Бэкенд вакансии - гибрид

Требования: — Коммерческая разработка на Java от 5 лет — Опыт в аналогичной должности не менее 2 лет — Отличное владение Java Core — Практический опыт работы с Spring Framework (с пониманием как работают модули под "катопом") — Опыт работы с сервером приложений (Apache Tomcat, с понимание как устроен и работает) — Понимание концепций работы реляционных БД (PostgreSQL) — Опыт проектирования БД и отличное знание SQL (PostgreSQL) — Практический навык оптимизации SQL запросов — Опыт работы с Apache Kafka — Опыт с Docker и Kubernetes Задачи: — Писать программный код на языке Java с использованием лучших практик — Определять оптимальные подходы и технологии для реализации текущих задач — Заниматься декомпозицией бизнес требований и постановкой задач участникам команды — Контролировать сроки и качество их выполнения, кросс-ревью — Координировать процессы разработки с командой разработчиков — Проводить техническое ревью постановок от группы анализа и участвовать в оценке трудоемкости Условия: — Внутренние семинары, внутренние митапы — ДМС со стоматологией для сотрудников и скидку на покупку ДМС для ближайших членов семьи — Технику для комфортной работы — Гибридный формат работы в комфортабельном офисе

Задачи: — Проектировать отказоустойчивые технические решения — Разрабатывать высоконагруженные микросервисы по задачам платформы backend — Отвечать за код до момента релиза и после: делать код-ревью, писать автотесты, релизить, настраивать мониторинги — Развивать направление на Golang, при желании перехода в будущем, делиться знаниями и практиками между разработчиками других микросервисов Требования: — Качественный опыт написания кода на python от 3 лет — Опыт написания кода на golang и желание развиваться в нем — Умение и практика написания тестов — Свободное владение linux (bash, sed, grep и другие утилиты) — Опыт работы с СУБД: postgresql, MongoDB, ElasticSearch, Redis — Опыт работы с CI/CD: gitlab, docker, kubernetes — Знание классических алгоритмов и структур данных Условия: — Официальное трудоустройство и конкурентная заработная плата — Уютный и современный офис в шаговой доступности от станций метро Дмитровская, Савёловская, рядом с Флаконом и Хлебозаводом — Гибридный формат работы (или возможность переехать в Москву из регионов России) — Предоставление современной рабочей техники, дополнительного монитора и многое другое для комфортной работы — Гибкое начало рабочего дня по согласованию с руководителем — Забота о здоровье: консультации психолога, юриста, финансового консультанта и специалиста по ЗОЖ, после испытательного срока - ДМС (со стоматологией) и страховка для выезда за рубеж — Поддержка в обмене знаниями и идеями: поощрение выступлений на митапах и помощь с подготовкой докладов — Бесплатная подписка на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits, доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ»

Задачи: — разрабатывать backend-сервисы платформы на Python и развивать существующие компоненты — проектировать и реализовывать API и интеграции с внешними системами и инфраструктурными компонентами — разрабатывать интерфейсы и коннекторы для подключения к платформе LLM, инструментов (tools), баз знаний, внешней памяти и RAG-компонентов — строить и поддерживать пайплайны оценки качества агентов (evals, LLM-as-a-judge) — использовать AI-инструменты для ускорения разработки и валидировать их решения — через ревью, тесты и проверку на соответствие требованиям — участвовать в проектировании архитектуры сервисов, ревью кода и разборе инцидентов Требования: — опыт промышленной разработки на Python от 3 лет — сильные навыки system design: умение спроектировать сервис целиком, выбрать паттерны взаимодействия компонентов и обосновать архитектурные trade-off-ы — умение декомпозировать крупную задачу на части, годные для постановки агенту, и собирать из них целостное решение — практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги — умение критически оценивать и валидировать решения, сгенерированные AI-агентами: находить ошибки, проверять корректность и границы применимости — опыт разработки веб-сервисов и API на FastAPI, Flask или аналогах, понимание asyncio — уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных — опыт работы с брокерами сообщений (Kafka или аналоги) — опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift — понимание принципов наблюдаемости, отказоустойчивости и надёжной эксплуатации сервисов — готовность нести ответственность за итоговое качество кода независимо от того, написан он вручную или с помощью агента Будет плюсом: — опыт интеграции LLM API и построения агентных или RAG-сценариев — опыт работы с векторными хранилищами и базами знаний — опыт построения пайплайнов для evals и оценки качества моделей — опыт работы с OpenClaw или схожими платформами оркестрации агентных систем — опыт работы в финтехе или в защищённом контуре Условия: — строим платформу для GenAI-агентов, которая становится частью технологического контура банка — роль на стыке классической backend-разработки и AI: писать сервисы и проектировать работу агентов в проде — AI-инструменты — рабочая норма, ценится инженер с system design и ответственностью за качество решения — много нового функционала без тяжёлого legacy, изменения доводятся до промышленного контура — прозрачные процессы, регулярное улучшение инженерных практик, атмосфера открытости и взаимопомощи — гибридный формат работы, комфортный офис рядом с м. Кутузовская, ДМС и корпоративные льготы

