживания, ремонта и эксплуатации, чтобы поддерживать работу физического мира. Мы считаем, что главный актив любой организации — люди. Поэтому мы создали интуитивно понятное мобильное решение для повышения продуктивности и сотрудничества в командах и подразделениях. MaintainX стремится создавать разнообразную среду. Все подходящие кандидаты будут рассматриваться независимо от расы, цвета кожи, религии, пола, гендерной идентичности или самовыражения, сексуальной ориентации, национального происхождения, генетики, инвалидности, возраста или статуса ветерана.
GenAI-инженер, AI-ассистированная разработка
Локация Колумбус (Огайо), Чикаго (Иллинойс), Миннеаполис (Миннесота), Детройт (Мичиган), Мэдисон (Висконсин). О роли Ищем высококвалифицированного GenAI-инженера с практическим опытом работы с Devin AI, Claude Code и AI-ассистированной разработкой ПО для ускорения разработки за счет интеллектуальной автоматизации. Кандидат будет работать с инженерными командами над проектированием, разработкой, тестированием и развертыванием корпоративных приложений, используя AI-кодинг-агентов для повышения производительности, качества кода и скорости поставки. Роль требует сильных базовых знаний в разработке ПО, опыта облачной разработки, экспертизы в CI/CD и интереса к созданию переиспользуемых AI-инженерных активов. Обязанности - Проектировать, разрабатывать, тестировать и развертывать корпоративные программные решения совместно с инженерными командами. - Использовать Devin AI, Claude Code, GitHub Copilot или аналогичные AI-ассистенты для ускорения разработки, тестирования, отладки, документирования и модернизации. - Создавать и поддерживать переиспользуемые AI-активы: Devin Playbooks, Knowledge Assets, файлы CLAUDE.md, Skills, Hooks и шаблоны рабочих процессов. - Участвовать в онбординге репозиториев и стандартизации AI-рабочих процессов в инженерных командах. - Взаимодействовать с архитекторами, владельцами продуктов, QA-командами и разработчиками для поставки масштабируемых и качественных программных решений. - Обеспечивать соответствие AI-сгенерированного кода инженерным практикам, стандартам безопасности, требованиям качества и комплаенса. - Постоянно оценивать и улучшать AI-ассистированные процессы разработки и инженерные практики. - Продвигать лучшие практики AI-инжиниринга и делиться переиспользуемыми активами между командами. - Поддерживать DevOps-инициативы, автоматизацию CI/CD и разработку облачных приложений. Обязательные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Сильный опыт в разработке ПО и корпоративных приложений. - Практический опыт работы с Devin AI, Claude Code, GitHub Copilot или аналогичными AI-ассистированными платформами разработки. - Глубокое знание современных методологий разработки ПО и Agile-практик. - Опыт работы с CI/CD-пайплайнами, автоматизированным тестированием и разработкой облачных приложений. - Опыт разработки API и микросервисов. - Понимание архитектуры ПО, паттернов проектирования и инженерных лучших практик. - Отличные аналитические, коммуникационные навыки и навыки совместной работы. - Интерес к AI-ассистированной инженерии и повышению продуктивности разработчиков. Предпочтительные требования - Опыт разработки агентного ИИ (Agentic AI). - Опыт создания генеративных AI-приложений. - Знание RAG (Retrieval-Augmented Generation). - Опыт в промпт-инжиниринге и контекст-инжиниринге. - Опыт в DevOps и платформенной инженерии. - Опыт работы с фреймворками автоматизации рабочих процессов. - Опыт работы с облачными платформами: AWS, Azure или Google Cloud Platform. Обязательные навыки - Devin AI - Claude Code - GitHub Copilot - Программная инженерия - CI/CD - Облачные приложения - Разработка API - Микросервисы - Agile/Scrum - DevOps - AI-ассистированная разработка Желательные навыки - Agentic AI - Generative AI - RAG - Промпт-инжиниринг - Контекст-инжиниринг - Автоматизация рабочих процессов - Платформенная инженерия Условия - Долгосрочный контракт. - Рассматриваются кандидаты по форме W2; C2C не рассматривается.
