Вакансии

Задачи: — Детальное проектирование сервиса (СУБД/back/front/API) с учетом требований безопасности, отказоустойчивости, времени отклика и т.п. — Разработка бэкэнд-части высоконагруженной системы. — Разработка интеграционных сервисов и микросервисных компонентов. — Рефакторинг и оптимизация кода, code review. — Участие в тестировании разработанных компонентов и исправлении дефектов. — Участие в принятии архитектурных решений и исследовательских задачах. — Участие в разработке и согласовании API front-back. — Взаимодействие с разработчиками, дизайнерами и другими командами. — Наставничество, развитие технической экспертизы в команде. Требования: — Опыт работы в роли разработчика от 7 лет в проектах по разработке и/или модификации и/или внедрению ПО с использованием инструментов и технологий Java. — Опыт работы со всеми указанными технологиями по направлению Java: Spring, Hibernate, SQL, Gradle\Maven, Git, Jenkins, Docker, Kubernetes, Openshift, Postgres. — Опыт командной разработки с использованием программных продуктов Bitbucket, Confluence и Jira. — Опыт работы, как в каскадных (waterfall), так и в гибких методологиях (Agile и/или Scrum) разработки. Условия: — Оформление по ИП. — Стабильный и прозрачный доход. — Удаленная работа.

Location: Москва Мы команда – Динамическое ценообразование (занимаемся расчетом надбавок, например, для пакета услуг СберПрайм + , Welcome бонус и т.п.). Наша основная задача - тестирование финансовых микросервисов. Сейчас находимся в поиске AQA инженера. Наш стек технологий: Java, SQL, OpenShift, Kafka, Git, Jenkins, Jira, Postgree SQL, Linux, REST. Обязанности ### **Обязанности:** * анализ требований и выявлений противоречий * формирования тестовой модели для релизов * проведение функционального и регрессионного тестирования, в т.ч. методом белого ящика * анализ проблем, в т.ч. и на интеграционных взаимодействиях со смежниками * автоматизация регрессионных тестов Требования ### **Требования к кандидатам:** * высшее образование техническое, желательно профильное (IT, и около IT специальности) * опыт работы в сфере разработки ПО, в частности, в тестировании от 2 лет * понимание принципов тестирования ПО: виды тестирования, техник тест дизайна * релевантный опыт в тестировании API, микросервисов. * базовые навыки разработки в Java на уровне написания юнит тестов и mock-оберток * знания фреймворков Java: Spring Boot, JUnit/TestNG. * знания SQL на уровне запросов с объединением нескольких таблиц, сортировки, группировки * 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 * опыт работы в Unix системах * знание JSON, XML, XSD ### **Будет плюсом:** * опыт Selenium или аналогами * понимание банковской предметной области будет преимуществом * внятная/грамотная речь, коммуникабельность, стрессоустойчивость ### Условия ### **Наши условия:** * гибкий формат работы * годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * офис на Кутузовской, зонами отдыха и спортзалом * льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+ с возможностью совместного использования на трёх близких.

Location: Limassol, Cyprus Workplace: on-site We are looking for a hands-on DevOps Engineer with strong, recent AWS experience to join our infrastructure team. You will work in a hybrid environment spanning AWS, private OpenStack clouds, OKD, virtual machines, and bare-metal Linux servers. We are primarily looking for someone coming from an AWS/Linux/automation background. Our platform serves hundreds of thousands of requests per second across many thousands of virtual machines. We are therefore looking for someone who is already comfortable working with high-load, business-critical production systems, rather than someone whose experience has been limited to small-scale or early-stage environments. CORE STACK: AWS Terraform OpenStack (as a consumer: VMs, networking, storage) OKD / Kubernetes (OKD is the upstream of OpenShift) Helm / Helmfile Ansible GitLab CI/CD Linux Virtual machines and bare-metal servers Prometheus / VictoriaMetrics / Grafana ELK Our dedicated platform teams operate the underlying OpenStack and OKD platforms, while your team owns and operates the workloads running on top of them. Previous OpenStack or OKD expertise is not required: you will not be responsible for building OpenStack or maintaining the OKD control plane, but you should be comfortable deploying, operating, and troubleshooting workloads running on these platforms. Job Responsibilities Typical tasks in this role include: Build and evolve AWS infrastructure with Terraform — extending existing modules and writing new ones — across compute, networking, storage, IAM, databases, and load balancing (EC2, VPC, S3, RDS, ALB/NLB, IAM); Provision and manage OpenStack virtual machines and the Linux services running on them, as well as workloads running on bare-metal Linux hosts; Deploy and operate workloads in OKD using Helm and Helmfile, including maintaining charts, values, and templates, and troubleshooting deployments; Build and improve GitLab CI/CD pipelines for application and infrastructure deployments; Manage Linux systems with Ansible, including writing new roles and adapting existing ones; Own observability for your workloads: configure metric collection in Prometheus and VictoriaMetrics, maintain Grafana dashboards, set up and tune alerts, and work with centralized logging in ELK — collection, parsing, and helping teams find and understand issues in application and infrastructure logs; Work closely with Development and QA teams — supporting production systems as well as the test environments used for day-to-day development, and helping with deployments, environment configuration, infrastructure issues, and release blockers; Troubleshoot issues across infrastructure, networking, Linux, CI/CD, and application platforms, including problems that span multiple systems; Automate repetitive operational tasks and take part in infrastructure upgrades, migrations, and improvements. Review infrastructure code and work with DevOps, Development, QA, and Platform teams on changes that cross team boundaries. You’ll thrive here if you have Has strong, recent hands-on AWS experience in large-scale, high-traffic, business-critical production systems; Has solid experience with Terraform and Infrastructure as Code; Has practical experience running workloads in Kubernetes-based environments and working with Helm; Has experience building and maintaining CI/CD pipelines, preferably with GitLab CI; Has hands-on experience with Ansible, including writing or maintaining roles; Understands infrastructure networking: TCP/IP, DNS, routing, load balancing, firewalls/security groups, and connectivity troubleshooting; Has practical experience with metrics and alerting (Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana) and centralized logging (ELK); Can troubleshoot complex problems independently and follow them across multiple layers of the stack; Is confident with Linux, virtual machines, and production infrastructure, is comfortable working outside fully managed cloud services, and understands what runs underneath the application. Comfortable using Bash, Python, or similar for automation. Conditions We know that great talent deserves great conditions, so here's what you can expect when joining us: EU-based employment contract and a 3-year Cyprus work visa with full support for your relocation and visa processes, including assistance for your family. EU passport. Opportunity to obtain an EU passport after 4 years of residence Full relocation package: flights to Limassol for you and your family, a company-covered apartment for the first month, and full relocation support to make your move smooth and hassle-free. Provident fund (Cypus): a long-term savings plan co-funded by you and the Company together (available after probation) that grows throughout your time with us in Cyprus. Transparent performance reviews twice a year, with bonus opportunities and salary adjustments. Private medical insurance for you and your family Corporate mobile plan (unlimited in Cyprus with roaming included) Mindfulness & well-being support, including psychological assistance with 50% coverage. 50% coverage of school and kindergarten fees for your children. Fully covered sports benefits, and also access to in-house electric scooters and bike rentals Professional growth support: language courses, conferences, training programs, and coaching. Peer recognition program: receive and share kudos for great work. A fully equipped office in Limassol’s city center, with everything you need for deep work and collaboration. Free breakfasts and lunches in the office and an in-house coffee bar with high-quality drinks and a health bar stocked with nutritious snacks. A strong engineering culture: international teams, corporate events, team buildings, and hackathons — because great work happens in great communities. Recruitment process HR interview (45 minutes); Technical interview (1.5 hour); Final interview (1 hour); Recommendations check; Job Offer.

