Задачи:
— Разрабатывать и запускать бэкенд-фичи вместе с продуктовыми командами (мобайл, веб, маркетинг, аналитика).
— Подключать AI- и API-провайдеров и автоматизировать интеграции, чтобы новые подключения не требовали ручной работы.
— Развивать системы обработки данных: приём и отправка данных, мэтчинг данных и пользователей, жизненный цикл событий и пользователей.
— Улучшать внутренние инструменты для саппорта: быстрее находить причины проблем и информацию о пользователях.
— Участвовать в архитектурных решениях, повышать надёжность и гибкость бэкенд-систем.
Требования:
— Опыт коммерческой разработки от 5 лет, Python — основной язык.
— Уверенная работа с Django и FastAPI, а также PostgreSQL, Kafka и Redis.
— Опыт проектирования сложных переиспользуемых архитектурных решений.
— Глубокое использование AI в работе: Cursor, Claude Code, Codex, агенты, MCP.
— Инициативность: предлагаешь идеи и доводишь их до результата.
— Будет плюсом: Go и понимание React, Swift или Kotlin, а также того, как клиенты работают с бэкендом.
Условия:
— Бэкенд-команда небольшая, в следующем году планируем её расширять, так что есть понятный путь к лидовой роли.
— Сервисы обновлены, легаси почти нет.
Требования:
— Гражданство и локация РФ
— 5+ лет в product management, желательно в fintech, data-продуктах.
— Опыт с GenAI/LLM/AI-ассистентами или агентами.
— Понимание ограничений и возможностей моделей и агентов.
— Практический опыт evaluation: benchmark-датасеты, критерии качества, разметка, анализ ошибок, улучшение продукта через evals.
— Понимание финансового домена: акции, облигации, ОФЗ, ВДО, фонды, деривативы, котировки, ликвидность, доходность, риск, сделки, брокерская инфраструктура.
— Умение работать руками: разобрать датасет, посмотреть пользовательские запросы, посчитать метрики, собрать прототип, проверить гипотезу.
— Высокая агентность, умение работать в неопределённости и держать фокус не на демке, а на доказательстве ценности
Обязанности:
— Владеть end-to-end сценариями протокола по трём линиям: данные, подбор финансового продукта, исполнение сделки.
— Формировать продуктовую логику протокола: какие запросы делает агент, какие ответы получает, какие ограничения применяются, как фиксируется объяснение и аудит.
— Пилотировать протокол с b2c продуктами Офиса ИИ: проверять, где ассистенту не хватает данных, контекста, структуры или правил.
— Собирать benchmark-датасеты и evals: реальные пользовательские запросы, критерии хорошего ответа, разметка, сравнение с веб-поиском, ISS и агрегаторами.
— Синтезировать требования от бизнеса, CDO, архитектуры, разработки, комплаенса, брокеров и AI-команды в понятный roadmap и бэклог.
— Довести MVP до запуска и первых пилотов с участниками рынка.
Условия:
— Full-time, 5/2.
— Вилка до 350к рублей на руки.
О компании:
Группа компаний «АРТ-Финтех» более 20 лет на рынке — международный поставщик инновационных банковских программных решений.
Наша компания разрабатывает ПО для финансового сектора
УдалённоseniorГеография найма не уточнена, офис: Москва
Требуется таргетолог с подтверждённым опытом работы в B2B-сегменте, специализирующийся на продвижении услуг с высоким средним чеком от $2 000 до $5 000. Задача — продвигать кастомные разработки и внедрение AI-агентов в Казахстане, которые автоматизируют отделы продаж, обеспечивают круглосуточную поддержку и квалификацию лидов. Кандидат должен иметь опыт работы с таргетированной рекламой в Instagram и разбираться в продвижении сложных технологических продуктов.
Казахстан
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.
Группа компаний «Системные Технологии» — разработчик программных решений управления дистрибуцией для международных компаний — приглашает в команду Low Code разработки руководителя проектов.
