О проекте:
Разработка российского NGFW Континент 4 - аппаратно-программного решения.
Срок привлечения:
Год.
Формат работы:
Удаленно.
Локация: РФ.
Гражданство: РФ.
Часовой пояс: Москва ± 2.
Форма сотрудничества:
ГПХ или ИП.
Что важно:
-Senior Backend Python разработчик;
-опыт разработки REST-API и знание REST архитектуры;
-глубокое понимание Django, Django REST Framework, Celery, Dramatiq- опыт не менее 4 лет ( на последних местах работы)
-опыт работы с PostgreSQL;
-опыт настройки Nginx и gunicorn;
-опыт написания тестов на unittest и pytest;
-опыт работы с Linux, bash и командной строкой;
-понимание TCP/IP и общее представление о PKI/криптографии.
-Senior -не менее 6 лет релевантного опыта после окончания ВУЗА!!!
При отклике присылайте резюме в pdf.
В резюме должно быть:
-места работы с датами и занимаемыми должностями;
-суть каждого релевантного проекта в 2–3 предложениях на последних 3 местах работы;
-измеримые достижения в проекте;
-навыки, технологии, программы и инструменты, которые использовались.
- в сопроводительном письме должно быть указано: опыт с сетевыми технологиями и защитой информации, опыт с Django.
О проекте: ИТ-компания, разрабатывающая разноплановые проекты с фокусом на AI/LLM-решения, интеграции и высоконагруженные сервисы.
Ищем Senior/Lead руководителя разработки, который сочетает сильную техническую экспертизу в Python и AI-стеке с навыками управления командой.
Это роль для лидера, который не только проектирует архитектуру и пишет код, но и развивает команду, выстраивает процессы и способен объяснить сложные технические концепции простым языком.
Задачи:
— Руководство группой backend-разработки (от 3 человек).
— Предварительная оценка трудозатрат, декомпозиция задач, планирование ресурсов и спринтов.
— Проведение качественного Code Review.
— Обеспечение оптимального взаимодействия внутри команды и со смежными подразделениями (AI/ML, Data, Product).
— Проектирование технической архитектуры решений и сервисов.
— Проектирование и написание кода.
— Участие в разработке технической документации и формировании архитектурных стандартов.
Требования:
— Опыт разработки не менее 5 лет.
— Опыт руководства группой разработчиков от 3 человек.
— Умение разбивать большую задачу на подзадачи и распределять их.
— Python 3.11+: уверенное владение ООП, современными паттернами, асинхронным программированием (asyncio), строгой типизацией (typing).
— Web-разработка: FastAPI и Pydantic (v2): создание асинхронных API, валидация/сериализация данных, генерация OpenAPI-документации.
— Проектирование агентных сценариев на LangGraph.
— Интеграция с OpenAI-совместимыми API (OpenAI, Azure, локальные LLM через vLLM/Ollama).
— Практическое применение Structured Outputs (JSON/Pydantic-схемы, function calling, tool use).
— Опыт построения RAG-пайплайнов (чанкинг, эмбеддинги, reranking, гибридный поиск).
— PostgreSQL: проектирование схем, оптимизация запросов, работа с индексами, использование SQLAlchemy 2.0 / Tortoise / asyncpg.
— Векторные хранилища: pgvector, Qdrant, Weaviate, Chroma (выбор эмбеддингов, настройка индексов HNSW/IVFFlat, фильтрация по метаданным).
— Docker и Docker Compose, понимание принципов оркестрации (Kubernetes).
— Работа с асинхронными очередями: Redis, Celery, ARQ, Kafka, RabbitMQ.
— Настройка пайплайнов в GitLab CI/CD, линтинг (ruff, mypy), автоматизированные тесты.
— Работа с данными: обработка JSON, TOML, DAT, CSV; извлечение информации из PDF, парсинг DXF-чертежей.
— Тестирование: Unit- и интеграционные тесты (pytest, pytest-asyncio), мокирование внешних AI-API.
— Уверенное владение Linux (уровень выше базового, без задач DevOps).
— Навык объяснять сложные технические проблемы простым и понятным языком.
— Опыт публичных выступлений: конференции, митапы и другие профильные мероприятия.
— Работа в гибких и гибридных методологиях (Agile/Scrum).
Условия:
— Удалённая работа.
— Загрузка: Full-time.
— Срок привлечения: 3 месяца с возможностью пролонгации.
— Часовой пояс: UTC+3 (МСК).
