Вакансии

As an Operations Engineer, you'll apply AI at the forefront of BizTech's operational health: using LLM-powered triage and intelligent automation to resolve tickets, speed up incident response, and build self-healing observability that catches problems before they escalate. AI fluency is core to this role, not an add-on.

Own substantial connectivity work: Lead multiple medium-to-large features or service components from problem definition through design, implementation, validation, release readiness, and operational handoff.

Задачи: — Руководство проектированием, разработкой и внедрением on-premises MLOps решений для поддержки доставки моделей машинного обучения — Сотрудничество с дата-сайентистами и разработчиками для создания масштабируемых и эффективных конвейеров данных, систем обучения и деплоя моделей — Разработка и поддержка инструментов мониторинга и управления для обеспечения надежности и производительности MLOps инфраструктуры — Взаимодействие с заинтересованными сторонами для понимания их потребностей в машинном обучении и разработки соответствующих решений — Отслеживание новейших трендов и технологий в области MLOps, машинного обучения и искусственного интеллекта, обмен знаниями с командой — Наставничество младших членов команды и помощь в развитии их навыков в MLOps — Поиск и устранение проблем пользователей Требования: — Опыт работы 5+ лет в MLOps, разработке ПО, инженерии данных или смежных областях — Сильные навыки программирования на современных языках (Java, Scala, Python, Kotlin) — Практический опыт работы с Kubernetes: деплой и эксплуатация рабочих нагрузок, отладка сбоев, работа с основными концепциями (Deployments, ConfigMaps/Secrets, Services, resource limits) — Отличные коммуникативные и командные навыки — Ценность простоты и производительности кода Будет плюсом: — Понимание жизненного цикла ML-проектов — Опыт работы с MLOps платформами, такими как Kubeflow или MLFlow — Опыт с ML-фреймворками: scikit-learn, LGBM, Tensorflow, PyTorch — Опыт работы с Big Data инструментами: Spark, S3, Hadoop — Глубокие знания контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes) — Опыт DevOps и CI/CD практик — Опыт создания и масштабирования инструментов для обслуживания моделей, включая построение API с жесткими SLA — Страсть к инженерной стороне машинного обучения и масштабированию — Опыт проектирования и построения MLOps инфраструктуры, включая конвейеры данных, системы обучения и деплоя моделей, а также инструменты мониторинга и управления.

-Develop, maintain, and evolve the existing test automation framework. -Extend automated test coverage in accordance with existing test strategies and image-quality pipelines.

-Обеспечение качества. Отвечать за качество разработки ПО и уровень покрытия функционала тестами.

Задачи: — Разрабатывать программное обеспечение для сбора, обработки и анализа данных. — Участвовать в проектировании архитектуры и компонентов ПО, выборе инструментов и технологий. — Писать, отлаживать и оптимизировать программный код. — Разрабатывать новые функции стека и внедрять их на различные аппаратные платформы. — Участвовать в демонстрационных и приёмо-сдаточных мероприятиях создаваемых решений. — Составлять техническую документацию к разработанному ПО. — Содействовать решению проблем при эксплуатации разработанного ПО в рамках своих компетенций. — Использовать современные инструменты разработки, управления версиями, развёртывания ПО и проведения экспериментов для обеспечения согласованности и сохранности результатов работы. Требования: — Высшее техническое образование. — Уверенное владение Python, опыт коммерческой разработки. — Работа с PostgreSQL (написание запросов, оптимизация, миграции). — Опыт работы с объектными S3-хранилищами (загрузка, выгрузка, управление доступом). — Работа с RabbitMQ (публикация/подписка, обработка сообщений, гарантии доставки). — Понимание принципов работы LLM-агентов и умение строить их с помощью LangChain, LangGraph, ADK и других фреймворков. — Опыт работы с распределёнными системами (масштабирование, отказоустойчивость, согласованность). — Знание алгоритмов и структур данных, принципов разработки ПО, гибких методологий, систем контроля версий (Git) и контейнеризации (Docker). — Понимание принципов и способов интеграции больших языковых моделей в промышленные системы. — Знакомство с протоколом MCP (Model Context Protocol) и опыт его применения (преимущество, но рассматриваются кандидаты, готовые быстро освоить). Будет плюсом: — Опыт работы с векторными БД (Qdrant, Weaviate, Milvus и др.). — Знание Redis. — Опыт работы с графовыми БД (Neo4j и др.). — Знакомство с Grafana (мониторинг и визуализация метрик). — Понимание принципов CI/CD (GitLab CI, Jenkins и др.). — Умение сделать простой фронтенд (HTML/CSS/JS, React/Vue — базовый уровень). Условия: — Конкурентный уровень заработной платы. — Расширенная программа ДМС (большой выбор клиник, включая стоматологию). — Социальная поддержка (выплаты при рождении ребенка, консультации корпоративного психолога). — Возможность бронирования. — Современный кампус с собственной парковкой. — Гибкое начало рабочего дня (по согласованию с руководителем). — Предоставление других льгот и доступ к разнообразным партнерским программам в соответствии с внутренними правилами. — Хорошая транспортная доступность (МЦД-1 до ИЦ Сколково, транспорт от станций метро Славянский бульвар, Тропарево, Кутузовская, Молодежная, Солнечная, Филевский парк).

