Обязанности:
— анализ требований и поиск несоответствий
— тест-дизайн и подготовка документации
Требования к кандидату:
— опыт тестирования от 1 года
— функциональное, интеграционное, дымовое и регрессионное тестирование
— UI/UX, API (Postman, Swagger, REST Assured)
— клиент-серверная архитектура, HTTP
— SQL (написание запросов)
— Jira, Confluence, Redmine
— Git, GitHub, GitLab
— SDLC, Agile, Scrum, Waterfall
— Windows, Linux, браузеры, клиентские приложения
— грамотный русский (письменно и устно)
— Python, Java или JavaScript (будет плюсом)
— опыт автоматизации тестирования (будет плюсом)
— нагрузочное тестирование и производительность (будет плюсом)
— Docker (будет плюсом)
— развитие процессов качества и тестовой инфраструктуры (будет плюсом)
Условия:
— ТК РФ
— Обучение за счёт компании
— Рост в автоматизацию
Задачи:
— Функциональное и системное сопровождение банковского программного обеспечения
— Сопровождение и развитие инфраструктуры банковского программного обеспечения
— Обеспечение доступности автоматизированных банковских процессов
— Осуществление технической поддержки пользователей и клиентов
— Накопление и передача технической экспертизы по архитектуре ИТ системы, а также по бизнес-процессам
— Развитие программно-инфраструктурного ландшафта банка
— Реализация пилотных проектов бизнеса
Требования к кандидату:
— Управление серверами на базе Linux на уровне администратора
— Знание микросервисной архитектуры и технологий контейнеризации: Docker, containerd
— Продвинутые навыки работы с Kubernetes, Helm, Kafka
— Понимание принципов построения процессов CI/CD
— Понимание принципов IaC. Продвинутые навыки работы с Ansible, Terraform, Terragrunt
— Понимание принципов построения Observability. Продвинутые навыки работы с ELK/EFK, OpenSearch, Prometheus, VictoriaMetrics
— Опыт работы с облачными провайдерами, например, AWS, Yandex Cloud
— Знание СУБД на уровне администратора: Redis, MongoDB
— Навыки программирования, например, на Python, GO, Java, JavaScript
— Kubernetes (не managed), Postgres/Patroni, Redis, Ansible, VictoriaMetrics/Prometheus, ELK/OpenSearch
— Образование высшее, профильное техническое
— Опыт работы от 3х лет
Условия работы:
— Оформление по ТК РФ или ИП в аккредитованную ИТ компанию
— ДМС со стоматологией
— Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng
— Скидки на фитнес от Xfit
— Скидки на кино от КАРО
— Техника для работы
Задачи:
— Взаимодействие с бизнес-заказчиком, согласование проектных решений на техническом и бизнес-уровне
— Оценка трудозатрат и стоимости решения
— Проведение и организация нагрузочного тестирования
— Разработка ETL процессов и data modeling
— Моделирование и написание SQL-процедур
— Оптимизация производительности скриптов и диаграмм интерфейса
— Dashboard design и общий UI/UX дизайн в QlikSense
Требования:
— Опыт работы в QlikSense или Insight более 3 лет
— Более 10 завершенных проектов
— Уверенные навыки взаимодействия с бизнес-заказчиком
— Высокая мотивация и умение самостоятельно находить решения сложных проблем
— Навыки разработки ETL, data modeling
— Навыки моделирования и написания SQL-процедур
— Навыки оптимизации производительности скриптов и диаграмм интерфейса
— Навыки Dashboard design и UI/UX design в QlikSense
Дополнительные требования:
— Сертификация QlikSense
— Знания администрирования QlikSense средствами QMC, QV API, Sense API
— Навыки VBA-программирования
— Опыт написания Extentions и знание JavaScript
— Знания инструментов отчетности Nprinting
— Разработка экстракторов из SAP ERP, SAP BW
— Опыт интеграции QlikSense во внешние среды (websites, SharePoint и др.)
