Вакансии

Задачи: — Развивать платформу: работать над функционалом, стабильностью и производительностью; — Развивать AI-функционал: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики; — Разбираться со сложными production-инцидентами и устранять причины проблем; — Превращать пожелания клиента в дорожную карту запуска; — Проектировать архитектуру интеграции Sance.AI с инфраструктурой клиента; — Отвечать за техническую часть сложных клиентских запусков от discovery до production; — Менторить junior/middle-разработчиков, помогать с декомпозицией задач, архитектурой и сложными техническими вопросами; — Проводить code review и повышать качество решений команды. Требования: — Опыт от 4 лет в разработке, желательно с production-опытом в AI/LLM-продуктах; — Уверенные знания Python и backend: asyncio, очереди, кеширование, конкурентность; — Практический опыт создания production-функционала на базе LLM, а не только использование ChatGPT; — Опыт с OpenAI API или другими LLM API, prompt engineering, tool calling, RAG, caching, context management; — Опыт с embeddings, vector search, agentic workflows, тестированием и evals; — Понимание production-проблем: latency, стоимость, rate limits, hallucinations, retries, observability; — Уверенная работа с REST API сторонних сервисов, webhooks и внешними сервисами; — Опыт интеграций с CRM, особенно amoCRM и/или Bitrix24; — Самостоятельность и ownership: умение довести размытую бизнес-задачу до работающего production-решения, видеть системные проблемы и помогать команде расти. Будет плюсом: — Опыт B2B/Enterprise-внедрений, highload и event-driven систем; — Собственные AI-проекты и опыт работы в стартапах. Условия: — Работа в быстрорастущем AI-стартапе, влияние на продукт, архитектуру и процессы; — Разнообразные задачи, крупные клиенты и короткий путь от идеи до production; — Быстрый карьерный рост.

Зарплата не указана

About Glean: Glean is the Work AI platform that helps everyone work smarter with AI. It offers an advanced enterprise search evolving into a full-scale Work AI ecosystem with intelligent Search, AI Assistant, and scalable AI agents on a secure, open platform. It supports over 100 enterprise SaaS connectors, flexible LLM choice, and robust APIs, enabling organizations to govern, scale, and customize AI without vendor lock-in or costly implementation cycles. Glean redefines how enterprises find, use, and act on knowledge through its Enterprise Graph and Personal Knowledge Graph, delivering personalized, context-aware responses. Its AI agents automate work across teams by accessing broad data sources, resulting in measurable business impact such as faster onboarding, increased productivity, and smarter decisions. Recognized by Fast Company, CNBC, Bloomberg, Forbes, and Gartner, Glean serves customers across 50+ industries with 1,000+ employees in 25+ countries, integrating with platforms like Microsoft Teams, Zoom, ServiceNow, Zendesk, and GitHub. About the Role: Glean seeks an Enterprise Account Executive to drive new business and expand relationships within large enterprise accounts. Responsibilities include landing and managing multi-million dollar global accounts using Glean’s AI technology and knowledge graph to deliver business outcomes. You will: — Source and close new logos within a territory — Navigate complex organizations to identify executive sponsors and champions — Understand customer business objectives and perform value-driven sales cycles — Collaborate internally to advance deals and ensure customer success — Consistently deliver ARR revenue targets using a metric-based approach — Develop and execute sales strategies to generate pipeline and predictable bookings — Provide timely input to corporate functions — Create ROI and business justification reports based on data — Run tight POCs based on business success criteria About you: — 6+ years of closing experience in sales with a top performer track record — Ability to learn, pitch, and demonstrate a highly technical product in a fast-changing environment — Proven success closing complex deals and selling into complex organizations — Experience uncovering greenfield opportunities and building new territories — Experience building relationships and selling face-to-face to C-level executives — Knowledge of best-of-breed software, technical understanding of integrations, APIs, infrastructure management, security, and analytics — Experience selling technical SaaS and cloud-based software solutions — Basic understanding of search infrastructure is a plus — Experience working with multiple teammates including SEs, BDRs, PMs, Executives, and Engineers — Familiarity with target account selling, solution selling, and methodologies like MEDDIC and Challenger is a plus Location: This role is remote but requires the candidate to be based in Chicago. Compensation and Benefits: OTE range is $250,000 - $300,000 annually, determined by location, level, knowledge, skills, and experience. Some roles may be eligible for variable compensation, equity, and benefits. Benefits include competitive compensation, Medical, Vision, Dental coverage, generous time-off, 401k plan contributions, home office improvement stipend, annual education and wellness stipends, regular company events, and daily healthy lunches. Diversity and Inclusion: Glean is committed to an inclusive and diverse company, not discriminating based on gender, ethnicity, sexual orientation, religion, civil or family status, age, disability, or race. AI-First Mindset: AI fluency is core to Glean’s work culture. The interview process includes an AI-focused exercise or discussion to assess candidates' approach to AI integration in their role. Global Data Privacy Notice: Applicants agree to data processing as per Glean’s Privacy Policy and Applicant Arbitration Agreement by submitting their application.