Задачи: - разработка ПО на платформе Сбербанка с использованием Java, Spring Boot, DropApp, PostgreSQL, Apache Kafka, S3, LiquiBase - разработка backend взаимодействия с UI - технологическое развитие проекта и рефакторинг решений - мониторинг работоспособности и сопровождение продуктов Требования: - высшее образование в сфере информационных технологий, математики или техники - опыт работы на Java в реальных проектах от трёх лет - опыт работы со Spring Framework, Apache Kafka, Openshift, Prometheus, Grafana, Hibernate, Criteria - опыт с реляционными БД (PostgreSQL) и написание SQL-запросов - знание принципов ООП и паттернов проектирования - опыт написания Unit-тестов - понимание протоколов HTTP/REST, S3, JMS - опыт командной разработки с использованием Confluence, Jira, Git, Bitbucket, Jenkins, OpenApi - опыт разработки микросервисной архитектуры - опыт разработки высоконагруженных многопоточных приложений - знание AI-driven development, Agentic Coding, Spec-driven development Условия: - полная занятость - график 5/2 - формат работы: гибрид

Location: Москва ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Мы – команда, которая заменяет ручной анализ клиентского опыта и клиентских путей мультиагентной платформой по анализу клиентского опыта. Мы не строим очередные дашборды для визуализации воронок. Мы создаем автономную систему, которая сама находит точки роста бизнеса. Вместо того, чтобы аналитики неделями сводили отчеты по CJM, мы разрабатываем и внедряем AI-агентов, которые непрерывно исследуют поведение клиентов, существующие клиентские пути, анализируют конкурентов, находят отклонения, генерируют гипотезы и сами проверяют их влияние на метрики. Обязанности Задачи: * подготовка и участие в ПСИ релизов агентов, включая валидацию и экспертную оценку документации, демонстрационных материалов и защиты решений перед банковскими регуляторами * внедрение AI/ML-моделей и AI-агентов в промышленную эксплуатацию (сборка, деплой) * обеспечение надёжности AI-систем: требования и контроль реализации мониторинга, аллертинга, логирования, трассировки, контроля качества (бизнес-метрики), обработки ошибок (retry, fallback) * стабилизация работы ИТ-систем, выявление причин ошибок и инцидентов, организация мероприятий по их устранению * взаимодействие с пользователями, смежными ИТ-подразделениями банка/ДЗО и командами разработки для улучшения архитектуры и тестирования продуктов * runbook для дежурных администраторов, выстраивание zero-touch процессов, выстраивание IaC подхода с командами разработки Требования Мы ждем от кандидата: * высшее образование * опыт сопровождения автоматизированных систем в промышленной эксплуатации от 3-х лет, сопровождения серверов приложений (Tomcat, Websphere Application Server, Weblogic, WildFly, Nginx и т.п) и сервисов, развернутых на Red Hat OpenShift * опыт администрирования Unix (Linux) * опыт работы с реляционными БД, SQL, Rabbit MQ и Apache Kafka * опыт построения систем мониторинга с использованием: Zabbix, Grafana, Splunk. Будет плюсом: * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе. Условия Мы предлагаем: * офис с метро Верхние Котлы (БЦ Чайка) * формат работы гибридный * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Требования: — Опыт тестирования mobile/web приложений от 3 лет — Опыт работы с Java от 3 лет — Опыт работы с Appium от 1,5 лет — Опыт работы с Rest API — Опыт работы с SQL (сложные запросы, join, View и т.д.) — Опыт покрытия функциональности автотестами на Java — Опыт интеграционного тестирования — Опыт работы с CI/CD (Jenkins, GitlabCI) — Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ и аналоги) — Опыт работы с мок-сервисами (Wiremock или аналоги) — Владение: Java, Appium, SOAP UI, Postman, Jira, Confluence, Git, IntelliJ IDEA, Bitbucket Будет преимуществом: — Опыт работы с микросервисной архитектурой (Spring Cloud, Kubernetes, Openshift или аналоги) — Опыт с Cache-системами (Redis, Hazelcast) Условия: — Зарплата: 300 - 350 тыс. руб. (net), возможна индивидуальная договорённость — Локация: Москва — Формат: удалёнка — ИТ-аккредитация — Оформление: ТК, ИП, ГПХ — Предоставление техники под требования проекта — Социальный пакет (ДМС, фитнес и т.п.) — Реферальная программа