Команда занимается разработкой индивидуальных решений по автоматизации бизнеса на базе Low Code платформ.
Ключевое требование к кандидату: опыт внедрения и развития проектов на Elma365.
Мы не ищем «просто менеджеров» или «специалистов по Low Code». Нам нужен коллега, который уже «руками» собирал процессы на Elma365 и понимает специфику платформы.
Задачи:
— составлять стратегические и тактические планы по развитию проекта;
— контролировать стоимость сроки и качество работ;
— управлять задачами проекта;
— осуществлять руководство проектной командой и взаимодействовать с командой разработки;
— планировать и документировать работы, в том числе по проектам развёртывания и поддержки комплексного IT решения для автоматизации бизнес-процессов в продажах в рамках всей страны;
— создавать и регулярно обновлять артефакты проекта (план-график, бюджет, коммуникационный план, backlog, реестр рисков, RACI матрицу и т.д);
— участвовать в процессе доработок программного решения, начиная со сбора требований и заканчивая приемкой и тестированием нового функционала;
— управлять ожиданиями заказчика по срокам, стоимости, содержанию, качеству заказной разработки;
— участвовать в разработке архитектурных и высокоуровневых схем решений (HLD), согласовывать их с профильными командами и заказчиками;
— обеспечивать высокий NPS;
— проводить идентификацию, анализ и актуализацию рисков проекта, разработку и контроль мер по их минимизации.
Требования:
— Опыт работы с платформой Elma365 в компании-интеграторе на стороне исполнителя;
— Опыт работы с проектами на различных этапах: от presale, разработки ТЗ и внедрения до послепроектного обслуживания;
— Аналитический бэкграунд, способность самостоятельно читать/писать схемы процессов в нотации BPMN 2.0 и вести процессное интервью;
— Опыт декомпозиции и оценки проектов на платформе Elma365;
— Опыт описания и постановки задач команде разработки;
— Опыт участия в проектах по внедрению ЭДО/ЭЦП с использованием Elma365;
— Опыт в IT отрасли не менее 3 лет;
— Опыт работы с Enterprise-заказчиками из различных сфер, с бюджетами от 5 млн. руб.
Будет плюсом:
— Способность самостоятельно модернизировать конфигурацию Elma365 с использованием Lowcode инструментов;
— Опыт использование ИИ-инструментов в повседневной работе, способность самостоятельно собрать локальных агентов для конкретных задач с использованием LLM;
— Прикладные навыки: способность писать/читать скрипты на MS SQL и/или Python;
— работа со средствами отладки браузера, postman/swagger, etc.;
— Знание SDLC, PMBoK, гибких методологий;
— Практическое понимание современных архитектур и инструментов: микросервисы, REST/gRPC, очереди/стриминг, CI/CD, контейнеризация (Docker, Kubernetes), облачные сервисы (AWS/Azure/GCP/YAC), базы данных SQL/NoSQL.
Условия:
— Возможности для профессионального развития и карьерного роста через решение трудных и неординарных задач;
— Участие в инновационных проектах и работа в команде профессионалов;
— Гибкие условия работы и поддержка work-life balance;
— Комфортный ввод в команду через систему наставничества;
— Работу в аккредитованной IT-компании (льготное ипотечное кредитование по государственным программам, отсрочка от срочной службы и мобилизации при наличии высшего профильного образования);
— Корпоративное обучение;
— Оформление по ТК РФ (оплачиваемый отпуск, больничный);
— Удаленный формат работы в синхронизации с командой из Калининграда (10.00-19.00 МСК), для калининградцев можем предложить рабочее место в офисе по адресу Крымская, 10 В.
В отклике на вакансию, пожалуйста, приложите сопроводительное письмо, в котором опишите:
1) Опыт участия в двух наиболее значимых для вас проектах по внедрению решений на платформе Elma365, укажите вашу роль в этих проектах и этап подключения к работе, в чем была ключевая сложность проекта для вас;
2) Опыт использования LLM в своей работе.