250 000 – 300 000 $

Задачи: — Разбираться в бизнес-контексте проблем клиентов — Общаться с командами Product, Mobile, Operations — Устранять неопределённость в задачах — Проектировать решения — Декомпозировать работу — Использовать AI-агентов для реализации решений — Проверять результаты — Запускать решения в production Требования: — Сильные знания Go — Опыт коммерческой разработки 5+ лет — Опыт работы с распределёнными и высоконагруженными системами — Знания PostgreSQL/MySQL, Linux, Git, Docker — Архитектурное мышление — Самостоятельность и развитые коммуникативные навыки — Практический опыт работы с AI coding tools / AI agents — Базовые знания PHP/Laravel Условия: — Работа в цифровом финансовом институте, мобильном банке и web-приложении с платежами, страхованием, коммунальными услугами и marketplace финансовых продуктов — Формат работы: удалённый — Оформление по ТК Стек технологий: Go, PostgreSQL, Docker, GitHub, TeamCity, Jira, Confluence, Laravel

от 450 000 ₽

Задачи: — Использовать AI-инструменты для разработки функций на backend, web, Android и iOS. — Сотрудничать с продакт-менеджерами для преобразования целей в решения. — Проектировать и строить высоконагруженные распределённые системы с обеспечением качества через автоматизированное тестирование. — Отвечать за полный жизненный цикл функций от проектирования до выпуска. Требования: — Опыт в разработке ПО не менее 5 лет с фокусом на backend. — Подтверждённый опыт работы с микросервисами, REST API и высоконагруженными системами. — Сильные навыки программирования на Java и знакомство с несколькими стеками. — Практический опыт использования AI coding agents в продакшене. Плюсы: — Опыт с Java 17+, Spring Boot и клиентскими технологиями (React, Kotlin, Swift). — Опыт работы с live-streaming, видео или масштабными потребительскими продуктами. Условия: — Конкурентная зарплата, бонусы по результатам и опционы. — Официальное трудоустройство на Кипре с поддержкой визы для сотрудника и супруга. — Комфортный офис в Лимассоле с обеспечением питания и перекусов. — Медицинская страховка для сотрудников и членов семьи. — Возможности профессионального роста и корпоративные семейные мероприятия. — Доступ к матчам Aris Limassol F.C. и эксклюзивным событиям. Формат работы: офис, Лимассол.

Зарплата не указана

5+ лет опыта в области облачной безопасности или управления идентификацией. Практический опыт работы с OAuth 2.0, OpenID Connect и JWT, включая выпуск, валидацию и обмен токенами.

