Вакансии для вайбкодеров с Codex
Вакансии для вайбкодеров с Codex: подборка ролей, где в задачах или стеке указан Codex. Можно найти работу в этом направлении и сразу смотреть…
Фильтр вакансий
Staff-инженер по надежности баз данных
Компания: Grafana Labs. Формат: удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Швеции, Испании, Германии или Ирландии. Роль: Staff Software Engineer — SRE для облачных баз данных Grafana Cloud (Mimir, Loki, Tempo, Pyroscope). Базы данных предоставляются как SaaS на AWS, GCP и Azure во всех регионах. SRE-команда встроена в продуктовые группы Mimir, Loki и Tempo. Задачи - Тесное партнёрство с продуктовыми инженерными командами (встроенная модель). - Обеспечение надёжности production-среды для клиентов с высокими SLA и сложных окружений. - Проектирование и внедрение автоматизации для масштабирования практик надёжности. - Обеспечение достижения клиентами целевых показателей SLO. - Определение и развитие пер-тенантных SLO и моделей надёжности. - Проактивное снижение выгорания SLO для предотвращения повторных инцидентов. - Выполнение роли основного эскалационного контакта и дежурного (on-call) при инцидентах. - Руководство разбором инцидентов, влияющих на клиентов, и пост-инцидентными ревью. - Участие в проектировании (design docs) и код-ревью. - Влияние на дизайн функций для обеспечения масштабируемости и эксплуатационной пригодности. - Создание автоматизации для устранения рутинной работы (toil). - Улучшение качества алертов и снижение шумных эскалаций. Требования - 8+ лет инженерного опыта, из них 4+ в SRE/CRE/production engineering. Предпочтителен формальный опыт в customer reliability engineering. - Сильный опыт работы с Kubernetes на AWS, GCP или Azure, знакомство с инструментами infrastructure-as-code (Helm, Terraform, Jsonnet и т.п.). - Сильный опыт технического лидерства: ведение команды через проекты, наставничество инженеров, роль force-multiplier. - Опыт эксплуатации мульти-тенантных систем в production. - Сильный опыт проектирования и внедрения SLO. - Опыт с одним или несколькими языками программирования (например, Go, Python, Java). - Опыт с внутренностями ОС Linux, знание сетей, облачного хранения и масштабирования. - Отличные навыки решения проблем и диагностики. - Опыт спокойного и активного участия в blame-free инцидент-менеджменте, выполнения последующих действий и написания качественных PIR (Post Incident Reviews). - Умение рассуждать о производительности, масштабировании и режимах отказов. - Комфортная работа в инженерной команде с высокой степенью автономии и самонаправленности. - Способность к глубокому партнёрству с продуктовыми командами. - Ценятся интеллектуальное любопытство, прозрачность, склонность к действию и доброта. Условия - Удалённая работа (из указанных стран). - Компания предоставляет бюджет на использование современных AI-ассистентов для кодирования (в рамках политики безопасности), а также доступ к передовым моделям (например, GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro).
Staff AI-инженер, автоматизация и агентные системы
Grafana Labs ищет Staff-инженера (AI и автоматизация) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Кандидат будет создавать мультиагентные архитектуры, интеграции LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных, и запускать производственные системы, от которых команды зависят ежедневно. Роль предполагает высокую автономию и владение техническим направлением: определение наиболее эффективных задач для маркетинга, RevOps и SDR-команд, проектирование решений и их внедрение. Также потребуется задавать техническое направление платформы автоматизации (модели данных, контракты API, общие библиотеки, эталонные архитектуры) и сотрудничать с командами Data Engineering, GTM Systems и Field Operations для создания масштабируемой автоматизации, устраняющей ручную работу. Задачи: Агентные системы и AI-инфраструктура: - Владение полным циклом разработки мультиагентных AI-систем: от архитектуры и реализации до тестирования, развертывания и эксплуатации. - Создание модульных композитных агентных систем с использованием оркестрационных фреймворков (LangChain, CrewAI, Anthropic MCP или аналогичных), работающих круглосуточно. - Разработка переиспользуемых агентных навыков, вызываемых через интерфейсы (Slack, дашборды, внутренние приложения, CLI). - Внедрение наблюдаемости и циклов обратной связи: логирование, метрики производительности, итерация промптов, оценка моделей, управление затратами. - Установление стандартов управления и соответствия для AI-процессов: контроль доступа, аудит-трейлы, обработка PII, эскалация с участием человека. Системная интеграция и бэкенд-сервисы: - Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов, соединяющих AI-модели с бизнес-системами (BigQuery, Slack, CRM, email, календари, аналитические инструменты). - Проектирование потоков данных для RAG, соединяющих LLM с внутренними базами знаний, данными клиентов и бизнес-контекстом в реальном времени. - Разработка serverless или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся с нагрузкой и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana. Автоматизация и поддержка процессов: - Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, Regional Marketing и SDR для определения задач автоматизации, выявления узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами. - Проектирование и развертывание процессов с помощью оркестрационных инструментов (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности. - Создание систем, рассчитанных на самостоятельное использование: документация, плейбуки и обучающие материалы для независимой работы команд. Требования: - 8+ лет опыта в разработке ПО с углублением в бэкенд-разработку, системную интеграцию или инженерию данных/аналитики. - 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах. - Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, включая Git-процессы, практики код-ревью и дисциплину тестирования. - Практический опыт с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции и инструменты.
AI Product Manager в RUFP
Обязанности Требования Будет преимуществом Условия О компании RUFP — российский AI-агент, с помощью которого человек может создавать сайты, приложения, автоматизации и внутренние сервисы, описывая задачу обычными словами (аналог Claude Code и Codex). Продукт строится не только для разработчиков. Пользователи — предприниматели, сотрудники небольших компаний, аналитики, селлеры и люди с собственными идеями. Раньше им приходилось искать разработчика, платить подрядчикам и ждать несколько месяцев. Теперь значительную часть этой работы они могут выполнить самостоятельно. Цель — сделать создание цифровых продуктов доступным каждому. Расстояние между идеей и работающим результатом должно измеряться не месяцами, а днями или часами. Ищем Product Manager, который возьмёт на себя развитие пользовательского опыта и поможет RUFP стать массовым продуктом. Нужен не координатор задач и не администратор бэклога. Нужен человек, который будет глубоко понимать пользователей, находить главные точки роста и отвечать за результат вместе с основателями. Сейчас в компании no-life-культура. Продукт строится в очень высоком темпе, и фактически о нём думают 24/7. Это не вакансия для спокойного графика с 9:00 до 18:00. Иногда важную проблему нужно будет разобрать вечером, а сильную идею — проверить, не дожидаясь следующего спринта. Формальное присутствие онлайн каждую минуту не требуется, но ожидается высокая личная вовлечённость и отношение к продукту как к собственному делу. Ищем человека, который захочет не просто улучшать интерфейсы и двигать метрики. Вместе с ним предстоит создавать продукт, который даёт людям новую способность: самостоятельно превращать идеи в работающий софт.
AI-разработчик
Обязанности - Разрабатывать и поддерживать fullstack-решения на Node.js — от API до интеграций с внешними сервисами - Проектировать и реализовывать LLM-powered фичи: RAG-пайплайны, AI-агенты, интеграции с Claude API и другими LLM-провайдерами - Разрабатывать MCP-серверы и кастомные инструменты для LLM-агентов — tools, resources, интеграции с внешними API - Писать промпты, настраивать и оптимизировать взаимодействие с языковыми моделями - Работать с векторными базами данных и строить системы семантического поиска - Участвовать в проектировании архитектуры AI-сервисов и декомпозиции задач - Проводить code review, поддерживать качество кода и документацию - Взаимодействовать с командой — аналитиками, продактами и другими разработчиками Требования - Уверенное владение Python (3.10+, async / await, типизация, FastAPI / Flask) и Node.js (Fastify / NextJS / Hono) - Опыт проектирования и разработки REST API и интеграций между сервисами - Практический опыт работы с Claude API (Anthropic) — prompt engineering, tool use, structured output, управление контекстом - Опыт использования AI-assisted разработки: Cursor, GitHub Copilot / Codex как часть ежедневного рабочего процесса - Опыт построения LLM-приложений: RAG-пайплайны, агенты, интеграция с векторными БД (Chroma, Pinecone, Qdrant и др.) - Работа с реляционными (PostgreSQL) и NoSQL базами данных (MongoDB, Redis) - Опыт разработки MCP-серверов (Model Context Protocol) и кастомных инструментов для LLM-агентов - Уверенное владение Docker, базовые навыки деплоя и работы с CI / CD - Понимание принципов чистой архитектуры, умение писать читаемый и поддерживаемый код - Навыки code review и работы в команде по Git-flow Будет плюсом - Знакомство с LangChain, LlamaIndex или аналогичными фреймворками О компании KODE разрабатывает цифровые продукты (mobile, web, backend, IoT, Conversation Design и другие) с 2013 года. Компания занимает первые места в рейтингах: 1-е место среди разработчиков мобильных приложений в рейтингах Рейтинга Рунета, Tagline, Workspace, Tadviser и Cnews; Золотая группа в рейтинге работодателей Forbes 2024; 1-е место в рейтинге работодателей РБК 2024; 2-е место среди лучших работодателей России в IT-компаниях среднего размера по версии hh.ru 2025. В команде работает более 350 профессионалов по всему миру.
