Задачи:
— Разработка backend-приложений на Python с использованием FastAPI, Django или Flask.
— Работа с asyncio, async/await, ASGI.
— Проектирование и разработка REST API, понимание HTTP, авторизации и API-контрактов.
— Работа с SQL и PostgreSQL, включая индексы, транзакции, JOIN, оптимизацию запросов и EXPLAIN.
— Использование ORM SQLAlchemy или Django ORM и миграций.
— Работа с Redis.
— Работа с очередями и фоновыми задачами: Celery, RQ, RabbitMQ, Kafka или аналогами.
— Написание unit- и integration-тестов с Pytest.
— Работа с Git и участие в code review.
— Использование Docker, Docker Compose и понимание CI/CD.
— Работа с облачными провайдерами: AWS, GCP или Azure.
— Эксплуатация backend-сервисов в production на Linux: logging, monitoring, configuration, secrets, health checks.
— Интеграция LLM / AI-сервисов в backend-приложения.
— Понимание RAG, embeddings, vector search, structured output, tool/function calling и управления контекстом.
— Работа с векторными хранилищами или search engine: Weaviate, Qdrant, Pinecone, pgvector, Elasticsearch или аналогами.
— Понимание особенностей LLM в production: latency, token usage, rate limits, retries, caching, hallucinations, prompt injection.
— Самостоятельное разбирательство в кодовой базе, декомпозиция задач, участие в технических и архитектурных решениях.
— Работа по Scrum и Kanban.
Требования:
— Коммерческий опыт от 3 лет в backend-разработке, из них от 2 лет с Python.
— Уверенное знание Python Core и стандартной библиотеки.
— Опыт разработки production-приложений на FastAPI, Django или Flask.
— Практический опыт с asyncio, async/await, ASGI.
— Хорошее понимание ООП, SOLID, DRY, KISS.
— Опыт проектирования и разработки REST API, понимание HTTP, авторизации и API-контрактов.
— Уверенное знание SQL и PostgreSQL.
— Опыт работы с SQLAlchemy или Django ORM и миграциями.
— Практический опыт работы с Redis.
— Опыт работы с очередями и фоновыми задачами.
— Уверенный опыт написания unit- и integration-тестов с Pytest.
— Уверенная работа с Git, опыт участия в code review.
— Практический опыт с Docker, Docker Compose и понимание CI/CD.
— Опыт работы минимум с одним облачным провайдером: AWS, GCP или Azure.
— Уверенная работа с Linux и понимание эксплуатации backend-сервисов в production.
— Практический опыт интеграции LLM / AI-сервисов.
— Понимание RAG, embeddings, vector search, structured output, tool/function calling и управления контекстом.
— Опыт работы с векторными хранилищами или search engine.
— Понимание особенностей LLM в production.
— Умение самостоятельно разбираться в кодовой базе, декомпозировать задачи и участвовать в технических и архитектурных решениях.
— Опыт работы по Scrum / Kanban.
— Английский язык на уровне B1 и выше.
Будет плюсом:
— Опыт работы с LangChain и LangGraph.
— Опыт разработки AI Agents / Agentic Workflows.
— Опыт построения production-ready RAG / GraphRAG решений.
— Опыт работы с графовыми базами данных.
Компания: ООО УайтСнейк
Задачи:
— Спроектировать архитектуру с нуля.
— Внедрить современные стандарты разработки.
Стек технологий включает Python 3.8+, Django 3+, FastAPI, TypeScript, Flask, VueJS 3, PostgreSQL, Redis, Elastic Search, AirFlow.
Работа в Москве с возможностью выбора офиса или гибридного формата работы.
Задачи:
— проектирование и разработка высоконагруженных сервисов на Python с использованием асинхронного программирования (Asyncio, concurrency);
— создание event-driven архитектуры на брокерах сообщений Kafka и Redis Pub/Sub;
— участие в проектировании архитектуры новых сервисов и микросервисов, включая разработку систем с нуля;
— проектирование схем баз данных, написание и оптимизация запросов к PostgreSQL с использованием SQLAlchemy, работа с кэшем в Redis;
— настройка и поддержка мониторинга, логирования и трассировки (observability);
— самостоятельное написание unit- и integration-тестов с контролем качества собственного кода;
— работа с Git и Docker, участие в настройке и поддержке пайплайнов CI/CD;
— использование AI-инструментов (coding agents) для ускорения разработки, генерации кода и рефакторинга.