Задачи: - Разработка новой функциональности платформы Feature Flow. - Участие в миграции компонентов платформы в монорепозиторий и упрощении архитектуры сервисов. - Разработка фреймворка для end-to-end тестирования ETL-пайплайнов. - Оптимизация топологии ETL-пайплайнов. - Развитие инфраструктуры платформы: параллельные деплои и деплои без даунтайма. Требования: - Базовые знания Java. - Понимание принципов ООП, основных алгоритмов и структур данных, а также основ клиент-серверного взаимодействия. - Понимание принципов тестирования и готовность писать тесты для своего кода. - Умение разбираться в существующем коде.

Мы - команда FRE B2B Дивизион AI трансформации и исследования данных блока "Финансы". Наша команда занимается внедрением AI в процессы ценообразования кредитных банковских продуктов. В своей работе мы реализуем весь жизненный цикл создания Агента - от сбора требований и отрисовки архитектуры до интеграции решения в бизнес-процессы, от прохождения требований Регуляторов (Модельные Риски, Надежность, Кибербезопасность) до предоставления результатов руководству Банка. Задачи: — проектирование, разработка и внедрение AI-агентов — создание и оптимизация RAG-пайплайнов — интеграция агентов в производственные процессы Требования: — опыт разработки и внедрения генеративных моделей (LangChain, LangGraph или кастомные реализации) — опыт работы с открытыми моделями машинного обучения (Llama, Mistral, Qwen и другие) — понимание полного цикла проекта с искусственным интеллектом — знакомство с инструментами RAG (пайплайны, векторные БД FAISS/Chroma/Qdrant) — владение Python-библиотеками (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) — опыт работы с системами контроля версий и трекерами задач Будет плюсом: — глубокое понимание нейронных сетей и их обучения (архитектуры MLP, CNN, RNN/LSTM, трансформеры) — базовые знания математики (анализ, линейная алгебра, теория вероятности и статистика) — представление о финансах Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — возможность выбрать удобный график – офис/гибрид — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: - Построить надёжный распределённый сервис, который может пережить падение двух ДЦ. Развивать систему, которой пользуются сервисы Яндекса с миллионами инстансов. Обрабатывать десятки тысяч realtime-графов для каждого инцидентного сценария. - Работать с алгоритмами консенсуса. Ядро распределённой системы использует алгоритм Raft. Задачи на повышение надёжности сервисов. - Работать не только над инфраструктурными задачами. Предоставлять единый инструмент работы над стабильностью для разных классов сервисов: Поиска, Музыки, Такси. Обеспечивать доступность сервисов 99.9999% времени и информировать разработчиков о проблемах в течение 30 секунд с момента появления. Следить за доступностью сервисов и работой пользовательских сценариев, например, радио в Музыке. Требования: - Разработка на Python более трёх лет. - Опыт классической веб-разработки (кеш, очереди, асинхронные задачи). - Опыт работы с PostgreSQL. - Тестирование своего кода. - Умение работать самостоятельно и в команде.