Full-Stack AI-разработчик, интеграции и автоматизация
О роли H.W. Kaufman Group (Burns & Wilcox) формирует внутри ИТ-подразделения команду AI Value Engineering для создания измеримой бизнес-ценности на уровне предприятия. Команда работает на стыке разработки приложений, RPA, данных, бизнес-процессов и доставки решений с использованием ИИ. Задача команды — создавать высокоэффективные решения в рамках быстрых и глубоких проектов, тесно взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами, передавать проверенные решения поддерживающим командам и быстро останавливать инициативы, которые не приносят ценности. Эффективность команды оценивается по влиянию на портфель, успешности передачи решений, количественно выраженной бизнес-ценности, дисциплине и способности не превращаться в функцию поддержки. Роль предназначена для практикующего разработчика, использующего ИИ, который может работать в приложениях, автоматизации, данных и бизнес-процессах: находить возможности с высоким влиянием, создавать работающие решения, подтверждать их ценность и ответственно передавать поддерживающим командам. Кандидаты должны быть находчивыми, любознательными, дисциплинированными и мотивированными решением задач. Они понимают, что ИИ меняет скорость разработки, но не отменяет необходимости в суждении, качестве, понимании бизнеса и ответственности. Лучше всего роль подходит T-shaped или comb-shaped специалисту: достаточно широкому, чтобы связывать платформы, данные, API, автоматизации и пользовательские сценарии, и достаточно глубокому, чтобы принимать технически обоснованные решения и избегать хрупких решений. Критерии успеха - Быстро превращать нечётко сформулированную бизнес-задачу в ценностную гипотезу и рабочую демонстрацию. - Понимать, когда рекомендация ИИ-агента правдоподобна, рискованна, избыточна или не соответствует корпоративной поддерживаемости. - Уверенно работать во front-end, back-end, интеграциях, данных, автоматизации процессов и настройке платформ. - Искать более простые, быстрые и поддерживаемые пути, а не просто реализовывать первое техническое решение. - Создавать решения, которые можно чисто передать, не создавая скрытой зависимости от себя. - Понятно объяснять компромиссы технической и нетехнической аудитории. Обязанности - Реализовывать быстрые решения за дни или недели там, где бизнес-ценность очевидна и путь известен. - Участвовать в более глубоких исследовательских проектах продолжительностью от одного до трёх месяцев, где решение неопределённо, но потенциальная ценность высока. - Создавать прототипы, автоматизации, интеграции, управляемые данными сценарии и функции приложений на базе Salesforce, MuleSoft, .NET, RPA, AI/ML-инструментов и смежных корпоративных платформ. - Использовать ИИ-инструменты разработки, такие как Claude, Codex, Gemini, Copilot или аналогичные агенты, для ускорения работы с проверкой архитектурного соответствия, поддерживаемости, безопасности и операционных рисков. - Работать напрямую с заинтересованными сторонами из андеррайтинга, урегулирования убытков, операций и ИТ, чтобы понимать процессы, болевые точки, драйверы ценности и практические ограничения внедрения. - Преобразовывать бизнес-задачи в работающее ПО, измеримые эксперименты и понятные пакеты передачи. - Документировать архитектуру, конфигурацию, зависимости, известные ограничения, промпты, runbook и операционные аспекты для принимающей команды. - Рекомендовать изменение направления или остановку инициативы, если она не доказывает ценность, не считая это неудачей. - Изучать бизнес-процессы, чтобы решения опирались на реальную организацию работы. Требования - Профессиональный опыт разработки ПО в корпоративной среде от 5 лет. - Full-stack компетенции: разработка приложений, интеграции, API, доступ к данным, автоматизация процессов и пользовательские интерфейсы. - Опыт как минимум с несколькими из следующих технологий: Salesforce, MuleSoft, .NET/C, JavaScript/TypeScript, SQL, REST API, RPA/инструменты автоматизации, облачные сервисы, CI/CD, корпоративные платформы данных. - Практический опыт использования ИИ-инструментов разработки или подтверждённая способность быстро и ответственно их осваивать. - Навыки отладки, декомпозиции задач и самостоятельного обучения. - Умение оценивать качество кода, поддерживаемость, паттерны, вопросы безопасности и операционную пригодность. - Умение писать понятную техническую документацию и проводить передачу знаний принимающим командам. - Комфортная работа в проектах с ограниченным сроком, чёткими результатами, контрольными точками и ожиданиями по передаче. - Плюсом будет опыт в страховании, андеррайтинге, брокерской деятельности, урегулировании убытков или других процессах с высокой нагрузкой на workflow. - Плюсом будет знакомство с корпоративными архитектурными паттернами, проектными паттернами, моделированием предметной области, проектированием реляционных баз данных, интеграционными паттернами или аналогичными инженерными дисциплинами. - Опыт создания автоматизаций или решений с ИИ, объединяющих приложения, данные, документы и процессы с участием человека. - Опыт работы с prompt engineering.
ML-инженер, AI-кодинг
О компании Mercor соединяет талантливых специалистов в области творчества и технологий с ведущими исследовательскими лабораториями ИИ. Штаб-квартира в Сан-Франциско. Инвесторы: Benchmark, General Catalyst, Peter Thiel, Adam D'Angelo, Larry Summers, Jack Dorsey. Должность ML-инженер (опыт работы с AI-кодинг-агентами) Тип: контракт Оплата: $85/час Локация: удалённо Обязанности - Использовать передовые AI-кодинг-агенты для выполнения и оценки сложных задач в области машинного обучения и ИИ. - Проверять сгенерированные моделями реализации, включая обучение моделей, системы инференса, MLOps и LLM-приложения. - Выявлять ошибки, крайние случаи, проблемы производительности и сценарии отказов. - Сравнивать результаты нескольких передовых моделей и оценивать их сильные и слабые стороны. - Применять профессиональный инженерный подход к реальным сценариям ML-инженерии. Требования Обязательные: - 2+ года профессионального опыта в ML-инженерии. - Опыт создания продакшн-ML-систем, инфраструктуры развертывания моделей, LLM-приложений или AI-продуктов. - Регулярное использование AI-кодинг-агентов: Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, Gemini CLI или аналогичных. - Способность оценивать сгенерированные моделями ML-реализации и технические компромиссы. Желательно: - Опыт развертывания ML-систем в продакшн. Оплата и условия - $400 за принятую задачу. - Оплата привязана к принятой работе.
Middle AI Software Engineer — инженера, у которого AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу на уровне с…
вакансия engineer middle TL;DR: Middle AI Software Engineer (C++/Python) для развития AI-инфраструктуры в HFT-фонде, 144–216k USD/год на руки + profit sharing, неограниченный бюджет на токены Мы в Spectral::Technologies занимаемся hft — разрабатываем инфраструктуру и стратегии для торговли на рынках по всему миру. Нам 7+ лет, мы успешно соревнуемся с крупнейшими компаниями в индустрии и постоянно растём в PnL. Ищем Middle AI Software Engineer — инженера, у которого AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу на уровне с нашей командой, а не заменяют ее. Вы будете не только решать инженерные HFT-задачи, но и развивать агентную инфраструктуру и процессы, повышающие КПД всей команды. Вы подойдете на эту роль, если: — Работаете с агентными инструментами (Claude Code, Codex, Cursor и т.п.) каждый день на реальных задачах с коммерческим результатом — Уверенно пишете на C++ (от 17 стандарта) и Python наравне с нашей командой — Понимаете LLM на инженерном уровне — контекст, токены, причины галлюцинаций — и готовы отвечать за сгенерированный код наравне с написанным руками Чем предстоит заниматься: — Решать полноценные HFT-задачи с агентами как множителем — подключение новых бирж, инженерный ресерч биржевой инфраструктуры, оптимизация задержек — Строить агентную инфраструктуру команды — это ваш продукт внутри фонда, и им будет пользоваться много инженеров — Интегрировать LLM в сервисы там, где это оправдано — tool use, structured output, MCP Даем 144 – 216k USD в год на руки для Дубая + profit sharing + всевозможные бенефиты: от дефолтных вроде ДМС со стоматологией, мероприятий и вкусной еды до более интересных – учебных отпусков, перфоманс-коучинга и корпоративов в разных странах мира.
