About Cantina: Cantina Labs is a social AI company, developing advanced real-time models that enhance expression, personality, and realism. They create AI characters and a platform for social interaction.
About the Role: The role involves owning the search and recommendation systems end to end, including retrieval, ranking, relevance quality, and roadmap. This is the first dedicated hire for this area, inheriting a production system and setting technical direction.
Tasks:
— Own architecture and roadmap for search and recommendations: query understanding, retrieval, ranking, and related surfaces like search, discovery, home feed, trending and creator leaderboards.
— Define quality metrics, build offline evaluation and golden-set tooling, and run online experiments for ranking changes.
— Design and evolve ranking stack including engagement signal pipelines, decay and freshness models, and combining index-time signals with live re-ranking.
— Manage OpenSearch in production: index and mapping design, reindexing, query performance, cost, and cluster operations.
— Build candidate generation and personalization for recommendation surfaces, collaborating with data and ML teams.
— Work with Product and Trust & Safety on quality gates, cold-start behavior, and recommendation constraints.
— Set engineering standards: instrumentation, flag-gated rollouts, runbooks.
— Act as technical contact for discovery across backend teams and mentor engineers.
Requirements:
— 10+ years building production software with deep experience in search, ranking, recommendations, or ML-driven relevance on consumer-scale products.
— Hands-on expertise with production search engines like OpenSearch, Elasticsearch, Lucene, Vespa, including index and analyzer design, relevance tuning, and cluster operation.
— Rigorous approach to relevance measurement: experience with offline evaluation, golden sets, A/B or interleaving frameworks.
— Fluency in recommender stack: candidate generation, feature pipelines, embedding retrieval, re-ranking, and understanding serving constraints.
— Strong distributed systems and backend fundamentals, production experience in Go or comparable systems language, and familiarity with data layers (SQL warehouses, streaming, batch pipelines).
— Demonstrated ownership of ambiguous areas, ability to define priorities and deliver results.
— Clear written communication and ability to work with Product on tradeoffs between relevance, freshness, safety, and latency.
Preferred:
— Experience with AI-generated or rapidly growing content catalogs, severe cold-start conditions, or ranking under trust-and-safety constraints.
Conditions:
— Remote work based in the USA.
— Competitive salary $250,000 - $320,000 USD per year.
— Benefits include company equity, medical/dental/vision insurance (99.99% premiums covered), 42 days paid time off (15 PTO, 10 sick, 15 holidays, 2 floating), generous parental leave and fertility support, 401(k) plan, $500/month lifestyle spending account, complimentary lunch and snacks for in-office employees, One Medical membership, and more.
Задачи:
— Проектировать и развивать LLM/AI-системы и AI-агентов;
— Строить многошаговые agentic workflows: routing, tool calling, state management;
— Работать с Prompt Engineering и Context Engineering;
— Управлять контекстом, памятью и состоянием диалога;
— Реализовывать structured output и function/tool calling;
— Строить RAG-пайплайны: chunking, embeddings, retrieval, reranking;
— Интегрировать LLM с API, базами данных и внутренними сервисами;
— Разрабатывать backend-сервисы на Go и AI-компоненты на Python;
— Исследовать новые модели и подходы, быстро проверять гипотезы;
— Выбирать модели с учетом качества, latency и стоимости;
— Строить систему оценки качества: evals, regression tests, golden datasets, LLM-as-a-judge;
— Анализировать логи и traces, улучшать качество и стабильность агентов;
— Реализовывать retries, fallbacks, timeouts и обработку ошибок;
— Доводить решения от прототипа до стабильного production.
Требования:
Go:
— production-сервисы;
— REST/gRPC API;
— concurrency;
— работа с БД;
— микросервисная архитектура.
Python:
— AI-сервисы и backend;
— async;
— API;
— обработка данных;
— быстрое прототипирование.
Также важно:
— Практический опыт разработки production-приложений с LLM;
— Понимание архитектуры современных AI-систем: prompt → context → tools → agent → state → evaluation;
— Опыт Prompt Engineering: system prompts, few-shot, prompt chaining, structured output;
— Опыт Context Engineering: memory, summarization, динамическая сборка контекста;
— Опыт создания AI-агентов и agentic workflows;
— Работа с LLM API и понимание особенностей разных моделей;
— Понимание RAG: embeddings, vector search, retrieval, reranking, hybrid search;
— Понимание evals, regression testing и анализа production-логов;
— Опыт с PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, Git, CI/CD;
— Понимание production-подходов: observability, scalability, latency, retries, fallbacks и контроль стоимости.
Будет плюсом:
— Multi-agent системы;
— LangGraph;
— MCP;
— Langfuse / LangSmith;
— Elasticsearch / OpenSearch;
— Open-source LLM: Qwen, Llama, DeepSeek и др.;
— vLLM / Ollama;
— Kafka / RabbitMQ;
— Kubernetes;
— Оптимизация token usage, latency и стоимости LLM;
— Guardrails и защита от prompt injection;
— Highload-системы.
Ищем инженера, который воспринимает LLM не как простой API, а как компонент большой production-системы. Важно уметь проектировать всю логику вокруг модели: какие данные передать в контекст, какого агента или инструмент вызвать, как проверить результат, обработать ошибку и определить следующий шаг. Ищем software engineer с сильной AI/LLM-экспертизой, который умеет не только написать хороший промпт, но и довести всю систему до стабильного production-решения.