КОНТЕНТНАЯ — онлайн-клуб Бориса Батищева, который успешно развивается уже несколько месяцев. У нас есть собственные мини-приложения и разработчик. Сейчас планируем постепенно переносить часть процессов с SaleBot на собственный сервер.
Задачи первого месяца:
— привести в порядок данные пользователей, оплат, подписок и доступов;
— провести аудит текущих платёжных процессов;
— предложить надёжное решение для рекуррентных платежей;
— вместе с разработчиком мини-приложений развивать интеграции и автоматизацию.
Дальше открыты к новым идеям и разработкам, в том числе к внедрению ИИ-агентов. Готовы обсуждать и финансировать решения, которые принесут проекту практическую пользу.
Важно: проект должен стать вашим основным рабочим фокусом. Совмещать эту роль со вторым основным проектом не получится.
Оплата за первый месяц — 70–80 тысяч рублей. Рассчитываем на долгосрочное сотрудничество.
О проекте и роли
Мы разрабатываем системы мониторинга и управления транспортом. Каждую секунду к нам поступают тысячи событий от устройств: их нужно быстро принять, корректно сохранить и отдать в аналитику. Мы ищем инженера, который глубоко понимает базы данных и умеет строить системы, переваривающие непрерывный поток данных. Опыт именно в транспорте или GPS не обязателен — для нас гораздо важнее ваша инженерная база и умение работать с нагруженными данными.
Задачи:
— Проектировать и развивать хранилища данных на PostgreSQL и ClickHouse, обеспечивая высокую нагрузку на запись и чтение.
— Обеспечивать приём и обработку непрерывных потоков телеметрии: настраивать буферизацию, дедупликацию, корректно работать с опоздавшими событиями.
— Оптимизировать запросы и схемы данных: искать узкие места и устранять их, опираясь на метрики и профилирование.
— Разрабатывать и поддерживать сервисы (основной язык стека — Go).
— Участвовать в архитектурных решениях и проводить код-ревью.
— Работать с ИИ-агентами (Claude Code, OpenCode, Pi и аналоги), используя их как основной инструмент для ускорения разработки.
Требования:
— Глубокое знание PostgreSQL: уверенное чтение планов запросов (EXPLAIN ANALYZE), понимание работы индексов, партиционирования, MVCC, vacuum и блокировок.
— Опыт работы с колоночными СУБД (в идеале ClickHouse): понимание движков MergeTree, ключей сортировки и партиционирования, материализованных представлений, пакетной вставки.
— Умение проектировать модель данных от сценариев чтения: разделение на «горячие» и исторические данные, предагрегация, управление сроками хранения (TTL).
— Привычка измерять всё: профилирование, нагрузочное тестирование, принятие решений на основе цифр.
— Опыт обработки непрерывных потоков событий (телеметрия, логи, IoT, трекинг, платежи и т.д.).
— Понимание и опыт решения типовых проблем стриминга: события не по порядку, дубли и идемпотентность, backpressure, батчинг, восстановление после сбоя.
— Опыт работы с брокерами сообщений: Kafka, NATS, RabbitMQ или аналоги.
— Умение разложить систему на сервисы и грамотно обосновать компромиссы (консистентность vs задержка, стоимость хранения vs скорость запросов).
— Опыт эксплуатации своего кода в продакшене: настройка метрик, логов, самостоятельный разбор инцидентов.
— Готовность к ежедневной работе с агентными ИИ-инструментами (Claude Code, OpenCode, Pi и др.).
— Умение ставить агенту задачу с нужным контекстом, критически проверять результат и нести полную ответственность за сгенерированный код как за свой собственный.
Будет большим плюсом:
— Опыт коммерческой разработки на Go: понимание горутин и каналов, работа с pprof, построение микросервисов.