Требования:
— опыт разработки на Python не менее 4 лет;
— опыт работы с одним из фреймворков FastAPI или Litestar (Starlite);
— опыт работы с AsyncIO, concurrency и multiprocessing;
— опыт работы с Kafka и Redis Pub/Sub;
— опыт работы с PostgreSQL (SQLAlchemy+) и Redis;
— понимание важности и опыт в наблюдаемости — трейсинг, логи, метрики;
— опыт работы с event-driven системами, желательно проектирование и разработка с нуля, знание других архитектурных подходов будет плюсом;
— умение работать с Git, Docker и CI/CD;
— умение самостоятельно тестировать свои решения без команды тестирования.
Будет плюсом:
— успешный опыт работы с coding agents.
УдалённоseniorГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Location: Москва
Наша команда занимается выявлением сомнительных операций клиентов. Разрабатываемая нами система обрабатывает все операции клиентов для выявления подозрительных с точки зрения отмывания денег и принятия ограничительных мер. Процесс включает в себя обработку источников, оценку комплаенс-риска, ручной и автоматический анализ клиентов, регуляторную отчётность. А также большое количество интеграционных взаимодействий между модулями.
Команда занимается внедрением агентов, применяемых на этапах расследования операций и подготовки заключений комплаенс.
Обязанности
### **Чем предстоит заниматься:**
* внедрять агенты
* согласовывать и разрабатывать API агентов
* настраивать инфраструктуру агентов (авторизацию, логирование, аудит и т.п.).
Требования
### **Мы ожидаем:**
* опыт в роли python разработчика от 3 лет
* опыт работы с kubernetes (OpenShift, DropApp)
* опыт разработки микросервисных приложений
* опыт разбора инцидентов и дефектов на промышленных средах
* навыки работы в системах управления изменениями и версиями (Jira, Git).
Будет плюсом:
* навыки работы с Linux
* понимание принципов работы моделей ИИ
* знание мат. статистики и теории вероятности.
Условия
### Мы предлагаем:
* гибридный формат работы (3 дня в офисе, 2 удаленно)
* офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
* годовой бонус и ежегодный пересмотр
* расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
* корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
* льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
Location: Москва
Мы строим технологическую платформу нового поколения для производства, хранения и дистрибуции медиаконтента. Это интеллектуальная экосистема, которая автоматизирует жизненный цикл материалов: от загрузки и разметки до бесшовной публикации в десятках цифровых каналов.
Обязанности
### **Чем предстоит заниматься:**
* руководить командой backend-разработчиков
* решать задачи отказоустойчивости и горизонтального масштабирования
* участвовать в проектировании взаимодействия сервисов: обсуждать их ответственность, API и контракты событий
* разрабатывать асинхронные микросервисы на FastAPI
* реализовывать обработку событий Kafka
* использовать кодовых агентов для разработки, поддерживать проектные правила и скиллы, проверять и дорабатывать сгенерированный код
* работать с логами и метриками, участвовать в диагностике и устранении ошибок сервисов проекта.
Требования
### **Мы ожидаем:**
* опыт от 5 лет коммерческой разработки на Python
* профильное IT/техническое образование
* опыт разработки сервисов на FastAPI, реализации REST API и участия в их проектировании
* опыт микросервисной разработки, реализации взаимодействия нескольких сервисов.
* уверенный SQL и PostgreSQL: транзакции, индексы, планы запросов
* опыт настройки MCP-интеграций и разработки MCP-серверов
* опыт с AI-функциями продукта: интеграции LLM и разработка агентов.
Будет преимуществом:
* опыт с FastStream, Django / Wagtail, SSE, gRPC
* опыт с OpenSearch / Elasticsearch; векторный поиск с pgvector / Qdrant
* опыт с Kubernetes / OpenShift
* опыт с LangChain / LangGraph или аналогами.