Условия:
— Проектная занятость, фуллтайм
— Долгосрочный срок
— Оформление только ИП (не СЗ, не ТК)
УдалённоseniorРоссия
248 000 – 272 000 ₽
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Функциональное и системное сопровождение банковского программного обеспечения
— Сопровождение и развитие инфраструктуры банковского программного обеспечения
— Обеспечение доступности автоматизированных банковских процессов
— Осуществление технической поддержки пользователей и клиентов
— Накопление и передача технической экспертизы по архитектуре ИТ системы, а также по бизнес-процессам
— Развитие программно-инфраструктурного ландшафта банка
— Реализация пилотных проектов бизнеса
Требования:
— Управление серверами на базе Linux на уровне администратора
— Знание микросервисной архитектуры и технологий контейнеризации: Docker, containerd
— Продвинутые навыки работы с Kubernetes, Helm, Kafka
— Понимание принципов построения процессов CI/CD
— Понимание принципов IaC, продвинутые навыки работы с Ansible, Terraform, Terragrunt
— Понимание принципов построения Observability, продвинутые навыки работы с ELK/EFK, OpenSearch, Prometheus, VictoriaMetrics
— Опыт работы с облачными провайдерами, например, AWS, Yandex Cloud
— Знание СУБД на уровне администратора: Redis, MongoDB
— Навыки программирования на Python, Go, Java, JavaScript
— Важно: kubernetes (не managed), postgres/patroni, redis, ansible, victoria metrics/prometheus, elk/opesensearch
— Желательно: istio, mongo, minio, clickhouse, qdran, ebula, litellm
— Работа с llm моделями инференсом и т.д.
— Образование высшее, профильное техническое
— Опыт работы от 3 лет
Условия:
— Оформление по ТК РФ или ИП в аккредитованную ИТ компанию
— ДМС со стоматологией
— Скидки на изучение иностранных языков от Skyeng
— Скидки на фитнес от Xfit
— Скидки на кино от КАРО
— Техника для работы
Контакты для отклика: @ivmargarita https://t.me/ivmargarita
Задачи:
— Разрабатывать надежные, масштабируемые и безопасные backend-приложения с использованием Node.js и Nest.js.
— Реализовывать RESTful API, GraphQL эндпоинты и архитектуры микросервисов.
— Оптимизировать производительность, масштабируемость и поддерживаемость приложений.
— Интегрировать базы данных (SQL/NoSQL) и внешние сервисы через API.
— Обеспечивать качество кода, безопасность и соответствие отраслевым стандартам.
Требования:
— Опыт работы с Node.js не менее 5 лет и с Nest.js не менее 3 лет.
— Глубокие знания Node.js и Nest.js.
— Опыт создания REST и/или GraphQL API.
— Знание JavaScript (ES6+) и TypeScript.
— Опыт работы с реляционными и/или NoSQL базами данных (PostgreSQL, MySQL, MongoDB).
— Знание механизмов аутентификации/авторизации (JWT, OAuth2).
— Опыт юнит- и интеграционного тестирования (Jest, Mocha).
— Владение Git и рабочими процессами контроля версий.
— Нахождение в часовом поясе CET (+/- 3 часа).
Желательно:
— Опыт работы с облачными платформами (AWS, Azure, GCP).
— Знакомство с CI/CD и практиками DevOps.
— Понимание событийно-ориентированной архитектуры и брокеров сообщений (RabbitMQ, Kafka).
— Опыт работы с Docker и контейнеризацией.
— Знание микросервисной и serverless архитектур.
Условия:
— Долгосрочная, полная занятость, удаленная работа.
— Стабильные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств.
— Предсказуемые часы работы — 8 часов в день.
— До 24 оплачиваемых дополнительных выходных в год.
— Возможность работать с передовыми компаниями на долгосрочных проектах.
— Персонально подобранные вакансии без типичных рекрутинговых барьеров.
— Единый процесс оформления для множества возможностей без дополнительных оценок.
Algolia is a market leader in AI Search, serving over 18,000 businesses and processing over 30 billion search requests weekly. The company raised $150 million in Series D funding in 2021, reaching a valuation of $2.25 billion. The Customer Success Engineer role involves ensuring customers successfully adopt, implement, and scale Algolia's search and discovery platform. Responsibilities include delivering technical onboarding, solution design, best-practice guidance, and hands-on implementation support. The role requires partnering with customers to design scalable solutions, supporting Professional and Expert Foundation offerings, acting as a Technical Owner for assigned accounts, and ensuring smooth delivery through communication, documentation, and stakeholder alignment. Key tasks include consulting customers, delivering technical workshops, advising on search implementation and optimization, collaborating with Customer Success Managers, escalating issues as needed, partnering with Product and Engineering teams, reporting case status, identifying and resolving technical risks, and optimizing customer environments.
