Задачи:
— Проектировать и развивать LLM/AI-системы и AI-агентов;
— Строить многошаговые agentic workflows: routing, tool calling, state management;
— Работать с Prompt Engineering и Context Engineering;
— Управлять контекстом, памятью и состоянием диалога;
— Реализовывать structured output и function/tool calling;
— Строить RAG-пайплайны: chunking, embeddings, retrieval, reranking;
— Интегрировать LLM с API, базами данных и внутренними сервисами;
— Разрабатывать backend-сервисы на Go и AI-компоненты на Python;
— Исследовать новые модели и подходы, быстро проверять гипотезы;
— Выбирать модели с учетом качества, latency и стоимости;
— Строить систему оценки качества: evals, regression tests, golden datasets, LLM-as-a-judge;
— Анализировать логи и traces, улучшать качество и стабильность агентов;
— Реализовывать retries, fallbacks, timeouts и обработку ошибок;
— Доводить решения от прототипа до стабильного production.
Требования:
Go:
— production-сервисы;
— REST/gRPC API;
— concurrency;
— работа с БД;
— микросервисная архитектура.
Python:
— AI-сервисы и backend;
— async;
— API;
— обработка данных;
— быстрое прототипирование.
Также важно:
— Практический опыт разработки production-приложений с LLM;
— Понимание архитектуры современных AI-систем: prompt → context → tools → agent → state → evaluation;
— Опыт Prompt Engineering: system prompts, few-shot, prompt chaining, structured output;
— Опыт Context Engineering: memory, summarization, динамическая сборка контекста;
— Опыт создания AI-агентов и agentic workflows;
— Работа с LLM API и понимание особенностей разных моделей;
— Понимание RAG: embeddings, vector search, retrieval, reranking, hybrid search;
— Понимание evals, regression testing и анализа production-логов;
— Опыт с PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, Git, CI/CD;
— Понимание production-подходов: observability, scalability, latency, retries, fallbacks и контроль стоимости.
Будет плюсом:
— Multi-agent системы;
— LangGraph;
— MCP;
— Langfuse / LangSmith;
— Elasticsearch / OpenSearch;
— Open-source LLM: Qwen, Llama, DeepSeek и др.;
— vLLM / Ollama;
— Kafka / RabbitMQ;
— Kubernetes;
— Оптимизация token usage, latency и стоимости LLM;
— Guardrails и защита от prompt injection;
— Highload-системы.
Ищем инженера, который воспринимает LLM не как простой API, а как компонент большой production-системы. Важно уметь проектировать всю логику вокруг модели: какие данные передать в контекст, какого агента или инструмент вызвать, как проверить результат, обработать ошибку и определить следующий шаг. Ищем software engineer с сильной AI/LLM-экспертизой, который умеет не только написать хороший промпт, но и довести всю систему до стабильного production-решения.
Задачи:
— Проектировать и развивать LLM/AI-системы и AI-агентов;
— Строить многошаговые agentic workflows: routing, tool calling, state management;
— Работать с Prompt Engineering и Context Engineering;
— Управлять контекстом, памятью и состоянием диалога;
— Реализовывать structured output и function/tool calling;
— Строить RAG-пайплайны: chunking, embeddings, retrieval, reranking;
— Интегрировать LLM с API, базами данных и внутренними сервисами;
— Разрабатывать backend-сервисы на Go и AI-компоненты на Python;
— Исследовать новые модели и подходы, быстро проверять гипотезы;
— Выбирать модели с учетом качества, latency и стоимости;
— Строить систему оценки качества: evals, regression tests, golden datasets, LLM-as-a-judge;
— Анализировать логи и traces, улучшать качество и стабильность агентов;
— Реализовывать retries, fallbacks, timeouts и обработку ошибок;
— Доводить решения от прототипа до стабильного production.
Требования:
Go:
— production-сервисы;
— REST/gRPC API;
— concurrency;
— работа с БД;
— микросервисная архитектура.
Python:
— AI-сервисы и backend;
— async;
— API;
— обработка данных;
— быстрое прототипирование.
Также важно:
— Практический опыт разработки production-приложений с LLM;
— Понимание архитектуры современных AI-систем: prompt → context → tools → agent → state → evaluation;
— Опыт Prompt Engineering: system prompts, few-shot, prompt chaining, structured output;
— Опыт Context Engineering: memory, summarization, динамическая сборка контекста;
— Опыт создания AI-агентов и agentic workflows;
— Работа с LLM API и понимание особенностей разных моделей;
— Понимание RAG: embeddings, vector search, retrieval, reranking, hybrid search;
— Понимание evals, regression testing и анализа production-логов;
— Опыт с PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, Git, CI/CD;
— Понимание production-подходов: observability, scalability, latency, retries, fallbacks и контроль стоимости.
