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.
Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM. Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI.
ОфисseniorМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Работа в agile команде
— Разработка расчетной системы с использованием микросервисного подхода, PostgreSQL, OpenSearch, интеграций Kafka / REST, frontend API
— Код ревью
— Решение проблем производительности
— Интенсивное взаимодействие с командой: аналитиками, тестировщиками, другими разработчиками, frontend
— Взаимодействие с другими командами по вопросам интеграций
Требования:
— Опыт коммерческой разработки на Java 5+ лет
— Уверенное владение Java 21, Spring Boot 3.x, Spring Security, Spring Cloud
— Уверенная работа с PostgreSQL, Liquibase, Hibernate/JPA, MapStruct/Lombok
— Уверенный опыт работы с Kafka: consumer groups, ретраи/DLQ, идемпотентная обработка, понимание семантики доставки
— REST-интеграции: серверные API и клиентские вызовы (OpenFeign / RestClient), обработка ошибок, таймауты и ретраи
— Опыт unit- и интеграционного тестирования: JUnit, Testcontainers, тесты API и Kafka-интеграций
— Git, Maven (мультимодульные проекты), Docker, Kubernetes
Большим плюсом будет:
— Понимание уровней изоляции транзакций PostgreSQL, опыт анализа планов выполнения запросов (EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE) и оптимизации запросов по результатам
— Опыт диагностики и снижения потребления памяти JVM (heap, GC, утечки, размер объектов/выборки из БД)
— Опыт работы с метриками (Micrometer/Prometheus), системами трассировки запросов (OpenTelemetry/Jaeger), ELK-стеком
— Продвинутый опыт Kafka: проектирование топиков (партиции, репликация, retention), настройка consumer/producer, consumer lag, разбор проблем производительности
— Опыт разработки сервисов под несколько реплик в Kubernetes: race conditions, идемпотентность, распределённые локи (ShedLock)
Условия:
— Удаленный формат
— Белая заработная плата, оформление согласно Трудовому кодексу РФ
— 3 месяца плавного погружения под присмотром HR
— Поддержка: IT-отсрочка и консультации HR/юристов
— Прозрачные процессы и открытая коммуникация
— Работа на лучшем оборудовании без логирования времени, с фокусом на доверии и результате
— ДМС: медицинское страхование за счет компании
— Индивидуальный план обучения, посещение конференций и митапов, поддержка в развитии карьеры
— Возможность выступать на конференциях, митапах, публикация статей
— Ежеквартальное обновление корпоративных скидок
— Организация вечеринок оффлайн и онлайн, предоставление мерча, проведение конкурсов и челленджей.
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.
Вести проекты внедрения Платформы мониторинга: от этапов пресейла, обследования и формирования требований до запуска решения в промышленную эксплуатацию. Вести проекты дальнейшего развития и эксплуатации внедренных решений.
О холдинге:
«Газпром-Медиа Холдинг» — крупнейший медиахолдинг России, лидер по доле телевизионной аудитории 14-44 лет.
Вакансия открыта в ГПМ Реклама — ведущем игроке рекламного рынка, реализующем рекламный инвентарь активов Холдинга и партнеров в ТВ, радио и цифровой рекламе.
Наши проекты:
- Поддержка DevOps практик с партнером МаксимаТелеком для Wi-Fi метро Москвы и Санкт-Петербурга;
- Реализация рекомендательной и трафикообменной сети Quotiq;
- Внутренние корпоративные биллинг системы, сервисы, порталы.
Наш стек: Bash, Python, Ansible, SaltStack, Docker, Kubernetes, Helm, Graylog, ELK, OpenSearch, Zabbix, Prometheus, Grafana, HashiCorp Vault, PostgreSQL, MongoDB, Kafka, Redis.
Чем предстоит заниматься:
— Конфигурирование и поддержка ПО на серверах Debian, RHEL и производных Linux;
— Конфигурирование и поддержка процессов CI/CD на базе GitLab;
— Конфигурирование и поддержка Kubernetes кластеров;
— Развертывание и поддержка dev, test, stage, prod окружений;
— Взаимодействие с командами сопровождения, администрирования, разработки и другими DevOps-инженерами;
— Написание скриптов и манифестов для Kubernetes, Helm;
— Мониторинг работы продуктов и сервисов;
— Помощь в расследовании инцидентов.
Требования:
— Опыт системного администрирования от 3 лет;
— Понимание сетевых протоколов TCP/IP, DNS, HTTP/HTTPS;
— Знание языка сериализации YAML;
— Администрирование Debian, RHEL и производных Linux;
— Опыт работы с Docker, Docker Compose, Dockerfile;
— Опыт работы с Kubernetes;
— Опыт работы с Helm;
— Опыт работы с Zabbix, Prometheus, Grafana, Graylog, ELK или OpenSearch;
— Опыт работы с HashiCorp Vault;
— Опыт работы с системами контроля версий Git;
— Опыт построения GitLab CI/CD Pipelines.