Senior AI Software Engineer — инженера, у которого AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу на уровне с…
TLDR: Senior AI Software Engineer (C++, Python) для развития AI-инфраструктуры в HFT-фонде. 240–360k USD на руки + profit sharing, неограниченный бюджет на токены, Дубай Мы в Spectral::Technologies занимаемся hft — разрабатываем инфраструктуру и стратегии для торговли на рынках по всему миру. Нам 7+ лет, мы успешно соревнуемся с крупнейшими компаниями в индустрии и постоянно растём в PnL. Ищем Senior AI Software Engineer — инженера, у которого AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу на уровне с нашей командой, а не заменяют ее. Вы будете не только решать инженерные HFT-задачи, но и развивать агентную инфраструктуру и процессы, повышающие КПД всей команды. Вы подойдете на эту роль, если: • Работаете с агентными инструментами (Claude Code, Codex, Cursor и т.п.) каждый день на реальных задачах с коммерческим результатом • Уверенно пишете на C++ (от 17 стандарта) наравне с нашей командой и Python • Понимаете LLM на инженерном уровне — контекст, токены, причины галлюцинаций — и готовы отвечать за сгенерированный код наравне с написанным руками Чем предстоит заниматься: • Решать полноценные HFT-задачи с агентами как множителем — подключение новых бирж, инженерный ресерч биржевой инфраструктуры, оптимизация задержек • Строить агентную инфраструктуру команды — это ваш продукт внутри фонда, и им будет пользоваться много инженеров • Интегрировать LLM в сервисы там, где это оправдано — tool use, structured output, MCP Даем 240 – 360k USD в год на руки для Дубая + profit sharing + всевозможные бенефиты: от дефолтных вроде ДМС со стоматологией, мероприятий и вкусной еды до более интересных – учебных отпусков, перфоманс-коучинга и корпоративов в разных странах мира.
Staff-бэкенд-разработчик, Grafana App Platform
О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7 000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, доверяют Grafana Labs. Компания полностью удалённая, более 1 600 сотрудников в 40+ странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. О роли Компания развивает Grafana как платформу для приложений наблюдаемости, где OSS и проприетарные приложения могут напрямую подключаться к дашбордам, алертам, инцидентам и телеметрии. Требуется рефакторинг значительной части Grafana для упрощения и стандартизации, с безопасным внедрением изменений без нарушения работы сервисов. Позиция удалённая, рассматриваются кандидаты из Великобритании, Германии, Испании, Швеции и Ирландии. Задачи - Разработка новых функций, улучшение операционного опыта систем и их итеративное улучшение на основе данных из продакшена. - Авторство, участие в написании и рецензирование дизайн-документов. - Активное участие в формировании дорожной карты. - Наставничество и поддержка членов команды, взаимодействие с другими командами. - Ответственность за опыт клиентов: участие в дежурствах — будни 12 часов x 5 дней и отдельно выходные 24 часа x 2 дня. Требования - Сильные навыки программирования и операционный опыт; ответственность за эксплуатацию созданного ПО. - Опыт работы с SaaS-платформой и типовыми проблемами распределённых систем (масштабируемость, мультитенантность, изоляция данных, высокая доступность). - Отличные коммуникативные навыки: ясное изложение идей в письменной форме и на встречах, выбор подходящего канала общения. - Готовность работать в кросс-функциональных командах, прозрачные планы, открытость к обратной связи. - Прагматичность, приоритет прогресса над совершенством, умение работать в условиях неопределённости. - Бэкенд написан на Golang; требуется знание языка или готовность его освоить. Условия - Удалённая работа (только Великобритания, Германия, Испания, Швеция, Ирландия). - Современные AI-ассистенты для кодирования в ежедневной работе (выбор инструментов в рамках политики безопасности), оплачиваемый компанией бюджет на использование, доступ к передовым моделям (GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.7, Gemini 3 Pro). - В Германии диапазон компенсации: €109 709 – €131 651. Фактическая компенсация зависит от уровня, опыта и навыков. - Все роли включают Restricted Stock Units (RSU). - Диапазоны компенсации зависят от страны; для других локаций рекрутер сообщит актуальный диапазон и льготы.
AI-инженер, ML-инженер
Компания UST ищет AI-инженера для создания и внедрения продакшн-систем агентного ИИ корпоративного уровня. Инженер будет разрабатывать мультиагентные рабочие процессы, интегрировать большие языковые модели в существующие корпоративные системы и обеспечивать развертывание и автоматизацию для их надежной и безопасной работы в продакшене. Задачи: - Создание AI-агентов и мультиагентных систем с использованием фреймворков LangGraph и инструментов LangChain. - Разработка и настройка рабочих процессов промт-инжиниринга для нескольких LLM (GPT, Claude, LLaMA) с балансировкой надежности, стоимости и задержки. - Разработка REST API, WebSocket-сервисов и событийно-ориентированных конвейеров для AI-сервисов реального времени, стабильных под нагрузкой. - Автоматизация тестирования и релизов через Jenkins CI/CD, поддержание стандартов кода и документации с использованием Git, Jira и Confluence. - Развертывание AI-приложений на предприятии в соответствии с лучшими практиками. - Использование AI-дополненных инструментов разработки, таких как Claude Code и Codex, для ускорения поставки. - Координация с командами платформы, безопасности и продукта для обеспечения масштабируемых и безопасных развертываний. Требования: - 3-5 лет опыта в машинном обучении, AI или смежной области с поставленными продакшн-системами. - Не менее 1 года создания кастомных агентных AI-приложений. - Уверенные навыки Python и современные практики разработки. - Практический опыт работы с LLM и промт-инжинирингом на протяжении всего жизненного цикла приложения. - Подтвержденный опыт создания AI-агентов с LangGraph. - Знание как минимум одной корпоративной облачной AI-платформы для создания и развертывания агентных приложений, такой как Azure AI Foundry, AWS Bedrock или Google Gemini Enterprise, включая практики облачного развертывания. - Рабочее знание REST API, WebSockets и событийно-ориентированных систем. - Владение инструментами CI/CD (Jenkins) и контроля версий (Git). - Свободное владение AI-дополненными инструментами разработки для быстрого прототипирования. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки, аналитический подход к решению проблем и способность работать самостоятельно в кросс-функциональной команде. - Курирование слоя данных и интеграция с исходными системами для агентных приложений. Желательно: - Знакомство с Databricks. - Опыт работы с MLOps/LLMOps процессами и мониторингом приложений. - Знание корпоративной безопасности, соответствия требованиям и управления для AI-систем. - Знакомство с практиками управления жизненным циклом кода и моделей. Условия: - Локация: Калифорния. - Компенсация: $94,000-$141,000. - Льготы для штатных сотрудников: минимум 10 дней оплачиваемого отпуска в год, 6 дней оплачиваемого больничного в год (пропорционально для новых сотрудников), 10 оплачиваемых праздничных дней, оплачиваемый отпуск по утрате близкого человека и исполнение обязанностей присяжного. Участие в пенсионном плане 401(k) с взносами работодателя. Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка для сотрудников и их иждивенцев, проживающих в США, а также оплачиваемые компанией льготы для сотрудников: базовое страхование жизни, страхование от несчастных случаев и инвалидности, краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность. Штатные сотрудники могут приобрести дополнительные добровольные льготы по краткосрочной нетрудоспособности и участвовать в сберегательном счете на медицинские расходы (HSA), а также в гибком счете расходов (FSA) на здравоохранение, уход за детьми и/или транспортные расходы в соответствии с нормами IRS. Льготы различаются в Пуэрто-Рико. Сотрудники, работающие неполный рабочий день, получают 6 дней оплачиваемого больничного в год (пропорционально для новых сотрудников) и могут участвовать в пенсионном плане 401(k) с взносами работодателя. Временные сотрудники, работающие полный рабочий день, получают 6 дней оплачиваемого больничного в год (пропорционально для новых сотрудников).