Обязанности: Отвечать за качество разработки ПО и покрытие функциональности тестами. Взаимодействовать с аналитиками, разработчиками и тестировщиками;

Обязанности: Разрабатывать новый функционал, модули и компоненты внутренних бизнес-приложений на 1C Bitrix/Bitrix24 и Laravel. Проектировать высоконагруженные интеграции с внутренними и внешними сервисами (REST, SOAP, очереди).

Требования: Опыт проектирования и разработки сложных backend-систем и понимание полного жизненного цикла продукта — от идеи и архитектуры до эксплуатации и поддержки.

-Разрабатывать пользовательские интерфейсы и веб-приложения. -Проектировать архитектуру клиентской части приложений.

Location: Almaty, Kazakhstan Workplace: OnSite Almaty, Kazakhstan · Trust & Safety Engineering Why this role exists Higgsfield builds tools for AI creators: creative workflows, collaborative projects in Cinema Studio, and a community for sharing work. We need a backend engineer who combines deep database and architecture expertise with the initiative to own product outcomes, from the first idea to production. What you'll actually do - Build AI creation workflows, Cinema Studio collaboration, and community features: sharing, discovery, contests, profiles, and follows. - Own features and bugs through release and follow-up. Define API contracts and coordinate frontend work to deliver the complete feature. - Deliver responsive UX: live progress, timely updates, and clear failure recovery, even when it takes more engineering effort. - Remove database and service bottlenecks under high traffic; improve correctness, latency, and reliability. - Define success metrics, build dashboards and alerts, and track adoption and system health after launch. Must-haves 1. Deep database expertise: data modeling, indexes, query plans, partitioning, transactions, and locking. You diagnose production bottlenecks and understand the trade-offs behind your fixes. 2. Strong architecture judgment: service boundaries, APIs, asynchronous workflows, caching, and failure handling. Hands-on Kubernetes and CI/CD experience, from design and testing to deployment and debugging. 3. A track record of shipping and operating backend systems across multiple projects, including high-traffic workloads. You can explain your decisions and measurable results. 4. API security: authentication, object-level authorization, and tenant isolation. You prevent IDOR in reads and writes, including resource IDs in request bodies, and test access across users and workspaces. 5. You've built or studied social networks and collaborative tools, and can explain design trade-offs in feeds, follow graphs, notifications, sharing permissions, real-time sync, and concurrent edits. 6. High agency and ownership: you find worthwhile problems, propose improvements, remove blockers, and follow through without waiting for assignments. 7. Low ego: you welcome direct feedback, admit mistakes, change your mind with evidence, and help wherever the team needs you. 8. Ambition and optimism: hard goals and rapid growth energize you. You challenge assumptions constructively and commit to making ambitious ideas work. 9. Energy for an intense pace, shifting priorities, and urgent launches or production issues that can require work outside regular hours. Our tech stack - Languages and frameworks: Python (FastAPI), Go (Gin), and TypeScript (React/Next.js on the frontend). - Data: PostgreSQL and Redis; analytical databases such as BigQuery or ClickHouse. - Messaging: Kafka, Amazon SQS, and RabbitMQ; event-driven services and asynchronous workers. - AWS: S3, DynamoDB, ECR, and Secrets Manager. - Infrastructure: Docker, Kubernetes on Amazon EKS, Helm, Argo CD, and GitHub Actions. - Observability: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, and Sentry. Interview process 1. Recruiter screen: role expectations, logistics, and fit. 2. Technical interview: a difficult system you shipped, what you personally decided and built, and how your work made the team more capable without leaving it dependent on you. 3. Additional technical interview, if needed: a deeper discussion of technical skills and open questions. 4. Product fit interview: turn a user problem into a small first release, decide what to leave out, and explain how feedback would change the solution. 5. Offer. What we offer Competitive base in USD, equity, relocation support, and ownership of product experiences that directly shape how people create with AI.

Требования: Опыт проектирования и разработки сложных backend-систем и понимание полного жизненного цикла продукта — от идеи и архитектуры до эксплуатации и поддержки. Глубокое понимание архитектуры отказоустойчивых и масштабируемых сервисов.

🔎 Maqsad: Maqsad tajribamdan kelib chiqib real loyihalada ishlash, undagi muammolar, fintech hamda microservice loyihalarni qurish hamda bazi texnalogiyalarni qo'llashni o'rgataman. desing pattern larni real loyihalarda qo'llashni organamiz.

Что предстоит делать Отвечать за качество веб- и мобильных решений. Создавать и сопровождать автопроверки на Java: UI, API, скриншоты.

-разработка и оптимизация ETL/ELT-конвейеров для обработки больших данных. -настройка и администрирование Hadoop/Spark-инфраструктуры (HDFS, YARN, Hive, HBase).

-адаптировать процесс разработки под продукт, используемые технологии и команду, предлагать и внедрять улучшения в процесс разработки: правила code review, тестирования, CI/CD, релизов, документирования и контроля качества. -спокойно относиться к конструктивной критике и уметь давать её коллегам.

-Первые месяцы - работа руками наравне с командой, дальше - перевод в процессы и автоматизацию. -убрать SPOF в проде.

— Mavjud loyihalarni qo‘llab-quvvatlash hamda optimallashtirish. — Arxitektura yechimlarida qatnashish va sifatli kod yozish.