Зарплата не указана

Задачи: — Развивать и вести социальные сети бренда Mobcash Agents. — Участвовать в разработке SMM-стратегии и отвечать за её реализацию. — Разрабатывать и реализовывать контент-планы для социальных сетей. — Придумывать новые форматы контента, рубрики, креативные механики и активности для вовлечения аудитории. — Создавать и развивать короткие видеоформаты: Reels, TikTok и другие форматы для органического охвата и привлечения трафика. — Писать и редактировать тексты, контролировать качество контента. — Ставить задачи дизайнерам, motion-дизайнерам и другим подрядчикам, контролировать сроки и качество выполнения. — Запускать и оптимизировать рекламные кампании с учетом особенностей различных GEO. — Разрабатывать и оптимизировать воронки привлечения трафика из социальных сетей. — Анализировать основные показатели, отслеживать KPI и оптимизировать контент и рекламные активности на основе результатов. — Анализировать большие объемы информации и преобразовывать данные в конкретные рекомендации и решения. — Анализировать конкурентов, тренды и актуальные форматы в социальных сетях. — Находить и развивать сотрудничество с UGC-креаторами и инфлюенсерами. — Взаимодействовать с Marketing и другими командами компании. — Следить за трендами в iGaming, спорте, социальных сетях и контенте. Требования: — Опыт работы в SMM в сфере iGaming B2B, affiliate marketing, crypto или fintech. — Опыт работы с Mobcash будет большим преимуществом. — Опыт участия в разработке и реализации SMM-стратегии. — Уверенные навыки контент-планирования, аналитики, отчетности и работы с KPI. — Практический опыт создания и продвижения коротких видеоформатов — TikTok, Reels. — Подтвержденный опыт продвижения iGaming-брендов через социальные сети. — Понимание взаимосвязи между SMM, контентом, привлечением аудитории и бизнес-результатами. — Сильные аналитические навыки и одновременно развитое креативное мышление. — Отличные навыки копирайтинга и хороший визуальный вкус. — Умение работать с большими объемами информации и быстро выделять главное. — Способность работать в динамичном темпе и соблюдать высокие стандарты качества. — Внимательность, ответственность, самостоятельность и инициативность. — Английский язык — B2 и выше. — Хорошее знание и искренний интерес к спорту, умение делать простые спортивные прогнозы и создавать контент на спортивную тематику. Будет плюсом: — Опыт работы с таргетированной рекламой и paid social. — Опыт media buying / social media seeding. — Опыт работы с UGC-креаторами, инфлюенсерами и PR. — Знание французского или арабского языка. Условия: — Удаленная работа, график 5/2. — Работа в международной iGaming-компании и развитие перспективного B2B-направления. — Возможность профессионального роста под руководством опытного Team Lead. — Конкурентная заработная плата в USDT. — Работа в сильной и опытной SMM-команде. — Возможность напрямую влиять на развитие социальных сетей, рост аудитории и бизнес-результаты направления. — Возможность создавать короткий видеоконтент — Reels, видео и другие форматы с участием медийного лица бренда. Вам не потребуется сниматься в кадре самостоятельно.

Задачи: — Написание кода агента на Python, который использует внешние API; — "Упаковка" кода в Docker-образ с минимальным размером и безопасными зависимостями; — Написание Helm-чарта для развертывания этого образа в Kubernetes; — Поиск способов обновления библиотеки или применение патча, пересборка образа и обновление деплоя при блокировке образа SCA-сканером из-за уязвимости в библиотеке requests; — Чтение логов пода в ArgoCD, в случае падения агента в продакшн. Исправление кода и подготовка нового деплоя, если ошибка в промпте или API. Требования: — Опыт от 3-6 лет Middle / Senior; — Бэкграунд: Python-разработчик, который увлекался AI и выучил Docker/Kubernetes, либо MLOps-инженер, который умеет хорошо программировать; — Ключевая компетенция: автономность — уметь не только написать бота, но и перенести его в контейнер, пройти проверку безопасности и запустить в кластере без помощи системных администраторов; — Глубокое понимание работы зависимости в Python (virtualenv, poetry, pip), так как 70% проблем с деплоем связаны с ними; — Понимание концепции AI Agents, RAG, Tool Calling; — Навыки работы с DevOps / MLOps инструментами: Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD (чтение логов/статусов), bash; — Опыт работы с SCA-сканерами. Условия: — Заработная плата до 260 000 рублей на руки; — Оформление через ИП, самозанятый; — Гражданство РФ, локация РФ; — Удалённая работа. Описание проекта и команды: — Управляющая компания. Этапы отбора: 1. Интервью 2. Проверка информационной безопасности.