Staff AI-инженер, машинное обучение и наблюдаемость
О компании Grafana Labs — компания, развивающая открытую облачную платформу наблюдаемости. Grafana Cloud — управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Платформой пользуются более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, в ней работает более 1600 сотрудников в 40+ странах. О роли Grafana AI-команды помогают пользователям работать со сложными данными наблюдаемости через AI-функции, снижая рутинную нагрузку и выделяя значимые сигналы. Инженеры обладают высокой степенью автономии и ответственности. Ищем AI-инженера с сильным бэкграундом в разработке ПО, быстрым циклом итераций и страстью к экспериментам, с фокусом на выпуск и масштабирование полезных функций. Задачи - Разрабатывать и внедрять AI-решения: владеть созданием высокопроизводительных AI-функций для обнаружения, триажа и разрешения инцидентов с использованием данных и инструментов наблюдаемости. - Быстро экспериментировать и итерировать: прототипировать, тестировать и проверять гипотезы с реальными пользователями, включая выпуск и развитие LLM- или агентных рабочих процессов для управления жизненным циклом инцидентов и автоматизированного анализа. - Работать кросс-функционально: взаимодействовать с аналитиками данных, продакт-менеджерами и дизайнерами для формирования AI-функций, включая интеграцию агентных компонентов с внутренними инструментами, системами оповещения, runbook и процессами разработчиков. - Эффективно использовать AI-инструменты: применять AI и средства автоматизации для улучшения функциональности продукта и собственных рабочих процессов. - Эффективно коммуницировать: работать в динамичной коллаборативной среде, общаться и вносить вклад в работу команд. - Владеть результатом: полностью отвечать за разработанные AI-решения, обеспечивая их инновационность, масштабируемость, поддерживаемость и соответствие реальным рабочим процессам пользователей. Требования - Сильные инженерные навыки: уверенный опыт создания production-систем (бэкенд и/или полный стек). - Самостоятельность и способность решать сложные инженерные задачи. Условия - Удалённая работа. На данный момент рассматриваются кандидаты только из часовых поясов Канады. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-ассистенты для кодинга (на выбор, в рамках политики безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом. - Доступ к передовым моделям: GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro.
Стажёр Full Stack AI-инженер
Удалённая неоплачиваемая стажировка, 4–6 месяцев, 15–20 часов в неделю. Требуется степень магистра. Набор только на немедленный старт. О стажировке Ищем стажёра уровня магистратуры со специализацией во фронтенд-инженерии или полном цикле разработки продукта, чтобы превращать экраны продукта в реально работающий функционал в существующей кодовой базе. Роль сосредоточена на использовании Claude Code, Codex и MCP-инструментов в терминале для анализа кодовых баз, изучения дизайнов и бэкенд-документации, создания недостающей фронтенд-документации, реализации функций, отладки и доведения программного обеспечения до продакшн-качества. Claude также может использоваться для задач, связанных с бэкендом, и ревью кода, где это уместно. Роль заключается в создании реального функционала продукта. Задача стажёра — брать фронтенд-экраны, сценарии и продуктовые требования и помогать превращать их в полноценные работающие функции, продумывая: - как функция должна себя вести - какие пользовательские истории нужно определить - какими должны быть критерии приёмки - что происходит в крайних случаях - каковы ограничения данных - какие состояния пустого экрана, загрузки и ошибок должны существовать - что фронтенду нужно от бэкенда для корректной работы Требуется сильный опыт во фронтенде. Обязателен практический опыт работы с Claude Code и Codex. Обязателен практический опыт интеграции MCP-серверов. Кандидаты должны уверенно владеть вайбкодинг-процессами. Сильное QA-мышление необходимо для успеха в этой роли. Идеальный кандидат — тот, кто может посмотреть на дизайн, изучить доступную бэкенд- и продуктовую документацию, определить, чего не хватает, создать недостающую фронтенд-документацию и затем помочь правильно реализовать функцию в реальной программной системе. Что включает роль Стажировка сосредоточена на реализации фронтенд-функционала продукта. Это включает: - перевод Figma-экранов в детальные требования к реализации - создание недостающей фронтенд-документации на основе дизайнов и бэкенд-документации - написание пользовательских историй для фронтенд-поведения - определение критериев приёмки фронтенда до начала разработки - выявление крайних случаев, сломанных сценариев и отсутствующей продуктовой логики - документирование состояний пустого экрана, загрузки, ошибок и поведения валидации - выявление бэкенд-зависимостей и ограничений данных, влияющих на фронтенд - реализацию фронтенд- и вспомогательного полного функционала в кодовой базе - проверку того, что функция действительно завершена, пригодна к использованию и готова к сборке Цель — гарантировать, что экран превращается в реальный функционал, который работает корректно. Процесс разработки Роль использует терминальный процесс разработки, построенный на Codex и интеграциях MCP-серверов, с использованием Claude для бэкенд-работы и ревью кода при необходимости. Ожидается, что стажёр уже умеет: - использовать Claude Code и Codex для работы внутри существующего репозитория - использовать MCP-инструменты для получения контекста кодовой базы, архитектуры, дизайна и документации - анализировать фронтенд-требования и выявлять недостающие детали реализации - создавать недостающую фронтенд-документацию на основе дизайнов и бэкенд-документации - писать или уточнять пользовательские истории, критерии приёмки, крайние случаи, ограничения данных и состояния ошибок - реализовывать поведение функций во фронтенде и вспомогательной полной логике - критически оценивать выводы кода, а не принимать их вслепую - отлаживать проблемы и проверять, что функции работают корректно в реальных сценариях - использовать инструменты разработчика Google Chrome в рамках MCP-поддерживаемого процесса для проверки поведения интерфейса, отладки фронтенд-проблем, валидации состояний и подтверждения соответствия реализованного функционала задуманному поведению экрана Над чем предстоит работать Стажёры будут в основном работать с существующими экранами продукта, файлами дизайна, элементами бэклога и бэкенд-документацией, чтобы продвигать функции от UI-концепции до полной реализации. Работа может включать: - анализ Figma-экранов и продуктовых сценариев - перевод экранов в готовые к реализации фронтенд-требования - создание недостающей фронтенд-документации из дизайнов и бэкенд-документации - написание фронтенд-документации для пользовательских историй, критериев приёмки, крайних случаев, состояний пустого экрана, загрузки, ошибок, правил валидации, ограничений данных и бэкенд-зависимостей - выявление отсутствующего поведения или неясных требований до начала разработки - создание фронтенд-компонентов и сценариев функций - реализацию вспомогательной полной логики там, где это необходимо - подключение фронтенда к API и бэкенд-сервисам - отладку сломанного поведения и доработку незавершённых реализаций - проверку корректности поведения функций в ожидаемых сценариях использования Ключевые обязанности - работа на 100% в терминальном процессе Codex + MCP для фронтенд- и полной реализации - использование Claude по мере необходимости для бэкенд-работы и процессов ревью кода - перевод фронтенд-экранов и продуктовых требований в готовность к реализации
Senior Backend-инженер, базы данных, Loki
О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, построенная на принципах открытого кода, открытых стандартов, открытых экосистем и открытой культуры. Более 35 миллионов пользователей и 7 000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, более 1 600 сотрудников в 40+ странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. Команда и стек Команда Databases владеет телеметрическими базами данных: Mimir (метрики), Loki (логи), Tempo (трейсы), Pyroscope (профили). Это open-source проекты, предлагаемые как облачный сервис Grafana Cloud и как on-premise решение. Это мультитенантные распределённые системы на Go, работающие на Kubernetes в GCP, Azure, AWS. Также инженеры работают над Prometheus, Grafana Agent, Mimir proxies и OpenTelemetry. Технологический стек: сервисы на Go, Kubernetes, облачное объектное хранилище. Компания поддерживает использование AI-ассистентов для разработки с оплачиваемым бюджетом, включая доступ к моделям GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro. Задачи - Влиять на дорожную карту и собственные карьерные цели. - Работать с командой над новыми функциями и улучшать их по результатам. - Вести проекты от идеи до эксплуатации. - Участвовать в open-source культуре и вносить вклад в другие проекты. - Проектировать, разрабатывать, эксплуатировать и поддерживать критически важные системы, отвечая за надёжность, производительность и доступность. - Участвовать в дежурствах (on-call) и нести ответственность за сервисы. - Поддерживать коллег, участвовать в обсуждениях архитектуры. - Изучать новые навыки, понимать облачный продукт и клиентов, знакомиться с кодовой базой крупной распределённой системы. Требования - Мотивированный самостоятельный специалист, ориентированный на действия. - Ориентация на клиента: создание продуктов, соответствующих потребностям пользователей. - Прагматизм: умение разбивать сложные задачи, анализировать, проектировать модульные решения, создавать MVP, собирать данные и итеративно улучшать. - Навыки совместной работы и коммуникации: команда — основная единица. - В связи с удалённой работой необходимы независимость и хорошие коммуникативные навыки, регулярные встречи по видеосвязи. Условия - Удалённая работа. На данный момент рассматриваются кандидаты из Испании, Ирландии, Германии, Великобритании или Швеции. - Полностью удалённая глобальная компания.