Задачи: — Создание и развитие IT решения в рамках команды, сосредоточенной на выделенном проекте. — Реализация интеграционных решений и сервисов взаимодействия между внутренними и внешними системами. — Разработка и поддержка backend и frontend части продукта, активное участие в Fullstack-цикле. — Участие в выработке новых решений и вектора развития продукта, включая выбор оптимальных технологических стеков. Требования: — Высшее техническое образование. — Опыт работы ведущим разработчиком (и выше) от 3-х лет. — Опыт работы в Fullstack-роли (C# + React) приветствуется. Технические навыки: Backend (C# / .NET): уверенное знание C# dotnet ASP .NET Core, gRPC, EF Core; ООП, SOLID, паттерны проектирования; знание DDD, Onion/Clean/Vertical Slice архитектур, SOA, CQRS; опыт разработки микросервисной архитектуры. Интеграции и API: опыт работы с REST API/gRPC; знание архитектуры REST API/gRPC/Web сервисов; опыт проработки архитектуры комплексных интеграционных решений. Событийные архитектуры и брокеры сообщений: опыт работы с событийными архитектурами и брокерами сообщений; приветствуется опыт работы с библиотекой Rebus. Базы данных: понимание архитектуры реляционных и векторных СУБД, опыт проектирования логической модели данных; уверенное знание T-SQL, опыт работы с MSSQL и PostgreSQL. Frontend (React): опыт коммерческой разработки на React не менее 1 года; понимание современных подходов React (Hooks, Context, Suspense, React Query); приветствуется опыт работы с Module Federation для микрофронтендов; опыт использования UI-китов (Material-UI, Ant Design и аналоги) и кастомизации компонентов; знание стейт-менеджеров (Redux Toolkit, Zustand, MobX); опыт работы с TypeScript. Контейнеризация и DevOps: опыт работы с Kubernetes, OpenShift, Docker; опыт построения мониторинга с Grafana stack/Otel; опыт работы с CI/CD процессами. Методологии и инструменты: приветствуется опыт использования ИИ-инструментов, Spec-Driven Development, AI-агентов; ведение процесса с Jira, Confluence, GitLab; работа по Agile/Scrum. Условия: — Удалённый формат работы с возможностью гибрида в офисе в Москве. — Гражданство РФ. — Полная занятость, любой вид оформления (ТК РФ, ТД в приоритете).

Location: Malaysia Job Overview We are seeking a highly experienced Senior Linux Infrastructure Engineer with deep expertise in Linux administration, bare metal infrastructure, enterprise storage, and next-generation AI Factory / GPU infrastructure platforms . This role is focused on designing, deploying, operating, and troubleshooting large-scale Linux-based infrastructure that powers both traditional enterprise workloads and modern AI/ML environments. This is not a DevOps-focused role . We already have a dedicated DevOps team and are looking for an engineer with extensive hands-on experience in Bare Metal as a Service (BMaaS), GPU infrastructure, high-performance storage, data center operations, and enterprise Linux platforms . The ideal candidate will have experience building and managing infrastructure from the hardware layer up, including servers, networking, storage, GPU clusters, and AI-ready platforms. They should be comfortable working with high-performance computing (HPC), AI Factory environments, and large-scale Linux deployments where performance, reliability, and operational excellence are critical. Key Responsibilities & Required Skills Linux & Bare Metal Infrastructure Expert-level Linux administration (Ubuntu required; Red Hat and SUSE preferred) Deep expertise in bare metal server deployment, architecture, provisioning, and lifecycle management Experience operating Bare Metal as a Service (BMaaS) platforms and large-scale infrastructure environments Strong understanding of server hardware, including: BIOS/UEFI RAID controllers Firmware management iLO/iDRAC/IPMI NICs and SmartNICs HBA cards Hardware diagnostics and troubleshooting Experience designing, implementing, and supporting enterprise Linux infrastructure at scale AI Factory & GPU Infrastructure Experience deploying and managing GPU-accelerated infrastructure for AI/ML workloads Understanding of NVIDIA GPU technologies including: A100, H100, H200, B200, or equivalent GPU platforms NVIDIA DGX and OEM GPU servers GPU provisioning and lifecycle management GPU monitoring and performance optimization Knowledge of AI Factory architecture and infrastructure requirements Experience supporting GPU clusters, AI training environments, and high-performance computing (HPC) workloads Understanding of: GPU resource allocation and scheduling Multi-GPU systems GPU networking requirements High-bandwidth, low-latency infrastructure design Familiarity with NVIDIA ecosystem technologies such as: CUDA NCCL GPUDirect Storage NVIDIA Fabric Manager NVIDIA Base Command (preferred) Enterprise Storage & Data Platforms Advanced Linux storage administration: LVM XFS, EXT4 NFS iSCSI Fibre Channel SAN Multipath I/O Strong hands-on experience with Ceph , including: Cluster architecture MON, OSD, MDS RBD, CephFS, RGW Capacity planning Performance tuning Failure recovery Experience with high-performance AI storage platforms such as: WEKA VAST Data Dell PowerScale Pure Storage FlashBlade NetApp Understanding of: NVMe-over-Fabrics (NVMe-oF) RDMA GPUDirect Storage Parallel file systems AI data pipelines Networking & Infrastructure Strong networking knowledge: Bonding VLANs Routing MTU optimization DNS DHCP Experience with high-performance data center networking: 100G/200G/400G Ethernet RoCE RDMA Spine-Leaf architectures Familiarity with NVIDIA Spectrum-X, Mellanox/NVIDIA ConnectX adapters, or equivalent technologies Strong understanding of Layer 2 and Layer 3 infrastructure design and troubleshooting Operations & Reliability Experience with high availability, clustering, and disaster recovery Strong troubleshooting skills across: Linux operating systems Hardware platforms GPU infrastructure Networking Enterprise storage Experience supporting mission-critical production environments Bash and Python scripting for automation and operational efficiency Experience creating operational documentation, runbooks, and infrastructure standards Understanding of AI infrastructure design and reference architectures AI cloud integration for workloads SOP and runbook development and maintenance Incident, problem, and capacity management Business continuity and disaster recovery planning for AI workloads Proactive risk identification and mitigation to avoid business impact Nice to Have Kubernetes infrastructure (especially AI/ML and GPU integration) KVM, VMware, OpenShift Virtualization, or similar virtualization platforms Ansible automation NVIDIA Base Command Manager Slurm or HPC workload schedulers Observability and monitoring platforms (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry) Data Center Infrastructure Management (DCIM) tools IPAM solutions AWS, Azure, or hybrid cloud exposure We Are Not Looking For Candidates whose experience is primarily CI/CD pipeline engineering Engineers focused mainly on Terraform, GitOps, or application delivery pipelines Cloud-only administrators with limited bare metal, storage, or hardware experience Professionals whose primary expertise is software development rather than infrastructure engineering Ideal Candidate Someone who has spent years designing, building, and operating enterprise Linux environments, large-scale bare metal infrastructure, storage platforms, and modern AI Factory environments. The ideal candidate understands how to deploy and manage GPU-enabled infrastructure, BMaaS platforms, enterprise storage, and high-performance networking while solving complex operating system, hardware, storage, and AI infrastructure challenges. DevOps experience is a plus, but deep Linux, infrastructure, storage, BMaaS, and AI Factory expertise is the primary requirement.