Задачи: - Разрабатывать новый функционал и дорабатывать существующий, включая создание Grafana-дашбордов; - Исследовать, документировать и рефакторить логику сервисов; - Исправлять ошибки и уязвимости безопасности; - Писать тесты и участвовать в код-ревью; - Оценивать задачи, сопровождать релизы и поддерживать коммуникацию в команде. Требования: - Опыт разработки на Java от 2-х лет; - Уверенное знание Java 17–21 и Spring Boot 3; - Опыт разработки высоконагруженных API (REST, gRPC); - Опыт работы с PostgreSQL, Redis и Kafka; - Опыт настройки и поддержки инфраструктуры (Docker, K8S, Helm, CI/CD); - Опыт использования ORM (Spring Data/Hibernate, MyBatis); - Понимание принципов чистой архитектуры и знание паттернов проектирования (в т.ч. микросервисных); - Навыки написания тестов (JUnit5, Mockito, Testcontainers, SpringBootTest); - Опыт работы с Git и GitLab.

Задачи: — Участвовать в создании сети агентов для реализации шагов дата-процесса; — Настраивать мониторинг реализации практик DataGov; — Реализовывать интеграции с платформой работы с данными MWS Data и платформой интеграций MWS OctApi; — Разрабатывать backend-сервисы на Python для управления метаданными, контроля качества данных и оркестрации дата-процессов; — Проектировать и поддерживать API для взаимодействия с продуктовыми командами; — Тестировать реализованные сервисы, готовить техническую документацию; — Взаимодействовать с продуктовыми командами в рамках их обучения работе с сервисами DataGov; — Участвовать в код-ревью и совершенствовании архитектуры решений. Требования: — Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет; — Опыт работы с LLM и API OpenAI от 1 года; — Практический опыт проектирования и реализации AI-агентов с использованием LangChain/LangGraph; — Уверенное владение Docker и Docker Compose, опыт запуска приложений в production-среде; — Опыт настройки и поддержки CI/CD pipelines; — Знание принципов работы с базами данных (SQL и NoSQL); — Опыт работы с Git (branching-стратегии, code review); — Понимание принципов микросервисной архитектуры и REST API; — Опыт работы с Linux (терминал, базовое администрирование); — Умение писать чистый, поддерживаемый код и покрывать его тестами; — Готовность работать в команде, инициативность и внимательность к деталям.

Задачи: - Разработка и масштабирование микросервисов - Решение продуктовых и инфраструктурных задач - Создание и поддержка программного обеспечения от написания до выкладки в продакшн - Обеспечение стабильной работы компонентов и оперативное решение проблем Требования: - Опыт коммерческой разработки на JVM-языке более пяти лет - Создание веб-приложений и хорошее понимание микросервисной архитектуры - Умение тестировать свой код и стремление к высокой стабильности - Знание классических алгоритмов и структур данных - Опыт использования реляционных СУБД

Задачи: - разрабатывать, развивать и адаптировать компоненты Платформы данных, связанные с наполнением DataLakeHouse и интеграциями с ML - разрабатывать BI приложение, включая архитектурное проектирование, написание самого приложения и интеграций с другими микросервисами - следить за чистотой кода и тестовым покрытием - участвовать в code review и в фазах релизного процесса - проводить анализ по улучшению производительности сервисов Требования: - веренное знание Java - уверенное знание Spring экосистемы - опыт коммерческой разработки от 2 лет

Задачи: — Владение сложными техническими инициативами от этапа исследования до продакшена. — Принятие архитектурных решений для платформ сбережений и банковских сервисов. — Сотрудничество с командами продукта и дизайна для влияния на техническое направление. — Ежедневная доставка высококачественных, масштабируемых и надежных систем. — Обеспечение надежности, безопасности и долгосрочной поддерживаемости систем. — Руководство улучшениями инфраструктуры, безопасности и инструментов для разработчиков. Требования: — Опыт профессиональной разработки ПО не менее 5 лет. — Наличие права на работу в ЕС и проживание в ЕС. — Сильные знания архитектуры и распределенных систем. — Опыт создания высокодоступных и отказоустойчивых API. — Опыт работы в облачных и микросервисных средах. — Высокая степень ответственности и способность работать автономно. Желательно: — Опыт работы в финтехе или регулируемых средах. — Владение французским языком. Условия: — Гибкий график работы. — Медицинская страховка высшего уровня с 100% оплатой работодателем. — Ежемесячные командные мероприятия и выездные встречи два раза в год. — Ваучеры на питание Swile. — Конкурентная зарплата и опционы на акции. Процесс найма: — Вводный звонок, техническое собеседование с инженером, выполнение домашнего задания с последующим разбором, интервью по системному дизайну и поведенческое интервью.

