Вакансии

Задачи: — Разрабатывать и проектировать сервисы беттинговой платформы — Контролировать технические решения — Проводить CodeReview — Взаимодействовать с аналитиками, тестировщиками и другими разработчиками Требования: — Глубокие знания платформы .NET, опыт backend разработки на C# — Опыт работы с брокерами сообщений RabbitMQ и Kafka (обязательно) — Опыт разработки многопоточных приложений — Опыт работы с ORM — Опыт работы с Docker Будет плюсом: — Глубокое понимание EF Core — Понимание микросервисной архитектуры — Опыт работы с GitLab и Kubernetes Условия: — Полный рабочий день — Возможность удалённой работы — Опыт от 5 лет

Workplace: remote Requirements 5+ years of experience with C#/.Net REST APIs Microservices architecture OAuth2, JWT, OIDC Graph modeling Distributed systems Understanding of RBAC, ReBAC, ACL, and policy evaluation is a plus Nice to have Hands-on experience with Identity & Authorization Experience with policy engines / policy-as-code Experience with API Gateway, Kubernetes, Service Mesh Neo4j OpenFGA SpiceDB OPA Redis Kafka Responsibilities Develop Authorization SDKs Evolve Policy APIs Create and maintain Authorization microservices Develop Identity services Implement RBAC, ReBAC, ACL, and policy evaluation Build graph relationships, permission inheritance, and delegated administration Build integrations with API Gateway, AI Gateway, Kubernetes, and Service Mesh Write automated tests, authorization regression suites, and performance tests We offer Projects for such clients as PayPal, Wargaming, Xerox, Philips, Adidas and Toyota Competitive compensation that depends on your qualification and skills Career development system with clear skill qualifications Flexible working hours aligned to your schedule Options to work remotely Any questions? Natalya hh@itransition.com

Location: Berlin, Germany; London, United Kingdom - Deliveroo Our Global Structure Deliveroo is now part of DoorDash, bringing together teams with even greater reach, scale, and ambition. Depending on your role, you may collaborate with teammates, systems, and leaders across DoorDash and Wolt. Together, we’re unlocking new possibilities as one global team. Senior Software Engineer, Event Streaming Systems Join us in our mission to transform the way people shop and eat, where impact, innovation and growth drive everything we do. Our Engineering teams tackle complex technical challenges across a global, three-sided marketplace, building and scaling systems that serve millions of customers, riders and partners every day. From real-time logistics to resilient infrastructure and marketplace optimisation, we design, build and operate technology that powers Deliveroo’s growth at scale. We’re looking for a Senior Software Engineer to join our team. This is a hybrid role. In this role, you’ll help us build and operate the event streaming infrastructure that powers business-critical workflows across Deliveroo, DoorDash and Wolt. Get to know our Engineering team, what drives us, how we work, and what you can expect. What You’ll Be Doing You’ll be joining the Event Streaming Systems team within the broader Storage organisation. The team builds and operates highly reliable, scalable and efficient event streaming infrastructure, including Kafka, Event Streaming abstractions(internally called EventBus) and future streaming platform technologies. These systems support Tier-0 workflows and are foundational to how engineering teams build reliable, event-driven products at scale. Here’s what your day-to-day might look like: Design, build and operate large-scale event streaming infrastructure that supports critical production workloads. Improve the reliability, scalability, observability and automation of Kafka, EventBus and related streaming platforms. Debug complex distributed systems issues, including performance bottlenecks, capacity constraints and production reliability challenges. Build infrastructure automation and self-healing capabilities that reduce operational toil and improve platform resilience. Contribute to incident response, operational readiness and continuous improvement for Tier-0 infrastructure. Partner closely with EventBus, Storage, SRE, Data Platform and Core Infrastructure teams across US and EU regions. Help shape the long-term architecture and evolution of Deliveroo’s event streaming platform. What You’ll Need to Thrive Our ideal candidate will bring strong expertise in some of these areas and curiosity to grow in others: Strong hands-on experience building or operating distributed systems in production. Experience with Kafka or similar event streaming systems, either as a platform, infrastructure service or critical production dependency. Strong coding ability in Java, Go, Python or similar languages, with a focus on reliable, maintainable production systems. Experience operating scalable production infrastructure, including debugging, troubleshooting and improving reliability. Strong understanding of infrastructure automation, observability, capacity management and operational excellence. Good fundamentals in Linux, networking and JVM-based systems, or curiosity to deepen expertise in these areas. Strong collaboration and communication skills, with the ability to work across platform, infrastructure and product engineering teams. Nice to have Experience contributing to Kafka or related open source distributed systems. Experience with Redpanda, WarpStream, AutoMQ, Pulsar or similar streaming technologies. Experience with JVM tuning, broker tuning, partition management or Cruise Control. Experience with tiered storage, diskless streaming architectures or multi-region event streaming platforms. Experience operating Tier-0 infrastructure at large scale. Why Join Us? At Deliveroo, you’ll do work that matters, solving real-world problems in a three-sided marketplace that’s constantly evolving. We’re food lovers, problem solvers, community builders and more, brought together by a shared drive to make things better. Working here you can expect to: 🔧 Solve meaningful problems at real scale Work on a complex, always-on marketplace that impacts millions every day. 🌱 See your impact, fast Ship, test and improve ideas quickly in a low-hierarchy, high-ownership environment. 🧠 Grow through challenge and ownership Take on big, ambiguous problems and accelerate your career with strong support. 🌎 A culture built for builders High standards, collaboration, flexible working and continuous learning. 💰 Share in the success you help create Competitive salary and equity options, so you’re rewarded for the impact you make. ➡️ Want a deeper look at how we build? Check out our Tech Blog . We aim to create a fair process that lets your skills shine, our interview typically includes 3-4 stages. Explore our Engineering Interview Guide to help you feel confident at each stage. Diversity, Equity and Inclusion At Deliveroo, we know that a great workplace reflects the world around us and that true diversity and inclusion make us stronger, more creative, and better at what we do. We’re committed to fostering an environment where everyone can do their best work and feel they belong. We believe in equality of opportunity and welcome candidates from all backgrounds regardless of age, gender, ethnicity, disability, sexual orientation, gender identity, socio-economic background, religion, or belief. If you have a disability or long-term health condition and need support to apply for one of our roles, or require any reasonable adjustments during the recruitment process, you’ll have the opportunity to let us know once you’ve submitted your application. We’ll share details on how to request support so we can ensure you have a fair and equitable experience. If you’re excited about making a real impact in a fast-moving marketplace and growing your career alongside ambitious, supportive teams, we’d love to hear from you! Beware of recruitment scams: DASH Brands will never ask you to pay money or share sensitive financial information during hiring — learn more about DASH Brands' legitimate recruiting process at careersatdoordash.com/recruitment-scam-awareness .