Младший вайбкодер, GenAI-прототипирование
О вакансии - Компания: COVET IT INC - Роль: Vibe Coding Engineer / GenAI Prototyping Developer - Локация: Лос-Анджелес, Калифорния (удалённо) - Тип занятости: долгосрочный контракт - Уровень: начальный, 0–2 года опыта Задачи - Использовать AI-ассистентов кодирования: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные инструменты. - Быстро превращать идеи в функциональные прототипы, AI-приложения, внутренние инструменты и proof-of-concept. - Работать с LLM, AI-агентами, RAG, MCP-серверами, API, современными full-stack фреймворками и паттернами AI-оркестрации. - Сотрудничать с командами product, UX и engineering. Требования - 0–2 года опыта в разработке ПО, включая выпускников с сильным академическим, проектным, стажёрским или личным опытом программирования. - Уверенные основы программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Node.js или Golang. - Базовый практический опыт с React, Next.js, REST API, Git и GitHub. - Знакомство с AI-ассистентами: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT, Windsurf или Replit AI. - Понимание основ генеративного ИИ, LLM, промт-инжиниринга, AI-агентов и RAG. - Базовое понимание MCP (Model Context Protocol) и того, как AI-агенты взаимодействуют с инструментами, API и внешними системами. - Опыт создания AI/LLM-приложений, чат-ботов, рабочих процессов или proof-of-concept в академических, стажёрских, личных или open-source проектах. - Понимание API, JSON, веб-сервисов и базовой архитектуры приложений. - Знакомство с Git-процессами и инженерными практиками. - Сильные аналитические навыки и способность быстро осваивать новые технологии. - Любознательность и готовность экспериментировать с новыми AI-инструментами, фреймворками и технологиями повышения продуктивности разработчика. - Практический подход и умение быстро собирать работающие прототипы с помощью AI-инструментов. Желательно - Опыт с LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналогичными AI-фреймворками. - Знакомство с векторными базами данных, эмбеддингами и семантическим поиском. - Базовый опыт с Docker, Kubernetes, AWS, Azure или GCP. - Опыт интеграции AI-приложений с корпоративными системами, базами данных или сторонними API. - Личные проекты, вклад в GitHub, хакатоны или академические проекты с GenAI или AI-агентами. - Продуктовое мышление и способность быстро превращать идею в работающее демо или прототип. - Комфорт в среде с быстрыми экспериментами, неопределённостью и постоянным обучением.
Voice AI-инженер, Conversational AI
Компания: Beyond-ED Задачи - Проектировать и масштабировать промпты и поведение агентов на живых звонках. - Анализировать реальные данные звонков для поиска следующих улучшений. - Создавать eval-системы и бенчмарки, чтобы быстро и уверенно повышать качество. - Цель — выпускать больше улучшений быстрее, каждое подтверждено данными, а не догадками. Обязательные требования - Опыт применения LLM в продакшене: вы создавали и запускали LLM-функции в реальных продуктах, а не только прототипы. - Серьёзный опыт промпт-инжиниринга: умение разбивать сложную задачу на надёжные промпты и шаги агента; понимание структуры, версионирования и поддержки промптов в масштабе. - Подход evals-first: вы создавали eval-системы, бенчмарки и тестовые наборы; качество измеряется, а не оценивается по ощущениям. - Уверенная работа с данными: SQL и Python/TypeScript для анализа звонков и транскриптов, поиска сигналов и оценки влияния. - Инженерная база: production-код на TypeScript/Node и интеграция в реальный бэкенд, а не передача в виде ноутбука. - Строгость вместо интуиции: эксперименты и доказательства, аргументация данными. - Владение Claude Code / Codex или аналогами: уверенное и осознанное использование AI-ассистированной разработки; в 2026 году это считается обязательным. - Ответственность за качество агента end-to-end, включая продакшен, и понимание влияния на реальные агентства и их клиентов. Навыки и языки - Node.js — 4 года - TypeScript — 4 года - LLM — 4 года - Английский язык — обязательно
Staff DevOps инженера