— Опыт работы с геоданными: PostGIS, геоиндексы, построение треков.
— Знание Kubernetes, Docker, настройка CI/CD.
— Опыт миграции или масштабирования хранилища без остановки сервиса (zero-downtime).
О проекте и роли
Мы разрабатываем системы мониторинга и управления транспортом. Каждую секунду к нам поступают тысячи событий от устройств: их нужно быстро принять, корректно сохранить и отдать в аналитику. Мы ищем инженера, который глубоко понимает базы данных и умеет строить системы, переваривающие непрерывный поток данных. Опыт именно в транспорте или GPS не обязателен — для нас гораздо важнее ваша инженерная база и умение работать с нагруженными данными.
Задачи:
— Проектировать и развивать хранилища данных на PostgreSQL и ClickHouse, обеспечивая высокую нагрузку на запись и чтение.
— Обеспечивать приём и обработку непрерывных потоков телеметрии: настраивать буферизацию, дедупликацию, корректно работать с опоздавшими событиями.
— Оптимизировать запросы и схемы данных: искать узкие места и устранять их, опираясь на метрики и профилирование.
— Разрабатывать и поддерживать сервисы (основной язык стека — Go).
— Участвовать в архитектурных решениях и проводить код-ревью.
— Работать с ИИ-агентами (Claude Code, OpenCode, Pi и аналоги), используя их как основной инструмент для ускорения разработки.
Требования:
— Глубокое знание PostgreSQL: уверенное чтение планов запросов (EXPLAIN ANALYZE), понимание работы индексов, партиционирования, MVCC, vacuum и блокировок.
— Опыт работы с колоночными СУБД (в идеале ClickHouse): понимание движков MergeTree, ключей сортировки и партиционирования, материализованных представлений, пакетной вставки.
— Умение проектировать модель данных от сценариев чтения: разделение на «горячие» и исторические данные, предагрегация, управление сроками хранения (TTL).
— Привычка измерять всё: профилирование, нагрузочное тестирование, принятие решений на основе цифр.
— Опыт обработки непрерывных потоков событий (телеметрия, логи, IoT, трекинг, платежи и т.д.).
— Понимание и опыт решения типовых проблем стриминга: события не по порядку, дубли и идемпотентность, backpressure, батчинг, восстановление после сбоя.
— Опыт работы с брокерами сообщений: Kafka, NATS, RabbitMQ или аналоги.
— Умение разложить систему на сервисы и грамотно обосновать компромиссы (консистентность vs задержка, стоимость хранения vs скорость запросов).
— Опыт эксплуатации своего кода в продакшене: настройка метрик, логов, самостоятельный разбор инцидентов.
— Готовность к ежедневной работе с агентными ИИ-инструментами (Claude Code, OpenCode, Pi и др.).
— Умение ставить агенту задачу с нужным контекстом, критически проверять результат и нести полную ответственность за сгенерированный код как за свой собственный.
Будет большим плюсом:
— Опыт коммерческой разработки на Go: понимание горутин и каналов, работа с pprof, построение микросервисов.
— Опыт работы с геоданными: PostGIS, геоиндексы, построение треков.
— Знание Kubernetes, Docker, настройка CI/CD.
— Опыт миграции или масштабирования хранилища без остановки сервиса (zero-downtime).
Location: Москва
_О нас:_
Мы — ИТ-кластер Интегратор, который строит интеграции Сбера с государством: СМЭВ, ФНС, ФТС, ЦБ. Через наши сервисы проходит юридически значимый документооборот банка и клиентов. В кластере 6 продуктовых команд, Devops и OPS. Портфель включает развитие действующих интеграций и запуск новых продуктов: ЭДО для физлиц, проверку контрагентов по госбазам, вывод подсистем в резервный ЦОД.
_Зачем нам вы:_
Нам нужен человек, который отвечает за поставку на уровне всего кластера, а не одной команды: от квартального плана до релиза в ПРОМ. Наша работа зависит от регуляторов, ДКБ, смежных АС и инфраструктуры. Без сквозного управления сроки начинают плыть.