— Грейд: Senior / Lead.
— Ставка: до 320 000 руб. на руки в месяц.
Задачи:
— Разрабатывать функциональность сервиса на Python
— Строить Data Lineage на логическом уровне витрин на основе существующего графа движения данных на табличном уровне
— Реализовывать обработку, преобразование и агрегацию связей между объектами данных
— Работать с большими объемами данных с использованием PySpark, pandas, SQL
— Работать с Hadoop-стеком: HDFS, Spark, Hive
— Дорабатывать существующий фреймворк автоматизированного тестирования
— Разрабатывать и поддерживать автотесты для создаваемой функциональности
— Участвовать в анализе и устранении дефектов
Требования:
— Опыт разработки на Python от 2 лет
— Практический опыт работы с PySpark и pandas
— Отличное знание SQL
— Опыт работы со стеком Hadoop: HDFS, Spark, Hive
— Понимание принципов обработки больших объемов данных
— Опыт написания автоматизированных тестов на Python
— Готовность отвечать за качество разработанной функциональности и ее автоматизированную проверку
— Умение разбираться в существующем коде и самостоятельно решать технические задачи
Плюсом:
— Опыт работы с Data Lineage, Data Governance или Metadata Management
— Опыт с Oracle, PostgreSQL, Greenplum
— Понимание принципов построения DWH и витрин данных
— Опыт работы с графовыми структурами данных
— Опыт использования pytest или аналогичных инструментов тестирования
Условия:
— Формат работы: гибрид (Москва)
— График: 5/2
— Полная занятость
ГибридmiddleМосква
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Проект: Специалист привлекается для поддержки AI-команды (RnD AI Team), которая реализует портфель ИИ-инициатив для бизнес-подразделений компании на внутренней платформе Dify (LLM-агенты, RAG, классификация, извлечение данных из документов, интеграции через API/MCP).
Портфель — ~200 инициатив, одновременно в работе 10–15.
Задачи:
— Подготовка тест-кейсов на основании требований и критериев приемки инициатив;
— Функциональное и интеграционное тестирование ИИ-агентов, workflow на платформе Dify, API-интеграций со внутренними системами;
— Проверка позитивных, негативных и пограничных сценариев, включая нетипичные запросы пользователей и «галлюцинации» модели;
— Регрессионное тестирование после изменений промптов, моделей, базы знаний (RAG) и интеграций;
— Проверка соответствия результата согласованным требованиям и метрикам качества;
— Формирование и поддержание тестовых выборок (golden set) совместно с бизнесом и ML-командой, участие в оценке качества ответов;
— Фиксация дефектов, контроль их устранения, отчётность по качеству релизов;
— Проведение приемочного тестирования перед выпуском в production и участие в приемке с бизнесом.
Требования:
— Общий опыт работы: От 3 лет в тестировании ПО.
— Опыт по требуемому стеку/направлению: От 1 года тестирования продуктов на основе ML/LLM или тестирования API и интеграций backend-сервисов;
— Понимание специфики недетерминированных ответов модели.
— Релевантный проектный опыт: Не менее 2 проектов тестирования интеграционных / API-решений или ИИ-продуктов с выводом в промышленную эксплуатацию;
— Опыт построения регрессионных наборов и тестовых выборок.
— Отраслевой опыт: Желательно: e-commerce, ритейл, B2B-дистрибуция, клиентский сервис.
— Обязательные технологии/инструменты: Тест-дизайн, тестовая документация, работа с баг-трекером; Тестирование REST API (Postman или аналоги), чтение JSON, логов; SQL на уровне выборок для проверки данных; Python на базовом уровне для скриптов проверки и подготовки тестовых данных; Понимание принципов работы LLM, RAG, промптов и метрик качества ИИ (точность, полнота, оценка ответов по критериям).
— Желательные технологии/инструменты: Опыт работы с платформами оркестрации LLM (Dify, LangChain и т.п.); Автоматизация тестирования API (pytest, requests) и LLM-eval инструменты (RAGAS, DeepEval, promptfoo или аналоги); Опыт разметки и оценки ответов модели (LLM-as-a-judge, ручная оценка по рубрикам); CI/CD, Git на базовом уровне.
— Системы учета задач и документации: Jira / Yandex Tracker, Confluence / Yandex Wiki, Git, реестр ИИ-инициатив в Google Sheets.