Requirements:
— 4+ years in a customer-facing technical role (CSE, SE, SA, consultant), preferably in SaaS
— Functional knowledge of at least one programming language: JavaScript, Java, PHP, C#, Objective-C, Swift, Ruby, Python
— Experience with REST API, database management, and web development technologies
— Experience delivering technical workshops (training, knowledge transfer, implementation, code review)
— Lifelong learning and growth mindset
— Ability to explain complex technical concepts to broad audiences
— Proficiency in communicating technical issues to technical and non-technical audiences via phone and email
— Excellent time management, task prioritization, and situational urgency evaluation
— Occasional travel to customer locations may be required
Nice to have:
— Experience implementing or optimizing search & discovery experiences
— Experience designing and developing generative AI and agentic applications
— Experience in high-growth SaaS environments
— Familiarity with iOS & Android platforms
— Experience supporting open-source projects and GitHub communities
— Experience with Shopify, Magento, and Salesforce
Algolia offers a flexible workplace strategy with options for fully remote or hybrid-remote work. The company values grit, trust, candor, care, and humility. Algolia is committed to diversity, inclusion, and creating a respectful workplace. Candidates are advised to apply only through the official careers page and be cautious of recruitment scams.
Задачи:
— тестирование функционала, интеграционное, smoke, регрессионное тестирование
— тестирование UI/UX, API с использованием Postman, Swagger, REST Assured
— работа с клиент-серверной архитектурой, HTTP
— написание SQL-запросов
— тест-дизайн и подготовка документации
— анализ требований и поиск несоответствий
— использование Jira, Confluence, Redmine
— работа с системами контроля версий Git, GitHub, GitLab
— участие в процессах SDLC, Agile, Scrum, Waterfall
— тестирование на платформах Windows, Linux, браузерах, клиентских приложениях
Требования:
— опыт тестирования от 1 года
— грамотный русский язык (письменно и устно)
Будет плюсом:
— знание Python, Java или JavaScript
— опыт автоматизации тестирования
— опыт нагрузочного тестирования и тестирования производительности
— опыт работы с Docker
— развитие процессов качества и тестовой инфраструктуры
Условия:
— трудовой договор по ТК РФ
— работа в офисе (м. Окружная)
— обучение за счёт компании
— возможность роста в автоматизацию
— зарплата 80–150 тысяч рублей в месяц
Position Summary
ExtraHop’s Solutions Architecture team focuses on outcomes and customer success rather than billable hours. As a Solutions Architect, you will play a critical role in customer success, product success, and market positioning, tackling difficult business and technology problems across various industries and technologies.
Key Responsibilities:
- Advanced GUI development
- Advanced Trigger Script development
- Intermediate external REST API script development
- Intermediate understanding of networking
- Intermediate understanding of application design
- Analyze customer network topologies and application stacks to develop strategies for acquiring high-value data from the wire
- Profile industry-specific applications across a broad range of verticals; create technical assets and written collateral to support product improvement and marketing efforts
- Conduct root cause analysis of high-profile technology problems and advise customers on their resolution
- Develop custom tools using Python and JavaScript-based APIs to extend the functionality of the product
Задачи:
— тестировать доработки сайтов и интернет-магазинов на тестовом контуре;
— проводить функциональное, исследовательское и UX-тестирование;
— выполнять smoke- и регрессионное тестирование;
— проверять адаптивность и корректность работы в разных браузерах и на разных устройствах;
— тестировать релизы перед публикацией на рабочем сайте;
— находить, описывать и классифицировать ошибки;
— оформлять баг-репорты с понятными шагами воспроизведения;
— составлять тест-кейсы, чек-листы и отчёты по результатам тестирования;
— повторно проверять исправления;
— работать с Git: переключаться между ветками и проверять изменения в нужной ветке;
— взаимодействовать с проджект-менеджером и разработчиками.