Staff DevOps инженер Мы строим AI-платформу для mental health в США: лицензированные врачи + собственные AI-инструменты, которые забирают рутину (charting, follow-ups, планы лечения), чтобы врачи занимались пациентами, а не бумагами. Ищем Staff DevOps инженера, который сам решает, куда двигать инфраструктуру. Что на тебе - Vision и квартальный роадмап инфры, проактивно, с трейд-оффами и метриками - AWS + Kubernetes (EKS): Karpenter, Kyverno, zero-downtime - IaC end-to-end: Terraform, AWS CDK (TS) + GitLab CI (self-managed) - Observability, которой реально пользуются: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Blue-green деплои, health-gated rollback, zero-downtime миграции PostgreSQL - Security в HIPAA-среде: секреты, Vault as code - Agentic AI (Claude Code и подобные) как часть ежедневной работы, а не «на посмотреть» Стек AWS · EKS · Terraform · AWS CDK (TS) · GitLab CI · Prometheus / Grafana / OTel · Vault · PostgreSQL · Node.js / TS Условия - Remote - Долгосрочный контракт, B2B - Русский свободно, английский от B1 - $6.000-7.500 gross/monthly - Медстраховка после испытательного, компенсация спорта и wellness, 19 дней отпуска + 4 wellness-дня, English на Preply
Senior AI Software Engineer — Spectral::Technologies
Senior AI Software Engineer — Spectral::Technologies Зарплата: 240–360k USD на руки + profit sharing Spectral::Technologies ищет Senior AI Software Engineer для развития AI-инфраструктуры в HFT-фонде. Задачи - Решение HFT-задач с AI-агентами - Подключение новых бирж и исследование биржевой инфраструктуры - Оптимизация задержек - Разработка агентной инфраструктуры для команды - Интеграция LLM: tool use, structured output, MCP Требования - Ежедневный опыт работы с Claude Code, Codex, Cursor и аналогичными AI-инструментами - Уверенный C++17+ и Python - Инженерное понимание LLM: контекст, токены, галлюцинации - Готовность отвечать за AI-generated code наравне с собственным Условия - ДМС + стоматология - Неограниченный бюджет на AI-токены - Учебные отпуска - Перфоманс-коучинг - Мероприятия и корпоративы в разных странах - Вкусная еда
Эксперт Claude Code, промт-инжиниринг и автоматизация
Компания: Grandeur Design Supply Мы ищем высококвалифицированного эксперта Claude Code с глубоким опытом в AI-ассистированной разработке, промт-инжиниринге и автоматизации рабочих процессов с использованием моделей Claude (Anthropic). Роль сосредоточена на использовании Claude для задач программирования, проектирования систем, документации и оптимизации процессов. Обязанности - Проектировать, тестировать и оптимизировать продвинутые промты для Claude для генерации качественного кода и технических результатов. - Создавать и поддерживать AI-ассистированные рабочие процессы разработки с использованием возможностей Claude Code. - Сотрудничать с инженерными и продуктовыми командами для интеграции Claude в инструменты, системы и процессы. - Отлаживать, дорабатывать и проверять AI-сгенерированный код на нескольких языках программирования. - Разрабатывать внутренние инструменты, скрипты и автоматизации на основе Claude API. - Документировать лучшие практики промт-инжиниринга и AI-ассистированного программирования. - Отслеживать новейшие достижения в моделях Claude и инструментах AI-разработки. - Оценивать производительность, точность и надёжность AI-сгенерированных результатов. Требования - Подтверждённый опыт работы с Claude (Anthropic) или аналогичными LLM (например, GPT, Gemini) для задач программирования. - Свободное владение одним или несколькими языками программирования (Python, JavaScript, TypeScript и т.д.). - Экспертиза в промт-инжиниринге и оптимизации выходных данных AI. - Опыт работы с API, интеграцией SDK и автоматизацией рабочих процессов. - Знакомство с жизненным циклом разработки ПО (SDLC) и системой контроля версий (Git). - Способность эффективно отлаживать и проверять AI-сгенерированный код. - Развитые навыки решения проблем и аналитического мышления. - Отличные письменные коммуникативные навыки и способность к документированию. Предпочтительные квалификации - Опыт создания AI-ассистированных инструментов для разработчиков или копилов. - Знание DevOps, CI/CD пайплайнов или облачных платформ (AWS, GCP, Azure). - Опыт в машинном обучении или обработке естественного языка. - Опыт работы с агентными системами или автономными рабочими процессами. Условия - Оплата: $10–15 в час (в зависимости от опыта и типа занятости). - Тип занятости: контракт. - Место работы: удалённо.