Задачи:
— Поддерживать инфраструктуру на bare metal и виртуальных машинах.
— Разворачивать и обслуживать кластеры Kubernetes.
— Администрировать базы данных: PostgreSQL, Elasticsearch, Redis, Clickhouse.
— Сопровождать Airflow и другие инфраструктурные сервисы (GitLab, Harbor, Vault).
— Автоматизировать процессы (Ansible, Terraform, Flux).
— Настраивать и поддерживать мониторинг (VictoriaMetrics, Grafana).
— Заботиться о стабильной работе сервисов.
— Вести техническую документацию — понятно и по делу.
Требования:
— Уверенное владение Linux (Debian/Ubuntu), понимание сетевого стека и принципов контейнеризации.
— Опыт развёртывания и сопровождения продуктовых кластеров Kubernetes.
— Умение автоматизировать инфраструктуру с помощью Ansible и Terraform.
— Знакомство с GitOps-подходом (FluxCD или ArgoCD).
— Навыки настройки мониторинга и логирования (Grafana, Prometheus, ELK Stack, Sentry, VictoriaMetrics).
— Опыт построения CI/CD на базе GitLab CI.
Условия:
— Зарплата, соответствующая опыту, и прозрачная система мотивации.
— Оформление по ТК РФ: белая зарплата, отпуска, больничные.
— Возможность прикрепиться по ОМС к ведомственной клинике рядом с офисом.
— Гибридный график 5/2 с плавающим началом дня.
— Современный комфортный офис (м. Щукинская).
— Бронь от призыва для военнообязанных сотрудников.
— Поддержка профессионального развития: участие в конференциях и профильное обучение за счет компании.
— Работа на стыке науки и современных технологий — Big Data и ML в продуктовой среде.
Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM. Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI.
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.
Компания Vinted, ведущая онлайн-платформа для торговли одеждой секонд-хенд в Европе, ищет опытного Senior Backend Engineer для команды Member Acquisition. В работе используются технологии Golang, Ruby on Rails, MySQL, Memcached, Elasticsearch, а также инструменты GitHub, Grafana и Kibana. Формат работы гибридный, с возможностью работать в офисах в Каунасе или Вильнюсе, Литва. Основные задачи включают разработку и поддержку серверной части, оптимизацию процессов привлечения пользователей и обеспечение стабильности сервисов.
В связи с расширением команды и масштабированием проектов, в компанию Centicore Group требуется Senior Java-разработчик на крупный банковский проект. Проект: Кредитование расчетного счета клиента, закрытие кассовых разрывов, быстрый доступ к заемным средствам.
• Участвовать в проектах по внедрению, развитию и улучшению систем MaxPatrol SIEM/EDR/VM/BAD. • Администрировать и оптимизировать работу систем MaxPatrol.
Что нужно делать? • Разрабатывать новые и поддерживать/улучшать существующие проекты (backend+ML+участие в деплое), а также улучшать мониторинг и аналитику запущенных проектов.
Поддержкой, оптимизацией и развитием платформы потоковой обработки данных на базе Apache Flink. Настройкой и администрированием Flink, Kafka, Hadoop и Elasticsearch.
Задачи:
- развивать серверную часть на C# / .NET 8: ASP.NET Core Web API, доменные сервисы, объектная модель
- проектировать и поддерживать REST API, интеграции и сценарии работы с документами (WebDAV, онлайн-редактирование)
- работать параллельно с MS SQL и PostgreSQL: запросы, скрипты, миграции, производительность
- поддерживать инфраструктурную обвязку: кэш (Redis), полнотекстовый поиск (Elasticsearch), real-time (SignalR), логирование
- собирать и разворачивать приложение в Docker (multi-stage, nginx), в том числе под Astra Linux и офлайн-контур с приватным репозиторием пакетов
- разбираться в требованиях, делать код-ревью и отвечать за то, что уходит в прод — от локального запуска до работающего релиза
Требования:
- опыт коммерческой разработки на .NET / C# от 5 лет
- уверенное владение .NET 8 и ASP.NET Core Web API
- опыт работы с Docker от 3 лет: multi-stage сборки, docker compose, отладка и запуск сервисов в контейнерах
- хороший SQL и практика с MS SQL и/или PostgreSQL: планы запросов, скрипты, оптимизация
- DI/IoC-контейнеры, асинхронность, структурное логирование, Swagger/OpenAPI
- понимание аутентификации и безопасности: JWT, Kerberos/NTLM, LDAP / Active Directory
- умение работать самостоятельно в удалённом формате и держать прозрачную коммуникацию
We are looking for a Middle / Strong Middle NLP / LLM Engineer to develop production AI solutions across RAG, LLM applications, AI assistants, document processing and multilingual NLP, working closely with senior engineers. -Develop and improve RAG applications: chunking, embeddings, retrieval and reranking.
• Мониторинг и анализ транзакционных и сессионных потоков для выявления мошеннических схем; • Выявление новых видов мошенничества, проведение расследований и разработка соответствующих алгоритмов защиты;