AI-first Fullstack Engineer
About Zendrop Zendrop is a rapidly expanding US-based dropshipping platform that helps entrepreneurs build and grow online retail businesses. The organization prioritizes speed, accountability, and results-driven outcomes. Headquarters are in West Palm Beach, FL, with additional offices in New York. Position Overview Zendrop seeks an AI-native Full-Stack Developer capable of delivering complete solutions across the technology stack — using Laravel for backend development and Vue 3 for frontend interfaces. The ideal candidate integrates artificial intelligence into their standard development workflow. The team currently employs AI agents, vibe coding techniques, and machine learning-driven quality assurance processes daily. Hybrid arrangement with required in-office presence at least three days weekly. Key Responsibilities - Develop and ship complete full-stack features utilizing AI-integrated workflows - Create merchant-focused applications that employ AI for asset generation, process automation, and e-commerce problem-solving - Move quickly through prototyping phases, gather user feedback, and refine implementations - Research and implement emerging AI development tools to maintain competitive advantage - Establish and enforce quality benchmarks for code generated through AI systems, including review procedures and safety mechanisms - Partner with product and design teams to expedite feature development and deployment Technical Requirements Core Stack: Laravel, PHP 8+, PostgreSQL, Redis, Vue 3, Pinia, Tailwind CSS, AWS, Docker AI Development Tools: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex Essential Qualifications - Three or more years developing full-stack applications with Laravel and Vue (or React); alternatively, substantial TypeScript expertise combined with AI-first development practices and prior PHP background - Demonstrated daily usage of AI coding tools with shipped production results - Background with AI agent systems, machine learning-d
AI-разработчик (Python/Go) — автоматизация в AdTech
AI-разработчик (Python/Go) — автоматизация в AdTech Локация: Удалённо Компания: NDA ЗП: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования) Занятость: Полная Мы строим инструменты для digital-маркетинга и автоматизации. Код в команде пишем через AI-агентов — Claude Code, Codex и другие. Не в браузерном чате, а в терминале: агент читает кодовую базу, вносит изменения, запускает тесты. Это рабочий процесс, который ускоряет опытного разработчика, а не заменяет его. Ищем программиста с крепким бэкграундом, который уже встроил AI-агенты в свой рабочий процесс и делает за день то, на что раньше уходила неделя. Сфера: Арбитраж трафика Что будете делать: - Разрабатывать backend-сервисы, используя Claude Code, Codex или другие AI-агенты для ускорения работы - Проектировать и реализовывать интеграции с внешними API (рекламные сети, трекеры, аналитика, платёжные системы) - Автоматизировать бизнес-процессы — сбор данных, отчётность, мониторинг - Прототипировать решения: от идеи до рабочего MVP за часы - Ревьюить и рефакторить код — как свой, так и сгенерированный агентом - Настраивать окружение для AI-агентов: инструкции, правила, контекст проекта Хард-требования: - Python: коммерческий опыт от 2 лет. Уверенное владение asyncio, FastAPI или Flask, SQLAlchemy или аналоги. Понимание GIL, менеджеров контекста, декораторов, генераторов — не на уровне “знаю что это”, а используете в работе - Go (будет серьёзным плюсом): goroutines, channels, стандартная библиотека, понимание concurrency-модели - Базы данных: PostgreSQL или MySQL на уровне написания сложных запросов, понимание индексов, миграций, оптимизации. Опыт с Redis - API: проектирование и реализация REST API, работа с вебхуками, OAuth, rate limiting. Опыт интеграции с внешними сервисами в продакшене - Git: ветвление, ребейз, черри-пик, решение конфликтов — не гуглите каждый раз - Инфраструктура: Docker на уровне написания и отладки Dockerfile и docker-compose. Базовое понимание CI/CD - Linux: уверенная работа в терминале, дебаг на удалённом сервере, чтение логов Требования по AI-инструментам: - Реальный опыт работы с Claude Code, Codex, Cursor, Aider или другими AI-агентами — именно как инструмент в ежедневной разработке - Умение декомпозировать задачу для агента, управлять контекстом, задавать ограничения - Понимание, где агент силён, а где стабильно ошибается — и привычка проверять результат Не подойдёт, если: - Вы пришли в программирование через AI и не писали код самостоятельно до появления ChatGPT - Ваш коммерческий опыт меньше 1.5 лет - Вы не можете без подсказки объяснить, чем отличается процесс от потока, зачем нужен индекс в БД или как работает HTTP-запрос на уровне TCP - Ваш опыт с AI — только браузерный чат, без терминальных или IDE-агентов Условия: - Удалённо, ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК - Выплаты: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования, в дальнейшем возможен рост) - Оплачиваемая стажировка до 2 недель (полная ставка) - Выплаты 1 и 16 числа (USDT BEP-20) - Все расходы на AI-инструменты покрывает компания - Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации)
AI-разработчик (Python/Go) — автоматизация в AdTech
AI-разработчик (Python/Go) — автоматизация в AdTech Локация: Удалённо Компания: NDA Зарплата: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования) Занятость: Полная Мы строим инструменты для digital-маркетинга и автоматизации. Код в команде пишем через AI-агенты — Claude Code, Codex и другие. Не в браузерном чате, а в терминале: агент читает кодовую базу, вносит изменения, запускает тесты. Это рабочий процесс, который ускоряет опытного разработчика, а не заменяет его. Ищем программиста с крепким бэкграундом, который уже встроил AI-агенты в свой рабочий процесс и делает за день то, на что раньше уходила неделя. Сфера: Арбитраж трафика Что будете делать - Разрабатывать backend-сервисы, используя Claude Code, Codex или другие AI-агенты для ускорения работы - Проектировать и реализовывать интеграции с внешними API (рекламные сети, трекеры, аналитика, платёжные системы) - Автоматизировать бизнес-процессы — сбор данных, отчётность, мониторинг - Прототипировать решения: от идеи до рабочего MVP за часы - Ревьюить и рефакторить код — как свой, так и сгенерированный агентом - Настраивать окружение для AI-агентов: инструкции, правила, контекст проекта Хард-требования - Python: коммерческий опыт от 2 лет. Уверенное владение asyncio, FastAPI или Flask, SQLAlchemy или аналоги. Понимание GIL, менеджеров контекста, декораторов, генераторов — не на уровне “знаю что это”, а используете в работе - Go (будет серьёзным плюсом): goroutines, channels, стандартная библиотека, понимание concurrency-модели - Базы данных: PostgreSQL или MySQL на уровне написания сложных запросов, понимание индексов, миграций, оптимизации. - Опыт с Redis - API: проектирование и реализация REST API, работа с вебхуками, OAuth, rate limiting. Опыт интеграции с внешними сервисами в продакшене - Git: ветвление, ребейз, черри-пик, решение конфликтов — не гуглите каждый раз - Инфраструктура: Docker на уровне написания и отладки Dockerfile и docker-compose. Базовое понимание CI/CD - Linux: уверенная работа в терминале, дебаг на удалённом сервере, чтение логов Требования по AI-инструментам - Реальный опыт работы с Claude Code, Codex, Cursor, Aider или другими AI-агентами — именно как инструмент в ежедневной разработке - Умение декомпозировать задачу для агента, управлять контекстом, задавать ограничения - Понимание, где агент силён, а где стабильно ошибается — и привычка проверять результат Не подойдёт, если - Вы пришли в программирование через AI и не писали код самостоятельно до появления ChatGPT - Ваш коммерческий опыт меньше 1.5 лет - Вы не можете без подсказки объяснить, чем отличается процесс от потока, зачем нужен индекс в БД или как работает HTTP-запрос на уровне TCP - Ваш опыт с AI — только браузерный чат, без терминальных или IDE-агентов Условия - Удалённо, ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК - Выплаты: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования, в дальнейшем возможен рост) - Оплачиваемая стажировка до 2 недель (полная ставка) - Выплаты 1 и 16 числа (USDT BEP-20) - Все расходы на AI-инструменты покрывает компания - Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации)
Junior Python-разработчик (стажировка)
Junior Python-разработчик (стажировка) Компания: Сбер Локация: Москва (офис) Обязанности - 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) для автоматизации задач разработки и бизнес-процессов - участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM (совместно с командой) - проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - документирование результатов исследований и подготовка рекомендаций - участие в Code Review - работа в Agile-команде: участие в стендапах, спринтах и ретроспективах Требования - базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - понимание Git (коммиты, ветки, PR) - основы SOLID и паттернов проектирования - знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - понимание SQL (простые запросы) и принципов БД - общее представление о CI/CD (Jenkins) и сетевых протоколах - понимание принципов работы LLM (на уровне концепций), опыт использования AI‑CLI (Claude Code, Codex и др. — достаточно пробовал)
Middle AI Software Engineer (C++/Python) – это позиция для C++ SWE, у которого AI-навыки дополняют крепкую…
Middle AI Software Engineer (C++/Python) Развитие AI-инфраструктуры в HFT-фонде. 144–216k USD/год на руки + profit sharing, неограниченный бюджет на токены. Обязанности - Полноценные HFT-задачи с агентами как множителем: подключение новых бирж, инженерный ресерч биржевой инфраструктуры, оптимизация задержек. - Построение агентных воркфлоу: сборка пайплайнов, где агенты декомпозируют задачу, разбирают задачи, верифицируют результат друг друга. - Развитие внутреннего агентного тулинга: агентные правила и инструкции под кодовую базу, кастомные инструменты для агентов, MCP-серверы, eval'ы. - Интеграция LLM в сервисы — там, где это оправдано. Условия - Неограниченный бюджет на токены. - Profit sharing бонус без верхнего потолка. - Персональная ответственность за результат — с ростом зоны ответственности растёт и свобода в выборе подхода. - Задачи, напрямую влияющие на PnL — «неважных» задач нет. - Среда для deep work: нет встреч ради встреч, короткие циклы фидбека, performance-коучинг. - Сильная команда: инженеры из tier-1 компаний, призёры IMO, IOI, ICPC, ВсОШ. Требования - Ежедневное применение AI-кодинг тулов (Claude Code, Codex, Cursor) с коммерческим результатом. - Умение видеть не только ускорение от агента, но и скрытый техдолг — на уровне кэшей, pipeline, memory model. - Быстрое нахождение багов и галлюцинаций в сгенерированном коде, ответственность за код агента как за свой. - Инженерное понимание LLM: контекст, токены, tool use, контроль качества выхода. - Знание C++ от 17 стандарта и выше на уровне команды. - Знание ОС, железа, сетей, многопоточки. - От 3 лет коммерческой серверной разработки с production-опытом на C++.