Требования:
— опыт ручного тестирования веб-проектов от 5 лет;
— уверенное проведение smoke-, регрессионного, функционального, исследовательского и UX-тестирования;
— опыт тестирования релизов;
— умение самостоятельно определить необходимый объём проверки задачи;
— умение составлять тест-кейсы, чек-листы, баг-репорты и итоговые отчёты;
— базовое понимание HTML, CSS, JavaScript и принципов работы веб-приложений;
— умение работать с Git и переключаться между ветками;
— внимательность к деталям и способность оценивать влияние ошибки на пользователя и бизнес;
— умение не просто написать «не работает», а понятно зафиксировать проблему и условия её возникновения.
Будет преимуществом:
— опыт тестирования проектов на 1С-Битрикс;
— опыт работы с интернет-магазинами, личными кабинетами и интеграциями;
— понимание клиент-серверного взаимодействия и умение работать с DevTools;
— опыт проверки обменов с 1С, CRM, платёжными системами и службами доставки.
Условия:
— удалённая проектная работа;
— задачи передаются по мере готовности разработки;
— объём занятости может меняться в зависимости от количества проектов и релизов;
— учёт фактически затраченного времени;
— работа в связке с проджект-менеджером и командой разработки.
Удалённо
100 000 – 150 000 ₽
ФФГУП ГлавНИВЦ Управления делами Президента Российской Федерации
Задачи:
— Разработка и настройка пользовательской части (веб интерфейс)
— Разработка и применение юнит – тестов
— Верстка
— Отображение данных виде карт, схем, графиков
— Оптимизация производительности текущих решений, Code-review
— Оптимизация дизайна
Требования:
— Образование высшее техническое
— Опыт работы от 2 лет
— Опыт разработки веб-приложений на стеке технологии PHP, JavaScript, TypeScript, HTML и CSS разметки
— Опыт работы с инструментами- React.js, Angular, Git, графические редакторы
— Глубокое понимание принципа работы Web и Backend на уровне HTTP/HTTPS, RestApi, Json, DNS
Условия:
— Работа на крупном, стабильном предприятии
— Оформление в соответствии с ТК РФ
— Заработная плата «белая», рыночного уровня
— График работы преимущественно офисный / гибрид (пятидневка)
— Медицинское обслуживание в ведомственной поликлинике Управления делами Президента РФ
— бронирование от мобилизации
— офис подразделения - Бумажный проезд, дом 14, к. 2. (м. Савеловская)
Задачи:
— создание динамичных и отзывчивых пользовательских интерфейсов
— внедрение передовых практик для обеспечения высокой производительности и оптимизации рендеринга
— внедрение RESTful и GraphQL API для взаимодействия с бэкенд-системами и работы с микросервисами
— проектирование и реализация повторно используемых компонентов и UI-библиотек для упрощения разработки и поддержания консистентности интерфейсов
— разработка кастомных хуков (Hooks) и утилит для расширения функциональности приложений
— анализ и оптимизация производительности фронтенд-приложений для снижения времени загрузки страниц и улучшения пользовательского опыта
— внедрение стратегий для улучшения показателей Core Web Vitals и обеспечения соответствия последним требованиям SEO
— подготовка, автоматизация и выполнение деплоя приложений и сервисов в различных окружениях (тестовые, продуктивные среды)
— обеспечение бесперебойной работы приложений после развертывания, устранение возникающих проблем в процессе эксплуатации
— взаимодействие с командами дизайнеров для создания и улучшения пользовательских интерфейсов
— прототипирование новых функций и взаимодействий для быстрого тестирования и улучшения пользовательского опыта
— разработка и поддержка тестов для компонентов
Требования:
— высшее образование (ИТ, техническое)
— аналогичный опыт работы от 5 лет, уровень: Senior
— уверенное владение JavaScript и TypeScript, опыт работы с фреймворками React, React Native, Vue.js
— знание и применение современных методологий CSS (CSS-in-JS, PostCSS, SASS, Tailwind CSS)
— работа с современными технологиями управления состоянием (Redux, Vuex, Recoil) и контекстным API для эффективного управления данными на клиенте
— внедрение и настройка GraphQL с Apollo Client или Relay
— использование современных технологий для рендеринга на стороне сервера (SSR) и статической генерации (SSG) с Next.js и Nuxt.js
— использование Figma, Sketch, Adobe XD для работы с макетами
— использованием современных инструментов контроля качества интерфейсов (Jest, Testing Library, Cypress)
— SQL и работа с базами данных (MS SQL, PostgreSQL, Oracle, ClickHouse)
— знание инструментов, таких как Jenkins, GitLab Actions, Git, Nexus, Docker, Jmetr
— инструменты тестирования: Jest, Cypress, Testing Library
— коммуникативные навыки для работы с заказчиками и командой
— умение презентовать результаты анализа
— внимание к деталям
— умение управлять временем и приоритизировать задачи
Условия:
— строгое соблюдение ТК РФ
— стабильная заработная плата
— выплата премии к профессиональному празднику
— годовое вознаграждение (13 заработная плата)
— материальная помощь к отпуску
— индексация заработной платы в зависимости от инфляции
— медицинская страховка
— аккредитованная IT-компания
— работа в мотивированной команде профессионалов.