Обязанности:
— Разработка и поддержка административного портала на React/TypeScript: приложения, роли и доступы, секреты, пространства, ресурсы, репозитории и базовые образы, модели, мониторинг и отчёты;
— Разработка и доработка REST API на Python/FastAPI в сервисах портала, шаблонизатора и нотификаций: эндпоинты, схемы Pydantic, сервисный слой, доступ к PostgreSQL;
— Ведение фичи целиком: контракт OpenAPI, реализация на бэкенде, генерация клиента, экран и проверка прав;
— Ролевая модель на фронте и авторизация на бэкенде;
— Интеграции с GitLab, Vault, Airflow, Superset и смежными сервисами платформы;
— Контейнеризация своих сервисов и участие в выкладке в Kubernetes через существующие CI/CD-пайплайны;
— Тесты: pytest на API, Vitest и e2e на интерфейс.
Требования:
— Опыт коммерческой разработки и на TypeScript/React, и на Python — от 4 лет суммарно, из них не меньше двух лет на каждом стеке;
— React 18: многостраничное приложение, роутинг, формы, таблицы, разграничение экранов по ролям;
— Уверенный TypeScript;
— Работа с REST и OpenAPI: проектирование контракта и использование сгенерированного клиента;
— Python и FastAPI: асинхронные эндпоинты, Pydantic, структура роутер — сервис — репозиторий;
— PostgreSQL, SQLAlchemy, миграции Alembic;
— Аутентификация и авторизация: OAuth/OIDC, Keycloak, JWT;
— Docker и понимание, как сервис живёт в Kubernetes;
— Git и код-ревью;
— умение самому довести задачу от API до интерфейса.
Условия:
— Работу в аккредитованной IT-компании;
— Оформление по срочному ТД;
— Гибкое начало рабочего дня: с 08:00 до 11:00 (по МСК);
— ДМС со стоматологией, телемедициной и полисом ВЗР;
— Возможность взять больничный без больничного: 7 дней в году;
— Поэтапную адаптацию от hr и линейного руководителя;
— Ревью и развитие: оцениваем результаты, обсуждаем карьерные цели и выстраиваем индивидуальный план развития;
— IT-конференции, курсы, тренинги и сертификации за счет компании;
— Корпоративный английский;
— Развитие личного бренда: готовим спикеров к выступлениям на конференциях, помогаем в написании статей;
— Внутренние митапы, онлайн/офлайн активности (квизы, вечера настольных игр, спортивные мероприятия).
Задачи:
— разработка российских бизнес-приложений для корпоративных и государственных заказчиков.
Требования:
— владение стеком Python, Linux, SQL, ORM, Docker, docker-compose, REST API, pytest.
Условия:
— удалённая работа.
Задачи:
— Разрабатывать функциональность сервиса на Python
— Строить Data Lineage на логическом уровне витрин на основе существующего графа движения данных на табличном уровне
— Реализовывать обработку, преобразование и агрегацию связей между объектами данных
— Работать с большими объемами данных с использованием PySpark, pandas, SQL
— Работать с Hadoop-стеком: HDFS, Spark, Hive
— Дорабатывать существующий фреймворк автоматизированного тестирования
— Разрабатывать и поддерживать автотесты для создаваемой функциональности
— Участвовать в анализе и устранении дефектов
Требования:
— Опыт разработки на Python от 2 лет
— Практический опыт работы с PySpark и pandas
— Отличное знание SQL
— Опыт работы со стеком Hadoop: HDFS, Spark, Hive
— Понимание принципов обработки больших объемов данных
— Опыт написания автоматизированных тестов на Python
— Готовность отвечать за качество разработанной функциональности и ее автоматизированную проверку
— Умение разбираться в существующем коде и самостоятельно решать технические задачи
Будет плюсом:
— Опыт работы с Data Lineage, Data Governance или Metadata Management
— Опыт с Oracle, PostgreSQL, Greenplum
— Понимание принципов построения DWH и витрин данных
— Опыт работы с графовыми структурами данных
— Опыт использования pytest или аналогичных инструментов тестирования
Условия:
— Полная занятость
— График: 5/2
— Формат работы: гибрид (Москва)
Задачи:
— Разработка и доработка backend-сервисов на Python по техническим заданиям;
— разработка unit-тестов и участие в code review;
— сопровождение, документирование и эксплуатация приложений, технические консультации, выявление и устранение дефектов и инцидентов, подготовка отчётности.