Задачи: — Разработка и поддержка backend-сервисов на Go; — Развитие микросервисной архитектуры и REST/gRPC API; — Работа с PostgreSQL, Redis и очередями сообщений; — Разработка асинхронных процессов и интеграций; — Написание тестов и участие в code review; — Обеспечение надежности сервисов и разбор production-инцидентов. Требования: — Опыт в blockchain / crypto; — Опыт работы с финансовыми транзакциями, балансами, ledger или billing; — Опыт разработки wallet и deposit/withdrawal-сервисов; — Знание OpenTelemetry, Prometheus, Grafana и других observability-инструментов; — Понимание AML/KYC, PCI DSS или GDPR; — Коммерческий опыт разработки на Go — от 3 лет; — Опыт разработки и поддержки production backend-сервисов; — Понимание микросервисной архитектуры; — Опыт работы с PostgreSQL, Redis и Kafka / RabbitMQ / NATS или аналогами; — Понимание транзакционности, идемпотентности и конкурентного доступа; — Опыт написания тестов и работы с Docker; — Базовое понимание Kubernetes; — Знание HTTP, TLS, JWT/OAuth2, authentication/authorization; — Умение писать читаемый, поддерживаемый и безопасный код. Условия: — Гибридный формат работы в Минске; — Полная занятость; — Оформление напрямую в штат; — Долгосрочный проект.

