Разработка вакансии - удалённо

Задачи: — Проектирование и развитие .NET-микросервисов, обрабатывающих тысячи запросов в секунду — Обеспечение идемпотентности, ретраев и обработки сбоев в распределённой системе — Интеграция с внешними API с корректной работой заголовков, кук и форматов — Проектирование схем PostgreSQL и оптимизация запросов под высокие нагрузки — Настройка Elasticsearch для быстрого поиска и аналитики — Снижение p95/p99, профилирование, внедрение кеширования и лимитирования — Построение наблюдаемости через Prometheus, Grafana и OpenTelemetry — Обеспечение безопасности на всех уровнях: от хранения секретов до контроля доступа Требования: — Опыт разработки на .NET от 5 лет — Глубокое знание веб-интеграций: HTTP/2, CORS, cookies, multipart/x-www-form-urlencoded — Опыт с криптографией: Ed25519, SHA-256, бинарные протоколы — Сильный опыт с PostgreSQL (схемы, индексы, транзакции, миграции EF Core) — Микросервисы и брокеры: gRPC/Protobuf, RabbitMQ/Kafka, Outbox, идемпотентность — Elasticsearch: индексы, маппинги, DSL, агрегации, синхронизация с БД — Надёжность под нагрузкой: ретраи, таймауты, circuit-breaker, лимитеры — Наблюдаемость: Prometheus/Grafana, структурное логирование, OpenTelemetry — CI/CD и Docker — на практике — Чистая архитектура, SOLID, модульные/интеграционные тесты, code review Будет плюсом: — Опыт с TON (TonSDK, Cell/BOC, тон-пруф, Telegram Stars) — Навыки обхода антибот-механик (Cloudflare, заголовки, сессии) — DDD/Event-driven, Saga/оркестраторы, распределённые транзакции — Антифрод и безопасность платежей, KMS — Навыки написания бенчмарков и property-based тестов Условия: — Формат работы: удаленно — Часовой пояс: MSK

Задачи: — Проектирование и развитие .NET-сервисов: бизнес-логика приложения, платежные и оркестрационные флоу. — Обеспечение надежности: идемпотентность, повторные попытки (retries), дедупликация, outbox/Saga, обработка сбоев. — Обеспечение безопасности: хранение секретов/KMS, контроль доступа, безопасная конфигурация и деплой. — Интеграция внешних API: корректная работа с заголовками/куками, форматами (multipart/x-www-form-urlencoded, JSON), соответствие спецификациям. — Проектирование БД (PostgreSQL): схемы, индексы, миграции, оптимизация запросов и блокировок. — Работа над производительностью и масштабируемостью: профилирование, снижение p95/p99, кеширование, лимитирование. — Управление командой (2-4 разработчика): распределение задач, код-ревью, менторство, онбординг новичков, помощь в разрешении блокеров. — Построение эффективного процесса разработки, внедрение стандартов кода и архитектуры, улучшение CI/CD и практик тестирования в команде. — Коммуникация со смежными командами и заинтересованными лицами: координация интеграций с продуктом, аналитикой, QA, DevOps, согласование технических решений. — Регулярный анализ проблем (инциденты, долгие релизы, спорные моменты в коде), инициация и контроль технических улучшений. Требования: — Опыт работы 5+ лет и минимум 1–2 года в роли Tech Lead / Team Lead (или явное желание и готовность взять на себя лидерские задачи при сильном техническом бэкграунде). — Опыт код-ревью и менторства: умение давать конструктивную обратную связь. — Глубокое знание сетевых протоколов и веб-интеграций: HTTP/2, CORS, cookies, multipart/x-www-form-urlencoded. — Криптография и форматы: Ed25519, SHA-256, работа с бинарными протоколами и байтовыми префиксами. — Базы данных: PostgreSQL, проектирование схем, индексы, транзакции, миграции (EF Core). — Микросервисы и интеграции: gRPC/Protobuf, очереди/брокеры (RabbitMQ/Kafka), паттерны Outbox и идемпотентности. — Надежность под нагрузкой: повторные попытки, таймауты, поллинг, лимитеры, circuit breaker. — Наблюдаемость: Prometheus/Grafana, структурированное логирование, трассировка (OpenTelemetry). — Контейнеризация и CI/CD: Docker, базовые практики деплоя и конфигурации. — Чистый код и архитектура: SOLID, модульные и интеграционные тесты, код-ревью, проектирование API. Будет плюсом: — Опыт работы с антибот-механизмами (например, Cloudflare: заголовки, сессии). — Знание DDD и event-driven подходов, Saga/оркестраторы, управление транзакционными границами в распределённых системах. — Опыт в области безопасности платежей и антифрода, KMS/Secret-management. — Опыт проведения property-based тестирования, нагрузочных и performance-тестов, бенчмарков.

