Задачи:
- Разработка и сопровождение backend-сервисов на Python
- Проектирование и реализация REST API, разработка бизнес-логики приложений
- Интеграция с внутренними и внешними информационными системами
- Работа с реляционными базами данных, оптимизация производительности приложений и SQL-запросов
- Разработка микросервисов
Требования:
- Опыт коммерческой backend-разработки от 2–3 лет, уверенное знание Python
- Практический опыт разработки на FastAPI / Django, опыт проектирования REST API
- Хорошее знание SQL, опыт работы с PostgreSQL, Oracle или другими реляционными БД
- Опыт использования Docker, понимание принципов микросервисной архитектуры
- Опыт написания unit- и интеграционных тестов, знание принципов асинхронного программирования в Python
- Опыт работы с Linux
- Будет преимуществом: Redis, брокеры сообщений (Kafka, RabbitMQ), Celery, Kubernetes, опыт в банковской/финансовой отрасли
Условия:
- Занятость: проект ~3 месяца
- Оформление: договор ГПХ (самозанятый / ИП / физлицо)
- Формат работы: удалённо или гибрид
Задачи:
- Самостоятельно дорабатывать функционал платформы на Java (21)
- Тестировать новый функционал
- Анализировать ТЗ и согласовывать планы выполнения работ для текущих задач
- Локализовывать дефекты, расследовать инциденты и повышать качество программного продукта
Требования:
- Опыт работы бэкенд-разработчиком от 3 лет, опыт коммерческой разработки
- Опыт работы с системами управления версиями Git
- Опыт разработки решений в монолитной и микросервисных архитектурах
- Опыт работы с реляционными БД и SQL
- Опыт работы с REST/API и Kafka, опыт работы с OAuth
- Базовые знания и опыт работы с CI/CD на уровне понимания и небольшой донастройки пайплайнов
- Желательно: базовые навыки работы в Linux, умение работать с системами логирования и мониторинга, Distributed tracing, опыт работы с GitLab
Условия:
- Официальное оформление со всеми социальными гарантиями
- Формат работы: удалённо или гибрид
Задачи:
- Работа с различными по сложности структурами данных и их источниками
- Поддержка существующей кодовой базы — отладка, ускорение работы
- Разработка новых программных решений для бизнеса (B2B-продукты)
Требования:
- Коммерческий опыт разработки ~1 год
- Хорошее знание Python, его инфраструктуры и встроенных библиотек
- Знание как минимум одного популярного веб-фреймворка
- Знание как минимум одного популярного фреймворка для обработки данных (numpy / pandas / polars)
- Знакомство с методами оптимизации кода (векторизация, распараллеливание, async)
- Хорошее знание реляционных СУБД, опыт написания автотестов
- Docker, Linux, Git
Условия:
- Оформление по ТК РФ
- ДМС после испытательного срока
- Формат работы: удалённо или гибрид (офис — башня «Империя», Москва-Сити)
ГибридjuniorМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Взять на себя ответственность за домен финансовых данных
— Обеспечить точность, надежность и доверие к данным для отчетности и планирования
Требования:
— Сильные навыки Python и SQL
— Опыт работы с dbt и построением моделей данных
— Коммерческий опыт работы с финансовыми или платежными данными
— Опыт процессов сверки и контроля качества данных
— Свободное владение русским языком
— Уверенность в работе с неструктурированными, дублированными, задержанными или неконсистентными данными
— Сильное чувство ответственности и способность работать автономно
— Умение глубоко анализировать данные и объяснять сложные вопросы финансовым и бизнес-стейкхолдерам
Условия:
— Полностью удаленная работа или гибридный формат в Кипре
— Гибкий график
— Конкурентная компенсация и опционы на акции
— Обеспечение оборудованием
— 21 день ежегодного отпуска плюс местные праздничные дни
Задачи:
— Работа над критически важным продуктом с полной ответственностью от обсуждения ТЗ до контроля в проде
— Решение интересных задач, не связанные с рутинными CRUD операциями или простым изменением интерфейса
Требования:
— Коммерческий опыт работы от 2 лет
— Уверенное владение стеком TypeScript, Go и React
— Ответственность и проактивность
— AI-native
Условия:
— Гибридный формат работы в Алматы
— Трудоустройство по ТК РК
— 28 дней отпуска в год
— Годовой бонус по результатам KPI
— Медицинская страховка и дополнительные бонусы
Задачи:
- Развивать корпоративное хранилище данных: проектировать слои, схемы, таблицы и представления, оптимизировать структуру хранения;
- Разрабатывать и сопровождать витрины данных для аналитики;
- Проектировать и разрабатывать процессы загрузки данных из разнородных источников;
- Настраивать потоки передачи данных между системами: интеграции, синхронизация, обработка ошибок;
- Строить дашборды, алертинг и мониторинг;
- Обеспечивать наблюдаемость пайплайнов: контроль качества данных, отслеживание задержек и сбоев загрузок;
- Проводить аудит текущих решений, выявлять точки роста;
- Собирать и уточнять требования к данным вместе с аналитиками и бизнес-заказчиками;
- Участвовать в анализе данных: выявление зависимостей, построение логических связей, подготовка данных для аналитики.
Требования:
- 4+ года коммерческого опыта в роли Data Engineer;
- Понимание принципов построения DWH (Kimball / Inmon, star schema, ETL/ELT);
- Опыт построения систем мастер-данных;
- Умение самостоятельно превратить размытую бизнес-задачу в модель данных и план работ.
Будет плюсом:
- Опыт ответственности за архитектуру хранилища или крупного домена целиком;
- Внимание к качеству данных как отдельной задаче: проверки, SLA, договорённости с владельцами источников;
- Опыт с ML и Computer Vision.
Условия:
- Комфортный офис в Mega Alma-Ata с паркингом и видом на горы;
- Гибридный формат работы;
- Официальное трудоустройство, медстраховка для вас и близких, компенсация фитнеса.
Задачи:
— Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация)
— Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG
— Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование
— Писать чистый, документированный и тестируемый python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент
— Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами
Требования:
— Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM
— Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph
— Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса
— Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML
— Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов
— Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL
Задачи:
— Разработка и поддержка микросервисов с использованием Python и FastAPI
— Взаимодействие с командами фронтенда, DevOps и тестирования для поставки качественного продукта
— Участие в код-ревью, архитектурных обсуждениях и проектировании системы
— Написание unit- и интеграционных тестов
— Мониторинг и оптимизация производительности приложений
Требования:
— Коммерческий опыт разработки на Python более 6 лет
— Понимание сетевого взаимодействия, REST API, асинхронных процессов
— Знание реляционных и/или NoSQL баз данных
— Опыт работы с Git, GitLab, CI/CD и другими современными инструментами разработки
— Понимание принципов SOLID, ООП и основных шаблонов проектирования
— Умение писать чистый, поддерживаемый код, аналитическое мышление и внимание к деталям
Условия:
— Полная занятость
— Формат работы: удалённо или гибрид
Гибридsenior
Зарплата не указана
Вакансии с гибридным графиком — страница 77 · Job Hunters