Условия
### **Мы предлагаем:**
* гибридный формат работы (4 дня в офисе, 1 удаленно)
* офис на Кутузовской/Маяковской с зонами отдыха и спортзалом
* годовой бонус и ежегодный пересмотр
* расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
* корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
* льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
Требования:
— Опыт коммерческой разработки на Python (Python 3.9+) от 4+ лет
— Опыт создания ИИ агентов, включая работу с LangChain, LangGraph, CrewAI
— Опыт работы в финансовом, корпоративном или высоконагруженном проекте
— Навыки асинхронного программирования
Формат работы: удалённо
Местоположение: РФ
Задачи:
— Разбираться в существующем ML-проекте и чужом коде
— Анализировать текущую реализацию модели и предлагать улучшения
— Оптимизировать объем прогнозных данных для загрузки в Macromine
— Работать с большими массивами геологических данных
— Настраивать предобработку и постобработку данных
— Уменьшать размер блоков и исключать или корректно обрабатывать неинформативные участки данных, например сланцы
— Участвовать в развитии ML-процесса: разработка, оптимизация, обучение и доработка модели
— Взаимодействовать с разработчиком, который уже работал над проектом, и с консультантами-геологами
— Работать частично как разработчик, частично как технический консультант по ML
— Обучение модели на содержание полезных компонентов
— Определение физико-механических свойств
— Возможная работа с данными опробования
— Возможная работа с геофизическими данными
Требования:
— Уверенное владение Python
— Знание ML-моделей, умение обучать, анализировать и оптимизировать их
— Опыт работы с большими массивами данных
— Способность быстро погружаться в существующий код и проект
— Умение анализировать архитектуру решения, а не только писать код
— Готовность предлагать улучшения, а не просто выполнять задачи по ТЗ
— Умение работать самостоятельно и в команде
— Готовность быстро включиться в проект и работать с боевыми задачами
Будет плюсом:
— Опыт в геологии, геологоразведке, горнодобывающей отрасли или смежных доменах
— Опыт работы с пространственными/геологическими данными
— Опыт оптимизации ML-пайплайнов
— Опыт интеграции ML-решений с внешним ПО
— Понимание работы с данными для подготовки к визуализации или загрузке в сторонние системы
Условия:
— Полная удалённая работа по московскому часовому поясу
— Хорошая команда и возможность развития
Удалённоmiddleформат: полная удаленка, работа по московскому часовому поясу, хорошая команда и возможность развития
Задачи:
— Участие в проектировании архитектуры.
— Со временем стать техлидом небольшой backend-команды.
Требования:
— Опыт работы с Python 3.8+.
— Знание Django, FastAPI, Flask.
— Опыт работы с PostgreSQL, Redis, Elasticsearch, Apache Airflow.
Условия:
— Фултайм.
— Офис в Москве.
— Возможен гибридный формат работы.
Задачи:
— Добавлять в систему новые источники и виды данных — котировок, ключевых моментов спортивных событий
— Оптимизировать работу Сканера — увеличивать скорость его работы, снижать объём сетевого трафика
— Повышать стабильность работы всей системы и отдельных её компонентов
— Искать и находить причины возникающих проблем производительности и несогласованности данных
Требования:
— Опыт работы с любым фреймворком, кроме Django
— Знание современного Python (версия 3.12)
— Понимание принципов работы с сетью, в частности протоколов HTTP и WebSocket
— Знание асинхронной парадигмы программирования (asyncio, aiohttp, async-await), отличие от потоков и процессов
— Опыт работы с брокерами очередей, в частности RabbitMQ и pika
— Опыт работы с реляционными базами данных, PostgreSQL 17, SQLAlchemy и миграциями с Alembic
— Соблюдение стандартов PEP8 и использование типизации
Будет плюсом:
— Опыт написания скрапперов и парсеров данных из открытых источников
— Навыки чтения и понимания чужого кода, быстрая адаптация в незнакомых проектах
— Навыки реверс-инжиниринга, анализ чужой логики и восстановление структуры проекта
— Углублённое знание RabbitMQ, настройка различных типов exchange и очередей
— Знакомство с JavaScript
— Опыт работы с headless-браузерами, selenium, pyppeteer, playwright
— Опыт настройки мониторинга с Grafana и VictoriaMetrics
— Понимание методов сжатия и форматов обмена данными по сети (cbor, msgpack, signalR)
— Наличие примеров кода
— Опыт работы с Docker и GitLab CI
— Опыт написания тестов с Pytest
Условия:
— Полная занятость, график 5/2
— Удалённый формат работы
Контакт для отклика: hr_manager@24hsoft.com
Location: Москва
Нам в команду требуется опытный разработчик, который умеет строить качественные системы c применением GPT/LLM.