до 260 000 ₽

Задачи: - вести разработку от идеи и MVP до production, управлять командой и при этом оставаться hands-on. Переходим к продуктовой разработке малыми командами и AI-agentic подходу. Важно уметь самостоятельно быстро собрать пилот с AI-инструментами, а затем вместе с командой довести его до production. - Руководить командой разработки: планирование, декомпозиция, приоритизация, delivery. - Вести продукты от идеи до релиза и оценивать результат. - Принимать продуктовые и технические решения, формировать roadmap и техническое видение. - Выстраивать процессы разработки, code review, тестирование и контроль качества. - Развивать команду, участвовать в найме и менторинге. - Внедрять AI-инструменты и агентные сценарии разработки в команду. Требования: - 5+ лет коммерческой разработки. - 1–2+ года в роли Team Lead / Tech Lead / руководителя разработки или проекта. - Опыт управления командой и delivery. - Практический опыт с Claude Code, Cursor, OpenAI Codex, GitHub Copilot или аналогами. - Умение самостоятельно собрать MVP и довести его до production вместе с командой. - Понимание LLM, RAG, AI-агентов и оценки качества AI-фич. - SQL / PostgreSQL, REST API, Docker, Git. - Понимание product metrics, PMF, ICP, activation, retention. - Fullstack / hands-on опыт. - Опыт основания стартапа. - Open Source. - Построение команды с нуля. - n8n, LangChain/LangGraph, Open WebUI. - Идеальный профиль: Product × Engineering × AI — человек, который умеет не только управлять разработкой, но и сам быстро превращать идею в работающий прототип. Условия: - РФ, удалённо, full-time, ИП/СЗ.

Зарплата не указана

Задачи: — Строить и развивать AI Dev Harness: единый доступ к моделям (gateway), изолированные среды для агентов (sandbox), оркестрацию задач, реестр агентов и скилов. — Анализировать потери в производственном процессе разработки — узкие места, дорогие рутинные операции — и лично реализовывать AI-решения для их устранения. — Определять, какие задачи агенты делают самостоятельно, какие — с подтверждением плана, а какие для них закрыты (production, ПДн, платежи), совместно с ИБ. — Обучать команды создавать и настраивать своих агентов, писать скилы и спецификации по SDD/OpenSpec-подходу. — Работать с возражениями разработчиков, архитекторов и менеджеров — аргументированно, с демонстрацией результата на конкретных проектах, а не декларациями. — Писать код, проводить code-review, обучать личным примером — оставаться практиком, а не только методологом. — Вести метрики пилота: скорость (lead time, time to first artifact), качество (rework rate, defect escape rate), стоимость на принятый результат, время людей на ревью. — Быть амбассадором AI внутри компании: делиться результатами, снимать сопротивление, формировать доверие к направлению. — Корректировать методологию и ролевую модель — зоны ответственности людей и агентов в процессе разработки. Требования: — Опыт разработки/архитектуры ПО от 5 лет, из них опыт руководства командой или направлением (тимлид/архитектор). — Практический опыт внедрения AI-инструментов в рабочих процессах, а не только личное использование — готовность быть проводником подхода. — Понимание современных инструментов agentic-разработки: MCP, оркестрация агентов, LLM gateway, spec-driven development. — Понимание рынка AI-технологий: актуальных трендов, моделей, кейсов применения. — Сильная лидерская позиция и аналитический склад мышления — умение доказывать эффект метриками, а не мнением. — Навыки командной работы и опыт взаимодействия с кросс-функциональными командами (ИБ, DevOps, архитектура). Преимуществом будет: — Опыт работы в регулируемой среде (финтех, банки) и понимание требований к защите данных при работе с внешними AI-моделями. — Опыт создания нового направления или продукта внутри компании. — Опыт с Kubernetes, CI/CD, SAST/SCA-инструментами. Условия: — Возможность работать в составе крупной компании, лидере страхового рынка; — Полное соблюдение норм Трудового Кодекса РФ; — Полностью "белая" заработная плата, своевременные выплаты; — График работы 5/2 (удаленный формат работы); — Подключение к ДМС после успешного прохождения испытательного срока; — Корпоративные скидки на страховые продукты (авто страхование, ВЗР и т.д.); — Корпоративные скидки на фитнес, магазины-партнёры, книги и др.; — Электронная библиотека с более чем 3000 книг на самые актуальные темы современного бизнеса, науки и личностного развития, включая мировые бестселлеры и доступом в оффлайн режиме с любого мобильного устройства.

