Задачи:
— Участвовать в проектировании и реализации высокопроизводительных, масштабируемых и оптимизированных дата-решений.
— Создавать модели данных с нуля, используя сильные навыки SQL.
— Писать и оптимизировать SQL-запросы внутри приложений.
— Обеспечивать производительность, безопасность и доступность баз данных.
— Готовить документацию и технические спецификации.
— Выполнять процедуры с базами данных: обновления, резервное копирование, восстановление и миграция.
— Профилировать использование ресурсов сервера и оптимизировать конфигурации.
— Проектировать, строить и автоматизировать развертывание дата-пайплайнов и приложений.
— Интегрировать данные из локальных баз и внешних источников через REST API и инструменты сбора данных.
— Сотрудничать с бизнес-подразделениями и командами дата-сайенс по вопросам доступа, трансформации, обработки и отчетности данных.
— Поддерживать внедрение, технические вопросы и обучение, связанные с экосистемой data lake.
— Управлять AWS-ресурсами, включая кластеры EMR и ECS.
— Поддерживать обеспечение, мониторинг, конфигурацию и обслуживание AWS-инструментов.
— Оценивать и внедрять новые облачные технологии для улучшения возможностей и снижения затрат.
— Поддерживать автоматизацию с использованием Infrastructure as Code (Terraform) и CI/CD (Jenkins).
— Реализовывать управление данными, контроль доступа и снижение рисков безопасности.
Требования:
— 7-9 лет опыта проектирования и разработки облачных моделей данных, ETL-пайплайнов и инфраструктуры.
— Опыт работы с структурированными и неструктурированными данными.
— Отличное владение SQL для популярных баз данных.
— Опыт оптимизации больших и сложных SQL-запросов.
— Знание лучших практик реляционных баз данных.
— Опыт настройки движков баз данных и оркестрации кластеров.
— Умение планировать ресурсы по высоким спецификациям.
— Навыки устранения типичных проблем с базами данных.
— Опыт работы со Spark, Glue, EMR, Apache Kafka или AWS Kinesis.
— Опыт с системами контроля версий Git или Subversion.
— Опыт использования автоматизированных систем сборки и CI/CD.
— Программирование на Java, Python и Scala.
— Знание структур данных и алгоритмов.
— Знание реляционных, NoSQL, графовых, документных, key-value и временных баз данных.
— Знание масштабируемого проектирования и управления моделями данных.
— Знание деплоя ML-моделей.
— Знание AWS cloud платформ.
— Знание TDD и BDD.
— Сильный интерес к улучшению навыков разработки ПО, фреймворков и технологий.
Условия:
— Возможность работать с моделированием данных, сервисами данных и дата-сайенсом в рамках платформы Data Intelligence.
— Работа в разнообразной технической среде: AWS, ETL-пайплайны, базы данных, поисковые технологии, рекомендательные системы.
— Прямое взаимодействие с командами дата-сайенс и внутренними заинтересованными сторонами по вопросам отчетности, трансформации и возможностей платформы.
Задачи:
— Стриминг и обработка исходных данных с мейнфрейм и устаревших систем, загрузка в AWS S3.
— Проектирование и реализация ETL/ELT процессов с использованием AWS Glue.
— Проведение сверки данных, проверок качества и валидации для обеспечения точности и надежности данных.
— Кураторство и трансформация данных, предоставление чистых наборов данных через AWS Aurora и RDS (PostgreSQL).
— Управление хранилищем S3, включая политики хранения данных, стратегии архивирования и управление жизненным циклом.
— Автоматизация рабочих процессов и управление деплойментом с помощью GitHub и CI/CD на базе GitHub Actions.
— Использование AI-инструментов для повышения продуктивности инженерии и автоматизации рабочих процессов с данными.
Требования:
— Опыт работы в Data Engineering не менее 5 лет, создание и доставка конвейеров данных, ETL/ELT процессов или платформенных решений.
— Практический опыт работы с AWS Glue для проектирования и реализации ETL/ELT процессов.
— Глубокие знания AWS сервисов: S3, RDS/Aurora, Glue.
— Опыт построения и поддержки потоковых конвейеров данных с использованием Kafka.
— Опыт реализации сверки данных, проверок качества и процессов валидации.
— Владение управлением репозиториями GitHub и автоматизацией CI/CD с помощью GitHub Actions.