Ведущий Full Stack разработчик C# + Angular + AI
Ведущий Full Stack разработчик C + Angular + AI Платформа для бизнес-аналитики, дополняемая возможностями искусственного интеллекта: естественный язык, умные подсказки, AI-ассистенты. Формат работы: удаленно, РФ, московский часовой пояс. Заработная плата: обсуждается по пожеланиям кандидата. Предоставляются корпоративные подписки на AI-инструменты. Чем предстоит заниматься - Разрабатывать компоненты платформы целиком - Собирать требования, строить модели данных и описывать методики расчётов - Общаться напрямую с конечными пользователями - Проектировать архитектуру и защищать свои решения - Глубоко применять Claude Code и Cursor как agentic-инструменты, а не просто чат - Проводить ревью, технические обсуждения и развивать инженерную культуру Что важно - 5+ лет коммерческой разработки сложных DWH/BI-систем - Уверенные навыки: C, .NET, ASP.NET, Angular, AI-инструменты - Реальный опыт работы с Claude Code: настройка CLAUDE.md, структурированные промпты, анализ кодовой базы, генерация production-ready кода, рефакторинг, тесты, pull requests и аудит безопасности - Понимание ограничений LLM и умение выстраивать безопасный HITL процесс
Backend / Platform Engineer — Claude Code, оркестратор и данные
Backend / Platform Engineer — Claude Code, оркестратор и данные Удалённо. Продукт — платформа умного ремонта. Подписка на закрытые цены от 243+ брендов, AI-калькулятор бюджета, адаптация готовых интерьерных решений под планировку клиента, реализация под ключ. Текущее состояние Два контура в проде: - Платформа и Telegram-боты — работают на общей базе PostgreSQL в Yandex Cloud. Telegram Mini App и платформа используют одну БД, авторизация через initData. Платежи — YooKassa. - Веб-приложение, собранное через оркестратор Claude Code. Живёт отдельно: своя логика, свои данные, с основным контуром не связано. Значительная часть продуктовых данных до сих пор в Google Sheets: каталог материалов, расчётные таблицы, рабочие реестры. Задача — свести это в единую архитектуру: общая схема данных, единый пользователь во всех точках входа, API-слой поверх, постепенный вынос таблиц в БД. И построить оркестратор так, чтобы продуктом можно было управлять без разработчика. Главное в этой роли Ищем не того, кто пишет код руками, а того, кто работает через Claude Code как через управляющий слой и умеет строить такие слои внутри продукта. 1. Собранная собственная конфигурация Claude Code. CLAUDE.md, правила, skills, subagents, hooks, MCP-серверы к базе и сервисам. Не «иногда открываю чат», а настроенное окружение, где рутина делегирована, а вы держите архитектуру и ревью. 2. Умение построить оркестратор для владельца продукта. Капсулы, цены, тарифы, тексты живут как данные и редактируются основателем самостоятельно, без деплоя. Ваша зона: структура, права доступа, валидация, история изменений и откат. Новые типы сущностей добавляете вы — наполняет их продукт. Если вам комфортно быть единственной точкой доступа к продукту — это не та роль. Задачи - Спроектировать единую схему данных и свести два контура: платформа, боты, веб-приложение - Унифицировать авторизацию между точками входа, чтобы пользователь был один везде - Развивать оркестратор как рабочий инструмент заказчика - Запустить AI-агентов в продукте — от прототипа до прода: подбор материалов, адаптация капсулы под планировку, обработка обращений. Оркестрация вызовов, работа с инструментами и БД, управление состоянием диалога, ограничители и проверка результата, логирование для последующей отладки качества - Вести БД: миграции, индексы, бэкапы, доступы, SQL-витрины для аналитики - Постепенно переносить данные из Google Sheets в БД — блоками, без остановки процессов: таблицы продолжают работать, пока перенос не завершён - Интегрировать AI-модели (текст и изображения): очереди, асинхронная обработка, хранение результатов, учёт расхода по пользователю, фолбэк при отказе провайдера - Поддерживать и развивать интеграции: Telegram Bot API, YooKassa Требования Бэкенд Python, FastAPI, асинхронность. Проектирование REST API. Аутентификация и авторизация, роли и права. Вебхуки, идемпотентность обработки. Базы данных PostgreSQL на уровне проектирования, а не только запросов: схемы, нормализация, индексы, транзакции. Alembic или аналог. Бэкапы и восстановление. Данные и миграция Google Sheets API. ETL: выгрузка, очистка, валидация, дедупликация. Повторяемые идемпотентные загрузки. Двусторонняя синхронизация на переходный период, пока часть процессов ещё в таблицах. AI-агенты Проектирование агентных сценариев: tool calling, доступ агента к БД и внешним API, управление контекстом и состоянием, guardrails, обработка