Требования:
— Высшее образование в области ИТ, технических или математических наук;
— От 2 лет опыта Python-разработчиком;
— опыт работы с Git;
— Python 3.11+, type hints, ООП и asyncio;
— FastAPI (Pydantic, async/await) или Django (DRF);
— разработка REST API и документации OpenAPI/Swagger;
— знание SQL и ORM SQLAlchemy, опыт работы с PostgreSQL;
— обязательный опыт unit-тестирования с pytest;
— управление зависимостями с pip, Poetry или uv;
— понимание архитектуры веб-сервисов, REST API и микросервисных решений;
— базовые навыки работы с Docker;
— понимание CI/CD, опыт с GitLab CI будет плюсом;
— опыт работы по Scrum или Kanban;
— английский B1 для чтения технической документации;
— командная работа, ориентация на результат и готовность развивать навыки.
Задачи:
— Тестирование хранилища данных (DWH)
— Проверка полноты, согласованности и точности данных
— Валидация преобразований данных по принципу source-to-target
— Проведение регрессионного тестирования
— Анализ результатов тестирования и выявление дефектов
— Автоматизация тестовых проверок на Python / PyTest
— Работа с большими объёмами данных
— Взаимодействие с разработчиками и аналитиками
— Работа с Jira, Confluence, Git и инструментами DWH
Требования:
— Высшее экономическое или математическое образование
— Опыт работы в QA от 1.5 лет, включая тестирование хранилищ данных
— Понимание архитектуры DWH: схемы «звезда», «снежинка», Data Vault
— Знание PL/SQL, Oracle, Python
— Понимание методик тестирования хранилищ данных
— Опыт проверки полноты, согласованности и точности данных
— Опыт валидации преобразований source-to-target
— Опыт регрессионного тестирования
— Навыки автоматизации тестов на Python / PyTest
— Аналитический подход и внимание к деталям
— Умение работать с большими объёмами информации
Условия:
— Удалённая работа по РФ
— Оформление по ТК РФ или через ИП
— Техника предоставляется
— ДМС со стоматологией
— Компенсация фитнеса
— Скидки на обучение, кино, Skyeng
— Индексация заработной платы
Задачи:
— Разработка и доработка backend-сервисов на Python по ТЗ от аналитиков/функциональных консультантов, в соответствии с регламентами разработки;
— Разработка unit-тестов;
— Участие в code review;
— Сопровождение, документирование и эксплуатация разработанных приложений;
— Оказание консультаций по техническим вопросам;
— Выявление дефектов и нахождение причин их возникновения;
— Разработка вариантов решения проблем и устранения инцидентов и дефектов;
— Предоставление отчётности о своей деятельности руководителю.
Требования:
— Высшее образование ИТ, техническое, математическое.
— Опыт работы от 2 лет в роли Python-разработчика;
— Опыт работы с системой контроля версий Git.
— Python 3.11+: типизация (type hints), ООП, асинхронность (asyncio);
— Знание одного из фреймворков: FastAPI (Pydantic, async/await) или Django (DRF);
— Разработка REST API, документирование OpenAPI/Swagger;
— Уверенное знание SQL, ORM (SQLAlchemy), опыт работы с PostgreSQL;
— Unit-тестирование: pytest — обязательное требование;
— Управление зависимостями: pip / poetry / uv;
— Знание принципов и архитектуры web-сервисов и REST API;
— Знание принципов и архитектуры сервисных/микросервисных решений;
— Базовое понимание контейнеризации (Docker): сборка и запуск своих сервисов;
— Понимание процессов CI/CD (автосборка, автотесты, автодеплой);
— Опыт с GitLab CI — плюс;
— Опыт работы по Scrum/Kanban.
— Английский язык, уровень B1: чтение технической документации.
— Работа в команде (поддержка коллег);
— Ориентация на результат (высокие постоянные показатели результативности);
— Развитие собственных навыков (поиск возможностей для дальнейшего развития).
Задачи:
— Проводить ручное функциональное, интеграционное, регрессионное и UI-тестирование систем и сервисов.
— Тестировать REST API и интеграции между сервисами.
— Проверять сквозные бизнес-сценарии, затрагивающие несколько систем.
— Анализировать требования, выявлять потенциальные проблемы и противоречия.
— Создавать и поддерживать тестовую документацию: чек-листы, тест-кейсы и сценарии тестирования.
— Локализовывать дефекты, определять возможный источник проблемы и составлять понятные баг-репорты.
— Анализировать логи и данные в базах при расследовании ошибок.
— Взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и другими участниками команды.