Задачи: — Разработка и поддержка Android-приложений — Разработка нового функционала и развитие существующих проектов — Интеграция приложения с внешними сервисами (REST API, Telegram API, картографические сервисы) — Интеграция с внутренними сервисами компании — Работа с сетевым взаимодействием, обработкой данных и бизнес-логикой — Оптимизация производительности и стабильности приложения — Участие в код-ревью и взаимодействие с backend-разработчиками, дизайнерами и ML-командой Требования: — Коммерческий опыт Android-разработки от 1–2 лет — Уверенное знание Kotlin — Опыт работы с Flutter или React Native — Опыт интеграции с REST API — Понимание архитектур MVVM/MVI (или аналогичных) — Опыт работы с Git — Понимание жизненного цикла Android-приложений — Опыт публикации или сопровождения Android-приложений будет преимуществом Будет плюсом: — Опыт интеграции Telegram API — Опыт работы с картографическими SDK (Google Maps, Yandex Maps, Mapbox и др.) — Опыт работы с Firebase — Опыт написания unit/UI тестов — Опыт работы в аутсорсинговых или продуктовых командах — Английский язык на уровне чтения технической документации

Задачи: — разработка на SQL и PL/SQL с использованием Oracle Database — анализ и оптимизация сложных SQL-запросов — рефакторинг легаси-кода и предложение эффективных решений — работа с low-code платформой Hi-Квадрат / XSQUARE, включая решение проблем с кэшем, отображением ошибок и сохранением данных — самостоятельная работа в условиях неполного ТЗ, генерация идей и поиск решений — участие в миграции данных между СУБД, в перспективе переход с Oracle на PostgreSQL Требования: — уверенное владение SQL и PL/SQL, опыт разработки на Oracle Database от 4 лет — глубокое понимание архитектуры Oracle — опыт анализа и оптимизации SQL-запросов — готовность быстро разбираться в новой low-code платформе без подробной документации — системное мышление, проактивность, инициативность — опыт в финтехе или страховании — навыки командной работы с аналитиками и тестировщиками в крупной команде (~60 человек) Желательные требования: — опыт работы с PostgreSQL — опыт работы с Oracle APEX — опыт работы в крупных проектах — опыт построения архитектуры и проектирования интерфейсов

Обязанности: • Проектирование модели данных для управленческого учёта (fact / event-based) • Разработка backend-части и Telegram-ботов • Реализация валидации, идемпотентности и аудита операций • Организация централизованного хранения данных в БД • Формирование журналов фактов (операционные, товарные, логистические, денежные) • Участие в проработке сценариев ввода данных Требования: • Опыт backend-разработки и проектирования БД • Уверенное владение PostgreSQL • Понимание event-based / transaction-based систем • Опыт интеграций с Telegram Bot API • Понимание принципов атомарности фактов, неизменяемости данных, идемпотентности и логирования • Системное мышление • Финансовая отчётность (P&L, ДДС, баланс) • BI, дашборды и визуализация • Расчёт KPI и мотивации Условия: • Удалённый формат • Прямое взаимодействие с CEO и CFO • Минимальная бюрократия • Фокус на архитектуре и инженерной глубине, а не на “косметике”

Задачи: — Разработка и поддержка backend-сервисов на Go. — Проектирование и реализация REST/gRPC API. — Работа с PostgreSQL, Redis и системами обмена сообщениями. — Интеграция с внешними сервисами и API. — Написание модульных и интеграционных тестов. — Оптимизация производительности и повышение надежности приложений. — Участие в код-ревью, обсуждении архитектуры и технических решений. Требования: — Опыт коммерческой разработки на Go от 2 лет. — Хорошее знание языка Go и его стандартной библиотеки. — Опыт работы с PostgreSQL и SQL. — Понимание принципов микросервисной архитектуры. — Опыт разработки REST API и желательно gRPC. — Знание Docker, Git и CI/CD. — Понимание принципов многопоточности, конкурентности и сетевого взаимодействия. Будет плюсом: — Опыт работы с Kubernetes. — Знание Kafka, RabbitMQ или NATS. — Опыт работы с облачными платформами AWS, GCP или Azure. — Понимание Domain-Driven Design и Clean Architecture

Задачи: — Доставка результатов AI клиентам через веб-API и приложения. — Поддержка Python backend-сервисов в распределённой системе. — Разработка REST API. — Повышение покрытия unit-тестами, внедрение автоматизированного тестирования. — Улучшение общей стабильности системы, исследование отчетов об ошибках, исправление багов. — Регулярное обновление схемы базы данных. — Создание переиспользуемой и гибкой кодовой базы. — Взаимодействие с врачами и AI-учёными для построения моделей, связанных с клиническими процессами принятия решений. Требования: — Опыт разработки на Python от 2 лет. — Опыт проектирования веб-приложений и баз данных. — Навыки веб-программирования (FastAPI, REST, HTTP, TCP). — Опыт работы с SQL, запросами, проектированием баз данных, инструментами миграции. — Опыт работы с Linux и Docker. — Английский уровень B2 и выше. Преимущества: — Знание медицинских стандартов (DICOM, HL7). — Опыт облачного деплоя (GCP, AWS, Kubernetes). — Опыт с JavaScript. — Высокий уровень понимания алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения. — Формальное образование в области компьютерных наук. — Опыт разработки агентов. Условия: — Разнообразная и интересная работа с американскими и европейскими учёными и врачами. — Множество возможностей для роста и обучения. — Интересные задачи. — Ежемесячные бонусы. — Акции компании для сотрудников. — Полная занятость. — Гибкий график работы. Процесс собеседования: — Скрининг. — Техническое интервью (1.5 часа). — Интервью на соответствие корпоративной культуре.