Location: Singapore Job Overview We are seeking a highly experienced Senior Linux Infrastructure Engineer with deep expertise in Linux administration, bare metal infrastructure, enterprise storage, and next-generation AI Factory / GPU infrastructure platforms . This role is focused on designing, deploying, operating, and troubleshooting large-scale Linux-based infrastructure that powers both traditional enterprise workloads and modern AI/ML environments. This is not a DevOps-focused role . We already have a dedicated DevOps team and are looking for an engineer with extensive hands-on experience in Bare Metal as a Service (BMaaS), GPU infrastructure, high-performance storage, data center operations, and enterprise Linux platforms . The ideal candidate will have experience building and managing infrastructure from the hardware layer up, including servers, networking, storage, GPU clusters, and AI-ready platforms. They should be comfortable working with high-performance computing (HPC), AI Factory environments, and large-scale Linux deployments where performance, reliability, and operational excellence are critical. Key Responsibilities & Required Skills Linux & Bare Metal Infrastructure Expert-level Linux administration (Ubuntu required; Red Hat and SUSE preferred) Deep expertise in bare metal server deployment, architecture, provisioning, and lifecycle management Experience operating Bare Metal as a Service (BMaaS) platforms and large-scale infrastructure environments Strong understanding of server hardware, including: BIOS/UEFI RAID controllers Firmware management iLO/iDRAC/IPMI NICs and SmartNICs HBA cards Hardware diagnostics and troubleshooting Experience designing, implementing, and supporting enterprise Linux infrastructure at scale AI Factory & GPU Infrastructure Experience deploying and managing GPU-accelerated infrastructure for AI/ML workloads Understanding of NVIDIA GPU technologies including: A100, H100, H200, B200, or equivalent GPU platforms NVIDIA DGX and OEM GPU servers GPU provisioning and lifecycle management GPU monitoring and performance optimization Knowledge of AI Factory architecture and infrastructure requirements Experience supporting GPU clusters, AI training environments, and high-performance computing (HPC) workloads Understanding of: GPU resource allocation and scheduling Multi-GPU systems GPU networking requirements High-bandwidth, low-latency infrastructure design Familiarity with NVIDIA ecosystem technologies such as: CUDA NCCL GPUDirect Storage NVIDIA Fabric Manager NVIDIA Base Command (preferred) Enterprise Storage & Data Platforms Advanced Linux storage administration: LVM XFS, EXT4 NFS iSCSI Fibre Channel SAN Multipath I/O Strong hands-on experience with Ceph , including: Cluster architecture MON, OSD, MDS RBD, CephFS, RGW Capacity planning Performance tuning Failure recovery Experience with high-performance AI storage platforms such as: WEKA VAST Data Dell PowerScale Pure Storage FlashBlade NetApp Understanding of: NVMe-over-Fabrics (NVMe-oF) RDMA GPUDirect Storage Parallel file systems AI data pipelines Networking & Infrastructure Strong networking knowledge: Bonding VLANs Routing MTU optimization DNS DHCP Experience with high-performance data center networking: 100G/200G/400G Ethernet RoCE RDMA Spine-Leaf architectures Familiarity with NVIDIA Spectrum-X, Mellanox/NVIDIA ConnectX adapters, or equivalent technologies Strong understanding of Layer 2 and Layer 3 infrastructure design and troubleshooting Operations & Reliability Experience with high availability, clustering, and disaster recovery Strong troubleshooting skills across: Linux operating systems Hardware platforms GPU infrastructure Networking Enterprise storage Experience supporting mission-critical production environments Bash and Python scripting for automation and operational efficiency Experience creating operational documentation, runbooks, and infrastructure standards Understanding of AI infrastructure design and reference architectures AI cloud integration for workloads SOP and runbook development and maintenance Incident, problem, and capacity management Business continuity and disaster recovery planning for AI workloads Proactive risk identification and mitigation to avoid business impact Nice to Have Kubernetes infrastructure (especially AI/ML and GPU integration) KVM, VMware, OpenShift Virtualization, or similar virtualization platforms Ansible automation NVIDIA Base Command Manager Slurm or HPC workload schedulers Observability and monitoring platforms (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry) Data Center Infrastructure Management (DCIM) tools IPAM solutions AWS, Azure, or hybrid cloud exposure We Are Not Looking For Candidates whose experience is primarily CI/CD pipeline engineering Engineers focused mainly on Terraform, GitOps, or application delivery pipelines Cloud-only administrators with limited bare metal, storage, or hardware experience Professionals whose primary expertise is software development rather than infrastructure engineering Ideal Candidate Someone who has spent years designing, building, and operating enterprise Linux environments, large-scale bare metal infrastructure, storage platforms, and modern AI Factory environments. The ideal candidate understands how to deploy and manage GPU-enabled infrastructure, BMaaS platforms, enterprise storage, and high-performance networking while solving complex operating system, hardware, storage, and AI infrastructure challenges. DevOps experience is a plus, but deep Linux, infrastructure, storage, BMaaS, and AI Factory expertise is the primary requirement.