Задачи:
— Верстать интерфейсы по готовым макетам
— Разрабатывать компоненты на React
— Подключать REST API
— Исправлять ошибки и дорабатывать существующий функционал
Требования:
— базовое знание JavaScript или TypeScript
— понимание React, HTML и CSS
— базовые навыки работы с Git
— желание учиться и разбираться в новых задачах
— ответственность и внимательность
Условия:
— full-time офис, Астана, Левый Берег, район ЭКСПО.
Задачи:
— Разрабатывать и поддерживать функционал веб-сайтов в составе фронтенд-команды;
— Участвовать в декомпозиции задач, планировании и реализации;
— Оптимизировать и улучшать существующий код;
— Исправлять баги, найденные тестировщиками и бизнесом.
Требования:
— Коммерческий опыт работы в роли VueJS/Nuxt 4 Developer от 3 лет;
— Последний опыт работы со стеком Vue 3/Nuxt 4 не менее 6 месяцев подряд;
— Отличное знание JavaScript (ES2015+) и TypeScript (5.6+);
— Глубокое понимание реактивности Vue 2/3 и работы Composition API, Pinia, Vue Router;
— Опыт работы с SSR/SSG (Nuxt 4), знание server middleware и серверных запросов;
— Понимание и настройка SEO-оптимизации для Nuxt-приложений;
— Владение VueUse, умение писать unit-тесты с Vitest и Vue Test Utils;
— Хорошие навыки работы с CSS3, SCSS, PostCSS и UnoCSS;
— Понимание принципов Vite и Webpack, умение оптимизировать производительность по Lighthouse-метрикам;
— Опыт работы с Git, GitLab CI/CD и REST API;
— Навык написания чистого кода и документации, включая API-эндпоинты.
Задачи:
— Верстать интерфейсы по готовым макетам;
— Разрабатывать компоненты на React;
— Подключать REST API;
— Исправлять ошибки и дорабатывать существующий функционал.
Требования:
— базовое знание JavaScript или TypeScript;
— понимание React, HTML и CSS;
— базовые навыки работы с Git;
— желание учиться и разбираться в новых задачах;
— ответственность и внимательность.
Коммерческий опыт не требуется. Будет плюсом наличие учебных проектов, GitHub или портфолио.
Условия:
— full-time;
— офис;
— Астана, Левый Берег, район ЭКСПО.