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. Ждем именно тебя! Мы — команда экспертов, объединённых общей страстью к искусственному интеллекту и рекомендательным системам. Наша главная задача — создание современной масштабируемой рекомендательной платформы, способной предвосхищать ожидания пользователей и предлагать персонализированные рекомендации на каждом этапе их взаимодействия с экосистемой Сбер. Наши решения охватывают широкий спектр отраслей: от финансов и e-commerce до индустрии развлечений и здравоохранения. Мы следим за развитием технологий, экспериментируем с новыми ML-подходами, внедряем их в платформу и доводим до конкретного применения в бизнесе. Мы ищем **Lead ML Engineer**, который будет отвечать за технологическое развитие направления рекомендательных систем и формирование единой инженерной и операционной среды для DS- и MLE-команд. В зоне ответственности — скорость и воспроизводимость проверки DS-гипотез, качество разработки и вывода моделей в production, а также надёжная эксплуатация ML-решений с предсказуемыми качеством и стоимостью. Обязанности * формировать технологическое видение и roadmap развития ML Engineering и MLOps в направлении рекомендательных систем, определяя ключевые инженерные приоритеты и точки роста * развивать единый жизненный цикл ML-решений — от формулирования и воспроизводимой проверки DS-гипотез до запуска моделей в production, мониторинга и дальнейшего сопровождения * создавать инженерные стандарты и практики, которые помогают командам выпускать качественные и надёжные модели: требования к коду и данным, тестированию, версионированию, документированию, релизам * управлять портфелем технологических инициатив, находя баланс между развитием новых возможностей, повышением надёжности и устранением архитектурных ограничений * повышать производительность DS/MLE команд за счёт автоматизации, стандартизации, переиспользуемых компонентов и упрощения пути от эксперимента до production * развивать применение GenAI в процессе создания ML-решений: находить наиболее перспективные сценарии, запускать пилоты и оценивать их влияние на скорость и качество разработки * повышать масштабируемость, надёжность и экономическую эффективность ML-инфраструктуры * развивать ML-инженеров и технических лидеров направления. Требования * опыт технического лидерства в крупном ML-направлении не менее двух лет: умение формировать технологическое видение и roadmap, а также доводить системные изменения до результата * глубокое понимание полного жизненного цикла ML-решений — от эксперимента и обучения модели до production, мониторинга, масштабирования и дальнейшего сопровождения * опыт проектирования и развития высоконагруженных ML-систем, включая batch-, streaming- и real-time-сценарии * опыт взаимодействия с продуктовыми, платформенными и инфраструктурными командами, включая согласование приоритетов и защиту потребностей своего направления * умение принимать решения в условиях конфликтующих приоритетов, объяснять компромиссы и доводить выбранные инициативы до результата * опыт people management в DS/MLE командах: найм и адаптация сотрудников, постановка целей, регулярная обратная связь, performance review, развитие и удержание специалистов, а также формирование среды для обмена знаниями и распространения сильных инженерных практик * опыт внедрения GenAI-инструментов в процессы разработки и оценки их влияния на скорость и качество работы команд. **Будет большим плюсом:** * опыт работы с рекомендательными системами, поиском, ранжированием, персонализацией или рекламными технологиями * практический опыт работы в роли Data Scientist: формулирование и проверка ML-гипотез, оценка качества моделей и участие в A/B-тестах. * опыт эксплуатации real-time ML-систем на масштабе миллионов пользователей и при строгих требованиях к latency и availability. **Стек технологий:** Python, PySpark, PyTorch, RePlay, GigaChat, Airflow, MLflow, Kubernetes, Redis, Kafka, S3, FastAPI и другие инструменты для разработки, обучения, внедрения и мониторинга ML-моделей. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * 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 * 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

Обзор позиции и стек: Компания специализируется на мобильных платежах и транзакционных сервисах. Требуется разработчик для развития бэкенд-сервисов банковского приложения с активным использованием AI-инструментов. Стек: .NET 8, ASP.NET Core, Web API, Entity Framework Core, микросервисы, REST/gRPC, RabbitMQ / Kafka, SQL, Docker. Задачи: — Разрабатывать и развивать бэкенд-сервисы банковского приложения на .NET 8; — Проектировать и реализовывать API для мобильного приложения и веба; — Активно использовать AI-инструменты для генерации кода, тестов, документации и миграций; — Работать с финансовой логикой: транзакции, лимиты, комиссии, идемпотентность операций; — Интегрировать решения с платёжными и банковскими системами; — Участвовать в проектировании архитектуры и проводить код-ревью. Требования: — Коммерческий опыт разработки на C# / .NET от 4 лет (уверенный опыт с .NET Core / .NET 6–8+); — Уверенное владение основным стеком (EF Core, микросервисы, брокеры сообщений, SQL, Docker); — AI-компетенции: ежедневная практика с Claude Code / Copilot, умение декомпозировать задачи для AI и критически ревьюить сгенерированный код (особенно в финансовой логике); — Понимание безопасности: OAuth2/OIDC, JWT, шифрование данных, OWASP Top 10; — Опыт работы с транзакционной логикой и требованиями к надёжности; — Английский язык — от B2+. Будет плюсом: — Коммерческий опыт в финтехе / банкинге / платежах; — Знание PCI DSS, ISO 8583 / ISO 20022, опыт интеграции с процессингом и эквайрингом; — MCP, автоматизация CI/CD и генерация тестов с помощью AI. Условия: — Полностью удаленная работа с гибким графиком; — Оплата в USD/USDT; — Минимум бюрократии и гибкие процессы в сильной команде; — Возможность профессионального роста и развития.

Задачи: — разработка технически сложных систем с большими потоками событий, security-телеметрией, аналитическими запросами и высокой нагрузкой — участие в создании AI-first security engineering platform с возможностью влиять на технические решения с самого начала Требования: — 6+ лет коммерческой разработки — Go как основной рабочий язык — опыт работы с highload и большими потоками событий/данных — опыт с traffic, telemetry, security, SIEM, протоколами, blockchain, event processing будет преимуществом — опыт работы с Kafka, NATS, Redpanda или похожим стеком — опыт работы с ClickHouse или другим аналитическим хранилищем — опыт production-разработки backend- и data-сервисов — глубокое понимание сложных технических систем и решения проблем производительности и обработки данных — опыт работы с AI-инструментами: Claude Code, Codex, Cursor, Copilot Условия: — официальное оформление, белая заработная плата — доход от 350 000 ₽ net — формат работы: полностью удалённо, офис или гибрид — офисы расположены на Кипре и в Москве

Проект: В связи с расширением штата ищем backend разработчика с 5+ лет опытом PHP и Go Стек/навыки: PHP, Go SQL, REST API Docker, Git, Linux Redis / Kafka Highload / distributed systems AI-инструменты: Cursor, Claude Code, Codex LLM API / RAG — плюс Задачи: backend-сервисы, API, интеграции, рефакторинг, работа с AI-функциональностью и production.