About Magic Eden and Dicey Magic Eden reached unicorn status in just 9 months after launch, one of the fastest in history. They built a category-defining NFT marketplace from scratch and are now developing Dicey, a crypto casino and sportsbook platform targeting the $180B+ iGaming and sports betting markets. The team is small and fully remote, focusing on fast shipping, data-driven decisions, and rebuilding growth operations around AI. The role The position focuses on personalized retention in the iGaming industry, owning the full post-signup journey. Responsibilities include expanding the player segmentation framework, designing and running targeted offers and campaigns, and managing the associated P&L lever. The role is explicitly AI-native, involving building workflows, agents, and pipelines to run lifecycle campaigns efficiently. Half the job is problem identification, the other half is running experiments to find solutions. What you'll do — Own retention and monetization as a growth loop, setting targets, finding leverage, and driving post-signup metrics — Own and evolve the player segmentation framework, deciding signals and company usage — Build the AI-native growth stack including analysis, agents, and automated pipelines for segment surfacing, offer generation, and campaign execution — Design and ship targeted offers such as reload bonuses, lossback, wager bounties, challenges, and win-back sequences; size, specify, ship, and measure them — Analyze data warehouse and on-chain data to find patterns and create campaigns proactively — Expand player signals including on-chain activity, status-match programs, social account linking, and others — Run campaigns across channels like email, in-app, Telegram, with AI handling heavy lifting — Collaborate with engineering and design to create product surfaces that enable repeatable processes What they're looking for — Strong intuition for player psychology and incentive design; experience in gambling, gaming, fintech, or consumer marketplaces is helpful — Deep analytical skills, able to independently perform cohort analyses without waiting for data scientists — AI-native mindset, already using AI to write queries, build analyses, and automate work, with desire to advance further — High output with good judgment, generating many ideas and prioritizing tests effectively — Bias to do it yourself, comfortable executing emails, queries, and specs personally — Comfortable with ambiguity and building new playbooks Backgrounds that tend to fit — Growth PM at data-heavy consumer companies — MBB consultants transitioning to product ownership — Product-minded data scientists or analysts focused on shipping rather than reporting Why this is interesting — Competitive, top-of-market compensation — Defining the role of a growth PM in an AI-native company without existing playbooks — Early involvement in personalized retention, a key industry trend — Real ownership of segmentation framework, product surface, and P&L lever with direct access to founders

Responsibilities: — Provide legal advice to internal teams on commercial, corporate, tax, migration, and regulatory matters across multiple jurisdictions; — Draft, review, negotiate, and manage a wide range of legal documents, especially commercial agreements with vendors, partners, agents, and service providers, focusing on license, merchant, partnership, and marketing agreements; — Conduct legal research, monitor legislative updates, and prepare clear summaries, reports, and presentations to support decision-making; — Lead or support legal projects, coordinating with internal teams, external advisors, agents, and law firms on corporate, banking, financial, and compliance matters; — Prepare and submit documents to authorities and liaise with governmental and regulatory bodies when required; — Assist in developing and maintaining internal compliance guidelines, documentation, and policies; — Identify legal risks, propose practical solutions, and provide insights on legal trends that may impact the business; Requirements: — A law degree from a recognized university; — At least 5 years of experience as a lawyer in IT, FinTech, iGaming, or a similar industry; — Fluent written and spoken English; — Strong knowledge of contracts, intellectual property, corporate law, and compliance frameworks; — Excellent written and verbal communication skills with a proactive approach to problem-solving; — Sharp analytical skills, legal research capabilities, and sound judgment; — Exceptional attention to detail and accuracy in legal documentation and processes; — Strong self-management, time-management, and teamwork skills; — Ability to work independently with minimal supervision; Conditions: — High salary with performance bonuses and salary revision; — Work schedule: Monday to Friday, 9 hours with 1 hour lunch break, flexible start between 8:00 and 10:00; — 24 days holiday leave; — Corporate English and Greek lessons; — Gym and SPA in the office; — Corporate meals; — Eventful corporate life; — Exciting work challenges allowing professional growth; — Strong team support for professional development and ambitious projects.