Требования:
— Опыт ручного тестирования Web-приложений от одного года.
— Опыт тестирования REST API и уверенное владение Postman или аналогичными инструментами.
— Уверенная работа с DevTools.
— Понимание HTTP, REST, JSON и принципов клиент-серверного взаимодействия.
— Умение самостоятельно находить и анализировать логи.
— Базовое знание SQL и умение писать запросы для проверки данных.
— Умение локализовать проблему и оформлять баг-репорты с шагами воспроизведения, ожидаемым и фактическим результатом.
— Базовое понимание HTML и CSS.
— Опыт тестирования мобильных приложений или понимание особенностей их работы.
Будет преимуществом:
— Понимание микросервисной архитектуры, синхронного и асинхронного взаимодействия: HTTP-запросов, событий, очередей, callbacks и webhooks.
— Опыт работы с Kibana, Grafana или аналогичными инструментами.
— Опыт написания или поддержки API-автотестов.
— Опыт работы с Allure и Pytest.
Для нас важно:
— Самостоятельность в решении задач и готовность разбираться в причинах проблем.
— Умение конструктивно обсуждать вопросы с разработчиками, аналитиками и другими участниками команды.
— Ответственное отношение к задачам и результату.
— Готовность осваивать новые инструменты и технологии.
Требования:
— Экономическое/математическое высшее образование
— Понимание архитектуры хранилищ данных (схемы «звезда», «снежинка», Data Vault и др.)
— Знание PL/SQL, Oracle, Python
— Знание методик тестирования хранилища данных
— Опыт тестирования хранилища данных
— Опыт работы с инструментами: Jira, Confluence, Git, Bitbucket, Toad, DBeaver, Airflow, Informatica, Testops
— Проверка полноты, согласованности и точности данных
— Валидация преобразований (source-to-target)
— Регрессионное тестирование
— Автоматизация тестов (Python, PyTest, специализированные фреймворки)
Условия:
— Полностью удалённая работа по РФ
— Техника предоставляется
— ДМС со стоматологией
— Компенсация фитнеса
— Скидки на обучение, кино, Skyeng
— Индексация заработной платы
— IT-аккредитация
— Возможен переход в штат банка примерно через 1 год
Location: Lisbon, Portugal
About the Role
We are seeking an experienced UiPath RPA Developer with strong Python skills to join our automation team. The ideal candidate will have hands-on experience designing and deploying UiPath automation solutions, combined with deep Python proficiency for building custom integrations, scripts, and data processing pipelines. You will work closely with business analysts, solution architects, and cross-functional teams to deliver end-to-end automation that drives operational efficiency.
Responsibilities
Design, develop, and deploy UiPath RPA workflows and automation solutions across attended and unattended processes.
Write clean, efficient Python scripts and custom UiPath activities to extend automation capabilities and integrate with external systems.
Analyze, debug, and optimize existing UiPath workflows and Python-based automation components to improve reliability and performance.
Collaborate with business stakeholders to gather process requirements, conduct feasibility assessments, and translate manual workflows into automated solutions using UiPath Studio.
Build and maintain Python-based integrations with REST APIs, web services, and data pipelines that complement UiPath automation workflows.
Develop and maintain test frameworks using UiPath Test Suite and Python (pytest) to ensure automation reliability and quality across deployments.
Manage and monitor robots via UiPath Orchestrator, including scheduling, queue management, alert configuration, and performance reporting.
Maintain version control of UiPath projects and Python code using Git, and support CI/CD pipelines for automated deployment of RPA solutions.
Leverage Python for web scraping, data transformation, and pre/post-processing tasks that feed into or extend UiPath automation pipelines.
Interact with AWS services (S3, Lambda) and other cloud infrastructure to support scalable, cloud-based RPA deployments.
Stay updated with emerging technologies and contribute ideas for improvements.
Qualifications
Education:
Bachelor’s degree in computer science, Software Engineering, or a related field (or equivalent experience).
Experience:
3+ years of UiPath RPA development experience, with at least 2 years of strong Python programming skills.
Technical Skills:
Strong proficiency in UiPath Studio, UiPath Orchestrator, and UiPath Test Suite; UiPath RPA Developer certification preferred.
Advanced Python skills including scripting, automation, data manipulation (pandas, NumPy), and API integration.
Experience with web scraping tools (e.g., Playwright, Selenium) for browser automation and integration with UiPath workflows.