Задачи:
— Использовать AI для разработки функций на backend, web, Android и iOS.
— Сотрудничать с продакт-менеджерами для формирования решений и проектирования в условиях ограничений.
— Владеть полным жизненным циклом функций: проектирование, реализация, тестирование и выпуск.
— Писать комплексные автоматизированные тесты и обеспечивать высокое качество доставки.
Требования:
— Опыт в разработке ПО 5+ лет, особенно в backend.
— Ежедневный опыт работы с AI-инструментами программирования в продуктивных средах.
— Сильные знания алгоритмов, структур данных и проектирования систем.
— Способность работать с несколькими стеками и быстро осваивать новые технологии.
— Владение английским языком на уровне не ниже intermediate.
Плюсы:
— Опыт с Java 17+, Spring Boot, микросервисами и высоконагруженными системами.
— Знакомство с платформами для прямых трансляций и видео.
— Опыт создания агентных рабочих процессов и автоматизированного тестирования на разных поверхностях.
Условия:
— Конкурентная зарплата, бонусы по результатам и опционы.
— Официальное трудоустройство на Кипре с поддержкой визы для сотрудника и супруга.
— Офис в Лимассоле с питанием, закусками и корпоративной культурой.
— Медицинская страховка (100% для сотрудников, 75% для семей).
— Доступ к матчам Aris Limassol F.C., корпоративным мероприятиям и урокам греческого.
— Формат работы: офис (Лимассол).
ОфисseniorLimassol
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
I’m looking for an experienced Full-Stack Developer to help build a new company from the ground up. 💻 Experience with web/app development, backend & frontend.
Задачи:
— Разработка и развитие клиентской части продукта на React — от архитектуры и управления состоянием до production-ready UI с реальными пользователями.
— Проектирование масштабируемой frontend-архитектуры, выбор технологических решений и формирование стандартов разработки.
— Интеграция с backend REST API, участие в проектировании контрактов взаимодействия (OpenAPI/Swagger).
— Оптимизация производительности приложения, управление техническим долгом, рефакторинг сложных участков кода.
— Участие в code review, менторство разработчиков, развитие инженерных практик команды.
— Взаимодействие с product-менеджерами, дизайнерами и backend-разработчиками на всех этапах разработки.
— Участие в декомпозиции задач, технической оценке и планировании спринтов.
Требования:
— Глубокое знание React (18+) и его экосистемы: хуки, контекст, жизненный цикл компонентов, механизмы ререндеринга и оптимизации (мемоизация, виртуализация).
— Уверенное владение TypeScript (generics, utility types, типизация сложных структур).
— Опыт работы с state-менеджерами: Redux Toolkit, Zustand, React Query, TanStack Query; понимание разделения server-state и client-state.
— Понимание принципов работы REST API, авторизации (JWT), обработки ошибок, идемпотентности (для платежных сценариев).
— Опыт работы с CI/CD, Git, системами сборки (Webpack, Vite).
— Понимание принципов чистого кода, SOLID, паттернов проектирования.
— Знание методологий гибкой разработки (Scrum, Kanban).
— Опыт коммерческой разработки на React от 5 лет, из них не менее 2 лет в роли Senior.
— Опыт проектирования архитектуры SPA-приложений высокой сложности (множество зависимостей, ролей и сценариев).
— Навыки адаптивной, кроссбраузерной и мобильной вёрстки (HTML5, CSS3, SCSS).
— Умение работать с дизайн-системами, коллекциями компонентов (Untitled UI React, shadcn/ui), опыт ведения UI-kit в Storybook.
— Опыт написания тестов (Jest, Vitest, React Testing Library).
— Навыки проведения code review и менторства.
— Системное мышление, умение упрощать сложные системы, критическое мышление.
Будет плюсом:
— Опыт работы в финтехе или highload-проектах.
— Наличие портфолио / ссылок на GitHub или участие в open-source проектах.
Условия:
— Полностью удаленный формат работы.
— Встречи и корпоративные мероприятия в офисе Москва/Вологда.
— Окладная часть + KPI.
— Возможность влиять на архитектуру и выбирать технологии.
— Работа в сильной команде, поддержка профессионального роста.
— Интересные задачи в быстрорастущем проекте.
Задачи:
— Разработка новых продуктов и функциональности с нуля — от декомпозиции требований до релиза.
— Проектирование архитектуры новых модулей и сложных пользовательских сценариев.
— Сложные интеграции с внешними сервисами, SDK и системными API.
— Технический аудит существующего приложения и поиск архитектурных узких мест.
— Code Review, декомпозиция задач и помощь команде в принятии технических решений.