Зарплата не указана

Задачи: — Разрабатывать и поддерживать исполнительные модули (agents, controllers, orchestrators) для автоматической настройки и контроля операторского сетевого оборудования — Производить интеграцию с существующей инфраструктурой: SNMP, CLI, NETCONF/RESTCONF/gNMI, обмениваться через Kafka/RabbitMQ и быть в связке с инвентаризацией, мониторингом, системой фиксации аварий — Создавать и сопровождать модели данных и описаний: JSON Schema, Protobuf и MIB-таблицы для телеметрии и команд устройствам — Производить автоматизацию полного цикла «конфигурация → развёртывание → мониторинг → отклик» с использованием Python/Go-библиотек для формирования и применения конфигураций и реакции на сетевые события — Проектировать и сопровождать хранилища состояния сети (PostgreSQL): топологии, параметры сервисов, история изменений и сценарии отката — Тестировать и валидировать: модульные и интеграционные тесты, запускать автоматизированные проверки в тестовой лаборатории с эмуляторами и реальным оборудованием Требования: — Практический опыт разработки на Python или Go (от 5 лет) с работой по SNMP, CLI, NETCONF/RESTCONF/gNMI, включая создание поддерживаемых библиотек и API-интеграций — Навыки работы с PostgreSQL (проекты схем, сложные запросы), опыт с оборудованием разных вендоров и чтение технической документации на английском — Опыт эксплуатации операторских сетей (от 5 лет): настройка, мониторинг, локализация и аварийное восстановление — Знания сетевых технологий: IP/MPLS, Ethernet (802.1Q, QinQ), QoS, механизмы резервирования (FRR, LAG, VRRP, BFD) — Будет плюсом: CI/CD, YANG, gRPC/Protobuf, Kafka, Docker/Kubernetes, Prometheus/Grafana, опыт работы в продуктах автоматизации сети, опыт работы с пайплайнами CI/CD

Зарплата не указана

Задачи: — Развитие платформы: работа над функционалом, стабильностью и производительностью; — Развитие AI-функционала: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики; — Разбор сложных production-инцидентов, устранение причин проблем; — Клиентские внедрения: превращение пожеланий клиента в дорожную карту запуска; — Проектирование архитектуры интеграции с инфраструктурой клиента; — Ответственность за техническую часть сложных клиентских запусков от discovery до production; — Менторство junior/middle-разработчиков, помощь с декомпозицией задач, архитектурой и техническими вопросами; — Проведение code review и повышение качества решений команды. Требования: — От 4 лет коммерческого опыта в Python и backend, от 1 года в продуктовой команде; — Уверенные знания asyncio, очередей, кеширования, конкурентности; — Практический опыт создания production-функционала на базе LLM, а не только использование ChatGPT; — Опыт с OpenAI API или другими LLM API; — Знания prompt engineering, tool calling, RAG, caching, context management; — Опыт с embeddings, vector search, agentic workflows; — Навыки тестирования и evals; — Понимание production-проблем: latency, стоимость, rate limits, hallucinations, retries, observability; — Уверенная работа с REST API сторонних сервисов, webhooks и внешними сервисами; — Опыт интеграций с CRM, особенно amoCRM и/или Bitrix24; — Самостоятельность и ownership: умение довести размытую бизнес-задачу до работающего production-решения, видеть системные проблемы и помогать команде расти. Будет плюсом: — Опыт B2B/Enterprise-внедрений, highload и event-driven систем; — Собственные AI-проекты и опыт работы в стартапах. Условия: — Работа в быстрорастущем AI-стартапе; — Влияние на продукт, архитектуру и процессы; — Разнообразные задачи, крупные клиенты и короткий путь от идеи до production; — Быстрый карьерный рост.