Задачи: — проектирование и реализация жизненного цикла игровых раундов — разработка машины состояний — обработка команд игроков — восстановление после сбоев — обработка реалтайм событий — интеграция с партнерскими API Требования: — сильный коммерческий опыт с Node.js и TypeScript — уверенное знание PostgreSQL: транзакции, блокировки, уровни изоляции, optimistic concurrency и индексы — опыт проектирования сложной stateful-бизнес-логики — понимание race conditions, идемпотентности и конкурентной обработки команд — опыт с WebSocket или другими realtime-системами — опыт с RabbitMQ, Kafka, NATS или другим message broker — понимание transactional outbox, at-least-once delivery, retries и dead-letter queues — опыт восстановления незавершённых процессов после рестарта сервиса — умение проектировать границы модулей и избегать циклических зависимостей Опыт с: — Gaming, gambling, betting, fintech, trading — LiveKit или другими WebRTC/SFU-системами

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 SberAds - создаем предиктивные модели и высоконагруженные сервисы по их применению для показа рекламы в интернете. Все модели используются в real-time аукционах на показ рекламы: * начиная с того, чтобы идентифицировать пользователя * потом оценив, стоит ли участвовать в запросе на показ рекламы * затем определяя интересы пользователя * далее выбирая релевантные объявления для показа * и, наконец, определяя с какой рекламой и с какой ставкой мы идем участвовать в аукционе. Команда напрямую влияет на качество показываемой рекламы, удовлетворенность рекламодателей и эффективность SberAds. Наш стек: Python, Go, S3, Spark, Hive, Airflow, MLFlow, Kafka, ClickHouse. Обязанности * строить/улучшать модели для разных частей всего пайплайна * заниматься полным циклом DS/ML задач * участвовать в создании и развитии платформы рекламы * улучшать процесс построения моделей (от выдвижения гипотез до мониторинга работы модели). Примеры задач: * построить эмбеддинги на основе описания рекламных объявлений. Добавить эти данные в модели прогнозирования конверсии * обучить модель для прогнозирования распределения ставок в аукционах. Совместить модель с текущим алгоритмом определения ставки * провести эксперименты с новыми офлайн/онлайн признаками в моделях. Доставить признаки до сервиса на Go (тут если что помогут коллеги) * внедрить модель, которая фильтрует подозрительный входящий трафик. Требования * знание классического ML и Deep Learning подходов * опыт промышленного использования методов RecSys * опыт разработки моделей от проблемы до сопровождения в проде * уверенный опыт разработки на Python и Pyspark-е, опыт написания продакшн-кода * знание принципов распределенной обработки данных * умение принимать решения на основании данных и аргументировать свою позицию * умение находить решения для проблем, декомпозировать, объяснять и контролировать выполнение. Условия * офис метро Маяковская (Оружейный переулок) * гибридный формат работы * конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности) * ДМС c первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний * материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа * дисконт-программы от компаний партнеров * бесплатный фитнес на территории работодателя * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.

Location: Москва Наша команда разрабатывает сервис в HR-платформе Пульс. Сервис представляет собой набор гибких решений, которые позволят организациям-клиентам Банка автоматизировать основные направления HR-цикла. Например, сервис позволит настроить и автоматизировать в организации-клиенте процессы приема и перевода сотрудников. Также важным требованием к сервису будет возможность выдерживать высокую нагрузку. Основные пользователи сервиса – крупные компании-клиенты Банка и организации, входящие в группу компаний Сбербанка. Обязанности * участие реализация новой функциональности от сбора требований и формирования требований до внедрения в качестве ведущего системного аналитика * ведение и приоретизация бэклога команды * проектирование API, интеграции с источниками данных и смежными сервисами и выставление требования на доработку смежных систем/сервисов * разработка документации и обеспечение актуальности документации команды * кураторство/менторство системных аналитиков команды. Требования * опыт работы системным аналитиком в области IT-разработки от 6 лет * опыт описания пользовательских историй, сценариев взаимодействия, критериев приемки, требований к прототипам и дизайну (UI/UX) * знание модели жизненного цикла ПО и основных методологий управления разработкой * знание UML/BPMN нотации, инструментов моделирования и визуализации (visio, draw.io, plantUML) * понимание микросервисной архитектуры и механизмов взаимодействия бэкенда и фронтенда, принципов интеграционного взаимодействия систем (REST/SOAP) и асинхронного взаимодействия с использованием брокеров сообщений (kafka, rabbitmq) * опыт проектирования баз данных и написания комплексных запросов. Будет плюсом: * понимание микросервисной архитектуры и механизмов взаимодействия бэкенда и фронтенда, принципов интеграционного взаимодействия систем (REST/SOAP) и асинхронного взаимодействия с использованием брокеров сообщений (kafka, rabbitmq) * опыт проектирования API, подготовка спецификаций. Опыт работы API First * навыки тестирования (swagger, curl, postman) и анализа логов и показателей мониторинга * опыт работы SAP HCM. Условия * гибридный формат работы * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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.