Задачи: — Решение различных технических и бизнес задач в области разработки на Java. Требования: — Высшее образование в области компьютерных наук или аналогичной. — Опыт программирования 8+ лет, из них минимум 5+ лет на Java (Java Core + многопоточность). — Опыт работы с Kafka и/или другими системами обмена сообщениями в реальном времени. — Опыт с распределёнными кэш-технологиями, такими как Memcached, Ignite и др. — Опыт разработки распределённых, масштабируемых, интенсивно работающих с данными приложений. — Экспертные знания SQL и запросов к базам данных. — Сильные аналитические способности для самостоятельного изучения кода и обратной разработки. — Умение эффективно работать как самостоятельно, так и в кросс-функциональных командах. Желательно: — Опыт работы с AWS. — Опыт или знания в финансовой сфере, включая транзакции, позиции, P&L и управление производительностью. — Опыт в финансовых услугах. — Знание Python будет плюсом. Условия: — Гибкий режим работы: удалённо или гибридный. — Возможность работать удалённо из Грузии, Сербии, Испании, Кипра, Армении, Португалии или Польши, либо гибридно в Кракове или Лимассоле. — Медицинская страховка для сотрудников в Польше и на Кипре. — 50% покрытие медицинской страховки для супругов и детей в Польше и на Кипре. — 24 дня оплачиваемого отпуска. — 10 дней оплачиваемого больничного. — 50% компенсация профессионального обучения, образования, конференций. — Помощь с релокацией в Польшу или на Кипр, включая билеты, аренду жилья на первый месяц, поддержку в оформлении виз и разрешений на проживание.

Команда DataLens в Яндексе ищет Python-разработчика для работы над сервисом аналитики и визуализации данных. Задачи: — Разрабатывать гибкий API для задач анализа данных и оптимизировать модель данных, обеспечивая высокую производительность и многослойное кэширование — Разрабатывать коннекторы для подключения новых источников данных — Работать над масштабированием, стабильностью и скоростью работы сервиса, сопровождать развёртывания и окружения — Оптимизировать CI/CD-пайплайны, развивать инструменты мониторинга и диагностики — Развивать ядро сервиса в опенсорсе и поддерживать модульную архитектуру для расширяемости Требования: — Опыт разработки на Python или готовность перейти на него с другого языка — Опыт работы с реляционными базами данных — Опыт построения и поддержки отказоустойчивых систем Будет плюсом: — Опыт с Flask, AIOHTTP, SQLAlchemy — Знакомство с Docker, Terraform, Kubernetes — Опыт работы с облачными провайдерами (включая Yandex Cloud) — Интерес к анализу и визуализации данных, опыт с BI-системами

Задачи: — Строить гибкий API для решения задач анализа данных, оптимизировать построение модели данных. Датасеты позволяют строить запросы к данным через универсальный API, должны быстро работать с любым количеством полей за счёт оптимизаций и кеширования. Развивать API датасетов и добавлять возможности, улучшающие пользовательский опыт (экспорты, алертинг, публичный API). — Разрабатывать коннекторы для подключения к новым источникам данных, изучать их особенности и продумывать взаимодействие с пользователем. — Работать над масштабированием, стабильностью и скоростью работы сервиса. Отвечать за проектирование, разработку, развёртывание и поддержку сервиса DataLens внутри Яндекса и в Yandex Cloud. Оптимизировать CI/CD, улучшать мониторинг и средства диагностики. — Развивать ядро сервиса в опенсорсе, поддерживать модульную архитектуру кода, выделять общие части и предоставлять точки расширения. Требования: — Опыт разработки на Python или готовность перейти на Python с другого языка. — Опыт работы с реляционными базами данных. — Опыт построения и поддержки отказоустойчивых систем. Будет плюсом: — Опыт работы с Flask, AIOHTTP, SQLAlchemy. — Знание Docker, Terraform, Kubernetes. — Опыт работы с другими облачными платформами. — Интерес к анализу и визуализации данных, опыт работы с BI-системами.