Задачи: — Разработка и развитие backend-компонентов и микросервисов на Python (FastAPI, asyncio). — Разработка и развитие интеграционных решений для взаимодействия с внутренними и внешними сервисами посредством REST API. — Разработка и развитие компонентов, связанных с применением технологий Generative AI и AI-агентов. — Разработка и развитие высоконагруженных сервисов с использованием PostgreSQL, Redis и современных подходов к работе с данными. — Разработка и развитие асинхронных процессов обработки данных и механизмов обмена сообщениями. — Разработка и развитие решений по логированию, мониторингу и наблюдаемости сервисов. — Участие в проектировании архитектуры решений, проработке контрактов взаимодействия между сервисами и выборе технических подходов. — Участие в тестировании разрабатываемого функционала и обеспечении качества кода. — Взаимодействие с командой разработки, аналитиками, архитекторами и QA-инженерами при реализации задач проекта. Требования: — Опыт коммерческой разработки на Python от 3-4 лет. — Уверенное знание Python 3.9+. — Опыт разработки микросервисной архитектуры и REST API. — Практический опыт работы с FastAPI, asyncio, aiohttp или httpx. — Опыт работы с PostgreSQL, Redis, SQLAlchemy. — Понимание принципов асинхронного программирования. — Опыт контейнеризации приложений с использованием Docker и понимание основ Kubernetes. — Опыт проектирования и реализации интеграционных решений. — Опыт написания тестов (pytest, unittest, pytest-mock). — Знание подходов к логированию и мониторингу приложений. — Понимание принципов построения высоконагруженных систем. Будет преимуществом: — Опыт работы с LangChain, LangGraph, CrewAI или другими фреймворками для построения AI-агентов. — Опыт работы с локальными LLM (Llama, Qwen, DeepSeek, Ollama, vLLM). — Опыт работы в FinTech-проектах или понимание особенностей транзакционных систем. — Знание Kafka, RabbitMQ, Celery, APScheduler. — Опыт работы с MongoDB и векторными базами данных. — Понимание современных подходов к Observability (Prometheus, Grafana, Sentry, structlog). — Опыт использования AI-инструментов для повышения эффективности разработки. — Опыт участия в Open Source-проектах или наличие GitHub/GitLab-портфолио. Условия: — Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI. — Возможность влиять на крупные проекты, которые важны миллионам пользователей. — Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи. — Сложные и интересные задачи, современный стек технологий. — Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного. — Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни. — Оплату посещения профильных конференций и курсов, помощь с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр. — Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий. — Предложения от Банка только для сотрудников: собственные спортзалы (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург), а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины. — Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК. — Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня.

Задачи: — Разработка и развитие кода по принятым общебанковским/командным стандартам. — Обеспечение качества кода и полноты реализации требований. — Проработка задач: уточнение требований, анализ рисков, декомпозиция, оценка, согласование ожидаемого результата. — Самостоятельное ведение задач от согласованного решения и до запуска в промышленной среде. — Выполнение PoC и R&D работ для проверки подходов в рамках конкретной задачи/сервиса. — Участие в разборе проблем в промышленной среде совместно с командой сопровождения. — Поиск и устранение дефектов и проблем производительности (в том числе по результатам нагрузочного тестирования). — Взаимодействие со смежными командами по интеграциям и техническим вопросам. — Участие в ведении технической документации по проекту; технические консультации. Требования: — Общий стаж коммерческой разработки на Java от 4 лет. — Уверенные навыки разработки потоковых сервисов (на Kafka / Kafka Streams). — Опыт работы с объектными хранилищами (MinIO, S3). — Опыт работы с SQL БД (Oracle, PostgreSQL, YDB). — Опыт работы с Kubernetes (понимание базовых сущностей, умение диагностировать проблемы развёртывания и конфигурации приложений). — Опыт работы с инструментами контейнеризации и понимание CI/CD на уровне пользователя. — Опыт работы с REST/SOAP/gRPC. — Уверенные навыки работы с Git. — Опыт разработки высоконагруженных систем. — Опыт применения принципов проектирования и архитектурных паттернов. — Поддержание чистого и читаемого кода, обязательное участие в code review, покрытие изменений unit- и интеграционными тестами. — Будет плюсом: опыт работы с Apache Flink, опыт работы в банковской сфере. Условия: — Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI. — Возможность влиять на крупные проекты, которые важны миллионам пользователей. — Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи. — Сложные и интересные задачи, современный стек технологий. — Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного. — Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни. — Оплату посещения профильных конференций и курсов, помощь с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр. — Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий. — Предложения от Банка только для сотрудников: собственные спортзалы (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург), а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины. — Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК. — Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня.