Задачи: — Собирать, прорабатывать и формализовывать требования вместе с бизнесом и командой. — Описывать API, интеграции и взаимодействие сервисов. — Проектировать решения совместно с архитекторами и разработчиками. — Декомпозировать требования в задачи для команды разработки. — Моделировать процессы с помощью BPMN, UML и Sequence Diagram. — Участвовать в обсуждении архитектурных решений и интеграций. — Помогать команде создавать понятный, масштабируемый и поддерживаемый продукт. — Сопровождать функциональность до выхода в production. Требования: — Опыт работы системным аналитиком от 4 лет. — Опыт работы с интеграциями и API. — Хорошее понимание клиент-серверной архитектуры. — Опыт проектирования REST-, gRPC- и Kafka-интеграций. — SQL на уровне уверенного написания запросов. — Опыт описания требований и постановки задач разработчикам. — Понимание микросервисной архитектуры. — Умение говорить с разработчиками на одном языке. — Опыт работы в распределенных командах. Будет плюсом: — Понимание CI/CD и современных процессов разработки. — Опыт работы в fintech-, enterprise- или highload-проектах. Условия: — Без микроменеджмента, тайм-трекеров и контроля экрана — оценивают результат, а не количество часов «онлайн». — Работа в сильной команде с архитекторами, senior-разработчиками и аналитиками. — Современные проекты с микросервисной архитектурой, распределенными системами, интеграциями, highload и сложной бизнес-логикой. — Полностью удаленная работа. — Оплачиваемое обучение, конференции и сертификации, поддержка профессионального роста. — Компенсация спорта, обучения и оборудования рабочего места. Особенности: — Аналитики участвуют в принятии технических решений, а не только пишут документацию. — Минимум бюрократии и долгих согласований. — Возможность влиять на процессы и технические решения. — Работа с сложными инженерными задачами. — Команда, которая слушает и готова обсуждать идеи.

Задачи: — Сбор, анализ и формализация требований заказчика на доработку информационных систем под нужды бизнеса; — Участие в проработке архитектурных решений и схем взаимодействий, экспертные оценки реализации; — Создание и поддержание в актуальном состоянии технической документации, описывающей функциональность информационной системы, постановка задач на разработку; — Работа с источниками данных и проверка их качества; — Участие в UAT; — Аналитическое сопровождение процессов разработки и тестирования; — Внедрение/сопровождение изменений бизнес-процессов; — Участие в проектной деятельности компании, взаимодействие с внутренними и внешними проектными командами. Требования: — Базовое понимание кредитных лимитов: структура лимита, сублимиты, утилизация, EWS (early warning signal); — Понимание продуктов казначейства: межбанковские кредиты (МБК), валютные операции (FX/SWAP), ценные бумаги, РЕПО, ПФИ (деривативы) на уровне операционной логики (сделка, позиция, контрагент, портфель, ставка, срок, начисленные проценты); — Опыт работы с казначейскими системами (Systematica, Murex, Kondor+ или аналоги); — Будет плюсом: понимание архитектуры DWH (Data Warehouse): витрины, представления (views), ETL, понимание источников и периодичности обновления данных на практике; — Опыт работы с брокерами сообщений (ActiveMQ, Kafka, Artemis) на уровне постановки задач; — Знакомство с принципами интеграции через REST API и очереди сообщений; — Опыт взаимодействия с внешними вендорами в модели заказной разработки; — Понимание нормативной базы ЦБ в части казначейских операций.

Задачи: — Участвовать в разработке технического дизайна и архитектуры. — Проектировать, разрабатывать и внедрять сервисы высоконагруженной платформы. — Проводить интеграции с микросервисами и функциональными узлами системы. — Проводить Research, писать MVP для проверки гипотез. — Разрабатывать и поддерживать Unit/Component/Integration-тесты. — Проводить Code Review своих коллег. Требования: — Опыт коммерческой разработки на Go от 6 лет. — Опыт работы с инфраструктурой микросервисов (Docker/Kubernetes) и механизмами обмена сообщениями (Kafka, RabbitMQ). — Опыт с протоколами взаимодействия микросервисов — REST, gRPC. — Опыт построения комплексных систем с событийной архитектурой. — Понимание принципов event-driven и асинхронной архитектуры. — Опыт с SQL и NoSQL СУБД. — Умение самостоятельно реализовывать фичи end-to-end, разбираться в неясных требованиях, учитывать нефункциональные требования и доводить решение до стабильной работы в продакшене. Условия: — Удаленный формат работы. — Гибкое начало дня с 9 до 11. — Компенсация расходов на обучение и курсы английского после испытательного срока. — Компенсация расходов на спорт после испытательного срока. — Возможность релокации на Кипр. — Конкурентная оплата.