Требования:
• Агентная разработка (vibe coding)
• Опыт продуктовой разработки от 4 лет, уровень senior fullstack
• Агентные CLI-инструменты (Claude Code, Codex CLI, Cursor agent mode, Aider) как основной способ работы
• Spec-driven development: формулирование функциональных и нефункциональных требований до первого промпта; умение писать инженерные спецификации и контекстные файлы (правила, схемы, markdown)
• Модульность: слабая связанность, доменные границы, нарезка проекта на небольшие изолированные файлы
• Управление контекстным окном для предотвращения дрейфа и галлюцинаций
• Умение сбросить сессию агента и начать заново с более жёсткими ограничениями
• Разработка в несколько потоков, менеджмент репозитория под агентную работу, опыт коллаборативной AI-разработки
• Ревью и аудит AI-кода: слабые имена, дублирование, отсутствующие проверки, небезопасная работа с данными
• Тесты как способ управления агентом: юнит- и интеграционные тесты пишутся до логики фичи
• Инфраструктура и восстановление: версионирование, снапшоты БД, бэкапы, CI, процедуры восстановления данных
• Готовность писать код руками при необходимости и ответственность за результат, включая код, сгенерированный агентом
• Современный типизированный backend-язык с асинхронностью, моделью ошибок, управлением зависимостями, воспроизводимым окружением
• HTTP API и realtime-транспорт: REST, двусторонние соединения, стриминг, протокол сообщений, переподключения, валидация схем
• Автотесты: юнит- и интеграционные, изоляция внешних сервисов и зависимостей, поддержание тестовых данных
• Реляционные БД: схема, миграции, индексы, нетривиальные запросы, понимание пределов БД
• Разрешение конфликтов зависимостей, включая бинарную несовместимость библиотек
• Компонентный SPA-фреймворк и типизированный JavaScript; готовность сменить фреймворк за неделю
• Компонентные тесты в браузерном окружении
• Realtime-клиент: переподключения, стриминг, рантайм-валидация сообщений
• Медиа в браузере: доступ к устройствам ввода, работа с аудиопотоком, кодирование и передача
• Состояние на клиенте и ограничения браузера: защищённый контекст, сертификаты в dev, хранилище
• Умеренность в UI: простой интерфейс без тяжёлых фреймворков и дизайн-систем
• Классические CV-задачи: детекция, эмбеддинги, кластеризация, обработка изображений и метаданных, дедупликация
• Локальные LLM: форматы весов и квантизации, размер контекста, латентность, стоимость запроса; умение измерять
• Речевые модели: распознавание и синтез речи, баланс качества и ресурсов, ограничения по задержке и длине входа
• Мультимодальные модели: генерация описаний по изображению, оценка качества генерации
• Эмбеддинги и векторный поиск: семантический поиск, гибридные схемы, переранжирование, метрики качества
• Ресурсы и эксплуатация inference: одна модель на процесс, память ускорителя, батчинг, прогрев, поведение под нагрузкой
• Не требуется: обучение моделей с нуля, MLOps, распределённое обучение
• Пайплайны обработки как идемпотентные стадии с фиксацией состояния
• Понимание разницы между инкрементальным и полным пересчётом и цены ошибки
• Целостность данных при деплое, сведение расходящихся баз, миграции данных
• Границы сервисов: процессы, владение данными, поведение при отказах
• Контейнеризация: образы с тяжёлыми зависимостями, тома для данных и весов моделей, политики перезапуска, диагностика падений
• Linux и сеть: удалённый доступ, проброс портов, разрешение конфликтов, чтение логов
• Скриптование рутины: деплой, синхронизация данных, ротация логов
• Уверенное владение Git, включая нетривиальные операции; чтение истории
• Базовая безопасность: сервис без аутентификации локален, секреты не в репозитории, dev/prod режимы разведены
• Автоматические smoke-проверки интерфейса после изменений
• 4+ года разработки, из них 2+ года бэкенда в продакшене
• 1+ год реального фуллстека: разработка клиента и сервера
• Проект с LLM/ML как частью продукта
• Запуск моделей локально или on-premise
• 2–3+ месяца ежедневной работы через агентные инструменты
Задачи:
• Подключение и настройка USB-камеры: интеграция с ПО, захват видеопотока, детекция лиц, распознавание жестов
• Реализация стереоскопического режима 2D→3D на телевизоре без специализированной 3D-панели
• Разработка клиентских интерфейсов для телевизора и мобильного устройства по дизайн-макетам, адаптация вёрстки, интеграция с бэкендом, двустороннее realtime-взаимодействие
• Разработка технической документации, инженерных спецификаций и контекстных файлов, используемых при агентной разработке
О проекте
Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды содержат задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые остаются решаемыми для профессиональных специалистов.
Важно: это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки именно из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды.
Задачи:
— Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей
— Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке
— Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning
— Моделировать реальные offensive security-сценарии (supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие техники)
— Проверять разработанные сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины их ошибок
— Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему конкретная ошибка считается reasoning failure
— Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов
Требования:
— 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing
— Практический опыт AI Red Teaming / LLM Security
— Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем
— Практический опыт проведения penetration testing и исследования безопасности приложений
— Опыт разработки на Python и/или JavaScript
— Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java)
— Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты своей работы
— Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+)
— Практический опыт работы с современными LLM-моделями
— Понимание особенностей их работы, ограничений и типичных failure modes
— Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM
— Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation
Будет большим плюсом:
— Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security
— Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные
— Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других исследовательских проектах
— Способность придумывать новые, не похожие на существующие сценарии атак, которые сломают сильную модель, исследовательское мышление и креативность
Условия:
— B2B-контракт (с ИП)
— Оплата в долларах США
— Part-time/Full-time: почасовая оплата за выполненные задачи, 1 задача занимает около 10-12 часов
— Локация — строго вне РФ/РБ
Ищем Senior GenAI-разработчика на проект крупной компании из сферы добывающей промышленности.
