Вакансии

Задачи: — Развёртывание и поддержка тестовых стендов ДБО ФЛ в Docker и Kubernetes; — Настройка и поддержка CD-пайплайнов для доставки артефактов от вендора на тестовые контуры; — Участие в проекте СОРМ (система сбора логов): развёртывание, настройка, сопровождение на тестовых стендах; — Тестирование работы Kafka в связке с ДБО: проверка продюсеров, консьюмеров, топиков, коннекторов; — Выявление и устранение проблем на тестовых стендах; — Подготовка документации и передача знаний в подразделение эксплуатации; — Администрирование Kafka на тестовых стендах: управление топиками, мониторинг лага, очистка данных, перезапуск при сбоях; — Автоматизация рутинных операций, связанных с развёртыванием, обновлением и очисткой тестовых стендов; — Взаимодействие с подразделением системного администрирования для решения инфраструктурных вопросов; — Интеграция тестовых сервисов с существующей системой мониторинга и трассировки; — Обеспечение возможности для вендора проводить замеры производительности на тестовых стендах. Требования: — Опыт работы DevOps-инженером от 4 лет; — Уверенное владение Docker и Kubernetes (развёртывание, отладка, работа с манифестами, Helm); — Опыт настройки Continuous Delivery-пайплайнов (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD или аналоги); — Практический опыт администрирования Apache Kafka: управление топиками, мониторинг лага, работа с продюсерами, консьюмерами, коннекторами; — Опыт работы с системами логирования и мониторинга (ELK/EFK, Prometheus, Grafana и аналоги); — Навыки автоматизации рутинных задач: Bash, Python, Ansible, Terraform; — Понимание принципов CI/CD, артефактного управления, работы с репозиториями (Nexus, Artifactory или аналоги); — Опыт интеграции сервисов с системами распределённой трассировки (Jaeger, Zipkin или аналоги); — Знание Linux на уровне уверенного пользователя (чтение логов, сетевая диагностика, процессы); — Навыки подготовки технической документации и передачи знаний команде эксплуатации. Будет плюсом: — Опыт работы с высоконагруженными банковскими или финтех‑системами (в т.ч. ДБО). Условия: — Срок проекта 6 месяцев (с возможной пролонгацией); — Трудоустройство по ТК РФ; — Гибридный формат работы (2-3 дня в неделю из офиса); — Расширенный ДМС со стоматологией; — Бесплатное обучение английскому языку вам и вашим детям; — Скидки в фитнес-клубы; — Предоставляем всю необходимую технику для работы.