Roblox Gameplay Scripter (Luau)
Скриптер игрового процесса Roblox (Luau) Компания: baklajan.io Студия ищет скриптера на Roblox — единственного разработчика на проекте: от пустого места до опубликованной и монетизированной игры. Арт, UI-дизайн, иконки и маркетинг закрыты внутри — нужен тот, кто по готовому ТЗ собирает и запускает игру. Требования - 2+ года коммерческой разработки игр - Luau/Lua, ООП, модульная архитектура, типизация - Клиент-серверная модель: сервер владеет состоянием, все ремоуты валидируются - Сохранения игрока: схема, автосейв, бэкапы, миграция ключей - Экономика и прогрессия: валюты, экспоненциальные кривые, престиж, оффлайн-доход - Монетизация: геймпассы, dev products, идемпотентный ProcessReceipt, аналитика - CFrame/векторы, рейкасты, физика, работа с камерой - AI-first подход: код пишется с AI на максимуме, умение ставить задачу модели и ревьюить результат - Опыт published-игр на Roblox или бэкграунд в мобильном F2P (live-ops, IAP, ретеншн) как плюс Стек: - Luau (Roblox) - Roblox Studio + Rojo (код лежит на диске, синк в Studio) - Git - Knit (service/controller), ProfileStore, DataStores, MarketplaceService - AI-инструменты для кодинга (Claude Code / Codex / Cursor) — обязательно, ежедневно - Blender на уровне «принять FBX и починить импорт» — плюс Задачи - Полностью вести один тайтл: архитектура, геймплей, данные, экономика, монетизация, полировка - Работать по written spec и сдавать результат с доказательством, что он работает - Собирать системы из библиотеки готовых плейбуков и пополнять её - Короткие фиксированные релизные циклы — от концепта до публикации внутри цикла; следующий тайтл всегда уже в очереди Условия - Зарплата до 3000$ - Полностью удалённо - Полное владение проектом, без микроменеджмента - AI-инструменты оплачиваются, используются на максимум - Живые проекты с реальными игроками и выручкой Процесс отбора Оплачиваемое тестовое — одна система по ТЗ, работающий код + подтверждение, что запускается.
Junior Python-разработчик (стажировка)
Junior Python-разработчик (стажировка) Локация: Москва Формат работы: офис Компания: Сбер Обязанности - 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) для автоматизации задач разработки и бизнес-процессов - участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM (совместно с командой) - проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - документирование результатов исследований и подготовка рекомендаций - участие в Code Review - работа в Agile-команде: участие в стендапах, спринтах и ретроспективах Требования - базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - понимание Git (коммиты, ветки, PR) - основы SOLID и паттернов проектирования - знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - понимание SQL (простые запросы) и принципов БД - общее представление о CI/CD (Jenkins) и сетевых протоколах - понимание принципов работы LLM (на уровне концепций), опыт использования AI‑CLI (Claude Code, Codex и др. — достаточно пробовал)
Продуктовый аналитик AI
Продуктовый аналитик AI Компания: Джетлин Требования - Опыт работы продуктовым аналитиком от 3 лет. - Уверенное владение SQL. - Продвинутый уровень Excel. - Опыт построения отчетности и дашбордов (Power BI, Grafana, Tableau или аналогичные инструменты). - Опыт подготовки аналитических материалов для руководителей. - Практический опыт использования AI-ассистентов (ChatGPT, Claude, Gemini, Codex или аналогичных) в ежедневной работе. - Умение быстро создавать прототипы, автоматизации, SQL-запросы, Python-скрипты и аналитические исследования с использованием AI (vibe coding). Будет плюсом - Владение Python (pandas). - Опыт работы с ClickHouse, Prometheus, Grafana. - Понимание принципов работы AI, LLM и генеративного искусственного интеллекта. - Опыт использования AI Coding и AI-агентов в рабочих процессах. - Опыт работы в финтехе Задачи - Развивать систему аналитики и метрик AI-платформы. - Собирать, обрабатывать и консолидировать данные из различных источников. - Подготавливать регулярную аналитическую и управленческую отчетность для руководства. - Разрабатывать и сопровождать систему KPI и ключевых метрик AI-платформы. - Создавать дашборды и визуализации для мониторинга ключевых показателей. - Анализировать использование AI-платформы, LLM-моделей и AI-сервисов. - Анализировать производительность инфраструктуры (TTFT, latency, очереди, загрузку GPU, SLA и другие показатели). - Анализировать использование токенов, API, вычислительных ресурсов и пользовательскую активность. - Оценивать эффективность внедрения AI-инструментов и AI Coding в подразделениях компании. - Формировать аналитические выводы и рекомендации по развитию платформы. - Автоматизировать подготовку отчетности и аналитических процессов совместно с инженерами команды. - Использовать современные AI-инструменты для повышения эффективности анализа данных, подготовки отчетности и ав
DevOps / SRE Engineer
DevOps / SRE Engineer Компания: Chatus Мы ищем сильного DevOps / SRE-инженера, который возьмёт ответственность за развитие, автоматизацию и стабильность нашей инфраструктуры. Мы — AI-First команда. Искусственный интеллект для нас — не дополнительный инструмент, а часть ежедневных рабочих процессов. Мы активно используем AI для разработки, автоматизации, анализа инфраструктуры, поиска проблем и ускорения принятия решений. Поэтому нам нужен специалист, который не только уверенно работает с современной инфраструктурой, но и обладает экспертным уровнем владения Claude Code, Codex и другими AI-инструментами. Чем предстоит заниматься - Развивать и поддерживать Kubernetes-инфраструктуру. - Управлять деплоем приложений с помощью Helm. - Проектировать, развивать и поддерживать CI/CD-пайплайны. - Автоматизировать создание и изменение инфраструктуры с помощью Terraform. - Работать с облачной инфраструктурой, преимущественно Selectel. - Настраивать мониторинг, алертинг и централизованное логирование. - Обеспечивать безопасную работу с секретами, ролями и политиками доступов. - Поддерживать Linux-серверы и production-окружение. - Настраивать reverse proxy, балансировку нагрузки и сетевое взаимодействие сервисов. - Диагностировать и устранять инциденты в production. - Автоматизировать инфраструктурные процессы с помощью Bash, Python и AI-инструментов. - Анализировать текущую инфраструктуру и предлагать решения по повышению её надёжности, производительности и управляемости. - Взаимодействовать с разработчиками и CTO по вопросам архитектуры, эксплуатации и развития инфраструктуры. Hard skills - Практический опыт работы с Kubernetes и Helm. - Уверенное владение Docker и понимание принципов контейнеризации приложений. - Опыт проектирования и поддержки CI/CD-пайплайнов: GitLab CI, GitHub Actions или аналогичные решения. - Опыт работы с облачными провайдерами. Опыт с Selectel будет преимуществом. - Уверенное использование Terraform для управления инфраструктурой. - Опыт настройки мониторинга, алертинга и централизованного логирования. - Понимание принципов безопасной работы с секретами и политиками доступов. - Опыт администрирования Linux-серверов. - Понимание сетевых протоколов, reverse proxy и балансировки нагрузки. - Навыки диагностики и устранения инцидентов в production. - Навыки автоматизации инфраструктурных процессов с помощью Bash или Python. - AI-First подход к работе. - Экспертное владение Claude Code и Codex. - Умение использовать AI не только для генерации кода, но и для анализа инфраструктуры, диагностики инцидентов, автоматизации процессов, ревью конфигураций и ускорения инженерной работы. Soft skills - Готовность брать на себя ответственность за результат. - Проактивность и инициативность в улучшении инфраструктуры и внутренних процессов. - Умение самостоятельно находить и устранять причины проблем, а не только их последствия. - Системное мышление и внимание к деталям. - Готовность работать в условиях высокой степени автономности. - Умение эффективно коммуницировать с разработчиками, CTO и другими участниками команды. - Способность предлагать новые решения и аргументированно защищать свою позицию. - Открытость к обратной связи и желание постоянно развивать свои компетенции. - Ориентация на качество, надёжность и автоматизацию вместо ручных процессов. - Ответственный подход к эксплуатации production-систем. - Готовность постоянно внедрять AI в собственные процессы и помогать команде находить новые сценарии его применения. Что для нас особенно важно Мы не ищем инженера, который использует AI только как поисковик или генератор отдельных команд. Нам нужен специалист, для которого Claude Code, Codex и другие AI-инструменты являются полноценной частью инженерного процесса: от проектирования решений и написания конфигураций до диагностики production-инцидентов, автоматизации рутины и анализа возможных рисков. AI-First мышление — одно из ключевых требований этой позиции. Мы ожидаем, что вы будете активно искать способы выполнять работу быстрее, точнее и надёжнее за счёт грамотного сочетания инженерной экспертизы, автоматизации и возможностей искусственного интеллекта.