Задачи: — Прорабатывать требования, полученные от заказчиков, проектировать реализацию и составлять задачи для команды разработки. — Выявлять, описывать и анализировать ошибки системы. — Искать возможности и разрабатывать решения по улучшению системы. — Участвовать в разработке архитектурных решений и интеграций между проектами. — Участвовать в поддержке базы знаний по проекту. — Тестировать реализованный функционал. — Принимать участие в улучшении рабочих процессов, предлагать решения. Требования: — Понимание процесса разработки ПО (Agile, Канбан-метод). — Опыт работы с SQL, достаточный для поиска и получения данных из БД. — Знание методик оформления бизнес и системных требований в технической документации (Use Cases, User Stories, Jobs To Be Done). — Знания методик сбора требований. — Опыт сбора и формализации бизнес-требований. — Опыт документирования информационной системы. — Базовые знания архитектуры и интеграций информационных систем. — Опыт работы с API. — Опыт тестирования и приемки задач. — Опыт планирования и оценки трудозатрат. Стек используемых технологий: PHP 8. Laravel Framework 10/12. MySQL 5.7. Bootstrap 4. Vue.js 2/3. jQuery. TypeScript. Pinia. Redis. Apache Kafka. Условия: — Работа в крупной стабильной компании и с интересными проектами. — Трудоустройство по ТК РФ. — Офисный формат работы, 5/2 с 9:00 до 18:00 (суббота, воскресенье и праздничные дни - выходные). — Комфортное рабочее место, обеспеченное всеми необходимыми ресурсами. — Профессиональный рост и развитие. — Местоположение: ст.м. Трубная – шаговая доступность.

Задачи: — Разрабатывать бэкенд: создавать надежную бизнес-логику и сервисы на языке Java. — Проектировать базы данных: разрабатывать схемы данных, создавать оптимальные структуры таблиц и связи между ними. — Работать с Hibernate: эффективно настраивать маппинг сущностей, управлять транзакциями и оптимизировать доступ к данным. — Писать API: проектировать и документировать RESTful API для интеграции с фронтендом и внешними системами. — Оптимизировать код: искать «узкие места» в запросах к базам данных, устранять избыточные обращения (проблемы N+1). — Писать тесты: покрывать свой код юнит- и интеграционными тестами для обеспечения стабильности системы. — Участвовать в процессах: проводить Code Review коллег, участвовать в планировании задач и обсуждении технических решений. Требования: — Java Core & Concurrency: понимание работы памяти, жизненного цикла потоков, блокировок и потокобезопасных коллекций. — Spring Ecosystem: опыт создания микросервисов с нуля, настройки безопасности и работы со Spring Data JPA / JDBC. — Базы данных: умение анализировать планы запросов (EXPLAIN), настраивать индексы, понимать уровни изолированности транзакций. — Интеграции: понимание протоколов REST, gRPC, базовый опыт работы со стриминговыми платформами (Kafka). — Тестирование: покрытие кода юнит- и интеграционными тестами (JUnit 5, Mockito, Testcontainers). Условия: — Белая заработная плата; — Оформление по ТК РФ; — ДМС; — Возможность профессионального развития; — Отсутствие опен-спейсов и строгого дресс-кода; — Бесплатная охраняемая парковка на территории офиса; — Возможность обучения; — Тренажерный зал в офисе (при работе в гибридном формате).