Задачи: — Написание и оптимизация Dockerfile, сборка собственных Docker-образов (в том числе multi-stage сборки, уменьшение размера и повышение безопасности образов). — Проектирование, разработка и сопровождение CI/CD-пайплайнов на базе GitLab CI: автоматизация сборки, тестирования и доставки приложений в тестовые и production-окружения. — Развёртывание, настройка и сопровождение сервисов с использованием Docker и Docker Compose (Redis, RabbitMQ, MinIO, PostgreSQL, Nginx и др.). — Администрирование Linux-серверов на уровне production: развёртывание и обновление ОС, диагностика (в том числе на уровне процессов, памяти, сети), тюнинг производительности, обеспечение безопасности. — Настройка и сопровождение Nginx в качестве веб-сервера и reverse-proxy, работа с DNS (настройка записей и зон, диагностика проблем разрешения имён). — Администрирование PostgreSQL: развёртывание, конфигурирование, резервное копирование и восстановление, контроль производительности и репликации. — Работа с облачными платформами МТС (MTS Cloud / МТС Web Services) и/или Yandex Cloud: развёртывание и сопровождение облачной инфраструктуры, управление ресурсами, сетями, хранилищами и доступом. — Участие в регламентных работах, обновлениях и плановых технических окнах. — Обеспечение бесперебойной работы и отказоустойчивости сервисов: контроль доступности, стабильности и производительности в production-среде. — Проактивное выявление узких мест (bottlenecks), оптимизация производительности и capacity planning: прогнозирование нагрузки и планирование ресурсов. — Снижение рутинного труда (toil reduction) и автоматизация операционных задач (bash, Python, IaC). — Разработка и актуализация runbooks, инструкций и базы знаний для команд поддержки (L1/L2). — Участие в ревью и поддержании актуальности планов аварийного восстановления (DRP). — Взаимодействие с командами разработки: помощь в отладке, оптимизации процессов доставки, консультации по Dockerfile, GitLab CI и лучшим практикам надёжности. — Управление секретами и доступами, поддержка тестовых и production-окружений. Требования: — Диплом о высшем образовании. — Опыт работы на аналогичной позиции от 3-х лет. — Уверенное владение RedOS (или аналогичные системы): развёртывание, настройка, администрирование, работа с подсистемой аудита и средствами защиты информации (соответствие требованиям ФСТЭК, 4 уровень доверия). — Продвинутый уровень администрирования Debian/Ubuntu, CentOS/Rocky (и аналогичные RPM-based дистрибутивы) в production-среде. — Уверенное владение Docker, Docker Compose, создание и оптимизация собственных образов (multi-stage сборки). — Желательно понимание Kubernetes, Helm: компоненты кластера, деплоймент приложений, диагностика. — Желательно знание Cilium (CNI/eBPF): настройка сетевых политик, балансировка, наблюдаемость (Hubble). — Желательно знание Longhorn: распределённое блочное хранилище, управление PV, снапшоты, репликация, бэкапы. — Уверенное владение GitLab CI: проектирование, разработка и сопровождение пайплайнов. — Желательно знание ArgoCD и GitOps-подхода. — Уверенное владение Git: ветвление, merge-request, code review. — Уверенное владение Nginx: reverse-proxy, балансировка, TLS/SSL, проксирование веб-приложений. — Хорошее понимание PostgreSQL: развёртывание, конфигурирование, резервное копирование и восстановление, репликация, мониторинг, базовая оптимизация запросов. — Уверенное владение Redis: развёртывание, конфигурирование, очереди, мониторинг. — Уверенное владение RabbitMQ: развёртывание, конфигурирование, очереди, мониторинг. — Уверенное владение ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana): сбор и анализ логов. — Уверенное владение Bash. — Опыт написания скриптов автоматизации на Python. — Желательно опыт работы с Jira, системами класса Service Desk: ведение задач, тикетов, взаимодействие в рамках ITSM-процессов. — Знание Vault, Consul, Packer. Условия: — Формат работы: full-time (пн-пт), гибрид: 3 дня удаленно, 2 дня в офисе (м. Шоссе Энтузиастов). — Работа в штате надежного работодателя, все соцгарантии. — Собственные медицинские центры, скидка 50% на услуги для сотрудника и прямых родственников. — Предоставление оплачиваемых дней по семейным событиям. — Спортивные тренировки и мероприятия.

Задачи: — Оптимизация и автоматизация инфраструктуры для вывода алгоритмов и немодельных сервисов; — Конфигурирование и разворачивание инфраструктурных компонентов; — Создание и поддержка пользовательских инструментов для работы в едином ML-контуре применения и обучения; — Масштабирование разрабатываемых систем и инструментов для управления жизненным циклом моделей машинного обучения. Требования: — Опыт от 2х лет конфигурирования и оптимизации BigData решений; — Опыт DevOps от 3х лет (docker, helm, jenkins\gitlab CI, python); — Опыт администрирования Kubernetes и/или MLOPS решений будет преимуществом; — Опыт работы с Hadoop, Spark, Kafka, ELK; — Самостоятельность в доведении задач до результата; — Проактивность и инициативность в предложениях по рефакторингу; — Полное погружение в инфраструктуру и команду; — Командность, готовность помогать коллегам и пользователям; — Умение собрать общую картину ожидаемого результата, вместо решения конкретно поставленной задачи. Условия: — Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования; — Работа в agile-команде; — Удаленный формат работы; — Сложные и интересные задачи, современный стек технологий; — Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни; — Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий; — Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.