Обязанности
* планирует проекты и релизы: цели, скоуп, план-график, бюджет (ПШЕ), ресурсы; управляет изменениями скоупа
* обеспечивает сквозную поставку изменений до промышленной эксплуатации: CI/CD, quality gates, релизные окна, прохождение CAB
* управляет зависимостями и коммуникацией со стейкхолдерами: командами, смежными АС, заказчиком, подрядчиками; готовит отчётность руководству
* ведёт реестр рисков и блокеров, эскалирует проблемы, обеспечивает стабильность после релиза совместно с сопровождением
* отслеживает метрики сроков, бюджета и поставки (lead time, change failure rate, MTTR) и инициирует улучшения процесса.
Требования
* опыт от 3 лет в управлении ИТ-проектами или поставкой (PM, Delivery Lead, Release Manager) в распределённых командах
* знание методологий (PMBOK, Agile, гибридные подходы), SDLC, CI/CD и процессов ITSM (change, incident, problem)
* навыки оценки трудозатрат, бюджетирования и работы с инструментами планирования и метрик (Jira, Confluence, дашборды)
* развитые навыки переговоров, фасилитации и презентации статуса топ-менеджменту
* понимание микросервисной и интеграционной архитектуры; опыт в банке или с госсистемами (СМЭВ, ФНС) будет преимуществом
* высшее образование
_Будет преимуществом:_
* навыки работы с генеративными AI-моделями
* опыт создания AI-агентов и использования их в работе.
Условия
* гибридный формат по адресу Кутузовский проспект 32к1 (первое время - офис)
* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
* расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
* уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
* выгодная ипотека для сотрудников
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
* корпоративная пенсионная программа.
Задачи:
— Создать систему мониторинга, которая регулярно сверяет инвестиционные тезисы с новыми данными и показывает, подтверждается тезис, слабеет или требует пересмотра.
— Создать point-in-time хранилище данных: рыночные и фундаментальные данные, документы SEC, стенограммы звонков, новости, внутренняя аналитика.
— Проводить backtesting и разрабатывать модели для проверки инвестиционных гипотез на исторических данных, создавать сигналы в дополнение к фундаментальному анализу.
— Анализировать портфель: концентрация, факторные экспозиции, ликвидность, сценарные риски, размер позиций.
— Развивать AI-агентов в исследовательском процессе и оценивать качество их работы.
Требования:
— Сильная база в математике, статистике и машинном обучении.
— Опыт от 3 лет в quantitative research или data science на финансовых данных.
— Практический опыт доведения модели или сигнала до применения с демонстрацией проверки результата.
— Опыт backtesting на point-in-time данных с пониманием look-ahead bias, survivorship bias и переобучения.
— Умение самостоятельно строить пайплайны данных и писать надёжный, тестируемый код на Python и SQL.
— Опыт построения систем на LLM с измеримым качеством: evaluation, тестовые наборы, контроль ошибок.
— Понимание фундаментального анализа и портфельного риска для формализации инвестиционного тезиса.
— Уверенный английский язык.
Желательно:
— Опыт построения систем на LLM с измеримым качеством: evaluation, тестовые наборы, контроль ошибок.
— Опыт работы на buy-side или в прямом взаимодействии с портфельными управляющими.
Условия:
— Работа с реальным портфелем, инструменты тестируются в инвестиционном процессе.
— Доступ к профессиональным источникам данных и современным AI-инструментам.
— Конкурентная оплата труда и годовой бонус по личным и корпоративным результатам.
— Собственный бюджет на инфраструктуру и найм команды при подтверждении эффективности системы.