О проекте: МТС Web Services (MWS) — бигтех-компания, предоставляющая облачные, AI-сервисы и платформенные решения под разные задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации процессов. Запущена новая публичная платформа собственной разработки — MWS Cloud Platform. Big Data – один из ключевых юнитов МТС, с 20 петабайтами данных, 5 000 метрик на профиль и 400 профессионалами в команде. КонтентКрафт — умный ИИ-помощник для малого и микробизнеса, автоматизирующий продвижение в соцсетях: анализ бизнеса, генерация контента, планирование публикаций и отслеживание результатов. Задачи: — Разрабатывать AI-Агентов; — Разрабатывать AI-боты для Telegram и Max; — Автоматизировать клиентский путь; — Автоматически генерировать контент для малого и среднего бизнеса, интегрироваться с AI-платформой; — Проводить тестирование взаимодействия с AI-платформой. Требования: — Студенты 3-6 курсов бакалавриата, специалитета или магистратуры; — Знание основ ООП; — Знание синтаксиса Python, способность реализовать простой алгоритм самостоятельно; — Базовые знания SQL (запросы с условиями и агрегацией, SELECT, JOIN); — Знание индексов и понимание их работы; — Базовые навыки работы с нейросетями (openAI); — Умение работать с git (ветки, коммиты); — Понимание протоколов HTTP/HTTPS, REST API; — Базовые навыки работы с Docker. Условия: — Наличие куратора, наставник с самого начала; — Гибкий график, начало работы с 8 до 11, занятость 30-40 часов в неделю; — Официальное оформление сроком от 6 до 9 месяцев с возможностью остаться в штате.

Задачи: — Развитие и поддержка инструментов продвижения: техническая проработка и декомпозиция задач, разработка новых функций и улучшение существующих, совместная работа с менеджером продукта, участие в планировании и обсуждении проектов. — Обработка больших объёмов данных: обработка сотен миллионов записей о товарах, заказах и пользователях, принятие решений по ценообразованию, рекламной ставке и рассылках. — Технические задачи: решение задач производительности высоконагруженного сервиса и обработки большого объёма данных, поддержка работоспособности сервиса, устранение технического долга, перевод старых сервисов на актуальные решения. Требования: — Не менее двух лет коммерческой разработки на Java или Kotlin. — Умение тестировать свой код и разбираться в чужом. — Знакомство с различными базами данных и понимание их принципов работы. — Способность грамотно проектировать техническую составляющую системы, декомпозировать задачи и аргументировать решения. — Понимание необходимости и способов отслеживания работоспособности сервиса. — Готовность изучать новые технологии. — Умение работать в команде и предлагать идеи и решения.

Задачи: - Разрабатывать AI-Агентов; - Разрабатывать AI-боты для Telegram и Max; - Заниматься автоматизацией клиентского пути; - Заниматься автоматической генерацией контента для малого и среднего бизнеса, осуществлением интеграции с AI-платформой; - Проводить тестирование взаимодействия с AI-платформой Требования: - Студенты 3 - 6 курсов бакалавриата, специалитета или магистратуры; - Знание основ ООП; - Знание синтаксиса python, способность реализовать простой алгоритм самостоятельно; - Базовые знания SQL (способность написать запросы с условиями и агрегацией, SELECT, JOIN); - Знание индексов и понимание их работы; - Базовые навыки работы с нейросетями (openAI); - Умение работать с git (работа с ветками, с коммитами); - Понимание протоколов HTTP/HTTPS, REST API; - Базовые навыки работы с docker

Задачи: — Создавать новое направление работы потоковой обработки данных для ML моделей; — Нарезать и оценивать задачи (вместе с командой), отвечать за сроки и качество решений; — Общаться с заказчиками, выяснять потребность, адаптировать решение под потребности; — Разрабатывать и разворачивать функциональные сервисы и микросервисы; — Поддерживать и улучшать уже используемые сервисы и компоненты; — Масштабировать разрабатываемые системы. Требования: — Опыт Python от 3х лет (FastAPI, aiohttp, SQLAlchemy, AsyncIO); — Опыт работы с Docker и Kubernetes; — Понимание принципов, паттернов и подходов проектирования систем, в том числе микросервисных архитектур, будет преимуществом понимание работы LLM; — Самостоятельность, проактивность и инициативность в предложениях по техническим решениям; — Командность, готовность помогать коллегам и пользователям; — Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи. Условия: — Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования; — Работа в agile-команде; — Работа из офиса или гибридный формат работы (на выбор); — Сложные и интересные задачи, современный стек технологий; — Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни; — Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий; — Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.