Задачи: — Развивать и сопровождать инфраструктуру AI-платформы. — Разворачивать и поддерживать сервисы в Kubernetes. — Контейнеризировать приложения и инфраструктурные компоненты с использованием Docker. — Разрабатывать и поддерживать CI/CD-пайплайны. — Автоматизировать рутинные операции с помощью Python и Bash. — Работать с ArgoCD и IaC-инструментами. — Настраивать мониторинг, логирование и health-checks. — Работать с persistent storage и S3/object storage. — Участвовать в эксплуатации AI/ML-сервисов и LLM inference, администрировать AI системы. — Постепенно осваивать GPU-инфраструктуру и особенности запуска AI-сервисов на GPU. — Участвовать в развитии внутренних стандартов deployment и эксплуатации AI-сервисов. — Разбираться в инцидентах и самостоятельно доводить технические задачи до результата. — Взаимодействовать с архитекторами, разработчиками, специалистами по кибербезопасности, ML-инженерами и системными администраторами. Требования: — Уверенное владение Linux и командной строкой. — Практический опыт с Docker и Docker Compose. — Базовый практический опыт работы с Kubernetes. — Понимание основных Kubernetes-объектов: Pod, Deployment, Service, ConfigMap, Secret, Ingress, PVC. — Опыт работы с Git. — Понимание принципов CI/CD и практический опыт работы хотя бы с одним CI/CD-инструментом. — Bash на уровне написания небольших скриптов автоматизации. — Python на уровне написания automation scripts и небольших сервисных утилит. — Базовое понимание сетей: TCP/IP, DNS, HTTP/HTTPS. — Понимание принципов мониторинга и логирования. — Понимание разницы между файловым, блочным и объектным хранилищем. — Понимание базовых принципов работы AI/ML-сервисов: model, training, inference, embeddings, LLM. — Понимание базовых принципов применения мер защиты от киберугроз. — Будет плюсом: Helm, Ansible, ArgoCD / GitOps, Prometheus / Grafana / Loki, S3 / MinIO, PostgreSQL / Redis, опыт работы с GPU и NVIDIA, NVIDIA Container Toolkit / CUDA, vLLM, SGLang, Triton или другие inference engines, MLflow, Airflow, Kubeflow или другие MLOps-инструменты, RAG, vector databases, embeddings, непосредственный опыт эксплуатации AI/ML или LLM-сервисов, опыт работы в инфраструктурной или DevOps-команде, опыт эксплуатации production-систем, опыт работы с on-premise инфраструктурой, опыт работы с Linux-серверами и Kubernetes-кластерами, понимание принципов отказоустойчивости и масштабирования. — Английский язык на уровне чтения технической документации. — Не требуется глубоких знаний ML и разработки нейронных сетей. — Не требуется самостоятельно обучать модели или разрабатывать ML-алгоритмы. — Важнее хорошая инженерная база, способность самостоятельно разбираться в проблемах и готовность постепенно углубляться в AI infrastructure. Условия: — Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + премия по результатам KPI. — Сложные и интересные задачи, современный стек технологий. — Забота о здоровье: программа ДМС с первых дней работы, включая стоматологию и обслуживание в лучших клиниках города. — Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярные тренинги, вебинары, митапы и демо-дни. — Корпоративные предложения от партнёров группы АЛЬФА-БАНК. — Бесплатная мобильная связь Альфа-Мобайл.

Задачи: — Проектировать архитектуру нового продукта RCS с нуля; — Разрабатывать бэкенд для координации сотен роботов одновременно на складах; — Создавать алгоритмы для локализации в пространстве, построения маршрутов и распознавания препятствий; — Участвовать в проектировании микросервисной архитектуры продукта; — Реализовывать задачи в соответствии с утвержденным план-графиком проекта; — Участвовать в масштабных проектах по полностью автоматизированным объектам заказчика. Требования: — Уверенные знания в области объектно-ориентированного программирования; — Опыт работы от 3-х лет в качестве разработчика; — Уверенная работа с базами данных, контейнерами (Docker) и оркестраторами (Kubernetes); — Знание Spring.Web, Spring.Data, понимание принципов работы ORM фреймворков; — Понимание абстракций, интерфейсов и умение писать хорошо структурированный "чистый" код. Условия: — Гибридный график работы; — Возможны командировки; — Работа в быстрорастущей аккредитованной ИТ компании; — Хорошо организованный воркфлоу и отсутствие бюрократии; — Возможность влиять на процесс и результат; — Соцпакет на выбор: ДМС + стоматология или спорт; — Обучение сотрудников: английский, курсы, новые знания; — Комната отдыха.