Будет плюсом:
— Опыт работы с VMware, Proxmox;
— Опыт работы с инструментами IaC и SCM — Ansible, SaltStack.
Условия:
— Оформление по ТК РФ;
— Удаленный формат работы по РФ с возможностью посещения офиса в Москве;
— График 5/2, с 10 до 19 часов;
— Социальный пакет: ДМС со стоматологией, страхование членов семьи;
— Льготные условия кредитования, бонусные программы от Газпромбанк;
— Корпоративные скидки на фитнес и занятия английским языком.
В сопроводительном письме просьба указывать желаемый уровень дохода, если он не указан в резюме.
Обеспечивать качество (Testing), писать и актуализировать unit- и интеграционные тесты для наших AI-продуктов, повышая общую надежность системы; Поддерживать актуальность (регулярно мониторить и обновлять версии библиотек, устранять уязвимости в зависимостях);
DevOps IT Вакансии Ищем DevOps инженера с опытом работы от 4 лет для работы с Kubernetes и инфраструктурой закрытых контуров. Проект предполагает самостоятельное развертывание кластеров с нуля и внедрение решений у внешних заказчиков.
Формализация процессов и управление требованиями к продукту (анализ документов и спецификаций, интервью, работа со стейкхолдерами, написание SRS); Разработка схем процессов и архитектуры сервиса (BPMN 2.0, PlantUML (диаграммы классов, последовательностей, компонентов, состояний), С4, ERD);
Описание проекта: платформа, которая превращает каждый разговор с клиентом в понятные инсайты
Ожидания:
— 4+ года DevOps / Platform / Backend-инфраструктуры, Kubernetes в проде: Helm, GitOps
— Опыт развёртывания в контуре заказчика (on-prem, закрытые сети)
— Практика с LLM-приложениями: RAG (векторные БД, эмбеддинги, чанкинг, оценка качества), работа с LLM API
— API-шлюзы и прокси: маршрутизация, аутентификация, rate limiting, логирование (Kong / Envoy / nginx или свои на Python)
— Python - уверенно: читать, дорабатывать и писать сервисы
— Linux, сети, TLS/PKI, ingress/egress
— Опыт прохождения требований ИБ крупной компании: опросники, согласования, аудит
— Умение писать понятную документацию и договариваться с инженерами и безопасниками заказчика
— Автономность: берёте задачу end-to-end и доводите до результата
Задачи:
— Установить в контуре заказчика сервис маскирования персональных данных: ПДн обезличиваются до того, как данные покинут периметр. Дальше - обратная подстановка в ответ, проверка полноты маскирования, журнал
— Развернуть и настроить сервис управления знаниями для RAG: загрузка и обновление документов, разбиение на фрагменты, эмбеддинги, векторный поиск, права доступа к источникам, контроль качества ответов
— Настроить шлюз: заказчик обращается к нам, мы проксируем запросы к внешнему провайдеру. Шлюз должен давать маршрутизацию, учёт запросов и др
— Подключить всё это к ИБ заказчика: TLS, аутентификация сервисов, сетевые доступы, журналы
— Собрать поставку под Kubernetes: Helm-чарты, Argo CD, зафиксированные версии образов, установка без интернета
— Развернуть GPU-инференс: vLLM и faster-whisper на узлах NVIDIA HGX H200
— Настроить хранилища: PostgreSQL, MongoDB, OpenSearch, Redis - бэкапы, проверка восстановления
— Встроиться в ИБ заказчика: SIEM, IDM/SSO, PKI, NGFW/WAF, закрытый egress, сегментация prod/test/dev
— Настроить наблюдаемость (Prometheus, Grafana, Loki) и журнал аудита
— Документация для заказчика: архитектура, установка и обновление, runbook, программа и методика испытаний
— Техсогласования и приёмка вместе с командой заказчика
Задачи:
— совершенствование существующей инфраструктуры для повышения отказоустойчивости, безопасности и масштабируемости
— усовершенствование системы мониторинга и управления инцидентами с внедрением практик SRE, включая глубокую настройку сетевого мониторинга
— самостоятельное управление облачными и локальными ресурсами с использованием контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes)
— автоматизация и поддержка процессов CI/CD (GitLab, TeamCity)
— написание скриптов автоматизации на Bash, применение n8n
— администрирование, установка и настройка Linux (CentOS, Ubuntu)
— создание и поддержка документации по DevOps-процессам и инфраструктуре, включая сетевую схему и политики
— обеспечение сетевой безопасности и сегментации (фаерволы, VPN, анализ сетевой активности)
— участие в экстренном восстановлении сервисов при сбоях (24/7 до "оживления сервиса")
Требования:
Обязательные:
— минимум 5 лет опыта на позиции DevOps Engineer
— навыки администрирования, установки и настройки Linux
— опыт написания скриптов на Bash
— опыт работы с CI/CD инструментами (GitLab CI, TeamCity, Jenkins или аналоги)