Location: Serbia Job Overview We are seeking a highly experienced Senior Linux Infrastructure Engineer with deep expertise in Linux administration, bare metal infrastructure, enterprise storage, and next-generation AI Factory / GPU infrastructure platforms . This role is focused on designing, deploying, operating, and troubleshooting large-scale Linux-based infrastructure that powers both traditional enterprise workloads and modern AI/ML environments. This is not a DevOps-focused role . We already have a dedicated DevOps team and are looking for an engineer with extensive hands-on experience in Bare Metal as a Service (BMaaS), GPU infrastructure, high-performance storage, data center operations, and enterprise Linux platforms . The ideal candidate will have experience building and managing infrastructure from the hardware layer up, including servers, networking, storage, GPU clusters, and AI-ready platforms. They should be comfortable working with high-performance computing (HPC), AI Factory environments, and large-scale Linux deployments where performance, reliability, and operational excellence are critical. Key Responsibilities & Required Skills Linux & Bare Metal Infrastructure Expert-level Linux administration (Ubuntu required; Red Hat and SUSE preferred) Deep expertise in bare metal server deployment, architecture, provisioning, and lifecycle management Experience operating Bare Metal as a Service (BMaaS) platforms and large-scale infrastructure environments Strong understanding of server hardware, including: BIOS/UEFI RAID controllers Firmware management iLO/iDRAC/IPMI NICs and SmartNICs HBA cards Hardware diagnostics and troubleshooting Experience designing, implementing, and supporting enterprise Linux infrastructure at scale AI Factory & GPU Infrastructure Experience deploying and managing GPU-accelerated infrastructure for AI/ML workloads Understanding of NVIDIA GPU technologies including: A100, H100, H200, B200, or equivalent GPU platforms NVIDIA DGX and OEM GPU servers GPU provisioning and lifecycle management GPU monitoring and performance optimization Knowledge of AI Factory architecture and infrastructure requirements Experience supporting GPU clusters, AI training environments, and high-performance computing (HPC) workloads Understanding of: GPU resource allocation and scheduling Multi-GPU systems GPU networking requirements High-bandwidth, low-latency infrastructure design Familiarity with NVIDIA ecosystem technologies such as: CUDA NCCL GPUDirect Storage NVIDIA Fabric Manager NVIDIA Base Command (preferred) Enterprise Storage & Data Platforms Advanced Linux storage administration: LVM XFS, EXT4 NFS iSCSI Fibre Channel SAN Multipath I/O Strong hands-on experience with Ceph , including: Cluster architecture MON, OSD, MDS RBD, CephFS, RGW Capacity planning Performance tuning Failure recovery Experience with high-performance AI storage platforms such as: WEKA VAST Data Dell PowerScale Pure Storage FlashBlade NetApp Understanding of: NVMe-over-Fabrics (NVMe-oF) RDMA GPUDirect Storage Parallel file systems AI data pipelines Networking & Infrastructure Strong networking knowledge: Bonding VLANs Routing MTU optimization DNS DHCP Experience with high-performance data center networking: 100G/200G/400G Ethernet RoCE RDMA Spine-Leaf architectures Familiarity with NVIDIA Spectrum-X, Mellanox/NVIDIA ConnectX adapters, or equivalent technologies Strong understanding of Layer 2 and Layer 3 infrastructure design and troubleshooting Operations & Reliability Experience with high availability, clustering, and disaster recovery Strong troubleshooting skills across: Linux operating systems Hardware platforms GPU infrastructure Networking Enterprise storage Experience supporting mission-critical production environments Bash and Python scripting for automation and operational efficiency Experience creating operational documentation, runbooks, and infrastructure standards Understanding of AI infrastructure design and reference architectures AI cloud integration for workloads SOP and runbook development and maintenance Incident, problem, and capacity management Business continuity and disaster recovery planning for AI workloads Proactive risk identification and mitigation to avoid business impact Nice to Have Kubernetes infrastructure (especially AI/ML and GPU integration) KVM, VMware, OpenShift Virtualization, or similar virtualization platforms Ansible automation NVIDIA Base Command Manager Slurm or HPC workload schedulers Observability and monitoring platforms (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry) Data Center Infrastructure Management (DCIM) tools IPAM solutions AWS, Azure, or hybrid cloud exposure We Are Not Looking For Candidates whose experience is primarily CI/CD pipeline engineering Engineers focused mainly on Terraform, GitOps, or application delivery pipelines Cloud-only administrators with limited bare metal, storage, or hardware experience Professionals whose primary expertise is software development rather than infrastructure engineering Ideal Candidate Someone who has spent years designing, building, and operating enterprise Linux environments, large-scale bare metal infrastructure, storage platforms, and modern AI Factory environments. The ideal candidate understands how to deploy and manage GPU-enabled infrastructure, BMaaS platforms, enterprise storage, and high-performance networking while solving complex operating system, hardware, storage, and AI infrastructure challenges. DevOps experience is a plus, but deep Linux, infrastructure, storage, BMaaS, and AI Factory expertise is the primary requirement.