Basic knowledge of SQL and database concepts (e.g., PostgreSQL, MySQL).
Experience with version control systems (e.g., Git).
Understanding of REST APIs and JSON.
Familiarity with AWS services, especially Lambda functions and S3 buckets.
Experience building custom UiPath activities or integrations using Python or .NET to extend native UiPath capabilities.
Familiarity with Linux/Unix environments.
Soft Skills:
Strong problem-solving and analytical skills.
Ability to work collaboratively in a team environment.
Good communication skills and a willingness to learn.
Attention to detail and commitment to quality.
Preferred Skills:
UiPath Advanced RPA Developer or Solution Architect certification.
Experience with cloud platforms (AWS, Azure, GCP) for deploying and scaling RPA infrastructure.
Familiarity with process mining or task capture tools (e.g., UiPath Process Mining, Task Capture) for identifying automation opportunities.
Experience with Agile/Scrum methodologies and automation CoE (Center of Excellence) governance practices.
Knowledge of containerization (Docker) and CI/CD tooling (Jenkins, GitHub Actions) for automated RPA deployment pipelines.
We believe the best ideas and innovation happen when we are together. Employees in this role will work in the office four days, with the flexibility to work remotely one day (Friday).
Benefits
iCapital offers a comprehensive benefits package that includes a total compensation program consisting of competitive salary, annual performance bonus, and equity for all full-time employees; healthcare with 100% employer-paid health and dental insurance; and generous paid time off (PTO).
For additional information on iCapital Network, please visit
https://www.icapitalnetwork.com/about-us
Twitter: @icapitalnetwork | LinkedIn:
https://www.linkedin.com/company/icapital-network-inc
Location: Bengaluru, India
We are looking for a Senior AI Quality Engineer (L3+) with strong Python skills and hands-on experience testing AI and ML systems. You will analyze requirements, define evaluation strategies, build automated checks, validate models and outputs, test APIs and data pipelines, verify defects through resolution, and contribute to release readiness for your assigned product area. You will both evaluate AI systems and design, build, and operate QE agents for the software testing life cycle.
AI-assisted work is part of everyday QE practice on this engagement, with Ragas, DeepEval, promptfoo, Cursor, and other AI and ML tools used for evaluation, scripting, test generation, analysis, and maintenance.
You will also build golden datasets, calibrate LLM-as-judge methods, test agentic workflows and RAG systems, implement self-healing and intelligent test approaches, and diagnose quality, safety, performance, and cost failures across distributed AI services.
This position is intended for Hyderabad-based candidates who are available to work from the office.
The client delivers AI agents, retrieval systems, models, and data pipelines across a broad technology landscape. Quality is part of delivery through evaluation gates, automated regression, model and data validation, security and privacy checks, and evidence that a release is ready.
Python is the primary language for AI evaluation, model validation, API testing, data-pipeline quality, and QE agent design. The role combines deterministic automation with probabilistic evaluation to assess AI behavior across models, data, retrieval, tools, and integration surfaces, and designs and operates agents that support the software testing life cycle.
Analyze requirements and define evaluation strategies, golden datasets, regression benchmarks, baselines, thresholds, and blocking metrics with domain-expert review.
Design, build, and orchestrate AI agents, persona-based workflows, and reusable skills for the STLC using LangChain, LangGraph, or Semantic Kernel.
Build automated evaluations and benchmarks for LLMs, agents, RAG, retrieval, tool trajectories, and contracts using Ragas, DeepEval, and promptfoo.
Calibrate LLM-as-judge against human grading, manage non-determinism through repeated runs, and detect regression and drift.
Write and maintain Python and pytest automation for AI, ML, API, data, and integration workflows.
Use Cursor and agentic tools to analyze requirements, generate and review tests, and maintain evaluation suites.
Validate deep-learning, reinforcement-learning, and predictive models using LangChain.
Build AI-assisted STLC workflows for requirements analysis, test design, script generation, execution, self-healing, failure analysis, and defect triage, plus intelligent test selection and defect prediction.
Integrate LLMs, APIs, embeddings, vector databases, retrieval pipelines, and enterprise data sources into QE frameworks using Python.
Test REST and streaming APIs, agent tools, and RAG and MCP integrations, including authentication, errors, retries, and recovery.
Test data and retrieval pipelines for schema integrity, lineage, idempotency, fallback, promotion gates, and rollback.
Integrate evaluations, benchmarks, and agent workflows into QE frameworks and CI/CD on GitHub Actions, review Allure results, and keep TestRail aligned with automated coverage.