Основные требования: — Опыт работы с чистым (vanilla) Kubernetes вне облачных провайдеров (AWS, Google Cloud, Azure и т.п.) — реальный опыт развёртывания и эксплуатации Kubernetes on-premise. — Глубокие знания сетевых технологий: опыт настройки и обслуживания S2S (site-to-site) туннелей, развёртывания и конфигурирования L4/L7 гейтвеев, диагностики и устранения сетевых проблем. — Обязательно понимание фундаментальных сетевых концепций (маршрутизация, DNS, NAT, VPN, балансировка нагрузки и т.д.). — Уверенный опыт работы с Linux: администрирование, тонкая настройка и оптимизация производительности, работа с файловыми системами. — Готовность быть частью команды разработки: участие в daily-встречах с разработчиками и PM, оперативное решение инфраструктурных задач и запросов команды. Чем предстоит заниматься: — Оценка и совершенствование процессов развёртывания программного обеспечения, включая автоматизацию и повышение стабильности поставки. — Разработка и модификация CI/CD-пайплайнов и скриптов развёртывания, включая интеграцию автоматизированного тестирования. — Организация и сопровождение стабильного процесса выпуска новых версий программных продуктов, включая устранение проблем при развёртывании. — Поддержка и развитие тестовых окружений, включая автоматизацию их настройки и перенос данных между средами. — Разбор и устранение эксплуатационных инцидентов, включая анализ первопричин и разработку мероприятий по предотвращению повторных инцидентов. — Мониторинг состояния и производительности информационных систем, анализ возникающих проблем и настройка средств мониторинга и оповещения. — Автоматизация эксплуатационных процессов и повышение надёжности инфраструктуры, включая оптимизацию ресурсов, регламентных операций и процессов сопровождения. Что мы предлагаем: — Конструктор льгот: Страховка, билеты, курсы, фитнес, садик — решаешь ты; — Поддержка психологов: Забота о твоем ментальном здоровье; — Курсы и книги: от Coursera, LinkedIn Learning, WebTutor и Альпина — за наш счет; — Конкурентная зарплата: Регулярно сверяемся с рынком и пересматриваем, а ещё платим бонус за выполнение KPI; — Связь от Beeline: Будь на связи, расходы мы берем на себя; — Карьерный рост: Возможность карьерного роста в крупной технологичной компании с 10 млн клиентов.

Location: Buenos Aires, Argentina; Medellín, Colombia; Bangalore, India; Guadalajara, Mexico; Lahore, Pakistan Workplace: fully We’re a remote, product-focused startup building AI- and algorithm-driven systems, and we’re looking for a strong Backend Django Engineer who loves clean data models, well-designed APIs, and clever algorithms. You’ll own core backend features end-to-end: from modeling the data to implementing the logic and exposing it through fast, reliable services that ship to users quickly, working with a small distributed team across several countries. 💰 $100 Bonus Opportunity: Candidates who successfully complete the coding assessment and meet our quality standards may be invited to an additional evaluation stage. Candidates who successfully pass this stage and are selected to proceed to the final interview will receive a $100 bonus . To be considered for the assessment, please submit your resume through this job application. If your resume is approved, we’ll send you the coding assessment with further instructions. What You’ll Do Design and implement backend services and APIs using Python + Django (and DRF or similar). Model and evolve our domain in the database with clean, well-structured schema s and relationships. Implement algorithmic/AI logic in the backend (e.g., scoring, ranking, routing, decision rules). Write pragmatic, production-ready code that’s easy to reason about and iterate on. Optimize for correctness and performance : efficient queries, smart indexing, and lean responses. Work with the team to turn product ideas into concrete technical designs and endpoints. Help shape how we build things: patterns, conventions, and how we ship and iterate as we grow. What We’re Looking For Strong experience building backend applications with Python + Django . Solid understanding of relational data modeling and SQL (we use PostgreSQL). Comfortable designing and building RESTful APIs (bonus if you’ve used DRF or similar frameworks). Experience working on non-trivial business logic or algorithms (e.g., decision flows, scoring rules, optimization logic). Good instincts around performance : understanding query behavior, avoiding obvious pitfalls, and using caching when it counts. A startup mindset : comfortable with ambiguity, moving fast, and iterating based on real- world feedback. Ability to work independently in a remote environment and communicate clearly. Bonus Points For Experience in startups, side projects, or hackathons where you’ve had to ship scrappy solutions fast. Background in algorithms, optimization, or data-heavy systems. Experience with Google Cloud Platform (GCP) in production. Familiarity with Redis (caching, queues) and PostgreSQL at some scale. Exposure to containers and orchestration (Docker, Kubernetes) and/or serverless on GCP. This role is a central piece of our backend roadmap , and we’re aiming to fill it quickly once we meet the right person. If it resonates with you, go ahead and apply now. Send us your resume to start the assessment process (and get a chance at the $100 bonus).