Location: Remote, Global ABOUT SUPABASE Supabase is the Postgres development platform, built by developers for developers. We provide a complete backend solution including Database, Auth, Storage, Edge Functions, Realtime, and Vector Search. All services are deeply integrated and designed for growth. ABOUT THE ROLE We are hiring a AI Platform Engineer to build the execution layer for Supabase's internal AI systems. Supabase is building an AI-native internal operating system: a common way of working across the company where AI carries a meaningful share of the operational load rather than sitting alongside it as an assistant. We are standing up a new central team to build those systems, enable the teams, and embed AI operations throughout the organization. You are the engineer on that team. The execution layer is yours. You will build the platform that actually runs agents: an event-triggered queue, a headless model-agnostic runtime, durable state so work survives a restart, a human review gate, atomic rollback, and full logging of every prompt, tool call and decision so any run can be reconstructed. You will build the evaluation layer that makes any of it trustworthy, because an agent that cannot be measured cannot be trusted with anything beyond reading. And you will build the agents themselves, across everything from executive reporting down to a layer of agents that watch the platform and improve it. This is a governance-heavy environment by design, and that is the interesting part of the problem. Agents are risk-tiered from read-only internal data through to external-facing output, with review depth, evaluation requirements and human approval scaling by tier. Some capabilities are permanently off limits: an agent may read and report, it may carry a human-authored update into a system of record once a human consents, and it may initiate contact within a strict budget, but it may never autonomously write a commitment (an owner, a due date, a status) into a shared work system. Your job is to make that structurally impossible rather than merely forbidden. You will be the only engineer on this platform. You will close open architecture decisions yourself, own the infrastructure end to end, and instrument the system so it reports its own return. WHAT YOU'LL BE RESPONSIBLE FOR In this role, you'll: - Ship the agent platform to production. An event-triggered queue, a headless model-agnostic runtime (choosing the runtime is an open decision you will close), durable state that survives a failed run, a human review gate, atomic rollback, and complete run logging in the warehouse. - Own the evaluation layer, and switch on the gate that depends on it. Golden suites with behavioral assertions rather than intuition, judge criteria with a written rubric, safety cases that must pass on every run, and a CI gate that blocks a regression from merging. This is the precondition for every agent that does anything beyond read internal data. - Build and register the agent portfolio. Reporting, drafting, linting, triage and question-answering agents across the executive, team-lead and individual-contributor layers, plus a meta layer that observes the platform and improves it. - Enforce governance in code. Risk tiers the pipeline actually enforces, least-privilege credentials per agent, tool-permission gates, a decision audit log, and autonomy classes where the dangerous class has no code path rather than a warning label. Nothing runs without a registered owner, tier, tool grant and human gate. - Design how the system contacts people. A hard interruption budget per person, message bundling instead of a stream of pings, and a structure that gives something useful before it asks for anything. Adoption depends on this more than on any other single design choice. - Own the platform tooling. The compiler and validator, inventory integrity, and the paths that distribute context and capabilities into the repositories and chat surfaces where work happens. - Compute the operating measures from production data. A pipeline from raw system activity through to a computed maturity grade per team, defensible enough that a team can dispute the result and be answered with the query rather than an opinion. - Instrument the platform's own return. A ledger that logs the work each agent absorbs and computes the monthly figure, so the value of the system is a measurement rather than a claim. HOW YOU'LL THINK RECURSIVE THINKING You build the generator, not the artifact. When you need thirty agents, you do not write thirty agents; you build the inventory, the compiler and the distribution path that makes the thirty-first cost an afternoon, then a meta layer whose job is to watch the platform, find its drift and file the fix. The evaluation layer is the same move applied to trust. You are not checking whether one agent is correct today. You are building the machine that decides whether every future agent is allowed to ship, which means the suite has to be right in a way the agent does not, and the thing that grades has to be graded too. INVERSION THINKING You start from the failure and work backward to the design. The rule is that an agent may never autonomously write a commitment into a shared work system. The weak implementation is an instruction in a prompt. The strong one is that the credential in the agent's tool grant physically cannot set an owner, a due date or a status, so no amount of clever input, prompt injection or model error produces the forbidden write. You reach for the second one first. Same for evaluation. Before writing a suite you enumerate how the agent can be wrong: an update that invents progress that did not happen, one that quotes a private channel into a public digest, one that is accurate and reads as an accusation, one that credits the wrong person. Then the suite is that list, each case caught before the agent ships rather than after it embarrasses someone. AI-NATIVE EXECUTION You use agentic tools on real work, in files and repositories, with the same rigor you apply to anything else you ship. You have a setup of your own and can describe it mechanically: what triggers it, what it is allowed to touch, where the human approves, what it logs, and how you found out the one time it went wrong. That experience is this job, generalized. You are building for async engineers across 40+ countries who will judge the platform by whether it saves them an hour or costs them one, so you are your own first user and your own harshest reviewer. YOU MIGHT BE A GOOD FIT IF YOU MUST HAVE - Have shipped production LLM agent systems that other people depended on. Not demos, not internal showcases. Systems with operational history, real users and at least one incident you can talk through. Prompt engineering on its own does not clear this bar. - Design evaluations, not spot checks. You build golden sets, write behavioral assertions, define judge rubrics, set pass thresholds and gate CI on the result. You can explain why "we reviewed a bunch of outputs and they looked good" is not evaluation. - Have done deep API work against the systems work actually lives in, and have authored MCP servers. You know the specific failure modes of those APIs, not just that they exist. - Own infrastructure end to end in Python on GCP, with a cloud warehouse and infrastructure as code. You provision, deploy, monitor and roll back your own systems, and you close architecture decisions rather than routing them onward. - Have taste about how software contacts humans. You treat every notification as spending a limited amount of trust. STRONG SIGNAL - Public work in this space. An open-source agent framework, an MCP server, an evaluation harness, or writing on agent reliability that other practitioners cite. - LLM observability and cost instrumentation. Tracing agent runs, attributing spend per run, and building the queries that turn raw logs into a report someone acts on. - You have built an internal platform that non-engineers adopted voluntarily, and can describe what you changed after watching them use it. WHAT SUCCESS LOOKS LIKE - The platform is boring. Agents run on a schedule and on events, state survives restarts, failed runs roll back cleanly, and every run can be reconstructed from its log. - Nothing ships unevaluated. Every registered agent has a real suite with safety cases, the gate blocks regressions, and when someone challenges an output the answer is a test case rather than an argument. - The dangerous action is impossible, not discouraged. An audit of any agent's credentials shows it cannot perform the writes it is not allowed to perform, and the audit log makes every consequential decision traceable. - Teams pull the platform instead of being pushed. Agents get adopted because the reports are useful and the contact is rare and well-timed, and each team ends up with at least one workflow that runs automatically. - The platform reports its own value. The work absorbed is measured and published, so the case for expanding it is made with data rather than enthusiasm. WHAT WE OFFER - Fully Remote We hire globally. We believe you can do your best work from anywhere. There are no Supabase offices, but we provide a WeWork membership or co-working allowance you can use anywhere in the world. - ESOP Every team member receives ESOP (equity ownership) in the company. We want everyone to share in the upside of what we’re building together. - Tech Allowance Use this budget to set up your ideal work environment—laptop, monitor, headphones, or whatever helps you do your best work. - Health Benefits Supabase covers 100% of health insurance for employees and 80% for dependents, wherever you are. Your wellbeing and your family’s health are important to us. - Annual Off-Sites Once a year, the entire company gathers in a new city for a week of connection, collaboration, and fun. It’s a highlight of our year. - Flexible Work We operate asynchronously and trust you to manage your own time. You know what needs to be done and when. - Professional Development Every team member receives an annual education allowance to spend on learning—courses, books, conferences, or anything that supports your growth. ABOUT THE TEAM Supabase was born-remote and open-source-first. We believe our globally distributed team is our secret weapon in building tools developers love. - ~400 team members - 60+ countries - 20+ languages spoken - Over $1B raised (including our $500M Series F) - 540,000+ community members We move fast, build in public, and use what we ship. If it’s in your project, we probably use it in ours too. We believe deeply in the open-source ecosystem and strive to support—not replace—existing tools and communities.