— опыт управления облачными и локальными ресурсами с использованием контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes не в облаке)
— опыт работы с Nginx
— знания систем автоматизации конфигурации (Terraform, Ansible) и мониторинга (Prometheus, Grafana, OpenSearch)
— опыт работы с S3 Minio, VMware
— понимание основ работы с базами данных (PostgreSQL + Patroni)
— понимание сетевых технологий (сегментация, фаерволы, VPN, маршрутизация, анализ трафика)
— опыт построения геораспределенных и отказоустойчивых кластеров баз данных и Kubernetes (не в облаке)
— умение выявлять проблемы при подключении к VPN и работать с подключённым VPN
— стрессоустойчивость и способность быстро анализировать сложные проблемы в условиях ограниченного времени
Желательные:
— опыт работы в платежных системах с балансом пользователя
— написание скриптов shell, bash, powershell, perl
— опыт работы как сетевой инженер, SRE, инженер внедрения ПАК
— знание Ethernet, TCP/IP, VLAN, модели OSI
— понимание виртуализации QEMU
— сертификаты по информационной безопасности или облачным технологиям
— опыт наставничества или управленческий опыт
Условия:
— работа в офисе в Москве (м. Добрынинская / Серпуховская), удалённой работы нет
— возможен переезд в Белград, Сербия
— график 5/2, 8 часов, начало с 9 до 11, полный день в офисе
— участие в оперативных дежурствах при авариях (компенсируется отгулами), реагирование только на критичные инциденты (1-4 раза в месяц)
— ежемесячный доход выше рынка, обсуждается по итогам интервью
— оплата больничного 14 дней и отпуска 28 дней в размере 100%
— бесплатная парковка у офиса
— релокационный пакет в Москву для специалистов из других городов
— ежегодный пересмотр оплаты на основе рынка
— рабочий ноутбук
— договор на ИП (оплата на р/с)
Обязанности и задачи:
— Развёртывание и эксплуатация Kubernetes-кластеров в production: самостоятельное поднятие кластеров с нуля через Kubespray, понимание архитектуры и взаимодействия компонентов.
— Работа в закрытых контурах: подготовка всех необходимых пакетов, Docker-образов и зависимостей для развёртывания.
— Установка и настройка сервисов в Kubernetes через Helm, доработка и отладка Helm-чартов «на лету» в процессе внедрения у заказчика.
— Диагностика и устранение проблем Kubernetes, Helm, Linux, Container Registry, Ansible, Terraform.
— Полное ведение внедрения: от подготовки инфраструктуры до запуска и дальнейшей эксплуатации продукта у заказчика.
— Развёртывание и поддержка сервисов в Kubernetes: Kafka, ClickHouse, PostgreSQL, Qdrant, Traefik, OpenSearch, NATS, NACK.
— Работа с облачными платформами VK Cloud и OpenStack.
Требования:
— Уровень: Middle+
— Опыт работы: 4-5 лет
— Готовность к очному выезду к заказчикам в Москве для внедрения продукта в закрытых контурах (60% удаленно, 40% onsite).
— Практический опыт развертывания и эксплуатации Kubernetes в production.
— Уверенное владение Kubespray — самостоятельное развертывание кластера с нуля, понимание работы архитектурных компонентов и их взаимодействия.
— Опыт работы в закрытых (air-gapped) контурах без доступа к интернету.
— Умение самостоятельно подготовить все необходимые пакеты, образы и зависимости для offline-развертывания.
— Опыт установки и настройки сервисов в Kubernetes через Helm.
— Умение дебажить и дорабатывать Helm-чарты «на лету» в процессе внедрения.
— Уверенное знание Linux, Ansible, Terraform, Docker/Container Registry.
— Навыки диагностики и устранения проблем Kubernetes, Helm, Linux.
— Опыт внедрения решений у заказчиков.
— Способность самостоятельно доводить внедрение от подготовки инфраструктуры до запуска и эксплуатации продукта.
— Будет плюсом опыт работы с VK Cloud и OpenStack.
— Опыт работы с различными БД и сервисами в Kubernetes: Kafka, ClickHouse, PostgreSQL, Qdrant, Traefik, OpenSearch, NATS, NACK.
— Опыт работы с KubeRay Operator, NVIDIA Device Plugin.
— Умения настраивать ноды с GPU (nvidia-container-toolkit).
Условия:
— Карьерная и профессиональная возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании.
— Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог.
— Необходимая техника для комфортной работы.
— Обучение, сертификацию, Usetech English Club – онлайн изучение английского.
— Доступ к Корпоративной библиотеке и к Корпоративному университету.
— Внутрикорпоративные профильные комьюнити.
— Забота о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни.
— Геймифицированную программу лояльности с корпоративным магазином.
— Корпоративную жизнь с балансом работы и отдыха.