Test prompt injection, jailbreaks, unsafe tool use, data exfiltration, access control, PII controls, and guardrails.
Measure accuracy, relevance, groundedness, hallucination, retrieval quality, agent reliability, latency, throughput, token use, and cost, and diagnose distributed failures.
Implement tracing, monitoring, and production evaluation using Langfuse, LangSmith, or a comparable AI observability platform.
Deploy and operate QE agents on Amazon Bedrock AgentCore or a comparable agent platform, with governance and human oversight.
Deploy and validate AI and ML solutions on AWS or Azure, including secrets, database services, and cloud-native test infrastructure.
Report, track, and verify defects in Jira, and work with domain experts, product, and engineering on traceable coverage and untested scope.
Contribute to release readiness for the assigned product area without owning sign-off for the whole team.
Strong Python proficiency with pytest for test and evaluation automation.
Hands-on experience building and orchestrating AI agents and agentic workflows with LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, or comparable frameworks.
Hands-on experience building AI evaluations and benchmarks with Ragas, DeepEval, promptfoo, or equivalent tools.
Hands-on use of Cursor or agentic development tools for test generation and maintenance.
Experience defining AI evaluation strategies, golden datasets, regression benchmarks, and LLM-as-judge calibration, including non-determinism and drift.
Experience validating deep-learning, reinforcement-learning, and predictive models with LangChain.
Experience building AI-assisted STLC workflows for requirements analysis, test design, script generation, execution, self-healing, failure analysis, defect triage, intelligent test selection, and defect prediction.
Experience integrating LLMs, APIs, embeddings, vector databases, and retrieval pipelines with automation frameworks in Python.
Experience testing REST and streaming APIs, agent tools, RAG workflows, and MCP integrations.
Experience testing data and retrieval pipelines for correctness, lineage, and safe promotion.
Experience integrating AI evaluation and agent workflows with automation frameworks and CI/CD using GitHub Actions, Allure, TestRail, or equivalent tools.
Experience testing AI security, privacy, access control, and guardrails.
Experience measuring accuracy, relevance, groundedness, hallucination, retrieval quality, agent reliability, latency, throughput, token use, and cost, and diagnosing distributed failures.
Experience with AI tracing, monitoring, and production evaluation using Langfuse, LangSmith, or comparable tools.
Familiarity with AWS, Azure, or GCP cloud AI services and agent platforms for deploying and validating AI and ML solutions.
Experience deploying and operating agents on Amazon Bedrock AgentCore or a comparable agent platform, with governance and human oversight.
Experience managing defects through resolution in Jira or an equivalent tool.
Ability to work with domain experts, product, and engineering on ground truth and coverage gaps.
Experience contributing to release readiness for an assigned product area.
Playwright and TypeScript experience for UI and API automation.
Real-device and cross-browser execution using LambdaTest, Sauce Labs, or an equivalent platform.
Knowledge of AI-driven test optimization and coverage analytics using SeaLights or an equivalent platform.
Experience contributing reusable components to shared automation frameworks and reviewing automation code through Git and GitHub workflows.
Experience managing test data and troubleshooting test environments needed for reliable execution.
Experience triaging security findings and validating operational readiness, monitoring, rollback, and recovery controls.
Experience producing audit-ready evaluation reports and improving shared evaluation patterns, automation libraries, and datasets.
Группа компаний «Арт-Финтех» ищет Senior Python Developer.
Компания — международный поставщик банковских программных решений, более 20 лет на рынке.
Требования:
— Гражданство и локация РФ
— Высшее образование: ИТ, техническое, математическое
— От 2 лет в роли Python-разработчика
— Опыт работы с системой контроля версий Git
— Глубокое владение Python 3.11+: GIL, оптимизация и профилирование, асинхронность (asyncio), типизация
— FastAPI (Pydantic) и/или Django (DRF) — проектирование сервисов
— Проектирование REST API, контракты OpenAPI/Swagger
— Оптимизация SQL-запросов, PostgreSQL, миграции (Alembic)
— SQLAlchemy
— Тестирование: pytest — обязательное; построение пирамиды тестирования, интеграционные тесты
— Управление зависимостями: pip / poetry / uv
— Знание принципов и архитектуры web-сервисов и REST API
— Проектирование микросервисных решений
— Уверенная работа с Docker (включая docker-compose)
— Kubernetes — плюс
— Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ) — плюс
— Анализ логов, сквозная трассировка (distributed tracing), конфигурирование мониторинга и алертинга
— Настройка пайплайнов CI/CD: GitLab CI
— Опыт работы по Scrum/Kanban
— Навыки наставничества
— Английский B1: чтение технической документации, деловая переписка
Условия:
— Full-time, 5/2
— Вилка заработной платы: до 250к рублей на руки
УдалённоseniorГеография найма не уточнена, офис: Moscow
Проект: Федеральный ритейл и еком.