Основная задача - разработка и внедрение корпоративных GenAI-решений: AI-агентов, мультиагентных систем, RAG-конвейеров и автоматизаций в закрытом защищённом контуре.
Задачи:
— Разработка AI-агентов и субагентов с использованием tool-calling
— Построение мультиагентных систем и управление цепочками вызовов
— Создание автоматизаций и workflow в n8n, Flowise, Dify, Langflow или аналогичных платформах
— Разработка бизнес-логики и кастомных функций на JavaScript, TypeScript и Python
— Построение RAG-конвейеров: подготовка данных, embeddings, поиск и работа с векторными базами
— Интеграция с внутренними сервисами и витринами данных через REST API и OAuth2
— Парсинг, сбор, нормализация и трансформация данных из внешних источников
— Проектирование промптов для суммаризации и генерации структурированных отчётов
— Развёртывание и эксплуатация open-source и on-prem LLM в закрытом корпоративном контуре
— Работа со структурированными данными, PostgreSQL и JSON
— Участие в анализе и формализации бизнес-требований
Требования:
— Опыт коммерческой разработки GenAI-решений на уровне Senior
— Уверенное владение JavaScript, TypeScript и Python
— Практический опыт создания AI-агентов и мультиагентных систем
— Опыт хотя бы с одним из стеков: LangChain / LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI / AutoGen, n8n / Flowise / Dify / Langflow
— Опыт разработки RAG-решений и работы с векторными хранилищами: PGVector, Qdrant, Milvus или аналогами
— Уверенная работа с PostgreSQL, JSON, REST API и OAuth2
— Опыт работы с LLM и prompt engineering
— Опыт развёртывания локальных моделей в закрытом контуре
— Готовность вести разработку и эксплуатацию решения в ОС Windows
— Понимание принципов защиты чувствительных и корпоративных данных
Будет преимуществом:
— Опыт работы с MCP — Model Context Protocol
— Разработка кастомных нод и sub-workflows в n8n
— React
— GraphQL
— FastAPI
— Опыт работы с веб-поиском, парсингом и внешними API
— Опыт участия в корпоративных или промышленных проектах
Требования:
• Агентная разработка (vibe coding)
• Опыт продуктовой разработки от 4 лет, уровень senior fullstack
• Агентные CLI-инструменты (Claude Code, Codex CLI, Cursor agent mode, Aider) как основной способ работы — поставленные и поддерживаемые продуктовые фичи, а не прототипы; ключевым является методика, а не знание конкретного инструмента
• Spec-driven development: функциональные и нефункциональные требования формулируются до первого промпта; спецификация → план → код; умение писать инженерные спецификации и контекстные файлы (правила, схемы, markdown), удерживающие агента в рамках задачи
• Модульность как условие агентной работы: слабая связанность и доменные границы, нарезка проекта на небольшие изолированные файлы вместо монолита
• Управление контекстным окном: осознанный подбор того, что попадает в контекст, для предотвращения дрейфа и галлюцинаций на устаревшем коде
• Умение вовремя сбросить сессию: остановить зациклившегося агента, очистить рабочее дерево и начать заново с более жёсткими ограничениями
• Разработка в несколько потоков, менеджмент репозитория под агентную работу, опыт коллаборативной AI-разработки
• Ревью и аудит AI-кода: слабые имена, дублирование, отсутствующие проверки, небезопасная работа с данными
• Тесты как способ управления агентом: осмысленные юнит- и интеграционные тесты пишутся до логики фичи
• Инфраструктура и восстановление: версионирование, снапшоты БД, бэкапы, CI, готовая процедура восстановления данных
• Готовность писать код руками, когда агент упёрся, и ответственность за результат, включая код, сгенерированный агентом
• Современный типизированный backend-язык: асинхронность, модель ошибок, управление зависимостями, воспроизводимое окружение
• HTTP API и realtime-транспорт: REST и двусторонние соединения — стриминг, протокол сообщений, переподключения, валидация схем на границе
• Автотесты как норма: юнит- и интеграционные, изоляция внешних сервисов и тяжёлых зависимостей, поддержание тестовых данных