Location: Strava SF Workplace: Hybrid ABOUT STRAVA Strava is the app for active people. With over 200 million athletes in more than 185 countries, it’s more than tracking workouts—it’s where people make progress together, from new habits to new personal bests. No matter your sport or how you track it, Strava’s got you covered. Find your crew, crush your goals, and make every effort count. Start your journey https://www.strava.com/subscription with Strava today. Our mission is simple: to motivate people to live their best active lives. We believe in the power of movement to connect and drive people forward. We are looking for a Senior Data Engineer to join the Data Products team at Strava. The Data Products team sits at the core of Strava's AI strategy, turning Strava's unique community and activity data into reliable, reusable, enriched datasets that power experiences across the app. The team operates at the intersection of data engineering, ML platform engineering, and server engineering, building the pipelines and platform layer that let our proprietary embeddings, algorithms, and models reach athletes at scale. As a Senior Engineer, you'll build and operate the pipelines and access layer that turn raw data, algorithms, and models into production-ready data products used across the app. You'll work closely with ML engineers, data scientists, and product teams to ship data products with strong reliability, freshness, and clear contracts, and you'll contribute to the self-serve tools that make these products easier for other teams to build on. We follow a flexible hybrid model that translates to more than half your time on-site in our San Francisco office — three days per week. WHAT YOU’LL DO: - Build for a Well Loved Consumer Product: Work at the intersection of Geo and fitness to launch and optimize product experiences that will be used by tens of millions of active people worldwide - Build and Operate Data Products: Develop and maintain the pipelines, APIs, and platform tooling that expose Strava's derived data products, including embeddings, ranking artifacts, clustering outputs, and enriched activity streams, as reliable, well-documented internal products. - Contribute to Self-Serve Tooling: Build components of the self-serve interfaces and golden paths that let product and CUJ engineering teams use core data products without deep ML or data engineering expertise. - Own End-to-End Data Product Delivery: Drive projects end-to-end, from pipeline design and artifact schema through production deployment and monitoring, ensuring correctness, freshness, and reliability of the data products you own. - Collaborate Across ML, Data Engineering, and Product: Work closely with ML engineers on integrating model outputs into durable, versioned artifacts; partner with Data Platform on compute patterns and cost efficiency; inform product teams on how to consume and leverage these capabilities. - Build from a rich dataset: Explore and use Strava’s extensive unique fitness and geo datasets from millions of users to extract actionable insights, inform product decisions, and optimize existing features YOU WILL BE SUCCESSFUL HERE BY: - Treating Data Products as Products: Bringing engineering rigor, versioning, contracts, SLAs, monitoring, and deprecation paths to data artifacts and ML insights you own, so downstream teams can depend on them. - Owning Your Work End-to-End: Taking accountability for the reliability and correctness of the systems you build in production and their adoption by downstream teams, while staying aware of adjacent workstreams so dependencies and timing don’t stall the team’s momentum. - Collaborating Across Disciplines: Working fluidly with ML engineers, data engineers, data scientists, and product managers to align on artifact semantics, evaluation standards, and consumption patterns. - Contributing to the Standard: Helping establish best practices for data product development and operational health, and mentoring junior and mid-level engineers on the team. You love to stay current on emerging practices in backend and data engineering and apply them pragmatically, favoring what actually moves the team forward over novelty for its own sake. - Being passionate about the work you are doing and contributing positively to Strava's inclusive and collaborative team culture and values. WHAT YOU’LL BRING TO THE TEAM: - Experience building and operating complex, data-intensive backend systems in production at scale, with a track record of breaking large technical problems into well-scoped, executable work. - Demonstrated experience building access layers, platform tooling, or internal developer products ideally for large scale data or ML systems with a strong instinct for contract design, versioning, and self-serve patterns. - Experience building and maintaining production data pipelines and batch/stream workflows using technologies like Spark, Kafka, Flink, Iceberg, Snowflake, or similar. - Proficiency in backend service development on cloud environments (AWS preferred), using Python, Scala, Go, or equivalent. Solid understanding of distributed systems and containerized infrastructure (Kubernetes, Docker). - Comfort taking technical ownership within a project or team: making design trade-offs, coordinating with collaborators, and mentoring junior engineers and peers. - Eagerness to engage with ML concepts such embeddings, classification outputs, model evaluation, GenAI integrations. Bonus points if you are already an ML practitioner. - Strong communication and collaboration skills with the ability to work effectively with cross-functional partners. For more information on benefits, please click here https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vTkFMPz3eCjd0FgQ28VWnK4d2BEnzGyaSFGwATR-dQdBb9HxZgay6kboqnT0-V-qaBDzSvYIzI76vT5/pub. WHY JOIN US? Movement brings us together. At Strava, we’re building the world’s largest community of active people, helping them stay motivated and achieve their goals. Our global team is passionate about making movement fun, meaningful, and accessible to everyone. Whether you’re shaping the technology, growing our community, or driving innovation, your work at Strava makes an impact. When you join Strava, you’re not just joining a company—you’re joining a movement. If you’re ready to bring your energy, ideas, and drive, let’s build something incredible together. Strava builds software that makes the best part of our athletes’ days even better. Just as we’re deeply committed to unlocking their potential, we’re dedicated to providing a world-class, inclusive workplace where our employees can grow and thrive, too. We’re backed by Sequoia Capital, TCV, Madrone Partners and Jackson Square Ventures, and we’re expanding in order to exceed the needs of our growing community of global athletes. Our culture reflects our community. We are continuously striving to hire and engage teammates from all backgrounds, experiences and perspectives because we know we are a stronger team together. Strava is an equal opportunity employer. In keeping with the values of Strava, we make all employment decisions including hiring, evaluation, termination, promotional and training opportunities, without regard to race, religion, color, sex, age, national origin, ancestry, sexual orientation, physical handicap, mental disability, medical condition, disability, gender or identity or expression, pregnancy or pregnancy-related condition, marital status, height and/or weight. We will ensure that individuals with disabilities are provided reasonable accommodation to participate in the job application or interview process, to perform essential job functions, and to receive other benefits and privileges of employment. Please contact us to request accommodation. California Consumer Protection Act Applicant Notice https://docs.google.com/document/d/e/2PACX-1vSc8y6On4NlP5s12hf4kmWe_pvenVyQ78TbtVaz_clROhj9ADQ6kY4YScglBIuY2joKFKalOReX7vP_/pub