— Опыт использования AI-инструментов для автоматизации рабочих процессов и повышения продуктивности.
— Способность самостоятельно брать ответственность за результаты и доводить задачи до завершения с минимальным контролем.
— Опыт работы с данными мейнфрейм или интеграции с устаревшими системами будет плюсом.
— Знакомство с MongoDB или другими NoSQL базами данных будет плюсом.
Условия:
— Оплата $65 в час на основе W2.
— Полностью удаленная работа.
Задачи:
— Разработка кластеризованного on-prem билда ClickHouse под собственную облачную инфраструктуру;
— Внедрение, масштабирование, поддержка;
— Развитие DB-related инфраструктуры DAP;
— Автоматизация, интеграция инструментов ролевых моделей: ClickHouse, SF, PostgreSQL и др.;
— Нейминг конвеншн и пользовательские ролевые модели баз данных;
— Работа с MPP-стеком: Trino, Greenplum, Vertica, StarRocks.
Требования:
— Опыт в позициях DevOps / SRE / DataOps от 5 лет;
— Опыт написания автоматизации и tooling, предпочтительно на Python и Go;
— Опыт production troubleshooting и низкоуровневого тюнинга ОС на базе *nix, преимущественно в облаке;
— Глубокое понимание распределённых систем, сетей, хранилищ и производительности;
— Глубокое понимание основных концепций, технологий и инструментов кибербезопасности (cybersec/appsec);
— Опыт работы с Karpenter;
— Опыт оптимизации затрат в AWS (Kubecost, Infracost, AWS теги и др.);
— Опыт работы с termination трафиком, ingress и балансировщиками (Traefik, Istio, Nginx + сертификаты);
— Опыт с Authentik или аналогами Keycloak/OKTA (управление идентификацией);
— Опыт с VPN решениями (Pritunl {OpenVPN, WireGuard}, Fortinet и аналоги);
— Желательно глубокое понимание хотя бы одной аналитической базы данных / MPP / распределённого движка запросов: ClickHouse, StarRocks, Trino, Greenplum, Doris, DuckDB, Vertica.
Условия:
— Рабочее место по выбору: офис в бизнес-центре класса «А» в Белграде (Сербия) или удалённая работа;
— Гибкое начало рабочего дня с 9:00 до 11:00, 9-часовой рабочий день с часом на обед;
— Частичная компенсация занятий в фитнес-зале и курсов английского, доступ к корпоративной библиотеке и консультации с психологом;
— Поддержка при релокации: релокационный пакет в Белград;
— Корпоративные мероприятия, выезды на природу, тимбилдинги и мастер-классы;
— Качественный профессиональный опыт, развитие навыков и комфортная рабочая атмосфера.
Задачи:
— Взять на себя ответственность за QA для платформы управления производством, с текущим фокусом на приложение для планирования производственной линии.
Требования:
— Опыт работы в QA не менее 5 лет.
— Опыт работы на позициях Lead/Senior QA.
— Опыт организации и ведения QA процессов.
— Опыт тестирования backend.
— Знание Linux, Docker, облачных провайдеров AWS, GCP, Azure.
— Умение работать с неполными требованиями.
— Сильные аналитические навыки.
— Практический опыт работы с современными AI инструментами.
Будет плюсом:
— Опыт построения QA процессов с нуля и наставничества QA инженеров.
— Опыт работы с AI агентами.
— Опыт работы с SAP/ERP.
— Опыт мобильного тестирования.
— Опыт работы с DevOps и CI/CD.
— Опыт работы в стартапах.
Требования:
— Коммерческий опыт разработки на Python
— Хорошие знания и практический опыт с одним из фреймворков FastAPI, Django, Flask
— Уверенное понимание SQL/NoSQL баз данных и опыт работы с PostgreSQL
— Опыт интеграции с OpenAI API / LLM / AI agents
— Разговорный английский язык C1 (вся коммуникация с заказчиками ведется на английском языке)
— Понимание принципов разработки, алгоритмов и структур данных
— Опыт работы в команде
— Опыт прохождения собеседований на английском языке
Будет плюсом:
— Опыт работы с облачными провайдерами AWS, Azure, GCP
— Знания Frontend технологий JS, React, Redux
— Опыт написания Data Pipelines
Проекты англоязычные, поэтому важен уровень разговорного английского.