Лучшие резюме и вакансии за 24 июля (3/3)
🏆 Лучшие резюме и вакансии за 24 июля (3/3) ⭐ Migrated Vue 2/Nuxt 2 to Vue 3/Nuxt 3 and Webpack to Vite, reducing page load time by ~40% ⭐ Worked on fintech, travel, telecom, and insurance projects with named companies like LiteForex and Мотив ⭐ End-to-end responsibility: backend API design, database schemas, and frontend implementation ⭐ Запустила дизайн-систему с нуля: design tokens, темизация, Storybook, онбординг сократился с недель до дней ⭐ Опыт с геопространственной аналитикой (Deck.gl, Mapbox, Yandex Maps) и real-time данными ⭐ Использует Cursor и Codex как инструменты разработки для рефакторинга и генерации тестов ⭐ Generic useFetch with AbortController and runtime validation ⭐ Debounce, derived state, Context+useReducer implementation ⭐ 15 tests across modules with Vitest+RTL
Не просто Backend-разработчика
вакансия Senior Backend Developer Кто мы Мы разрабатываем AI-платформу Tenant Reply AI для автоматизации бизнес-процессов в сфере PropTech (Real Estate Tech) для рынка США. Мы ищем не просто Backend-разработчика. Нам нужен опытный инженер, который умеет самостоятельно проектировать архитектуру сервисов, принимать технические решения и реализовывать их в коде. Мы — техническая команда с опытом разработки более 15 лет, поэтому хорошо понимаем разницу между опытным инженером и кандидатом, который бездумно генерирует код через AI-инструменты . Для нас важно глубокое понимание архитектуры приложений, проектирования систем, моделей данных и интеграций. Обязанности: - Разработка backend-сервисов на Python. - Проектирование архитектуры новых компонентов системы. - Развитие и рефакторинг существующих сервисов. - Разработка REST API и интеграций с внешними сервисами. - Проведение технического анализа новых задач. - Оптимизация производительности существующего кода (Refactoring) - Участие в code review и обсуждении архитектурных решений. - Подготовка технических решений и аргументация выбранного подхода перед командой. - Использование современных AI-инструментов (Codex, Cursor AI, Claude Code и др.) для ускорения разработки при сохранении полного инженерного контроля над архитектурой и качеством решения. Требования: - Коммерческий опыт Backend разработки от 3 лет ( Python или Java) - Опыт проектирования архитектуры высоко нагруженных backend-систем. - Хорошее понимание PostgreSQL и проектирования реляционных БД. - Опыт проектирования REST API - Понимание принципов SOLID, GRASP, DRY, KISS. - Знание основных GoF-паттернов и понимание, когда их действительно стоит применять. - Понимание микросервисной архитектуры и способов взаимодействия сервисов. - Умение читать, анализировать и безопасно рефакторить существующий код. - Умение оценивать технический долг и предлагать способы его уменьшения. - Способность аргументировать архитектурные решения и защищать свою позицию в технической дискуссии. Условия: - Частичная занятость. - Удаленная работа Для нас особенно важно Мы ценим инженеров, которые: - самостоятельно проектируют архитектуру системы; - понимают, как устроены модели данных и почему они именно такие; - принимают технические решения осознанно, а не потому что их предложил AI; - умеют объяснить преимущества выбранного решения; - способны критически оценивать код, написанный AI; - воспринимают AI как инструмент повышения продуктивности, а не как замену инженерному мышлению. Компания: Simple Course Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Стажер AI-разработчик
Стажер AI-разработчик О компании и проекте AGIMA — интегратор Digital-решений. С 2006 года реализовано более 700 крупных проектов для таких заказчиков, как X5 Retail Group, МегаФон, АльфаСтрахование, Леруа Мерлен, O’Stin, Спортмастер, М.Видео и других. Принципы работы: - Главный капитал — это люди, компания готова помочь в непростых жизненных ситуациях. - Регламенты должны помогать, а не ограничивать. - Жёсткая субординация не практикуется. - Ценится эффективность сотрудников и их профессиональный рост. В AGIMA действует внутренний R&D, создающий AI-инструменты для команды и продуктов компании. В команду ищут стажёра-вайбкодера. Задачи full-stack: бывают и на бэке, и на фронте, иногда в одном тикете. Точно понадобится: голова, любопытство и привычка доводить дело до прода с помощью AI-агентов. Точно не понадобится: глубокая специализация в одной области. Что предстоит делать - Писать интеграции AI-агентов с корпоративными системами. - Допиливать внутренние сервисы: авторизация, логирование, личные кабинеты, дашборды. - Собирать лендинги и продуктовые страницы из готовых блоков под брендбук. - Делать UI поверх AI-сервисов: дашборды, плагины для мессенджера, обучающие интерфейсы. - Поднимать сервисы в инфраструктуре, привязывать домены, чинить мониторинг. Микс задач подбирается под сильные стороны и интересы кандидата. Слабые стороны прокачиваются под менторами. Требования - Знакомство с LLM-харнесом (Claude Code / Codex / VS Code + Claude Code extension): понимание, что такое контекст, скиллы, sub-agents, MCP. Если эти слова незнакомы — пока рано. - Базовый код: умение прочитать чужой Python / JS / TS-сервис, разобраться и внести изменение. - Linux, Docker, git на уровне «не теряюсь в терминале». - Самостоятельность как принцип: задачи декомпозируются и движутся самостоятельно, ментор — для архитектурных вопросов и ревью, а не для пошагового сопровождения. - Английский на уровне чтения документации. Будет плюсом - Next.js / React / TypeScript, Tailwind, shadcn/ui. - Python / Node.js на уровне «писал свои сервисы». - n8n, DeepResearch, опыт деплоя и работы с CI/CD. - Figma → код, базовое SEO. Если знаете половину — не страшно, вторую половину доберёте по ходу. Что мы предлагаем - Удалённая работа, гибкий график, 25–40 часов в неделю. - Минимальная стажёрская ставка или бесплатная стажировка с возможным продолжением сотрудничества при стабильном результате в течение 2–3 месяцев. - Подписки на ведущие AI-инструменты за счёт компании. - Реальный продакшн с ежедневными пользователями — не учебные песочницы. - Опыт работы в R&D-команде, которая каждый день решает задачи на стыке AI и продукта. - Развитие и обучение: предоставляются возможности для углубленного изучения AI через специализированные курсы. Грейдирование для менеджеров — возможность роста и развития в компании. В сопроводительном письме просьба указать 1. Что вы автоматизировали или собрали с помощью AI-агентов за последние 3 месяца (сервис / сайт / интерфейс / плагин — что угодно). 2. Ссылку на результат: репозиторий / live-сайт / видео-демо. 3. С каким харнесом работаете и почему.