Зарплата не указана

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

до 220 000 ₽

Задачи: — проектирование и реализация единой корпоративной агентной платформы, предоставляющей пользователю единую точку взаимодействия с информационными системами и бизнес-процессами; — разработка главного агента-оркестратора, специализированных агентов, реестра инструментов; — управление контекстом и состоянием, межагентное взаимодействие; — интеграция с корпоративными системами; — обеспечение безопасности, наблюдаемости, тестирование качества и отказоустойчивости; — hands-on участие в разработке. Требования: — от 3 лет коммерческой backend-разработки; — опыт технического проектирования распределённых систем; — практический опыт работы с LLM и агентными системами; — желательно наличие хотя бы одного агентного или LLM-продукта, доведённого до пилотной либо промышленной эксплуатации; — опыт технического лидерства или владения архитектурой крупного модуля; — умение работать в условиях неполных требований и формировать целевую архитектуру; — способность общаться с разработчиками и владельцами бизнес-процессов; — практический опыт разработки LLM-агентов и agentic workflows; — понимание различий между агентом, инструментом, workflow, multi-agent системой и чат-ботом; — опыт реализации supervisor/orchestrator-архитектуры; — планирование и декомпозиция сложных пользовательских задач; — выбор специализированного агента или инструмента; — реализация взаимодействия между агентами, параллельное выполнение независимых задач; — управление состоянием долгоживущих сценариев, работа с краткосрочной и долгосрочной памятью; — контроль циклов, timeout, retry и fallback; — разрешение конфликтующих результатов нескольких агентов; — реализация human-in-the-loop и запрос подтверждения перед критичными действиями; — защита от бесконтрольного поведения агентов; — межагентское взаимодействие: типизированные сообщения, контракты задач и результатов, делегирование задач, общий и изолированный контекст агентов, очереди и приоритеты задач, синхронное и асинхронное взаимодействие, передача управления, трассировка цепочки выполнения, предотвращение зацикливания, повторное выполнение и идемпотентность, обработка частичной недоступности агентов и инструментов; — сильное знание Python, async/await и конкурентное выполнение; — опыт работы с FastAPI, Pydantic, pytest; — проектирование API и типизированных контрактов; — модульная и гексагональная архитектура; — интеграция нового функционала в существующие системы; — опыт работы с REST, gRPC, WebSocket или Server-Sent Events; — работа с очередями сообщений и фоновыми задачами; — опыт работы с долгоживущими и асинхронными процессами; — понимание микросервисной архитектуры и модульных монолитов; — умение проектировать систему без жёсткой зависимости от конкретной LLM или фреймворка. Условия: — комфортный современный офис в Москве, ул. Вавилова 19; — офисный формат работы на период испытательного срока, после возможен гибрид; — ежегодный пересмотр зарплаты, структура дохода: оклад + годовая премия; — корпоративный спортзал и зоны отдыха; — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития; — программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций); — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа; — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ; — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких; — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — проектировать и разрабатывать backend-сервисы и RESTful API (Python/Django) — строить agentic-пайплайны на LangChain, LangGraph, n8n и аналогичных инструментах — собирать и обрабатывать данные из внутренних систем (jira, confluence, продуктовые реестры, аналитические платформы) — строить ETL/ELT-пайплайны на Python/Pandas/NumPy, в том числе потоковые данные через Kafka — готовить данные для обучения/дообучения моделей и базово настраивать/оценивать качество ML/LLM-компонентов совместно с профильными специалистами — разворачивать и эксплуатировать сервисы в закрытом контуре (production-инфраструктура внутри периметра безопасности, без выхода во внешний интернет): Docker, Kubernetes, CI/CD — принимать архитектурные решения по сервисам и агентным пайплайнам — тестирование, код-ревью — взаимодействовать с продуктовыми и инженерными командами при формировании требований и внедрении агентных и аналитических инструментов в рабочие процессы — готовить дашборды и рекомендации для управленческих решений по приоритизации и балансировке портфеля продуктов. Требования: — от 3 лет опыта в backend-разработке с выводом решений в production — опыт построения агентных систем — обязателен — опыт самостоятельного проектирования архитектуры backend-сервисов и агентных пайплайнов, готовность нести ответственность за принятые технические решения — Python — продвинутый уровень; Django, RESTful API — SQL, опыт работы с реляционными и NoSQL хранилищами — LangChain, LangGraph, MCP servers, опыт с n8n или аналогами; понимание RAG-архитектур, embeddings, векторных баз данных — Pandas, NumPy, Kafka — обработка табличных и потоковых данных, ETL/ELT на больших объемах — Docker, Kubernetes, CI/CD — уверенный пользовательский уровень. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — гибридный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте — 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.