галлюцинаций и отказов. Оценка качества ответов, версионирование промптов, воспроизводимость. AI-интеграции Подключение LLM и image-моделей в прод. Стриминг, таймауты, лимиты, подсчёт и списание расхода по пользователю, переключение провайдера при отказе. Асинхронная обработка Очереди задач (Celery, ARQ, RQ — любое), Redis, ретраи, дедлеттеры, таймауты. Понимание, что делать с задачей, которая идёт минуту и может упасть. Интеграции Telegram Bot API, Telegram Mini App. YooKassa: платежи, вебхуки, рекуррентные списания. Инфраструктура Yandex Cloud, Docker, CI/CD, логирование, мониторинг, работа с секретами. Фронт Next.js на уровне чтения и правок — не писать с нуля, но уметь поправить и задеплоить. Админ-слой Опыт создания панели, которой пользуется нетехнический человек: валидация ввода, превью, аудит-лог, откат изменений, защита от разрушающих действий. Общее 3+ года коммерческой разработки. Минимум один проект с реальными платежами и пользователями. Умение разобраться в чужом коде и не переписать его с нуля. Задачи приходят продуктовыми формулировками, не техническими ТЗ. Условия - Продукт с выручкой и живыми пользователями, не идея на слайдах. Всё что делаете — идёт в прод сразу, не в бэклог - Вы единственный инженер на контуре. Архитектурные решения ваши. Ни комитетов, ни согласований, ни легаси-владельца, который скажет «у нас так принято» - Работа напрямую с основателем, без прослойки менеджеров и переводчиков с продуктового на технический - Claude Code — норма, а не эксперимент. Никто не будет спрашивать, почему вы делегируете агентам. Это заложено в саму роль - AI-агенты в проде, а не в демо — редкая возможность собрать агентный слой в работающем бизнесе, а не в песочнице - Задача целиком: собрать архитектуру от разрозненных контуров до единой системы
AI-native Software Engineer
Компания НЛ Континент — международная торгово-производственная группа с центром в Новосибирске. Собственное производство, реферальная сеть, R&D-лаборатория в Кольцово, 11 складов и 78 розничных магазинов в СНГ и Турции. Компания формирует команду внутренней автоматизации Сервисного подразделения. Кого ищут Software Engineer, который умеет превращать LLM в рабочие бизнес-инструменты. Задачи - Разрабатывать AI-решения для внутренних процессов: ассистентов, агентов, классификацию обращений, извлечение данных и автоматизацию сценариев. - Работать с LLM API, prompting, structured output, tool calling, RAG и agent workflows. - Автоматизировать процессы Контактного центра: обработку обращений, подсказки операторам, автоответы. - Развивать внутреннюю CRM и интеграции между системами. - Проектировать новые сервисы и дорабатывать существующие. - Вместе с Product Owner разбирать бизнес-задачи, проверять гипотезы и оценивать результат. - Использовать и развивать coding agents в ежедневной разработке. Требования Инженерная база: - 2+ года коммерческой разработки на Python, JavaScript или TypeScript. - Опыт проектирования и поддержки production-систем. - Понимание system design. - Уверенная работа с REST API, интеграциями и SQL. - Понимание современного frontend и опыт с Vue 3. - Знание принципов тестирования и сопровождения систем. Прикладная работа с LLM: - Практический опыт создания приложений поверх LLM API. - Умение работать с prompts и контекстом. - Опыт со structured output / JSON Schema, tool calling, RAG. - Понимание, как строить и надёжно запускать agent workflows в production. AI-native разработка: - Использование Claude Code, Codex, Cursor или аналогов для реальных задач разработки. - Умение ставить задачи coding agents, давать им контекст и проверять результат. - Умение декомпозировать задачу, сформировать спецификацию и критерии готовности. - Умение ревьюить AI-generated код и сохранять качество кодовой базы. Продуктовый подход: - Понимание, зачем делается задача и как понять, что решение действительно работает. - Умение работать с Product Owner и внутренними заказчиками, проверять гипотезы и оценивать результат. - Умение объяснить свой подход другим разработчикам и помочь команде эффективнее работать с AI-инструментами. Условия - Обеды за счёт компании. - Формат работы: офис / гибрид / удалёнка по часовому поясу Новосибирска (UTC+7). - ДМС после испытательного срока. - Продуктовый бонус — 6 000 руб. в месяц на продукцию компании (после испытательного срока). - Охраняемая подземная парковка. - Офис в Новосибирске в 5 минутах от ст. м. Маршала Покрышкина. - Кадровое оформление полностью онлайн через КЭДО. - Работа над реальными продуктами с миллионной аудиторией, культура открытого общения, возможности для профессионального роста и насыщенная внутренняя жизнь компании.