Location: Poland Job Overview We are seeking a highly experienced Senior Linux Infrastructure Engineer with deep expertise in Linux administration, bare metal infrastructure, enterprise storage, and next-generation AI Factory / GPU infrastructure platforms . This role is focused on designing, deploying, operating, and troubleshooting large-scale Linux-based infrastructure that powers both traditional enterprise workloads and modern AI/ML environments. This is not a DevOps-focused role . We already have a dedicated DevOps team and are looking for an engineer with extensive hands-on experience in Bare Metal as a Service (BMaaS), GPU infrastructure, high-performance storage, data center operations, and enterprise Linux platforms . The ideal candidate will have experience building and managing infrastructure from the hardware layer up, including servers, networking, storage, GPU clusters, and AI-ready platforms. They should be comfortable working with high-performance computing (HPC), AI Factory environments, and large-scale Linux deployments where performance, reliability, and operational excellence are critical. Key Responsibilities & Required Skills Linux & Bare Metal Infrastructure Expert-level Linux administration (Ubuntu required; Red Hat and SUSE preferred) Deep expertise in bare metal server deployment, architecture, provisioning, and lifecycle management Experience operating Bare Metal as a Service (BMaaS) platforms and large-scale infrastructure environments Strong understanding of server hardware, including: BIOS/UEFI RAID controllers Firmware management iLO/iDRAC/IPMI NICs and SmartNICs HBA cards Hardware diagnostics and troubleshooting Experience designing, implementing, and supporting enterprise Linux infrastructure at scale AI Factory & GPU Infrastructure Experience deploying and managing GPU-accelerated infrastructure for AI/ML workloads Understanding of NVIDIA GPU technologies including: A100, H100, H200, B200, or equivalent GPU platforms NVIDIA DGX and OEM GPU servers GPU provisioning and lifecycle management GPU monitoring and performance optimization Knowledge of AI Factory architecture and infrastructure requirements Experience supporting GPU clusters, AI training environments, and high-performance computing (HPC) workloads Understanding of: GPU resource allocation and scheduling Multi-GPU systems GPU networking requirements High-bandwidth, low-latency infrastructure design Familiarity with NVIDIA ecosystem technologies such as: CUDA NCCL GPUDirect Storage NVIDIA Fabric Manager NVIDIA Base Command (preferred) Enterprise Storage & Data Platforms Advanced Linux storage administration: LVM XFS, EXT4 NFS iSCSI Fibre Channel SAN Multipath I/O Strong hands-on experience with Ceph , including: Cluster architecture MON, OSD, MDS RBD, CephFS, RGW Capacity planning Performance tuning Failure recovery Experience with high-performance AI storage platforms such as: WEKA VAST Data Dell PowerScale Pure Storage FlashBlade NetApp Understanding of: NVMe-over-Fabrics (NVMe-oF) RDMA GPUDirect Storage Parallel file systems AI data pipelines Networking & Infrastructure Strong networking knowledge: Bonding VLANs Routing MTU optimization DNS DHCP Experience with high-performance data center networking: 100G/200G/400G Ethernet RoCE RDMA Spine-Leaf architectures Familiarity with NVIDIA Spectrum-X, Mellanox/NVIDIA ConnectX adapters, or equivalent technologies Strong understanding of Layer 2 and Layer 3 infrastructure design and troubleshooting Operations & Reliability Experience with high availability, clustering, and disaster recovery Strong troubleshooting skills across: Linux operating systems Hardware platforms GPU infrastructure Networking Enterprise storage Experience supporting mission-critical production environments Bash and Python scripting for automation and operational efficiency Experience creating operational documentation, runbooks, and infrastructure standards Understanding of AI infrastructure design and reference architectures AI cloud integration for workloads SOP and runbook development and maintenance Incident, problem, and capacity management Business continuity and disaster recovery planning for AI workloads Proactive risk identification and mitigation to avoid business impact Nice to Have Kubernetes infrastructure (especially AI/ML and GPU integration) KVM, VMware, OpenShift Virtualization, or similar virtualization platforms Ansible automation NVIDIA Base Command Manager Slurm or HPC workload schedulers Observability and monitoring platforms (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry) Data Center Infrastructure Management (DCIM) tools IPAM solutions AWS, Azure, or hybrid cloud exposure We Are Not Looking For Candidates whose experience is primarily CI/CD pipeline engineering Engineers focused mainly on Terraform, GitOps, or application delivery pipelines Cloud-only administrators with limited bare metal, storage, or hardware experience Professionals whose primary expertise is software development rather than infrastructure engineering Ideal Candidate Someone who has spent years designing, building, and operating enterprise Linux environments, large-scale bare metal infrastructure, storage platforms, and modern AI Factory environments. The ideal candidate understands how to deploy and manage GPU-enabled infrastructure, BMaaS platforms, enterprise storage, and high-performance networking while solving complex operating system, hardware, storage, and AI infrastructure challenges. DevOps experience is a plus, but deep Linux, infrastructure, storage, BMaaS, and AI Factory expertise is the primary requirement.

Задачи: — Установка и администрирование виртуальных машин. — Развёртывание и сопровождение Kubernetes-кластера. — Разработка и поддержка CI/CD пайплайнов (GitLab). — Создание Helm-чартов и Ansible-плейбуков. — Мониторинг инфраструктуры (Zabbix, Prometheus, Grafana). — Ведение документации в Wiki. — Деплой приложений (сервисы, контейнеры). — Взаимодействие с разработчиками. — Диагностика и устранение проблем. — Предупреждение сбоев и обеспечение стабильности сервисов. Требования: — Опыт администрирования Linux (Ubuntu) от 3 лет. — Опыт с Kubernetes (или OpenShift) от 2–3 лет. — Знание Docker и Helm. — Опыт с VMware, AWS, GCP. — Навыки настройки CI/CD (GitLab). — Владение Git. — Опыт взаимодействия с разработчиками. — Знание PostgreSQL, Nginx, RabbitMQ, Zabbix. — Автоматизация через Ansible и скрипты (bash). — Анализ логов и работа с ними в Linux. Условия: — Работа в команде профессионалов, наставничество. — Динамичный бизнес с международными проектами. — Практика и развитие компетенций, индивидуальный план развития. — Удалённая работа из любой точки мира. — Официальное оформление по ТК РФ, возможна релокация в Сербию после испытательного срока. — Конкурентная заработная плата с возможностью роста. — Стабильная оплата с учётом всех выплат. — Гибкий график работы. — ДМС с первого рабочего дня, включая стоматологию.