Задачи: — Разработка и поддержка высоконагруженных сервисов на Go. — Проектирование и внедрение новых модулей с упором на производительность и качество. — Оптимизация существующих решений, развитие текущей инфраструктуры. — Участие в код-ревью и поддержание стандартов разработки. Требования: — 4+ лет коммерческой разработки на Go. — Опыт работы с MySQL, MongoDB, ClickHouse, NATS, Redis. — Знание REST API, RPC, WebSockets. — Профильное образование, сильная техническая база. — Понимание и применение основных паттернов проектирования. — Самостоятельность, ответственность за полный цикл решения задач. Будет плюсом: — Опыт работы с Git, Jira, Linux. — Навыки работы с Swagger, AWS, Docker, Kubernetes, Pprof. Условия: — Полностью удалённый формат работы, гибкий график. — Выплаты 2 раза в месяц в валюте или USDT в вилке от 4000$. — Отпуск 28 календарных дней, больничный и праздники оплачиваются. — Годовой пересмотр зарплаты и премии по результатам работы. — Занятия английским с носителем. — Корпоративный психолог. — Компенсация затрат на медицину.

Задачи: - Разработка и развитие backend-компонентов и микросервисов на Python (FastAPI, asyncio). - Разработка и развитие интеграционных решений для взаимодействия с внутренними и внешними сервисами посредством REST API. - Разработка и развитие компонентов, связанных с применением технологий Generative AI и AI-агентов. - Разработка и развитие высоконагруженных сервисов с использованием PostgreSQL, Redis и современных подходов к работе с данными. - Разработка и развитие асинхронных процессов обработки данных и механизмов обмена сообщениями. - Разработка и развитие решений по логированию, мониторингу и наблюдаемости сервисов. - Участие в проектировании архитектуры решений, проработке контрактов взаимодействия между сервисами и выборе технических подходов. - Участие в тестировании разрабатываемого функционала и обеспечении качества кода. - Взаимодействие с командой разработки, аналитиками, архитекторами и QA-инженерами при реализации задач проекта. Требования: - Опыт коммерческой разработки на Python от 3-4 лет. - Уверенное знание Python 3.9+. - Опыт разработки микросервисной архитектуры и REST API. - Практический опыт работы с FastAPI, asyncio, aiohttp или httpx. - Опыт работы с PostgreSQL, Redis, SQLAlchemy. - Понимание принципов асинхронного программирования. - Опыт контейнеризации приложений с использованием Docker и понимание основ Kubernetes. - Опыт проектирования и реализации интеграционных решений. - Опыт написания тестов (pytest, unittest, pytest-mock). - Знание подходов к логированию и мониторингу приложений. - Понимание принципов построения высоконагруженных систем.