Задачи: — Проектирование, внедрение и поддержка CI/CD процессов — Автоматизация развертывания, масштабирования и мониторинга сервисов — Управление облачной и on-premise инфраструктурой (AWS, GCP, Azure, OpenStack и др.) — Настройка и поддержка систем контейнеризации (Docker, Kubernetes) — Обеспечение безопасности и отказоустойчивости инфраструктуры — Мониторинг, логирование и реагирование на инциденты — Взаимодействие с командами разработки и эксплуатации — Оптимизация процессов и внедрение новых DevOps-практик Требования: — Опыт работы DevOps-инженером от 3 лет — Глубокие знания CI/CD (Jenkins, GitLab CI, TeamCity и др.) — Опыт работы с Docker и Kubernetes — Уверенное владение скриптовыми языками (Bash, Python, Go и др.) — Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure) — Навыки настройки мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, Zabbix) — Понимание принципов безопасности и отказоустойчивости — Умение работать в команде, самостоятельность и инициативность Условия: — Оформление по ТК или по договору — Гибкий график: 5/2 или 6/1, возможны ночные смены — Работа полностью удалённо или релокация в Сербию/Грузию — Возможность работать из любой точки мира — Конкурентная заработная плата и бонусы — Профессиональное развитие, обучение и сертификации за счёт компании

Задачи: — Подготовка математического ядра для сервисов, связанных с поиском на Фарпосте — Помощь в улучшении инфраструктуры и внедрении современных инженерных практик для сервисов — Доработка и поддержка имеющихся ML-решений в различных частях продукта — Внедрение новых технологий и алгоритмов для решения бизнес-задач — Менторство младших специалистов Требования: — Техническое образование — Опыт в области анализа данных и машинного обучения от 2 лет — Опыт работы с текстовыми моделями — Знание основ машинного обучения и нейронных сетей — Понимание подходов к обработке текстовых данных и решению NLP задач — Уверенные навыки работы с Python, опыт работы с текстом на Python — Знание фреймворков работы с данными и ml-фреймворков — Хорошие отношения с Linux и Git — Уверенный SQL Будет плюсом: — Понимание Docker и Kubernetes — Опыт работы с Java — Опыт работы в смежных направлениях (разработчик, аналитик) — Опыт работы с Clickhouse

Задачи: — Разрабатывать и развивать backend-сервисы на Go в микросервисной архитектуре — Проектировать REST и gRPC API, интеграции с внешними системами и брокерами сообщений — Работать с PostgreSQL и MySQL, проектировать схемы данных, оптимизировать запросы и транзакции — Использовать Redis для кэширования и взаимодействия между сервисами — Обеспечивать производительность, масштабируемость и отказоустойчивость сервисов — Писать unit- и интеграционные тесты, участвовать в код-ревью — Участвовать в проектировании архитектуры, декомпозиции и оценке задач, планировании релизов — Сопровождать сервисы после релиза, анализировать логи, метрики и инциденты Требования: — Опыт коммерческой разработки на Go от 3 лет для уровня Middle+ и от 6 лет для Senior — Уверенное знание Go, стандартной библиотеки, goroutines, channels, context и sync-примитивов — Опыт разработки микросервисов, проектирования API и интеграций между сервисами — Практический опыт работы с PostgreSQL или MySQL, включая индексы, транзакции и оптимизацию SQL-запросов — Опыт использования Redis и одного из брокеров сообщений в production — Опыт работы с Docker, Git, Linux и CI/CD — Навыки написания unit- и интеграционных тестов, профилирования и диагностики сервисов — Понимание принципов SOLID, паттернов проектирования, обработки ошибок и логирования — Опыт участия в код-ревью и архитектурных обсуждениях — Самостоятельность, системное мышление и готовность отвечать за результат Будет плюсом: — Опыт работы в финтехе, телекоме или облачных платформах — Опыт разработки высоконагруженных и распределённых систем — Практический опыт эксплуатации сервисов в Kubernetes — Опыт работы с Prometheus, Grafana, OpenTelemetry и системами алертинга — Понимание принципов репликации, шардирования, ретраев и backpressure — Участие в расследовании production-инцидентов и улучшении SLO и SLA — Опыт работы с SIP, WebRTC или сервис-мешами — Практика профилирования Go-сервисов с помощью pprof — Опыт менторства менее опытных разработчиков Условия: — Подработка — Оформление: Договор ГПХ с ИП, с физлицом — График: 5/2 — Формат работы: удалённо