Мы разрабатываем продукт на базе ML и LLM для аналитики деятельности компаний, которые работают с зарубежными партнерами.
Цель: научиться прогнозировать их валютные операции и выстроить агентскую логику вокруг ML-моделей, позволяющую предоставить пользователю конкретные рекомендации/лиды для работы с клиентом.
Обязанности
* разработка и поддержка backend-приложений на Python (Django/FastAPI/Flask)
* разработка RAG’ов
* оптимизация производительности сервисов
* интеграция с внешними API и базами данных (PostgreSQL, Redis и др.)
* разработка и поддержка ETL-процессов, обработка и анализ больших данных.
Требования
* опыт коммерческой разработки на Python от 3-х лет
* знание фреймворков: Django/ FastAPI/ Flask
* опыт работы с базами данных (SQL/ NoSQL)
* понимание основ машинного обучения и аналитики данных
* опыт работы с инструментами для обработки данных
* знание Docker, Kubernetes, CI/CD
* умение разрабатывать и оптимизировать REST/gRPC API
* опыт разработки AI/GPT решений (RAG, AI-агенты)
* опыт работы с LangChain, LLaMa-index и др.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, ул. Кутузовский проспект 32, формат работы - гибрид (3 дня в неделю офис, 2 дня удаленно)
* **оформление на срочный договор, до сентября 2027 года**
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— Разработка и поддержка backend-сервисов на Python с использованием Django и FastAPI.
— Проектирование API, интеграций и архитектуры backend-приложений.
— Работа с PostgreSQL, Redis, оптимизация запросов и производительности сервисов.
— Разработка AI-агентов и агентных систем на базе LLM.
— Создание агентных решений с использованием фреймворков LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK и без них.
— Интеграция локальных и облачных LLM в существующие продукты.
— Разработка инструментов, управление вызовами функций, состоянием и контекстом агентов.
— Контейнеризация, развертывание и сопровождение сервисов с использованием Docker.
— Работа с AI-инфраструктурой: запуск, настройка и поддержка LLM на собственных серверах и облачных GPU-платформах.
Требования:
— Уверенное знание Python, опыт коммерческой backend-разработки.
— Опыт работы с Django и FastAPI.
— Хорошее знание PostgreSQL и Redis.
— Уверенное владение Docker и Docker Compose.
— Понимание асинхронного программирования в Python (asyncio).
— Практический опыт интеграции LLM в приложения.
— Опыт разработки AI-агентов, использования tool calling / function calling.
— Понимание принципов работы LLM, управления контекстом и построения агентных процессов.
— Опыт работы с REST API, внешними сервисами и сторонними интеграциями.
— Уверенное владение Git, Linux.
Будет большим плюсом:
— Опыт работы с LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK.
— Опыт самостоятельного проектирования агентных архитектур без использования готовых фреймворков.
— Опыт развертывания и обслуживания локальных LLM (Qwen, Gemma, Llama и другие).
— Опыт работы с GPU-инфраструктурой, RunPod и аналогичными платформами.
— Знание vLLM, llama.cpp, Ollama и других инструментов инференса.
— Понимание принципов квантования моделей, ограничений VRAM и оптимизации инференса.
— Опыт построения RAG-систем, работы с эмбеддингами и векторным поиском.
— Опыт настройки мониторинга, логирования и CI/CD.
Условия:
— Удалённая работа.
— Договор гражданско-правового характера с ИП или самозанятым.
География работы: Москва.
Задачи:
— Анализ и улучшение существующей ML-модели
— Обучение, доработка и оптимизация моделей
— Обработка больших массивов геоданных
— Оптимизация прогнозных данных для загрузки в Macromine
— Участие в выборе архитектуры и технических решений
— Консультирование команды по ML
Требования:
— Уверенное владение Python
— Глубокое понимание ML-моделей
— Опыт обучения и оптимизации моделей
— Работа с большими массивами данных
— Умение разбираться в чужом коде и архитектуре
— Самостоятельность и готовность вести задачи
Будет плюсом:
— Опыт в геологии или горнодобывающей отрасли
— Работа с пространственными данными
— Оптимизация ML-пайплайнов и интеграция с внешним ПО
Условия:
— Формат работы: удалённо, РФ/РБ.