Задачи:
— Python-разработка
— API и интеграции
— автоматизация бизнес-процессов
— AI-инструменты и агенты
— backend-задачи
Требования:
— Junior / начинающий разработчик с хорошей базой и желанием быстро развиваться
Условия:
— проектная занятость с возможностью долгосрочного сотрудничества
— удалённая работа
Location: Москва
Мы новое подразделение Сбера, занимающееся созданием инструментов и решений для внутренней безопасности с помощью AI. Наши задачи направлены на развитие AI-агентов, создание RAG, запуск локальных инстансов LLM и их файнтюнинг. Наши планы имеют широкий спектр - начиная от разработки DL-моделей для скоринга, поведенческого моделирования и заканчивая графовыми нейронками для выявления скрытых связей.
Ищем Middle/Senior Data Scientist, который будет разрабатывать AI-агентов, адаптировать LLM под специфику задач, строить RAG-системы. Если ты хочешь иметь возможность погрузиться в глубины LLM и Deep Learning, пробовать новые методы к файнтюнингу LLM, строить AI-агентов, то мы ждем тебя в нашу команду.
Обязанности
* cоздание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы)
* cоздание RAG-систем
* разработка и поддержка ML/DL моделей, включая их обновление и адаптацию к меняющимся условиям и требованиям бизнеса
* дообучение и адаптация открытых LLM
* создание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности.
Требования
* оконченное высшее образование
* опыт работы от пяти лет в коммерческой разработке на позиции Data Scientist / ML Engineer с подтверждённым опытом вывода моделей в продакшен
* понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF)
* уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch / Hugging Face
* уверенный Python (чистый код, ООП, знание numpy/pandas/scikit-learn) и понимание принципов микросервесной архитектуры (Asyncio, FastAPI)
* опыт создания агентов на LangChain/LangGraph
* знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling
* опыт проектирования и развития RAG-систем (Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers, Chunking strategies)
* опыт развертывания локальных open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) в продакшн-окружении и настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM
* опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей (PEFT, LoRA/QLoRA)
* настройка мониторинга data drift и model decay, а также валидация моделей
* навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия
* инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти
* среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды;
* сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать
* нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам
* стабильная заработная плата и годовой бонус
* полностью офисный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
— запуск таргетированной рекламы в Instagram на гео Казахстан
Требования:
— подтвержденный опыт работы в B2B-сегменте с высокими чеками
О продукте:
Кастомная B2B-разработка и внедрение ИИ-агентов под ключ (автоматизация отделов продаж, поддержка 24/7, квалификация лидов).
Чек услуги: $2,000 – $5,000.
Задачи:
— самостоятельно вести продуктовые задачи в роли системного аналитика
— собирать и уточнять требования с заказчиком, анализировать BRD
— проектировать целевую архитектуру сервисов и интеграций
— участвовать в проектировании решений с использованием AI-агентов
— описывать взаимодействие AI-компонентов и интеграции с внешними системами
— готовить технические задания и детальные спецификации для разработки
— моделировать процессы в BPMN и UML (activity, sequence)
— участвовать в проработке архитектурных решений и интеграционном тестировании
— взаимодействовать с бизнесом, разработчиками и другими участниками проекта
Требования:
— опыт работы системным аналитиком от 3 лет
— опыт продуктовой разработки и самостоятельного ведения задач
— практический опыт работы с ИИ-агентами, LLM и RAG
— понимание MCP и LangFuse
— уверенное знание BPMN, UML activity/sequence
— опыт проектирования REST-интеграций, понимание SOAP, XSD
— понимание синхронного и асинхронного взаимодействия
— уверенный SQL — написание сложных запросов
— понимание ER-моделей и принципов проектирования баз данных
— понимание основ информационной безопасности: идентификация, аутентификация, авторизация, шифрование и хэширование
— PlantUML, ArchiMate
— опыт работы с Kafka, gRPC
— опыт работы в финтехе
— практическое использование AI-инструментов в ежедневной работе
Условия:
— полная занятость
— график 5/2
— удалённый формат работы
Контакт для отклика: job@selecty.ru
Задачи:
— Разрабатывать и совершенствовать AI-инструменты, агенты и рабочие процессы, повышающие эффективность и качество работы QA-команды.
