Вакансии

Location: Europe We are toogeza, a Ukrainian recruiting company that is focused on hiring talents and building teams for tech startups worldwide. People make a difference in the big game, and we may help to find the right ones. We are looking for a Security Engineer / DevSecOps professional to implement and improve security controls across our corporate infrastructure and new digital services, including AI solutions. Our environment combines Windows and Linux systems, private and cloud infrastructure, SaaS platforms, and internally developed applications and integrations. You will work closely with the CISO, DevOps, IT Operations, and project teams to identify technical risks, implement safeguards, automate security tasks, and verify that controls work effectively. We value practical engineering skills, independent problem-solving, and experience translating governance requirements into technical implementation. Reports to: Head of Cybersecurity (CISO) Role type: Hands-on individual contributor What you will do: Security monitoring and detection - Develop and implement a security monitoring roadmap, including requirements, architecture, and integration priorities. - Contribute to the selection and evolution of our SIEM/XDR architecture. - Integrate log sources and maintain reliable, complete, and useful security telemetry. - Develop and test detection rules, correlation logic, and threat-hunting queries. - Support incident investigation and improve response procedures. Vulnerability management - Implement a repeatable process for vulnerability discovery, validation, prioritisation, remediation tracking, and retesting. - Assess exploitability and business impact, considering exposure, asset criticality, and potential attack paths. - Develop remediation plans with IT and DevOps, track progress, and verify that fixes are effective. Secure service delivery and hardening - Review the security of service architectures, configurations, integrations, and CI/CD pipelines. - Develop technical checklists covering access controls, role models, credentials and secrets, network connectivity, external integrations, encryption, and logging. - Implement and automate secure configuration baselines. - Work with DevOps to assess security readiness before production launches and address identified risks. - Plan and validate security changes with attention to service availability and rollback options. Security automation and AI-assisted engineering - Build scripts and integrations for event analysis, configuration checks, vulnerability management, and reporting. - Use AI coding assistants and agent tools to support engineering tasks. - Validate generated code and findings, and protect credentials, access permissions, and corporate data throughout these workflows. AI security and governance implementation - Develop and apply security assessment checklists for corporate LLM services, AI assistants, agents, and their integrations. - Assess access to data and tools, execution isolation, and scenarios that could adversely affect information or systems. - Address risks such as prompt injection, data leakage, excessive permissions, and authorisation failures. - Translate agreed AI governance requirements into technical controls and verification steps. Security validation - Conduct authorised tests of attack scenarios and vulnerability exploitability. - Verify whether monitoring and protection tools detect or prevent the tested activity. - Use findings to improve configurations, detection coverage, and response procedures. What we are looking for: - Practical experience in Security Engineering, DevSecOps, or infrastructure/DevOps roles with substantial responsibility for production security. - Ability to own technical tasks from investigation and planning through implementation and validation. - Hands-on SIEM/XDR experience, including log onboarding, queries, detection rules, and alert investigation. - Practical experience with vulnerability management and system or service hardening. - Strong understanding of Linux, Windows Server/Active Directory, networking, authentication, and access controls. Deeper expertise in one environment is welcome, supported by working knowledge of the other. - Understanding of cloud, container, API, and CI/CD security, including secrets management. - Ability to review code, Infrastructure as Code, and configurations, and propose actionable improvements. - Scripting and automation skills using Python, PowerShell and/or Bash, APIs, and Git. - Practical use of AI tools for engineering tasks, with a disciplined approach to checking their output. - Ability to validate security weaknesses, explain their impact, and work constructively with technical teams on remediation. - English proficiency sufficient for technical documentation and vendor support. Experience working with governance - You should be comfortable translating security policies, risk decisions, and agreed requirements into configurations, technical checklists, and acceptance criteria. - This includes documenting control gaps, remediation plans, and compensating measures; providing evidence that controls have been implemented and tested; and escalating unresolved risks or exceptions through the agreed process. - The CISO sets security direction and priorities and coordinates risk decisions with accountable stakeholders. Your role is to provide technical analysis, implementation, and verification. Nice to have: - Experience with Cortex XDR, Microsoft Sentinel, or Wazuh; familiarity with XQL or KQL. - AWS or Azure security, Terraform, Ansible, and GitLab CI/CD. - Palo Alto, Google Workspace, Microsoft 365/Entra ID, or privileged access management solutions. - Experience implementing or testing AI agents, retrieval-augmented generation (RAG), or corporate LLM services. - Penetration testing, red teaming, adversary emulation, or purple teaming experience. - Experience providing technical evidence for audits or implementing controls within an ISMS/ISO 27001 programme. - Experience building practical security processes in a small team. How you will work You will partner with experienced DevOps and IT engineers, explain security issues with clear technical evidence, and help develop workable solutions. Priorities will be agreed with the CISO, with delivery sequenced according to risk and team capacity. We value demonstrated hands-on contribution and the ability to deliver verified improvements. Experience with every technology listed above is not required. What can we offer you? - Make a real impact on security. Take ownership of key security engineering initiatives, help shape security practices, and see the direct results of your work across the company’s infrastructure and digital services. - Build and improve, not just maintain. Get hands-on experience developing security monitoring, vulnerability management, and automation solutions, with the opportunity to influence technical approaches and tooling. - Combine offensive and defensive security. Apply a Purple Team mindset by identifying and validating vulnerabilities, testing detection capabilities, and turning findings into practical security improvements. - Explore AI Security and emerging technologies. Work with AI-powered security tools and contribute to securing new AI services, assistants, and integrations as the company expands its use of AI. - Expand your technical expertise. Gain exposure to diverse environments, including private cloud infrastructure, Linux and Windows systems, cloud platforms, and modern DevOps practices. - Work closely with security leadership. Collaborate directly with the Cybersecurity Lead (CISO) and experienced DevOps and IT engineers, with room for technical initiative, knowledge sharing, and professional growth. - Flexible remote work, with occasional in-person team meetings and collaboration sessions. - €600 learning and development budget to support your professional growth. - Flexible benefits allowance for sports, mental well-being, and leisure activities: €50/month for employees in Ukraine and other European locations, or €150/month for employees in Cyprus. - Medical insurance to support your health and well-being. - Coworking space reimbursement of up to €200/month in Europe.