Задачи: — Партнёрство с Account Executives для согласования технических решений с целями клиентов, поддержка пресейл-активностей и стимулирование дохода через стратегические продажи. — Понимание и навигация по требованиям государственного сектора, включая процессы закупок, руководства NIST, рамки DoD (например, PlatformOne, IronBank) и федеральные требования к соответствию (например, CMMC). — Проведение демонстраций и Proof of Value (POV) для технических и нетехнических заинтересованных сторон, демонстрируя, как JFrog обеспечивает безопасные, масштабируемые практики DevSecOps и MLOps. — Поддержка запросов информации (RFI), запросов предложений (RFP) и тендерных процессов, обеспечивая техническую точность и соответствие стандартам государственных закупок. — Руководство клиентов на протяжении технического жизненного цикла, перевод бизнес-целей в проектные решения и сотрудничество с командами продукта и инженерии для влияния на дорожную карту на основе обратной связи с рынка. — Пропаганда лучших практик DevSecOps, включая разработку эталонных архитектур DoD/Federal, и стимулирование внедрения в федеральных агентствах. — Отслеживание отраслевых тенденций, поддержание экспертизы в DevOps, облачных технологиях, доставке программного обеспечения и новых технологиях, актуальных для цифровой трансформации государственного сектора. Требования: — Более 5 лет практического опыта с технологиями DevOps, включая Docker, Kubernetes, Git, CI/CD инструменты, Artifactory, инструменты сборки и современные практики SDLC. — Более 3 лет практического опыта в области сканирования уязвимостей (SCA, SAST, DAST), сетевой безопасности, безопасности контейнеров/Kubernetes, безопасности цепочки поставок программного обеспечения (SBOM, подписание артефактов, SLSA) и интеграции безопасности в CI/CD. — Опыт технических продаж, пресейла или инженерных продаж является плюсом, предпочтительно с клиентами государственного сектора США. — Знание методологии MEDDPICC является плюсом. — Знание программ и требований государственного сектора, включая среды DoD, классификации уровней воздействия, стандарты NIST и федеральные модели закупок. — Владение облачными платформами AWS, Azure, GCP и Linux, способность проектировать гибридные архитектуры и масштабируемые решения развертывания. — Способность проводить POC и технические презентации, сильные коммуникативные навыки для объяснения бизнес-ценности технической и исполнительной аудитории. — Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. — Ориентация на клиента, решение задач и страсть к обеспечению успеха миссии. — Требуется гражданство США. — Готовность к командировкам не менее 25% по США. — Возможны требования к безопасности правительства; наличие активного допуска к секретной информации является плюсом. Условия: — Предпочтение кандидатам, проживающим в Вашингтоне, округ Колумбия. — Годовой базовый оклад от $160,000 до $172,500, зависит от навыков, квалификации, опыта и местоположения. — Возможность получения бонусов или комиссионных. — Пакет акций (RSU). — Участие в плане покупки акций сотрудниками. — Комплексные медицинские, стоматологические, офтальмологические, пенсионные и оздоровительные программы. — Равные возможности трудоустройства без дискриминации.

Задачи: — Активное участие в разработке микросервисов на Python — Участие в проработке технических требований, архитектуры и подходов к решению — Участие в управлении бэклогом команды, приоритезация и контроль выполнения задач — People-management: участие в найме, развитии и т.д. Требования: — Опыт работы в роли team lead/проведение code review – не менее 1 года — Опыт работы с ИИ моделями и их внедрением — 3 года коммерческой backend-разработки на Python — Понимание способов интеграций IT-систем (шины, очереди, API) — Практический опыт с Kubernetes, Redis, OpenSearch — Опыт работы с реляционными базами данных, уверенные знания SQL — Понимание принципов CI/CD — Понимание микросервисной архитектуры — Знания в области BigData (Hadoop, Spark) будет плюсом — Знание планировщиков процессов (AirFlow) — Опыт работы в банковской сфере — Понимание гибких методологий разработки (Agile) — Знание основных инструментов управления разработкой (например: Jira, Confluence) — Знания и опыт в machine learning — Опыт управления IT проектами, включая разработку и внедрение ML моделей в продакшн — Опыт разработки ML моделей в роли data scientist, data engineer, ML Ops Условия: — Полная занятость — Оформление по трудовому договору — График работы 5/2 — Удалённый формат работы