О проекте: Известный Зелёный банк Процентное соотношение Backend/Frontend - 30-70 Автотесты Команда разрабатывает и поддерживает несколько продуктов: Вексель (поддержка) и ЦФА (основное направление) Задачи: — Тестирование нового функционала, регресс-тестирование — Заведение/поддержка тестовых данных — Написание ручных кейсов и сценариев для автоматизированного тестирования — Проведение демо Требования: — Опыт в автоматизированном тестировании (в том числе учебный): описание тестовых сценариев в любом средстве автоматизации — Владение инструментами: Jira, Confluence, Figma, Fiddler, OpenShift, Insomnia, DevTools Условия: — Гибридный формат работы: 2 дня в неделю из офиса (Кутузовский, 32) — Белая зарплата — График работы 5/2 — 31 день оплачиваемого отпуска в год — Внутреннее обучение от лучших QA-практиков — Добровольная международная сертификация ISTQB и сертификация по Java, полностью компенсируемая компанией — Частичная компенсация пройденных курсов на различных платформах — Корпоративная школа английского языка — Развитая внутренняя корпоративная культура (праздники, тимбилдинги, поздравления с днем рождения) — Личный корпоративный ноутбук Возможности: — Участие в сложных проектах вместе с лучшими специалистами индустрии Развитие карьеры: — Индивидуальные планы развития, созданные консультантами для стимулирования повышения квалификации и заработной платы Культура: — Теплая дружеская атмосфера и политика открытых дверей — Более 400 человек на двух континентах, поддержка атмосферы стартапа, где каждый важен

Задачи: — тестирование мобильных и веб-приложений — покрытие новых функциональностей при помощи инструментов автотестирования на Java — интеграционное тестирование Требования: — опыт тестирования mobile/web приложений от 3 лет — опыт работы с Java от 3 лет — опыт работы с Appium от 1,5 лет — опыт работы с Rest API — опыт работы с SQL базами данных на уровне сложных запросов и выгрузок (join, View и др.) — опыт работы с CI/CD (Jenkins, GitlabCI) — опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ, аналоги) — опыт работы с мок-сервисами (Wiremock или аналоги) — опыт работы с инструментами: Java, Appium, SOAP UI, Postman, Jira, Confluence, Git, IntelliJ IDEA, Bitbucket Будет плюсом: — опыт работы с системами на микросервисной архитектуре (Spring Cloud, Kubernetes, Openshift или аналоги) — опыт работы с системами Cache (Redis, Hazelcast) Условия: — удалённая работа — ИТ-аккредитация — оформление несколькими способами: ТК, ИП, ГПХ — техника по требованиям проекта — социальный пакет (ДМС, фитнес и т.п.) — реферальная программа за рекомендации

От кандидата ожидается отличное владение JavaScript (от 3 лет), знание Node.js, ES6, Git, Webpack, Babel, TypeScript или Flow, HTML, CSS, RESTful API, React и React Native, Redux, Redux-thunk или Redux-saga, понимание ООП, знание и применение паттернов, знание принципов функционального программирования. О проекте: Наша команда развивает банковскую CRM систему для клиентских менеджеров, объединяющую основные бизнес-процессы: работа с клиентами, канбан-доска сделок (кредиты, депозиты, гарантии и др.), индивидуальное ценообразование, планировщик задач, интеллектуальная система управления, анализ рынка и аналитика. Backend реализован на микросервисной архитектуре с использованием Java 17, Kotlin, Spring Boot, OpenShift, Istio, JMS, REST, Maven, GIT. Frontend разрабатывается в микрофронтендной архитектуре с использованием TypeScript, React 18, Redux, redux-saga, module-css, Webpack, rollup, Ramda. Системный анализ ведется в Confluence, для документирования REST API используется Swagger. В проекте задействовано более 20 команд разработки, работающих по Scrum. В каждой команде выделены роли: владелец продукта, бизнес-аналитик, дизайнер, системный аналитик, back-end разработчик, front-end разработчик, тестировщик и автоматизатор тестирования. Условия: Работа в стабильной компании с "белой" заработной платой; оформление по ТК РФ с первого дня; аккредитация ИТ-компании; расширенный социальный пакет (ДМС включая стоматологию, корпоративные скидки на фитнес, футбольная и волейбольная секции); профессиональное обучение и развитие; насыщенная корпоративная жизнь; обеспечение современной техникой.

Задачи: — Разворачивать и обслуживать Kubernetes-кластеры (OpenShift, BareMetal). — Строить и поддерживать CI/CD-пайплайны (GitLab CI, Jenkins, TeamCity) от коммита до прода. — Администрировать с-системы, виртуализацию и сети. — Работать с инфраструктурным стеком: Docker, Ansible, PostgreSQL, Kafka/RabbitMQ, Vault. — Настраивать и развивать системы мониторинга (Prometheus, Grafana) и логирования (ELK). — Автоматизировать рутину на Bash/Python. Требования: — Официальный опыт работы в роли DevOps от 3 лет. — Понимание специфики жизненного цикла AI-агентов или ML-моделей. — Практический опыт разработки и развертывания автономных AI-агентов с использованием базового окружения (MCP, RAG). — Опыт работы с Kubernetes (установка, обновление, управление). — Практические навыки по настройке CI/CD, сборке артефактов (Harbor, Nexus). — Глубокое понимание Linux, сетей, балансировки (Nginx/Haproxy). — Знание принципов работы контейнеров, СУБД, брокеров сообщений. Условия: — Работа в офисе Москвы (удаленки и гибрида нет). — Работа в стабильной компании, "белая" заработная плата. — Оформление в соответствии с ТК РФ с первого дня работы. — Расширенный социальный пакет: ДМС (включая стоматологию), корпоративные скидки на посещение фитнес-клубов, футбольная и волейбольная секции. — Профессиональное обучение и развитие. — Снабжение всей необходимой современной техникой: мощный ноутбук привезут прямо в день оформления.