GenAI Engineer / AI Builder/ AI Agent Associate / AI Application Specialist
GenAI Engineer / AI Builder/ AI Agent Associate / AI Application Specialist Компания: Magic Compass Holdings Limited Тип занятости: Контрактор на полный рабочий день, удаленно. Рабочие часы: 9:00 – 18:00 по местному времени. О вакансии Мы ищем инициативного GenAI Engineer / AI Builder / AI Agent Associate / AI Application Specialist для проектирования и создания ИИ-рабочих процессов и ИИ-агентов, повышающих продуктивность бизнеса в различных бизнес-функциях. Вы будете проектировать, создавать и поддерживать ИИ-решения, автоматизирующие бизнес-процессы, повышающие операционную эффективность и обеспечивающие эффективное сотрудничество человека и ИИ в разных бизнес-функциях. Первоначально вы будете поддерживать нашу команду по ИИ и управлению рисками. По мере развития наших ИИ-возможностей вы будете работать с другими бизнес-функциями над созданием практических ИИ-решений, повышающих продуктивность и операционное совершенство. Эта роль идеально подходит для тех, кто любит быстро превращать бизнес-требования в масштабируемые ИИ-приложения и воплощать идеи в реальные бизнес-результаты. Обязанности Разработка ИИ-агентов и рабочих процессов: - Проектирование, создание и поддержка ИИ-агентов для бизнес-операций. - Разработка систем мониторинга, логирования и наблюдаемости за поведением агентов и правилами безопасности. - Разработка ИИ-рабочих процессов, автоматизирующих повторяющиеся бизнес-процессы. - Преобразование бизнес-требований в практические ИИ-решения. - Создание масштабируемых ИИ-приложений, повышающих продуктивность и операционную эффективность. - Интеграция ИИ-решений с внутренними системами и сторонними платформами. Бизнес-приложения ИИ: - Разработка ИИ-решений для различных бизнес-функций, включая управление рисками, тестирование, маркетинг, операции и поддержку клиентов. - Выявление возможностей, где ИИ может автоматизировать ручную работу, улучшить принятие решений и оптимизировать бизнес-операции. Разработка ИИ: - Создание ИИ-приложений с использованием современных больших языковых моделей (LLM). - Проектирование промптов, ИИ-рабочих процессов и мультиагентных решений для различных бизнес-сценариев. - Разработка решений с использованием RAG, MCP, вызова функций, памяти и вызова инструментов. - Интеграция API LLM во внутренние платформы и конвейеры автоматизации. - Создание ИИ-рабочих процессов с использованием как кодовых, так и low-code/no-code платформ, где это уместно. - Постоянная оценка новых ИИ-технологий и рекомендация практических бизнес-применений. Требования - Опыт от 1 до 3 лет в создании ИИ-приложений, ИИ-агентов или решений для автоматизации рабочих процессов. - Практический опыт работы с ведущими ИИ-моделями, такими как OpenAI (GPT), Openclaw, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen, Llama или аналогичными большими языковыми моделями (LLM). - Опыт использования современных инструментов ИИ-разработки, таких как Cursor, Claude Code, Codex, Gemini CLI, Genspark, Manus, OpenHands или аналогичных инструментов разработки с использованием ИИ. - Знакомство с фреймворками ИИ-агентов, концепциями агентного ИИ (планирование, агенты, использующие инструменты, генерация с дополненной выборкой) — допускается практический опыт или проекты на стороне. - Опыт интеграции ИИ-решений с API, сторонними сервисами или внутренними бизнес-системами. - Базовые навыки программирования на Python и знакомство с prompt engineering, проектированием ИИ-рабочих процессов или RAG. - Опыт в сфере финансовых технологий, трейдинга, управления рисками и/или цифровых активов. - Сильные аналитические способности, навыки решения проблем и коммуникации, а также увлеченность изучением и применением новых ИИ-технологий. - Способность эффективно общаться на английском языке, сильное аналитическое мышление, способность решать проблемы. - Опыт создания мультиагентных систем, платформ автоматизации рабочих процессов и/или развертывания ИИ-приложений в production-средах. Условия работы - Полностью удаленная работа с графиком по вашему местному времени. - Создание ИИ-решений, решающих реальные бизнес-задачи. - Работа с различными бизнес-функциями и участие в формировании ИИ-трансформации компании. - Работа с новейшими ИИ-технологиями, LLM, ИИ-агентами, автоматизацией рабочих процессов и современными инструментами ИИ-разработки. - Возможность создавать практические ИИ-приложения с прямым влиянием на бизнес.
Vibe Product Owner AI
Vibe Product Owner AI Формат работы и локация Full-time, удаленно Европа (ЕС, Великобритания, Сербия, Молдова, Швейцария, Норвегия, Исландия, Турция и другие европейские страны), LATAM, США Обязательный опыт в доменах Corporate Messenger EdTech HealthTech Задачи Проводить Discovery и Customer Development. Исследовать рынок, пользователей и конкурентов. Проверять гипотезы и рассчитывать Unit Economics. Создавать PoC и интерактивные прототипы. Самостоятельно проектировать UX на ранних этапах продукта. Работать с Founding Engineer до вывода продукта в production. Управлять roadmap, приоритетами и релизами. Запускать продукт и развивать первые каналы привлечения пользователей. Автоматизировать продуктовые процессы с помощью AI-агентов. Требования От 5 лет опыта в Product Management. Опыт полного цикла 0→1. Опыт в одном из указанных доменов. Discovery, Customer Development, Product Analytics. Unit Economics и работа с метриками. SQL. Сильные навыки UX и прототипирования. Практический опыт работы с AI-продуктами. Vibe Coding (Cursor, Claude Code, Windsurf или аналогичные инструменты). Английский язык от уровня B2+. Будет плюсом Инженерный бэкграунд. Опыт одновременного ведения нескольких продуктов. Технологии Cursor, Claude Code, Windsurf, Codex CLI, Claude, OpenAI, MCP, LangGraph, Pinecone, Replit Agent, Framer, Webflow, Figma, Linear, Notion, Slack, PostHog, Plausible
Старший аналитик продуктовых процессов
О нас Cloud.ru приглашает старшего аналитика продуктовых процессов. Задачи - Разработка, описание и регулярное обновление процессов работы продуктовых команд, включая проектирование оптимальных схем взаимодействия и стандартных регламентов. - Определение и внедрение стандартных конфигураций Jira для поддержки продуктовых процессов, взаимодействие с техническими командами по вопросам настройки и автоматизаций (постановка ТЗ и контроль исполнения). - Проектирование и совершенствование практик автоматизации и ИИ-интеграции продуктовых процессов, включая анализ текущих инструментов и предложение новых решений. - Проведение интервью с командами, продакт-менеджерами и scrum-мастерами для сбора обратной связи по текущим процессам и используемым инструментам; формирование и приоритизация задач для процессного бэклога на основе выявленных проблем. - Формирование, тестирование и анализ гипотез по улучшению процессов, инструментов и рабочих практик, подготовка предложений по внедрению изменений. - Сопровождение внедрения новых процессов и инструментов в продуктовых командах, обеспечение поддержки на этапе внедрения и адаптации. - Организация и проведение обучающих сессий, воркшопов и инструктажей для команд и лидов по новым процессам, инструментам и автоматизациям; сбор и обработка обратной связи. - Разработка, структурирование и поддержка обучающих материалов, гайдов, чек-листов и FAQ по продуктовым процессам и инструментам. - Актуализация базы знаний компании. - Оценка эффективности внедренных изменений в процессах и инструментах, подготовка аналитических отчетов и рекомендаций по дальнейшему совершенствованию. Требования - Опыт работы бизнес- или process-аналитиком в IT от двух лет. - Знание инструментов и практик продуктового планирования (quarterly planning, OKR, roadmap и другие). - Уверенное владение Jira, опыт настройки процессов и рабочих шаблонов. - Навыки фасилитации встреч, проведения интервью и работы с командой изменений. - Опыт проектирования, документирования и внедрения новых процессов. - Опыт подготовки аналитических материалов, гайдов, инструкций и других стандартов для команд. - Инициативность, умение выявлять проблемы и предлагать улучшения. - Структурное мышление, системный подход, коммуникабельность. - Опыт работы с AI-инструментами: использование LLM на этапах анализа, проектирования процессов и подготовки документации. - Умение формировать инструкции и контекст для AI-агентов (Claude Code, Codex и др.) с целью передачи процессных знаний командам.