Задачи: — Разрабатывать микросервисы и пайплайны обработки данных на Python. — Внедрять ML-модели, разработанные Data Science специалистами, в продукты команды (продуктивизация). — Создавать отказоустойчивые интеграции с внешними и внутренними провайдерами данных. — Покрывать код тестами, метриками и создавать технические дэшборды. — Обеспечивать наблюдаемость сервисов (observability) и следовать единым подходам к созданию сервисов. — Выстраивать взаимодействие между ML и Dev частями команды для уменьшения TTM. Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет. — Опыт в создании веб-сервисов (FastAPI). — Знание основ ООП, принципов SOLID и шаблонов проектирования; умение писать чистый поддерживаемый код. — Понимание принципов CI/CD и практический опыт работы с Gitlab CI/CD. — Опыт работы с K8s для развёртывания приложений.

Обязанности: - Проектировать компоненты систем - Организовывать процесс разработки - Писать код и проводить код-ревью - Писать тесты на свой код - Наставлять и менторить младших коллег Требования: - Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет - Отличное знание Python 3 - Опыт многопоточного и асинхронного программирования - Умение работать с фреймворками FastApi, Flask или другими - Умение работать с реляционными СУБД — PostgreSQL и MySQL - Опыт проектирования отдельных сервисов или распределенных систем - Будет плюсом опыт использования Kafka, Cassandra, Clickhouse, Redis и Elasticsearch

Задачи: — Руководить и масштабировать команду Global Developer Success: нанимать, обучать, развивать, удерживать и управлять производительностью инженеров поддержки, менеджеров и специалистов. — Создавать операционную систему поддержки: определять SLA/OLA, триаж тикетов и Slack, владение очередями, определения серьезности, уровни поддержки, пути эскалации, коммуникации при инцидентах, стандарты RCA, обзоры качества, планирование штата и операционный ритм. — Повышать качество поддержки, измеряя не только CSAT, но и усилия клиента, количество касаний до решения, повторные открытия, передачи, качество коммуникаций, уверенность в решении и видимое владение клиентом. — Организовать работу с Slack и ответами клиентам: создать модель обслуживания с стандартами подтверждения, срочными путями, правилами конвертации в тикеты, моделью покрытия, обзором менеджеров и ожиданиями клиентов. — Снизить количество эскалаций в инженерный отдел через создание рукописей, диагностик, систем знаний, стандартов воспроизводимости, технического триажа и качественных пакетов для эскалаций. — Руководить дисциплиной эскалаций и инцидентов: устанавливать роли для технического лидера, менеджера эскалаций, ответственного за коммуникации, поддержки, инженерии, архитектуры платформы и продаж. — Обеспечивать четкую коммуникацию инцидентов и критических эскалаций с последующим проведением RCA. — Развивать техническую глубину и обучение: создавать карьерные пути, тренинги, наставничество, сертификацию, обзоры качества и практическое обучение для роста инженеров поддержки. — Сотрудничать с продуктом, инженерией, продажами, архитектурой, клиентским успехом, документацией, DevRel и сервисами для улучшения продукта и клиентского цикла. — Использовать инструменты и AI для улучшения маршрутизации, отклонения запросов, аналитики, знаний, диагностики и коммуникаций, оценивая реальные результаты. — Представлять Temporal в стратегических эскалациях, инцидентах, разговорах с клиентами, отчетах и исполнительных презентациях. Требования: — 12+ лет опыта в технической поддержке, инженерии клиентов, SRE, инженерии решений или аналогичных ролях с 5+ годами руководства командами поддержки. — Опыт построения и масштабирования технической поддержки для сложных B2B продуктов, предпочтительно в инструментах для разработчиков, облачной инфраструктуре, платформах данных, наблюдаемости, AI инфраструктуре, open source или распределенных системах. — Опыт управления менеджерами и создания систем для работы команд: метрики, операционный ритм, управление очередями, обзоры качества, модели штата, уровни поддержки, пути эскалации и управление производительностью. — Технический авторитет среди разработчиков, инженеров поддержки, SRE, платформенных и продуктовых инженеров. — Понимание API/SDK, облачной инфраструктуры, Kubernetes, наблюдаемости, распределенных систем, надежности, реагирования на инциденты и отладки. — Умение снижать ненужные эскалации в инженерию и улучшать качество сигналов для продукта и инженерии. — Глубокое понимание метрик качества поддержки: время ответа, время решения, усилия клиента, количество касаний, повторные открытия, рецидивы, бэклог, выполнение SLA/OLA, отклонение, CSAT, настроение и качество кейсов. — Навыки коммуникации с клиентами в стрессовых ситуациях, умение писать четкие обновления, вести RCA, устанавливать ожидания и обучать других. — Четкая философия найма, адаптации, уровней, развития, наставничества, удержания и управления производительностью инженеров поддержки и менеджеров. — Высокая ответственность и ориентация на создание процессов, умение быстро запускать процессы и улучшать их на основе данных и обратной связи. Преимущества: — Опыт с Temporal, Cadence, workflow engines, системами оркестрации, event-driven архитектурой, распределенными приложениями или инструментами надежности. — Опыт в open-source, поддержке разработчиков, критической поддержке предприятий. — Опыт работы в GTM организации. — Опыт с инструментами поддержки и современными AI системами поддержки (Pylon, Zendesk, Kapa и др.). — Практический опыт с Kubernetes, Docker, AWS/GCP/Azure, Prometheus/Grafana, Datadog, OpenTelemetry, Terraform, Go, Java, Python, TypeScript. — Опыт построения Tier 3 / элитной поддержки, OSS/community поддержки, self-hosted поддержки, премиальной поддержки или круглосуточного покрытия критических эскалаций. Условия: — Зарплата $190,000 - $230,000 в год в зависимости от опыта и местоположения. — Опционы на акции в рамках плана Temporal. — Пакет льгот для США: неограниченный PTO, 12 праздников + 2 плавающих, полное покрытие медицинских, стоматологических и офтальмологических страховок, страхование жизни и инвалидности, пенсионный план 401K. — Международные льготы варьируются по странам, предоставляются через Remote.com. — Дополнительные бонусы: обучение и развитие, расходы на образ жизни, оборудование для домашнего офиса, профессиональные членства, питание при работе из дома, интернет-стипендия, приложение для ментального здоровья. — Возможны командировки для участия в мероприятиях и встречах команды. — Temporal Technologies — работодатель с равными возможностями, не дискриминирует по любым признакам и предоставляет разумные условия для людей с инвалидностью.