Опыт и достижения:
— Проектирование архитектуры сложных платформенных функций с пересмотром технических решений после исследования ограничений iOS.
— Совместная работа с архитекторами и backend-командой по взаимодействию между модулями, работе с большими объёмами данных и оптимизации производительности.
— Реализация интеграций без технической документации, восстановление поведения системы по реализации другой платформы.
— Работа с WebSocket, GraphQL, кастомными механизмами авторизации и сложными сетевыми сценариями.
— Инициирование внедрения современных инженерных практик: SwiftUI, архитектурные грумминги, улучшение API-контрактов, развитие процессов code review и технического взаимодействия.
— В продуктовом стартапе единственный iOS-разработчик, отвечал за архитектуру приложения, сетевой слой, платежную инфраструктуру, CI/CD, публикации в App Store, выбор технологий и техническое развитие продукта.
— Участие в пути от MVP до успешного международного релиза.
Технологии:
Swift, SwiftUI, UIKit, Swift Concurrency, Combine, RxSwift, MVVM, Clean Architecture, VIPER, Coordinator, REST, GraphQL, WebSocket, StoreKit 2, WidgetKit, CallKit, WebRTC, Git, GitLab CI/CD, Xcode Cloud.
Развитие:
— Изучение Flutter, участие в коммерческом проекте.
— Планируется обучение Machine Learning и Big Data для углубления знаний в обработке данных и интеллектуальных системах.
Формат работы:
— Part-time, около 20 часов в неделю.
— Удалённая работа.
Оплата:
— Ставка 2000 ₽/час.
Задачи:
— Проектирование и разработка backend-сервисов на Go
— Участие в проектировании архитектуры систем и принятии технических решений
— Разработка и поддержка API (REST/gRPC) и интеграций с внешними сервисами
— Оптимизация производительности и надежности высоконагруженных сервисов
— Работа с базами данных и очередями сообщений
— Код-ревью, менторинг middle-разработчиков, участие в формировании стандартов разработки
Требования:
— Коммерческий опыт разработки на Go от 4 лет
— Глубокое понимание конкурентности в Go (goroutines, channels, context)
— Опыт проектирования микросервисной архитектуры
— Уверенная работа с PostgreSQL, понимание индексов и оптимизации запросов
— Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ/NATS)
— Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD
— Опыт написания тестов (unit, интеграционные)
Будет плюсом:
— Опыт работы с ClickHouse / Redis
— Опыт настройки мониторинга (Prometheus, Grafana)
— Опыт интеграции LLM/ИИ-сервисов в backend
— Опыт работы в аутсорс/аутстафф формате
Условия:
— Полная занятость (fulltime), удаленный формат работы
— Заработная плата от 350 000 ₽ в месяц
— Участие в технологических ИИ-проектах
— Прямая коммуникация с техническим руководством без бюрократии
— Реальное влияние на архитектуру и технические решения
Задачи:
— Ручное тестирование frontend и backend
— Разработка и актуализация тестерской документации
— Регрессионное и исследовательское тестирование
— Документирование багов в баг-трекинговой системе
— Понимание сетевых протоколов HTTP и инструментов работы с ними
— Понимание JSON и REST
— Взаимодействие с командой тестирования, разработки, Лидом и аналитиком
Требования:
— Умение аргументированно отстаивать качество продукта и предлагать улучшения
— Гибкость и умение адаптироваться к изменениям требований и процессов
— Уверенное знание специфики и опыт работы с JSON
— Глубокие навыки тестирования API (REST)
— Опыт работы с логами (Grafana, Kibana, Sentry)
Условия:
— full-time
— Гибкое начало рабочего дня
— Бесплатные корпоративные завтраки и обеды
— Рабочее место оборудовано современной техникой с учетом пожеланий
— Отсутствие бюрократии, оперативное решение вопросов
— Компенсация оплаты занятий по английскому языку в размере 50%
— Большая высококвалифицированная команда
Обязанности Составлять тестовую документацию: тест-кейсы, тест-планы, чек-листы, протоколы тестирования релизов; Изучать и оценивать требования к ПО на предмет полноты и покрытия функциональности;
-участие в полном цикле разработки backend (архитектура, кодинг, запуск в промышленный контур). -проектирование и развитие REST API для внешних интеграций.
Проектирование и развитие архитектуры проектов, принятие ключевых технических решений. Работа с командой: перформанс-ревью и код-ревью, декомпозиция и приоритизация задач.
Ищем Tech Lead для руководства командой NLP-инженеров и backend-разработчиков, которая развивает платформу парсинга документов в банке. Специалист будет отвечать за техническое развитие продукта, архитектуру LLM/NLP-решений, управление бэклогом и качество реализации.
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.