— Определять повторяющиеся или значимые QA-активности и превращать их в масштабируемые AI-решения.
— Создавать интеграции между AI-возможностями и системами тестирования, инженерии и внутренними системами.
— Определять технические стандарты и лучшие практики для AI-решений в QA, включая промпты, контекст, инструменты, рабочие процессы агентов и процессы с участием человека.
— Разрабатывать механизмы оценки AI-выходных данных, измерения качества и обнаружения регрессий.
— Контролировать и улучшать надежность, производительность и стоимость AI-решений.
— Быть техническим центром компетенций по AI в QA-команде, способствовать внедрению, обмену знаниями и экспериментам.
— Тесно сотрудничать с QA-инженерами и инженерными командами для превращения реальных задач в практические решения.
Требования:
— Опыт работы 5+ лет в области Software Quality Engineering, Test Automation или Software Engineering.
— Опыт работы с фреймворками автоматизации тестирования, такими как Playwright, Cypress или аналогичными.
— Навыки программирования на JavaScript/TypeScript или Python.
— Практический опыт создания AI-инструментов, приложений, рабочих процессов или агентов с использованием LLM.
— Понимание агентных рабочих процессов, prompt и context engineering, tool calling, MCP и интеграций API.
— Опыт превращения экспериментальных решений в надежные и поддерживаемые инженерные продукты.
— Знания основ QA, включая дизайн тестов, регрессионное и исследовательское тестирование.
— Опыт работы с API, базами данных и распределенными системами.
— Опыт работы с CI/CD системами, такими как GitHub Actions, Jenkins или аналогичными.
— Сильные навыки решения проблем и способность самостоятельно вести технические инициативы.
Будет плюсом:
— Опыт оценки выходных данных LLM или агентов и измерения качества AI-решений.
— Опыт создания внутренних платформ для разработчиков, инженеров или QA.
— Опыт работы с системами наблюдаемости и распределенными системами.
— Опыт интеграции AI с инструментами, такими как GitHub, Jira, Confluence или CI/CD платформами.
— Опыт работы с Kubernetes или облачной инфраструктурой.
— Опыт в AdTech или программной рекламе.
Условия:
— Поддержка от HR-команды.
— 20 дней оплачиваемого отпуска.
— Оплата членства в Multisport.
— Медицинская страховка.
— Конкурентная компенсация, отражающая вклад и усилия сотрудника.
УдалённоseniorГеография найма не уточнена, офис: Poland
Задачи:
— Строить мобильное приложение: счета, карта, переводы, AI-консьерж
— Реализовывать realtime-обновления баланса и портфеля
— Интегрировать партнеров - карты, переводы, трейдинг через API
— Подключать KYC, AI-слой
— Покрывать критические флоу тестами, держать локальное окружение
Требования:
— 5+ лет опыта в разработке
— опыт в fintech или payments
— самостоятельность без тимлида рядом
— скорость и широкий опыт в вайб-кодинге и работе с агентами, для ускорения итераций
Условия:
— обсуждаем индивидуально
— работа возможна как удаленно, так и из офиса в Астане
Задачи:
— Оптимизировать производительность сайтов и устранять технические проблемы.
— Много работы с легаси.
— Внедрять ИИ-агентов для оптимизации рутинных задач и контроля качества.
— Участвовать в подготовке релизов и контролировать качество перед публикацией и после на проде.
— Взаимодействовать с bitrix-разработчиками и внутренним заказчиком (коллеги из смежных отделов).
— Участвовать в обсуждении архитектурных решений и улучшении кодовой базы.
— Выдвигать предложения по улучшению UI/UX.
— Самостоятельно разбираться в технической документации проектов.
Требования:
— Опыт разработки веб-приложений от 3 лет.