Требования к кандидату:
— высшее образование;
— опыт работы Разработчиком Backend Java в телекоммуникационных проектах от 3-х лет;
— опыт работы с решениями на базе OIDC\Oauth (например, разработки системы аутентификации или интеграции с Yandex ID или подобными системами);
— опыт коммерческой разработки на Spring (Core, Boot, Security, Cloud), Hibernate, JPA;
— опыт работы со сборщиками кода (Gradle);
— опыт работы с AWS, Docker, Kubernetes;
— опыт разработки отказоустойчивых распределенных систем, навыки обеспечения масштабируемости решения;
— понимание особенностей работы с многопоточным и асинхронным кодом;
— желательно навыки построения архитектуры с выделением предметных областей и низкой связанностью между компонентами;
— желательно опыт работы на kotlin от 1-го года.
Обязанности кандидата:
— услуги разработке и тестированию продукта IDP, представляющего собой единую точку аутентификации для продуктов и витрин компании;
— создание коммунальной возможности аутентификации с помощью АльфаИД и СберИД;
— фиксация всех задач в Jira, своевременный переход по статусам и указание результата их выполнения;
— успешная валидация кода разработанного программного обеспечения;
— почасовой отчет о проделанной работе в Jira (ПАО «ВымпелКом») по реализованным и подтвержденным задачам.
Условия:
— трудоустройство через ИП (если его нет, нужна готовность открыть).
Задачи:
— Разработка backend на Node.js/TypeScript
— Работа с AWS
— Работа с GraphQL
— Оптимизация и поддержка кода
— Участие в архитектурных решениях.
Задачи:
— Определять техническую архитектуру и направление для AI-систем на платформе, включая model serving, функции на базе LLM, агентские рабочие процессы и инфраструктуру.
— Проектировать производственные системы, которые надежны и наблюдаемы, несмотря на недетерминированное поведение AI.
— Архитектурно разрабатывать фреймворки оценки, защитные механизмы и системы качества для безопасного, измеримого и надежного поведения AI в масштабе предприятия.
— Руководить сложными задачами AI-инжиниринга от прототипирования до промышленного внедрения.
— Устанавливать инженерные стандарты и лучшие практики для AI-нативных систем, а также наставлять старших инженеров.
— Оценивать и интегрировать новейшие достижения в foundation models, агентских фреймворках и современном AI-стеке.
Требования:
— Обширный опыт построения и архитектуры производственных программных систем в масштабе, с глубокими знаниями AI/ML систем.
— Практический опыт создания производственных систем на базе LLM или моделей машинного обучения, включая проектирование для недетерминированного поведения.
— Глубокие знания распределенных систем, model serving и инфраструктуры для надежного запуска AI в масштабе.
— Опыт проектирования фреймворков оценки, защитных механизмов и систем качества для AI-функций.
— Опыт установления технической архитектуры и стандартов, а также наставничества старших инженеров.
— Уверенное владение одним из основных языков программирования (Python, Java или Go) и современными облачными инфраструктурами (AWS или GCP).
— Практический опыт с агентскими системами, проектирование и укрепление AI-агентов, принимающих автономные решения в продакшене.
— Знания современного AI-стека: retrieval-augmented generation, vector stores, агентские фреймворки, оркестрация моделей, инструменты оценки.
Условия:
— Удаленная работа из США.
— Полная занятость.
— Годовой базовый оклад от $165,000 до $185,000 USD.
— Возможны бонусы по результатам работы, социальные гарантии и другие планы стимулирования.
Компания Salesloft строит систему Predictive Revenue System, объединяющую AI и реальные данные для поддержки решений в области доходов предприятий. Роль Principal Software Engineer, AI — самая старшая индивидуальная инженерная позиция в AI-команде, ответственная за архитектуру и стандарты AI-систем, которые используют тысячи команд по всему миру.
Day In The Life You are a seasoned Software Engineer with a strong background in full-stack application development. Work closely with Product Managers, Engineering Managers, and peer engineers to deliver well-scoped product features.
What You’ll Do: Huntress is looking for a highly strategic and collaborative Staff Software Engineer to drive the technical vision and architectural evolution of the Huntress Core Platform. While you will remain deeply hands-on developing the most complex features for the platform, your scope expands beyond standard delivery.