• Реляционные БД руками: схема, миграции, индексы, нетривиальные запросы, понимание пределов выбранной БД
• Разрешение конфликтов зависимостей, включая бинарную несовместимость библиотек (характерно для окружений с ML-пакетами)
• Компонентный SPA-фреймворк и типизированный JavaScript; конкретный фреймворк не принципиален, принципиальна готовность сменить его за неделю
• Компонентные тесты в браузерном окружении, а не только ручная проверка
• Realtime-клиент: переподключения, стриминг, рантайм-валидация входящих сообщений
• Медиа в браузере: доступ к устройствам ввода, работа с аудиопотоком, кодирование и передача
• Состояние на клиенте и ограничения браузера: защищённый контекст, сертификаты в dev, хранилище
• Умеренность в UI: простой интерфейс без тяжёлых фреймворков и дизайн-систем
• Классические CV-задачи: детекция, эмбеддинги и кластеризация объектов, обработка изображений и метаданных, дедупликация
• Локальные LLM: форматы весов и квантизации, размер контекста, латентность и стоимость запроса; умение измерять, а не предполагать
• Речевые модели: распознавание и синтез речи, размен качества на ресурсы, ограничения по задержке и длине входа
• Мультимодальные модели: генерация описаний по изображению, оценка качества генерации
• Эмбеддинги и векторный поиск: семантический поиск, гибридные схемы с полнотекстовым, переранжирование, метрики качества выдачи
• Ресурсы и эксплуатация inference: одна модель на процесс, память ускорителя, батчинг, прогрев, поведение под нагрузкой
• Не требуется: обучение моделей с нуля, MLOps-платформы, распределённое обучение
• Пайплайны обработки как идемпотентные стадии с фиксацией состояния: перезапускаемость, докат, инкрементальность
• Понимание разницы между инкрементальным и полным пересчётом и цены ошибки (полный пересчёт обычно уничтожает ручную разметку)
• Целостность данных при деплое, сведение расходящихся баз, миграции данных, а не только схемы
• Границы сервисов: как процессы общаются, кто владеет данными, что происходит при отказе одного из них
• Контейнеризация: образы с тяжёлыми зависимостями, тома для данных и весов моделей, политики перезапуска, диагностика падений
• Linux и сеть: удалённый доступ, проброс портов, разрешение конфликтов портов, чтение логов как основной способ разбирательства
• Скриптование рутины: деплой, синхронизация данных, ротация логов
• Уверенное владение Git, включая нетривиальные операции; чтение истории как источника проектных решений
• Базовая безопасность: сервис без аутентификации не выходит за пределы локального интерфейса, секреты не попадают в репозиторий, dev- и prod-режимы разведены явно
• Автоматические smoke-проверки интерфейса после изменений
• 4+ года разработки, из них 2+ года бэкенда в продакшене
• 1+ год реального фуллстека: разработка и клиента, и сервера к нему
• Проект, где LLM/ML были частью продукта, а не демонстрационным примером
• Запуск моделей локально или on-premise, а не только вызовы облачных API
• 2–3+ месяца ежедневной работы через агентные инструменты
Задачи:
• Подключение и настройка USB-камеры на целевом устройстве: интеграция камеры с ПО устройства и захват видеопотока; детекция лиц и определение пользователя, находящегося перед устройством; распознавание управляющих жестов
• Реализация стереоскопического режима 2D→3D: поиск и реализация способа вывода стереоскопического изображения на произвольном телевизоре, не требующем специализированной 3D-панели (приоритетный вариант — пассивное 3D)
• Разработка клиентских интерфейсов для телевизора и мобильного устройства: реализация экранов по предоставляемым Заказчиком дизайн-макетам; адаптация вёрстки под особенности вывода на телевизоре и под мобильные экраны; интеграция с существующим бэкендом Заказчика, включая двустороннее realtime-взаимодействие
• Разработка технической документации по всем перечисленным блокам работ, включая инженерные спецификации и контекстные файлы, использованные при агентной разработке