Задачи:
— Разработка и развитие собственной платёжной платформы.
— Интеграция международных PSP, реализация payment routing, cascading и retry-механик.
— Развитие подписок, рекуррентных платежей и токенизации.
— Обработка webhooks, возвратов, chargebacks и сверка платёжных данных.
— Разработка платёжных интерфейсов на React и TypeScript.
— Обеспечение безопасности, отказоустойчивости и мониторинга платёжной инфраструктуры.
— Участие в PCI DSS-аудитах и подготовке технической документации.
— Самостоятельное управление релизами, анализ production-инцидентов и постепенная модернизация legacy-кода.
Требования:
— Более 4 лет коммерческой разработки на Python.
— Уверенное владение FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy 2.0, PostgreSQL.
— Практический опыт интеграции нескольких PSP и разработки платёжной логики: routing, cascading, recurring payments.
— Опыт работы с PSP-, network- и rebill-токенами.
— Понимание транзакционности, идемпотентности и безопасности платёжных данных.
— Личное участие в прохождении PCI DSS.
— Коммерческий опыт работы с React и TypeScript.
— Опыт самостоятельного деплоя, работы с Docker и обеспечения zero-downtime.
— Умение работать с legacy-кодом и постепенно улучшать архитектуру без остановки сервисов.
— Опыт анализа логов, метрик, трейсинга и решения production-инцидентов.
— Высокая самостоятельность и ответственность за корректность финансовых операций.
Условия:
— Полностью удалённая работа.
— Гибкий график, рабочий часовой пояс GMT+3.
— 28 календарных дней отпуска.
— Возможность профессионального роста до Tech Lead.
УдалённоseniorГибкий график, рабочий часовой пояс GMT+3
Location: Москва
Мы создаем с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса.
Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда и машинного обучения, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации.
Обязанности
* разработка backend для AI-агентов
* интеграция с API существующих АС
* реализация RAG-пайплайнов
* оптимизация производительности
* Code review
Требования
* 3+ года в backend-разработке
* Python (FastAPI, Django) / Java / Go
* опыт работы с LLM-фреймворками (LangChain, LlamaIndex)
* PostgreSQL, Redis, MongoDB
* Микросервисы, event-driven архитектура)
Будет плюсом:
* навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
* навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Location: Almaty, Kazakhstan; Astana, Kazakhstan; Belgrade, Serbia; Cluj-Napoca, Romania; Dnipro, Ukraine; Kharkiv, Ukraine; Kherson/Ivano-Frankivsk, Ukraine; Krakow, Poland; Kyiv, Ukraine; Larnaca, Cyprus; Lodz, Poland; Lublin, Poland; Lviv, Ukraine; Odesa, Ukraine; Remote.BG, Bulgaria; Remote.KZ, Kazakhstan; Remote.PL, Poland; Remote.UA, Ukraine; Riga, Latvia; Sofia, Bulgaria; Varna, Bulgaria; Warsaw, Poland; Wroclaw, Poland
We are looking for a Senior Python Developer to help build and maintain backend services, APIs, internal platforms, and data processing solutions.
Develop and maintain backend applications and services using Python
Design, build, and maintain backend APIs and microservices
Develop tools and services supporting royalty processing, rights tracking, metadata management, and operational workflows
Build integrations with external systems, DSPs, licensing platforms, and internal systems
Design, develop, and optimize data processing workflows and ETL pipelines
Work with large music catalog datasets and publishing administration data
Write and optimize SQL queries and database operations
Collaborate with product managers, publishing operations teams, analysts, and architects
Participate in architecture and technical design discussions
Improve system scalability, reliability, performance, and maintainability
Strong experience with Python
Strong SQL knowledge and experience working with relational databases
Strong TypeScript experience
Experience with Unix and Linux environments and shell scripting
Understanding of networking fundamentals
Experience with AWS cloud platform
Familiarity with Docker and CI/CD pipelines
Understanding of scalable backend architecture
Good communication skills and ability to work in cross functional teams
Experience with music publishing, royalties, licensing, or rights management systems
Experience with GraphQL
Knowledge of event driven architectures
Experience with operational analytics and reporting tools
Familiarity with large scale metadata systems
Автоотклики