As a Principal Infrastructure Architect on our Infrastructure Architecture team, you will be the architecture team's partner to ZoomInfo's data engineering organization. You bring the infrastructure patterns, evaluation rigor, and cross-team alignment that help them build and run those platforms well on GCP.
Задачи:
— собирать, анализировать и формализовать бизнес-требования, переводить их в системные и функциональные требования
— проектировать и описывать http api (openapi 3.x), json-схемы, xml/xsd-контракты
— проектировать интеграционные взаимодействия: rest, soap, grpc, асинхронные обмены через kafka / rabbitmq
— моделировать бизнес-процессы в нотации bpmn 2.0, проектировать схемы процессов (camunda / аналоги)
— разрабатывать и вести проектную документацию: er-диаграммы, диаграммы последовательностей, диаграммы развёртывания, матрицы ролей
— проектировать логические модели данных для рсубд и документо-ориентированных субд
— участвовать в архитектурных решениях: применять паттерны cqrs, transaction inbox/outbox, bff
— взаимодействовать с смэв и государственными информационными системами
— описывать требования к информационной безопасности: sso, oauth 2.0, x.509, укэп (криптопро / аналоги)
— формировать критерии приёмки, участвовать в ревью, ставить задачи на разработку и тестирование
Требования:
— опыт работы системным/бизнес-аналитиком от 5 лет, из них не менее 2 лет на уровне Senior
— высшее техническое или ИТ-образование
— уверенное владение русским языком (деловая и техническая коммуникация)
— английский — чтение технической документации
— умение читать код на java, javascript, typescript на уровне, достаточном для анализа бизнес-логики
— понимание принципов фронтенд-разработки: js-фреймворки (angular, react или vue), компонентный подход, рендеринг html
— уверенное знание субд (postgresql, oracle или аналоги): чтение ddl, написание sql-запросов
— опыт работы с документо-ориентированными субд (mongodb / аналоги)
— опыт работы с полнотекстовым поиском (opensearch / elasticsearch)
— понимание принципов работы резидентных бд (redis / аналоги)
— разработка и документирование http api по спецификации openapi 3.x
— разработка и валидация json-схем
— чтение и анализ xml/xsd
— понимание принципов трансформации xml ↔ json
— знание протоколов soap и grpc
— моделирование процессов в нотации bpmn 2.0 (чтение bpmn / epc)
— понимание принципов работы процессных движков: деплой схем, создание экземпляров процессов, управление контекстом, externaltask (camunda / аналоги)
— понимание архитектуры apache kafka: публикация, чтение, consumer groups, партицирование
— понимание отличий kafka от rabbitmq и сценариев применения каждого
— практическое применение паттернов: cqrs, transaction inbox / outbox, bff
— знакомство с фреймворками togaf и нотацией archimate
— базовое понимание kubernetes, docker, git, ci/cd пайплайнов
— опыт работы с системами мониторинга и журналирования: prometheus, grafana, elk/opensearch
— понимание принципов работы nginx / reverse proxy
— опыт работы с протоколом s3 (minio / aws s3 / аналоги)
— знакомство с hdfs, ceph
— sso, oauth 2.0, openid connect
— сертификаты x.509, pkcs7, cades
— усиленная квалифицированная электронная подпись (укэп)
— навык создания и ведения: описание информационного обеспечения, логическая модель данных, er-диаграммы, диаграммы последовательностей (uml), диаграммы развёртывания, матрицы ролей
Условия:
— рыночную зарплату и премии
— драйвовые задачи и ресурсы для их реализации
— гибридный режим работы: можно работать удаленно или в современном офисе в центре
— преимущества аккредитованной it-компании
— материальную помощь в случае важных событий в жизни
— корпоративное обучение у топовых провайдеров и доступ к онлайн-библиотеке
— корпоративные тренировки и спортивные активности - бег, футбол, волейбол, баскетбол, теннис и другие
— комьюнити по интересам
— скидки от партнеров на дмс, связь, развлечения, подарки, спорт и т.д.
Что нужно делать? • Разрабатывать новые и поддерживать/улучшать существующие проекты (backend+ML+участие в деплое), а также улучшать мониторинг и аналитику запущенных проектов.
– Разработка, создание и поддержка надежных конвейеров обработки данных и процессов ETL/ELT для поддержки различных источников данных, включая структурированные и неструктурированные данные, с обеспечением высокого качества и целостности данных. Хороший опыт работы с Databricks.