Задачи: — Эксплуатация и развитие существующей инфраструктуры; — Построение и поддержание актуальной сетевой карты инфраструктуры в AWS; — Развитие и совершенствование системы резервного копирования критичной инфраструктуры с использованием удалённого Proxmox Backup Server; — Участие в разработке и дальнейшем развитии Disaster Recovery Plan; — Участие в подготовке и реализации перехода на self-managed Kubernetes; — Развитие и поддержка системы мониторинга на базе Prometheus и Grafana; — Автоматизация рутинных и повторяющихся операций; — Работа с инфраструктурой, управляемой с использованием Terraform (Infrastructure as Code); — Поддержание актуальной технической документации, инфраструктурных схем, runbooks и инструкций по восстановлению. Требования: — Хорошее знание Linux; — Уверенное понимание основ компьютерных сетей; — Практический опыт работы с Docker; — Опыт работы хотя бы с одним публичным облаком (AWS, GCP, Azure и др.); — Практический опыт организации резервного копирования и восстановления данных; — Базовый практический опыт работы с Kubernetes; — Понимание Terraform и принципов Infrastructure as Code (IaC); — Знание Bash и опыт автоматизации рутинных операций; — Понимание Git и основных принципов CI/CD; — Умение диагностировать и устранять инфраструктурные проблемы. Будет плюсом: — Опыт работы с Proxmox/PBS, observability и Disaster Recovery; — Опыт эксплуатации self-managed Kubernetes; — Опыт использования AI: понимание и проверка предложенных решений перед применением в production. Условия: — Уютный дизайнерский офис в пешей доступности от метро Арбатская или Кропоткинская или удаленный формат работы на выбор; — Вкуснейший кофе, чай, фрукты, овощи, снэки и сладости; — Компенсация расходов на спорт, английский язык и другие профессиональные курсы; — Подарки на День Рождения, Свадьбу, рождение ребенка; — Реферальная система — бонус за приведенного сотрудника; — Возможность посещения конференций, вебинаров и других мероприятий для повышения профессиональных навыков; — Работа без бюрократии и ненужных ритуалов. Процесс отбора: — HR интервью; — Техническое собеседование; — Оффер.

Команда «ИИ для сотрудников» отвечает за создание AI-инструментов для сотрудников компании: определение приоритетов, разработка решений и внедрение. Задачи: — Разрабатывать платформу для создания внутренних ассистентов с использованием современных подходов. — Обеспечивать доступ сотрудников к актуальным возможностям LLM — интеграция новых моделей, MCP и API. — Анализировать качество генеративных моделей, выявлять слабые места и предлагать способы их улучшения. — Следить за best practices и open source-проектами в области LLM и интеграций. — Разворачивать и поддерживать сервисы в Kubernetes: деплой, конфигурация, настройка мониторинга и алёртов. — Проводить code review и архитектурные ревью, вносить предложения по оптимизации и развитию. Требования: — Опыт разработки от 5 лет. — Активное использование LLM, понимание их возможностей и ограничений. — Опыт деплоя сервисов в продакшн и обеспечение их стабильной работы. — Приветствуется понимание архитектуры AI-агентов (оркестрация, memory, tools). — Опыт работы с фреймворками для LLM-пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack. Условия: — Аккредитованная IT‑компания. — Возможна удалённая работа по РФ. — При желании гибридный формат (офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске). — Нет дресс‑кода и строгого графика. — Участие в конференциях, ДМС и забота о здоровье сотрудников.

Задачи: — Проектировать и разрабатывать AI-агентов: реализовывать сценарии, оркестрацию, tool calling и интеграции с внутренними сервисами — Превращать прототипы и модели Data Science в надёжные промышленные решения: упаковывать, встраивать в сервисы и пайплайны, версионировать и сопровождать — Разрабатывать на Python сервисы, библиотеки и пайплайны, писать автотесты и участвовать в код-ревью — Проектировать, строить и сопровождать витрины данных для ML-моделей и агентов — Обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи — Обеспечивать качество и наблюдаемость решений: логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных Требования: — Опыт промышленной разработки на Python от 2 лет — Умение писать поддерживаемый код: типизация, тестирование, обработка ошибок, логирование и работа с зависимостями — Уверенное владение SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с большими наборами данных — Опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных — Опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию — Понимание принципов работы AI-агентов: оркестрация, tool calling, управление состоянием и интеграция с API — Понимание жизненного цикла ML-модели — от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления Будут плюсом: — опыт с LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственными оркестраторами — LLM, RAG и векторные хранилища — оркестрация в Airflow — Kafka и событийные архитектуры — Docker, CI/CD и Kubernetes — Hadoop и Spark — внедрение ML/LLM-сервисов во внутреннем контуре — опыт в банковском домене или продуктах для юридических лиц