ОБЗОР ПОЗИЦИИ И ПРОЕКТА Проектирование и разработка функциональных подсистем на low-code платформе. ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ • Проектирование и разработка функциональных подсистем с использованием инструментальных средств разработки; • Выстраивание логики формирования документов УФОС; • Настройка структуры данных, форм пользовательского интерфейса, бизнес-логики, статусной модели в ОТР.Студия; • Работа с XML, XSD, XSLT, JSON; • Прохождение обучения работе в Студии (5 недель). ТРЕБОВАНИЯ К КАНДИДАТУ • Оконченное высшее образование; • Опыт коммерческой разработки от 5 лет; • Знание и понимание SQL (PostgreSQL); • Знание JavaScript (опционально); • Знание основ XML, XSD, XSLT; • Знание основ JSON; • Опыт работы с GitLab; • Опыт разработки ПО; • Системное мышление. УСЛОВИЯ • Долгосрочный проект с возможностью продления контракта; • Оформление по ИП; • Оплата за фактически отработанное время.

Задачи: - Разработка и развитие кода по принятым общебанковским/командным стандартам. - Обеспечение качества кода и полноты реализации требований. - Проработка задач: уточнение требований, анализ рисков, декомпозиция, оценка, согласование ожидаемого результата. - Самостоятельное ведение задач от согласованного решения и до запуска в промышленной среде. - Выполнение PoC и R&D работ для проверки подходов в рамках конкретной задачи/сервиса. - Участие в разборе проблем в промышленной среде совместно с командой сопровождения. - Поиск и устранение дефектов и проблем производительности (в том числе по результатам нагрузочного тестирования). - Взаимодействие со смежными командами по интеграциям и техническим вопросам. - Участие в ведении технической документации по проекту; технические консультации. Требования: - Общий стаж коммерческой разработки на Java от 4 лет. - Уверенные навыки разработки потоковых сервисов (на Kafka / Kafka Streams). - Опыт работы с объектными хранилищами (MinIO, S3). - Опыт работы с SQL БД (Oracle, PostgreSQL, YDB). - Опыт работы с Kubernetes (понимание базовых сущностей, умение диагностировать проблемы развёртывания и конфигурации приложений). - Опыт работы с инструментами контейнеризации и понимание CI/CD на уровне пользователя. - Опыт работы с REST/SOAP/gRPC. - Уверенные навыки работы с Git. - Опыт разработки высоконагруженных систем. - Опыт применения принципов проектирования и архитектурных паттернов. - Поддержание чистого и читаемого кода, обязательное участие в code review, покрытие изменений unit- и интеграционными тестами. - Будет плюсом: опыт работы с Apache Flink, опыт работы в банковской сфере.