Задачи:
— Функциональное, интеграционное и API-тестирование микросервисов транспортных компаний, работа с курьерской доставкой и выдачей на ПВЗ, подготовка тестовой модели и тест-кейсов, автоматизация регрессионных проверок API на Python.
— Тестирование процесса декомпозиции монолитного PHP-приложения и переноса бизнес-функциональности в микросервисы на Go.
— Проверка сохранения текущего поведения системы, API-контрактов, интеграций, корректности миграции и обработки данных.
— Проведение функционального, интеграционного, регрессионного и сквозного тестирования.
— Выявление расхождений между монолитом и новой микросервисной реализацией.
Требования:
— Общий опыт работы: от 3 лет в тестировании backend-сервисов, API и интеграций между корпоративными системами.
— Опыт API-тестирования от 3 лет.
— Опыт тестирования микросервисов от 3 лет.
— Опыт работы с SQL/PostgreSQL от 2 лет.
— Опыт тестирования асинхронных процессов и очередей/worker-компонентов от 2 лет.
— Опыт работы с Docker/Kubernetes от 1 года.
— Опыт работы с Jira/Confluence/GitLab от 1 года.
— Релевантный проектный опыт: не менее трех коммерческих проектов уровня Enterprise.
— Обязателен опыт тестирования микросервисной архитектуры, API-контрактов, интеграций с legacy-системами, асинхронной обработки, retry-логики, обработки ошибок внешних систем, идемпотентности и повторной выдачи результатов.
— Отраслевой опыт: E-commerce, транспортная логистика, складская логистика.
— Обязательные технологии/инструменты: Python для автотестов, pytest или аналогичный Python-фреймворк, REST API, Postman/Insomnia или аналоги, Swagger/OpenAPI, PostgreSQL, SQL, JSON/JSONB, GitLab, Jira, Confluence, Docker, Kubernetes, S3-совместимое хранилище, инструменты анализа логов и мониторинга.
Желательные технологии/инструменты:
— Опыт написания unit/integration/contract-тестов, RestAssured/Newman или аналоги, Kafka или RabbitMQ, Redis, MinIO, Grafana, Prometheus, OpenTelemetry, Allure/TestRail/Zephyr, Charles/Fiddler, PlantUML/C4.
— Системы учета задач и документации: Jira, Confluence, GitLab.
— Необходимо вести тест-кейсы, чек-листы, дефекты, результаты тестовых прогонов, фиксировать тестовые данные и ежедневно предоставлять отчет о проделанной работе в согласованном канале коммуникации.
Задачи:
— Тестирование хранилища данных
— Проверка полноты, согласованности и точности данных
— Валидация преобразований данных по принципу source-to-target
— Проведение регрессионного тестирования
— Анализ результатов тестирования и выявление дефектов
— Автоматизация тестовых проверок на Python / PyTest
— Работа с большими объёмами данных
— Взаимодействие с разработчиками и системными аналитиками
— Работа с Jira, Confluence, Git и инструментами DWH
Требования:
— Высшее экономическое или математическое образование
— Опыт работы в QA от 1.5 лет, включая тестирование хранилищ данных
— Понимание архитектуры DWH: схемы «звезда», «снежинка», Data Vault
— Знание PL/SQL, Oracle, Python
— Понимание методик тестирования хранилищ данных
— Опыт проверки полноты, согласованности и точности данных
— Опыт валидации преобразований source-to-target
— Опыт регрессионного тестирования
— Навыки автоматизации тестов на Python / PyTest
— Аналитический подход и внимание к деталям при работе с данными
— Умение работать с большими объёмами информации
— Коммуникация с разработчиками и аналитиками
Условия:
— Удалённая работа по РФ
— Оформление по ТК РФ или ИП
— Техника предоставляется
— ДМС со стоматологией
— Компенсация фитнеса
— Скидки на обучение, кино, Skyeng
— Индексация ЗП
— Зарплата 130–150 тыс. руб. на руки
Автоотклики