Задачи: — Проектировать, строить и развивать агрегатную систему, которая определяет, управляет и оптимизирует агрегаты для ускорения производительности запросов на различных платформах данных. — Архитектурно оптимизировать логику предсказания и выбора, которая выявляет ценные агрегаты и анализирует рабочие нагрузки запросов для управления стратегиями размещения. — Улучшать процессы обслуживания и планирования, чтобы обеспечить надежность и низкие накладные расходы в масштабных средах, гарантируя плавное масштабирование системы. Требования: — Опыт профессиональной разработки ПО не менее 6 лет и степень бакалавра в области компьютерных наук или смежной области. — Сильные навыки программирования на Scala, желательно опыт работы с системами Scala worker, такими как Akka или Pekko. — Умение анализировать сложное поведение системы, состояние жизненного цикла и компромиссы производительности с акцентом на надежность в продакшене. — Опыт работы с концепциями хранилищ данных (Snowflake, BigQuery и др.) и технологиями контейнеризации (Docker, Kubernetes). — Отличные коммуникативные навыки и комфортная работа с командами планирования запросов и платформ. — Готовность работать в часовом поясе Восточной/Центральной Европы. Условия: — Гибкий формат работы: удалённо, в офисе или гибрид. — Конкурентная зарплата и хороший компенсационный пакет. — Персонализированный карьерный рост. — Инструменты профессионального развития (менторская программа, технические доклады и тренинги, центры компетенций и др.). — Активные технические сообщества с регулярным обменом знаниями. — Возмещение расходов на образование. — Памятные подарки к юбилеям. — Корпоративные мероприятия и тимбилдинги. — Другие льготы, зависящие от локации. Примечание: условия не применимы к фрилансерам.

Мы стартап с небольшой командой, строим облачную платформу с нуля и без легаси — с тремя полностью своими датацентрами в Москве с фрикулингом, гипервизором на Rust, собственным SDN с hw offload. Задачи: — Разработка backend-сервисов на Go для IaaS/PaaS-платформы — Биллинг: учет потребления ресурсов, тарифы, списания, балансы, инвойсы, ЭДО, интеграция с внешними системами — Quota/resource management: лимиты CPU/RAM/storage/network, tenant/project quotas — Проектирование API и внутренних сервисных контрактов — Работа с PostgreSQL, ClickHouse — Проектирование архитектуры Требования: — Опыт коммерческой разработки на Go с опытом работы в смежных доменах — Достаточное понимание и опыт с PostgreSQL, timescaledb/clickhouse для проектирования масштабных систем — Опыт с sqlc или аналогичными typed SQL-подходами — Понимание Kubernetes / облачной инфраструктуры будет плюсом — Умение брать ownership, предлагать архитектуру и аргументированно защищать свои решения — Понимание предметной области IaaS/PaaS, биллинга, квот и учета ресурсов — Опыт работы в облаках, хостинге, телекоме — Prometheus, VictoriaMetrics, OpenTelemetry — Опыт написания операторов/контроллеров для k8s Условия: — Интересный инфраструктурный продукт — Прямое влияние на архитектуру и принятие архитектурных решений — Полное отсутствие бюрократии — Занятость: full-time — Оформление: ТК РФ или индивидуальное решение, если проживаете не в РФ

О нас за минуту DV Group — это eRetail маркетинг. У нас две собственные платформы: CDP (DV Platform) — сегментирует покупателей по чековым данным, MAID, строит Sales Lift. DSP (DV Programmatic) — закупает трафик в RTB с таргетингом на реальных онлайн-покупателей (не на интересы). Уникальная интеграция с ПБД. Что предстоит делать Разработка и внедрение ML-моделей Анализ больших объемов данных Построение recommendation / prediction моделей Подготовка и очистка данных Проведение A/B тестов Написание сложных запросов ClickHouse и их оптимизация Взаимодействие с frontend-разработчиками, backend-разработчиками, аналитиками, product-менеджером и DevOps Кто нам нужен Python, SQL, Spark, ClickHouse pandas, numpy, scikit-learn Опыт работы с ML-моделями Работа с оркестраторами (Dagster, Airflow) и Kubernetes Понимание статистики и теории вероятностей Способность разрабатывать надежные ETL пайплайны Что предлагаем Зарплата: 200 000 – 220 000 ₽ оклад net + годовая премия Формат: гибрид или полная удалёнка, но ты проживаешь в РФ График: 10:00–19:00 ДМС со стоматологией после испытательного срока, локация Москва Свой бариста в офисе и правда классный Экспертная среда — никакой скуки, только реальные AdTech-задачи и возможность влиять на продукт Продукт в реестре отечественного ПО — это важно для нас и для клиентов.