Location: Remote, DC MinIO is the data and memory foundation for enterprise AI. Built for the speed, scale, and economics that AI and analytics demand, AIStor and MemKV unify every layer of the data stack, from agentic and inference context memory to tables and objects across core, edge, and cloud. Trusted by 77% of the Fortune 100, MinIO is redefining how AI factories, intelligent applications, and autonomous agents secure, persist, and unlock the full value of their data. The Federal Field Architect at MinIO will bridge our technical platform and the mission requirements of our federal customers. You will bring deep technical expertise to bear across DoW, IC, and civilian agency engagements, spanning data infrastructure for both traditional workloads and AI training and inference at scale, working closely with our Federal Partner Sales team along with Engineering, Support, our channel and systems integrator partners, and our technology ecosystem partners, to ensure customers succeed from Proof of Value through production and beyond, including in air-gapped, classified, and DDIL (Denied, Degraded, Intermittent, Limited) environments. What You Will Do: Technical Architecture & Design: Architect AIStor deployments for federal customers, spanning on-prem, air-gapped, sovereign cloud, and tactical edge environments, including erasure coding, tiering, and replication topology design. Federal Compliance Expertise: Serve as the technical authority on FIPS 140-3, FedRAMP, NIST 800-53, and Zero Trust alignment, translating compliance requirements into deployable architecture for agency customers and partners. Proof of Value & Technical Validation: Lead PoVs, technical demonstrations, and reference architecture design for DoW, IC, and civilian agency opportunities, in direct engagement with customers and through our channel partner and FSI ecosystem. Partner Enablement: Provide technical training and architecture guidance to our federal reseller, systems integrator (FSI), and technology ecosystem partners, ensuring they can independently represent and deploy MinIO solutions with confidence. Ecosystem & Technology Partnerships: Serve as the technical point of contact for joint architecture work with ecosystem partners (e.g., NVIDIA, Databricks, Supermicro), supporting joint solutions, reference architectures, and co-sell motions. Kubernetes & Cloud-Native Deployment: Guide customers and partners on deploying AIStor across Kubernetes distributions common in federal environments, including OpenShift and Rancher. AI/ML Data Infrastructure: Architect data infrastructure for AI training, fine-tuning, and large-scale data lake workloads, ensuring GPU clusters stay fully fed and utilized rather than data-starved. Inference & Agentic AI Enablement: Advise on architecture that reduces recompute overhead and maximizes GPU utilization during inference at scale, including context memory strategies for agentic and long-running AI workloads. Technical Content Development: Develop reference architectures, technical white papers, and solution briefs that support the Federal Partner Sales team and our partner network in active pursuits. Your Skills and Experience: Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, or a related field, or equivalent experience. 4+ years in a solutions architect, sales engineering, or field engineering role, preferably within cloud, storage, or federal systems integration. Active security clearance strongly preferred; ability to obtain a clearance required. Deep technical knowledge of object storage (S3-compatible platforms), Kubernetes, and cloud-native/on-prem hybrid architectures. Familiarity with GPU-accelerated infrastructure and the data/memory demands of AI training and inference workloads at scale. Familiarity with federal compliance frameworks (FIPS 140-3, NIST 800-53, FedRAMP) and DoW/IC deployment environments (air-gapped, classified, DDIL). Strong technical acumen with the ability to communicate complex architecture decisions clearly to both technical and non-technical stakeholders. Experience working through or alongside channel partners, FSIs, and technology ecosystem partners (e.g., NVIDIA, Databricks) is a plus. What We Offer: Health Care Plan (Medical, Dental & Vision) 401K with 3% Contribution Pre-IPO Stock Options At least 12 Public Holidays Flexible Time Off Equal Opportunity Policy (EEO) MinIO is proud to be an equal opportunity workplace and an affirmative action employer. We review applications for employment without regard to their race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, ancestry, citizenship, age, veteran status, genetic information, physical or mental disability, medical condition, marital status, or any other basis prohibited by law.

Задачи: — Участвовать в проектировании архитектуры приложения на уровне командных и кросс-командных решений, выбирать технологические компромиссы. — Проектировать и разрабатывать микросервисы на стеке Java (Spring Boot) + PostgreSQL + Kafka, разворачиваемые в среде OpenShift (Kubernetes). — Разрабатывать и интегрировать модули для взаимодействия с публичными и приватными блокчейн-сетями (смарт-контракты, управление ключами). — Проектировать надежные REST/gRPC API, описывать контракты (OpenAPI/Swagger) и обрабатывать асинхронные события. — Создавать прототипы и Proof of Concept для оценки новых технологий и фреймворков. — Оптимизировать запросы к PostgreSQL, работать со сложными SQL-запросами, анализировать планы выполнения и настраивать индексы. — Проектировать CI/CD-пайплайны (Bitbucket/Jenkins) и внедрять AI-агентов для автоматизации сборки и тестирования. — Проводить код-ревью, обучать младших разработчиков, писать модульные и интеграционные тесты (JUnit, Testcontainers), применять BDD (Cucumber). Требования: — Опыт от 4 лет разработки на Java. — Высшее техническое образование. — Java 11+ (приветствуется опыт с 17/19 версиями). — Глубокое понимание архитектурных стилей: SOA, MSA, Event-Driven, SBA. — Отличное знание паттернов проектирования, SOLID, принципов построения микросервисов. — Стек: Spring Boot (2.x/3.x), PostgreSQL, Apache Kafka. — Опыт работы в контейнерной среде (OpenShift / Kubernetes). — Проектирование REST/gRPC API, работа с JSON/XML. — Высокий уровень SQL (сложные запросы, оптимизация, чтение планов). — Опыт написания тестов (JUnit, Mockito, Testcontainers) и использование BDD (Gherkin/Cucumber). — Владение инструментами: Maven/Gradle, Git, Jira, Confluence. — Опыт настройки CI/CD (Bitbucket Pipelines/Jenkins, Nexus). — Опыт работы в Agile (Scrum/Kanban) и умение декомпозировать задачи. Желательные навыки: — Опыт разработки смарт-контрактов для платформ TRON, Ethereum или других блокчейн-сетей. — Понимание основ криптографии и управления ключами. — Опыт проектирования систем для взаимодействия с публичными и приватными блокчейн-сетями. — Навыки работы с AI/генеративными моделями для написания кода, авто-генерации тестов и документации (SDD-подход). — Опыт разработки на Сбер Platform V (ППРБ, ЕФС). — Знание дополнительных языков: JS, Python, Go, C++, Rust. — Навыки настройки Nginx, знание сетевых протоколов (TCP/IP, TLS). — Базовое понимание UI/UX или опыт работы с React (для понимания клиентской части). Условия: — Работа над инновационным продуктом федерального уровня (стык FinTech и Blockchain). — Официальное трудоустройство по ТК РФ, полностью «белая» заработная плата. — ДМС на сотрудника и детей. — Профессиональное развитие: менторство, участие в профильных конференциях, доступ к корпоративной библиотеке знаний. — Сильная команда экспертов и прозрачная система постановки задач.