— Обязателен опыт работы с командами Bitrix-разработчиков.
— Опыт работы в Git (gitlab).
— Опыт использования ИИ-агентов.
— Понимание принципов и технологии сборки проекта (npm, vite/rollup, webpack).
— Опыт работы в Figma.
— Опыт написания unit тестов.
— Практические знания алгоритмов, структур данных, HTTP и DOM.
— Навыки создания кроссбраузерной и адаптивной верстки.
— Аналитическое мышление и способность работать в команде.
— Хорошее понимание автотематики (желательно).
— Будет плюсом: понимание механизмов кеширования, очередей задач и фоновых обработчиков (например, JWT, Redis, REST API).
— Опыт с терминалом в Linux.
— Понимание CI/CD процессов.
— Техническое образование.
Условия:
— Удалённая работа.
— Испытательный срок 2-3 месяца.
— Оформление по ТК РФ.
— Своевременная оплата труда.
— Пятидневный рабочий график (пн-пт) с 08:00 до 16:30 (возможно согласовать другой график).
— Профессиональный коллектив.
— Медицинская страховка, оплачиваемый отпуск, бесплатное питание, абонемент в спортклуб.
— Возможности для профессионального роста и участия в значимых проектах в автомобильной отрасли.
Компания занимается инженерно-брендинговой деятельностью, является эксклюзивным представителем известных брендов, что открывает широкие перспективы для развития сотрудников.
УдалённоmiddleГеография найма не уточнена, офис: Москва
Задачи:
— Проектирование космолёта: совместно с продакт‑менеджером описывать текущие бизнес‑функции, представлять, как они могут измениться с использованием ИИ, и разбивать план работы на этапы и кварталы.
— Техлидство: принимать архитектурные решения для агентской системы направления, распределять задачи и спринты, следить за техническим направлением команды.
— Разработка: выступать в роли играющего тренера, посвящая 30–50% времени написанию собственного кода, включая работу с самыми сложными и неопределёнными частями системы.
— Развитие команды: добирать команду, ставить цели и способствовать росту сотрудников, заниматься people management в компактной команде.
Требования:
— Опыт руководства инженерной командой или техлидства.
— Опыт работы с LLM и агентами, наличие собственного мнения о построении таких систем в продакшене.
— Сильные инженерные навыки, готовность к регулярной разработке, включая секцию с кодом на собеседовании.
Условия:
— Ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия для предотвращения выгорания.
— Дополнительные бонусы, полный список которых доступен на сайте компании.
Задачи:
— Разработка мультиагентных систем и AI-агентов.
— Построение RAG-пайплайнов и работа с векторными БД.
— Интеграция LLM с внутренними сервисами через REST API и OAuth2.
— Автоматизация бизнес-процессов, генерация отчётов и обработка данных.
— Проектирование промптов и LLM-сценариев.
— Обеспечение безопасности чувствительных данных.
Требования:
— Уверенное знание JavaScript/TypeScript и Python.
— Опыт разработки GenAI-агентов и мультиагентных систем.
— Знание LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen или аналогов.
— Опыт работы с n8n, Dify, Flowise или Langflow.
— Опыт работы с RAG, PostgreSQL, JSON и векторными БД (Qdrant, PGVector, Milvus).
— Знание REST API, OAuth2 и prompt engineering.
— Готовность работать с Windows.
Будет плюсом опыт в банковских и корпоративных проектах, мониторинге LLM-приложений и микросервисной архитектуре.
Условия:
— Зарплата обсуждается индивидуально.
— Полностью удалённо, из любого региона РФ.
— Full-time, гибкий график с синхронизацией по МСК.
— Официальное оформление по ТК РФ.
— Возможность влиять на архитектуру и внедрять GenAI-решения в корпоративную среду.
УдалённоseniorГеография найма не уточнена
УдалённоГеография найма не уточнена, офис: Калининград
Автоотклики