Location: Remote - United States What We’re Building Honeycomb is a service for the near and present future, defining observability and raising expectations of what developer tools can do! We’re working with well known companies like HelloFresh, Slack, LaunchDarkly, and Vanguard and more across a range of industries. This is an exciting time in our trajectory, we’ve closed Series D funding, scaled past the 200-person mark, and were named to Forbes’ America’s Best Startups of 2022 and 2023! If you want to see what we’ve been up to, please check out these blog posts and Honeycomb.io press releases . Who We Are We come for the impact, and stay for the culture! We’re a talented, opinionated, passionate, fiercely inclusive, and responsible group of bees. We have conviction and we strive to live our values every day. We want our people to do what they truly love amongst a team of highly talented (but humble) peers. How We Work We are a fully distributed company, which means we believe it is not where you sit, but how you deliver that matters most. We invest in our people and care about how you orient to our culture and processes. At the same time we imbue a lot of trust, autonomy, and accountability from Day 1. #LI-Remote Little more about the team: AI agents at Honeycomb investigate, reason, and act on real observability data. They live in Canvas: the agentic workspace where engineers go to understand their systems. The Agentic Intelligence team has shipped Canvas, the Honeycomb MCP server, and the Canvas Agent and Canvas Skills surfaces. What we're looking for today is someone who brings deep agent expertise and uses it to expand what the team can build: new agents, new surface area in Canvas, memory, spatial awareness, improved performance on our Bedrock loop. Honeycomb's data store is fast and accepts high cardinality data; that's what makes agents built on top of it different from anything built on a conventional observability backend. This role is about taking advantage of that building agents that can do things no other observability product can do because the underlying data makes it possible. Some of this work will start as a prototype. The expectation is that the code makes it through the full arc, from the rough first version through to something that holds up in production. What you'll do Design and deliver production-grade agents. Build agents that investigate, reason, and act on live observability data inside Canvas. These agents must be trustworthy to engineers in high pressure situations, including mid-incident. Take one from rough first version to something that holds up under production traffic. Own the agent work; support the whole product. Scope, build, ship, and maintain the agents including the evals that tell you whether they got better or are just different. This role is agent-focused and also includes some fullstack development. Build agents only Honeycomb can build. Use a data store that returns high-cardinality queries in seconds to reason over signal a conventional backend can't serve at this fidelity correlating across services, drilling into a single trace, comparing before and after a deploy. Extend the surface, and decide what's next. Ship new capability into Canvas, the MCP server, and Canvas Skills memory, spatial awareness, a faster Bedrock loop and make the case for what comes after with working code. Distinguish hype from signal in a field with plenty of both. Define what "good" means for agents here. Set the bar: measurable against real evals, maintainable, and honest about their limits. Example projects Multiple agents collaborating on one shared Canvas investigation each claiming a hypothesis, publishing findings, and narrowing the search space for the others so it resolves faster (blog). Auto-investigation the moment an SLO burn alert fires the agent forms hypotheses and prepares visualizations before a human looks, cutting mean-time-to-insight for on-call (o11ycon 2026). Skills that encode a team's domain expertise e.g. Kubernetes thresholds so agents and human colleagues can lean on them (o11ycon 2026). What you'll bring: AI and agent engineering experience. You've shipped LLM-based systems people relied on in production not demos, not fine-tuned models in a research context. You know where agent systems break and how to design around it. End-to-end ownership. On a small team there's no handoff queue. You can take something from rough prototype to production-grade without needing someone behind you to do the durable engineering. Current judgment, not just past experience. You have informed opinions about what's shifted in agent design in the last six to twelve months that would change how you'd build today. Agent architecture depth. You understand how a fast, high-cardinality data store changes what an agent can reason about, and how to design for that. Product judgment. You can look at what the agent layer does today and see what it should do next and make that case with a prototype, not a deck. Even better Observability or developer-tools background. Engineers are your users; you'll ramp faster with fluency in that world, and the work is better. Familiarity with eval frameworks, agent tooling, RAG, and prompt engineering. Base Salary based on level of experience $183,340 — $206,000 USD What you'll get when you join the Hive: A stake in our success - generous equity with employee-friendly stock program It’s not about how strong of a negotiator you are - our pay is based on transparent levels relative to experience Time to recharge with unlimited PTO A distributed-first mindset and culture (really!) Home office, co-working, and internet stipend Full benefits coverage for employees, with additional coverage available for dependents Up to 16 weeks of paid parental leave, regardless of path to parenthood Annual development allowance And much more... Please note we cannot currently sponsor or support visa transfers at this time. Additionally, in compliance with applicable law, all persons hired will be required to verify identity and eligibility to work. Phishing and Recruitment Scam Warning: We take your security seriously. Please be aware that recruitment scams are increasingly common and scammers may create email addresses or websites to impersonate Honeycomb employees. To help protect you: All communications will come from an @honeycomb.io email address We occasionally work with external recruiting agencies. These partners will use legitimate business email addresses— never personal accounts like Gmail or Yahoo . Our recruiting process will never ask you to provide financial or sensitive personal information, including but not limited to: Social security or tax identification numbers Credit card numbers Bank account information Diversity & Accommodations: We're committed to building a diverse, inclusive, and equitable workplace—where people of all backgrounds, identities, experiences, and abilities are welcomed, valued, and supported. We recognize that there is no single path to success and embrace nontraditional career journeys and diverse perspectives as key to building stronger, more innovative teams. We strive to ensure an inclusive experience throughout every stage of our hiring process and are happy to provide reasonable accommodations as needed. If you require accommodations or accessible formats at any point during our hiring process, please let your recruiter know. As an equal opportunity employer our hiring process is designed to put you at ease and help you show your best work. If there’s anything we can do to improve your experience, we’re always open to feedback. Privacy Notice: If you apply for a job at Honeycomb and your application is unsuccessful (or you withdraw from the process or decline our offer), Honeycomb will retain your information after your application for a period of time in accordance with local laws. We retain this information for various reasons, including in case we face a legal challenge in respect of a recruitment decision, to consider you for other current or future jobs at Honeycomb, and to help us better understand, analyze and improve our recruitment processes. For more information regarding our privacy practices please see the Honeycomb Privacy Notice . If you do not want us to retain your information, or want us to update it, please contact privacy@honeycomb.io . Please note, however, that we may retain some information if required by law or as necessary to protect ourselves from legal claims.