Зарплата не указана

Задачи: — Быть экспертом по управлению сервисами (инцидент-менеджмент, дежурства, IDP, управление работой, автоматизация рабочих процессов, Agent Builder и операционная автоматизация) для команд адвокации и инженерных команд Datadog — Создавать контент в различных форматах для укрепления репутации Datadog как лидера в DevOps, мониторинге, наблюдаемости и безопасности: демонстрации, публичные выступления, блоги, документация, вебинары, open source, исследовательские отчёты и др. — Сотрудничать с командами продуктовых инженеров для создания убедительных демонстраций и обучать внутренние инженерные команды эффективной коммуникации и презентациям — Взаимодействовать с open source сообществами для продвижения ключевых сообщений на рынке и разработки новых интеграций для Datadog — Вносить вклад в продукт через обратную связь (ошибки или предложения по улучшению продукта), документацию или код Требования: — Около 5+ лет опыта работы платформенным инженером, инженером по надёжности сайта, DevOps-инженером или разработчиком ПО с практическим опытом дежурств и реагирования на инциденты, а также эксплуатации производственных систем в сложных ИТ-средах — Глубокое понимание основных практик управления сервисами (инцидент-менеджмент, дежурства, постинцидентные обзоры, SLO), опыт работы с инструментами Datadog, PagerDuty, Opsgenie, incident.io, Rootly, Jira Cloud Platform, Cortex или аналогичными, умение решать операционные задачи в организациях разного размера — Страсть помогать командам решать организационные, а не только технические проблемы, и опыт широкого распространения своих знаний — Около 2+ лет опыта в сторителлинге и создании привлекательного контента: письменные материалы, выступления на конференциях (SREcon, DevOpsDays, SREday), проведение воркшопов, стримы, видеозаписи, участие в open source и мероприятиях сообщества — Наличие публичных примеров написанных материалов, блогов, демонстраций или записей презентаций на технические темы — Уверенное владение как минимум одним языком сценариев и программирования (Node.js, Python, Go, bash) и опыт работы с API и современными инфраструктурами, такими как IaaS и контейнеры — Самостоятельное изучение новых технологий и языков Плюсы: — Практический опыт работы с ITSM-платформами (ServiceNow, Jira Service Management) — Активное участие в сообществах SRE, DevOps или инцидент-менеджмента Условия: — Удалённая работа Datadog ценит разнообразие и поощряет кандидатов, желающих развивать свои навыки, даже если они не соответствуют всем требованиям с первого дня.

Зарплата не указана

About CircleCI Engineering: CI/CD is being reinvented with AI agents that write code, trigger builds, interpret failures, and propose fixes. CircleCI is building new interfaces for developers to understand and trust this work. Team-Agnostic Placement: Hiring is for CircleCI as a whole, not a specific team. Placement depends on where your strengths create the most leverage. Possible areas include CI pipeline experience, deploy and release tooling, notification infrastructure, monetization flows, AI agent surfaces, or the foundational web platform. The role involves full-stack ownership and high craftsmanship. What You'll Do: — Build AI-natively, using AI as the default approach to problem solving. — Invent new interfaces for software delivery that support autonomous pipelines and human judgment. — Own the full stack by building features end-to-end in Go, React, and TypeScript. — Focus on reliability and responsiveness as design concerns. — Champion observability using Honeycomb, Datadog, and Rollbar to improve systems. — Proactively identify and close gaps without being asked. What You'll Bring: — AI-native engineering practices with daily use of AI tools and understanding of their impact. — At least 3 years of production full-stack experience with a track record of shipping real products. — Strong skills in React and TypeScript, and comfortable owning backend services in Go including API design, data modeling, and service integration. — System design skills with conscious tradeoffs and documentation. — Production mindset focusing on latency, responsiveness, and reliability in distributed environments. Additional Information: The role is remote based in Ontario, Canada. Salary range is $127,000 to $159,000 CAD per year. CircleCI is an equal opportunity employer and provides accommodations for individuals with disabilities during the application and interview process.

127 000 – 159 000 $