Location: Ukraine OUR HIRING PROCESS: We will review your application against our job requirements. We do not employ machine learning technologies during this phase as we believe every human deserves attention from another human. We do not think machines can evaluate your application quite like our seasoned recruiting professionals—every person is unique. We promise to give your candidacy a fair and detailed assessment. We may then invite you to submit a video interview for the review of the hiring manager. This video interview is often followed by a test or short project that allows us to determine whether you will be a good fit for the team. At this point, we will invite you to interview with our hiring manager and/or the interview team. Please note: We do not conduct interviews via text message, Telegram, etc. and we never hire anyone into our organization without having met you face-to-face (or via Zoom). You will be invited to come to a live meeting or Zoom, where you will meet our INFUSE team. From there on, it’s decision time! If you are still excited to join INFUSE and we like you as much, we will have a conversation about your offer. We do not make offers without giving you the opportunity to speak with us live. INFUSE is committed to complying with applicable data privacy and security laws and regulations. For more information, please see our Privacy Policy We're looking for Senior AI Engineers to design, build and run LLM-powered agents and AI features in production. You'll work across the full lifecycle: from scoping a use case with stakeholders, through architecture and development, to deployment, evaluation and ongoing improvement. This is a hands-on role for engineers who think like product owners: you understand the business problem, define what success looks like in numbers, ship to real users, and own the result after launch. Our stack: Python and TypeScript/Node.js, PostgreSQL, Kafka, Docker, GitHub Actions, AWS. We run multiple LLM providers (Anthropic, OpenAI, Google, AWS Bedrock and others) behind a shared LLM gateway, with MCP for tool access. We work AI-native: agentic coding tools are part of how engineering gets done here, and we provide official Anthropic Claude certification for our engineers. As part of our team, your responsibilities in this role will include: Design and build LLM agents and agentic workflows: tool use via MCP, structured outputs, retrieval (RAG), multi-step orchestration, human review steps where needed. Build and maintain MCP servers and tool layers that give agents governed access to company data and systems. Own quality and cost: evals and golden sets, per-agent telemetry (tokens, cost, latency, accuracy), prompt and model versioning, provider failover and model routing. Ship through CI/CD like any other production service: tests and evals in the pipeline, containerized deploys, monitoring, rollbacks. Contribute to shared platform pieces: the agent template, the LLM gateway, observability. Work directly with business stakeholders to scope, prioritize and validate use cases. Push back when something doesn't need an agent. Use AI coding tools daily. Claude Code is our default; deep experience with a comparable agentic tool also works. You drive the tool, verify its output and catch its mistakes. Our ideal candidate possesses the following skills: 5+ years of software engineering experience, with production systems you've designed, shipped and supported. Proven experience building LLM-based agents or agentic workflows that reached production with real users. Hands-on experience with agent frameworks and SDKs: Claude Agent SDK, Claude Managed Agents, Pydantic AI, LangGraph or similar. You can also explain what you'd build without one. Hands-on experience with MCP and RAG: you've built MCP servers or equivalent tool layers, and retrieval pipelines over real, messy data. Experience with multiple LLM providers and with AWS Bedrock: model selection, routing, fallbacks, cost and rate-limit management. Strong Python and SQL. Comfortable in TypeScript/Node.js. Solid production engineering on AWS: Docker, CI/CD, testing, observability. Product thinking and business focus: you start from the problem and its cost, define success in measurable terms, and own outcomes. Daily use of agentic coding tools (Claude Code, Codex, Cursor or similar), with the judgment to verify what they produce. Clear communication with technical and non-technical stakeholders, in English. Nice to have: LLM observability or gateway tooling (Langfuse, LiteLLM, OpenTelemetry for LLM traces or similar). B2B contact and company data: enrichment, deduplication, matching. Cloud operations or FinOps: monitoring, incident handling, cost management. Event-driven or workflow-engine experience (Kafka, Temporal or similar). Experience replacing no-code or workflow-tool automations with production code. What we offer: Fully remote work format; A collaborative and creative environment that values initiative and experimentation; Paid time off and sick leave; Reduced working hours on Fridays during the summer; Days-off on US national holidays + your birthday; Schedule: 14 PM - 23 PM EEST (Kyiv time).