-Проводить аудит SDLC и замерять эффективность: описывать текущий поток создания ценности (от требований до эксплуатации), собирать исторические метрики (baseline) из Трекера, Git и CI/CD, выявлять узкие места и формировать целевую модель AI SDLC.

Развивать конвейер обработки товаров: получать данные и фотографии, разбирать текстовые задания, анализировать изображения и собирать карточки. Интегрировать языковые и мультимодальные модели, сервисы сегментации и генерации изображений.

• Формирование, согласование и актуализация требований информационной безопасности к системам и проектам с использованием AI и LLM. • Анализ архитектуры, сценариев использования и потоков данных AI-систем, включая RAG, AI-агентов, MCP-интеграции и внешних LLM-провайдеров.

Компания: IFellow Формат: hybrid Уровень ЗП: от 250 000net Занятость: full-time 🖥 Формат Москва/МО (гибрид 2-3 в офис) 🕹 Работодатель IFellow 🕹 Список обязанностей: Автоматизация проверок: разработка и поддержка наборов правил (скиллов) для автоматизированной проверки спецификаций и кода.

-Сбор данных из внутренних сервисов, LLM Gateway, GitLab, Jira, логов AI-агентов и других источников. -Проектирование и наполнение баз данных и аналитических витрин для оценки использования CodeGen-платформы.

-Проектировать архитектуру AI/ML-решений полного цикла: от анализа бизнес-требований и выбора подхода до промышленной эксплуатации. -Декомпозировать бизнес-задачи заказчика в AI-кейсы, определять архитектурные компоненты, технологические зависимости и метрики эффективности.

Location: Москва «История операций» — это один из самых высоконагруженных и посещаемых экранов в приложении. Наша цель — превратить сухие строчки чеков в умную, интерактивную ленту. Мы внедряем LLM, чтобы пользователь мог общаться со своими финансами на естественном языке, получать моментальные умные инсайты, автоматические теги и персонализированную аналитику расходов. Обязанности * Разрабатывать и внедрять ИИ-агентов (LLM Agents): проектировать логику рассуждений агентов на базе GigaChat, обучать и дообучать модели (Finetuning, LoRA/QLoRA), настраивать вызов внешних инструментов (Tool Calling, API, SQL-скрипты) под задачи банкинга. * Проектировать и обучать классические ML-модели: разработать точечную ML-модель для анализа транзакционных и табличных данных (классификация, кластеризация или скоринг) для обогащения контекста агента. * Строить RAG-системы: проектировать архитектуру контекстного поиска ответов по сложным финансовым логам, чекам и документам пользователя. * Анализировать и дорабатывать корзину запросов: оценивать результаты ответов агентов на предмет качества и ошибок, согласовывать метрики (Guardrails, Ragas), защищать подходы перед бизнесом и показывать ценность данных на понятном языке. * Обеспечивать надёжность и оптимизировать воркфлоу: минимизировать задержки (latency) ответов, настраивать мониторинг внедрённых решений и контролировать траекторию поведения агента, полностью исключая галлюцинации в продакшене. Требования Наш идеальный кандидат * Имеет опыт в LLM от 2-3 лет: запускал языковые модели в продакшн (Transformers, BERT, GPT-подобные архитектуры). * Мастерски владеет Python: знает библиотеки PyTorch, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex. * Понимает специфику работы с LLM: умеет эффективно настраивать Prompt Engineering, оптимизировать инференс (vLLM, TensorRT-LLM) и оценивать качество генерации (Ragas, TruLens). * Обладает базой в классическом машинном обучении: понимает алгоритмы Classic ML, умеет работать с табличными данными и признаками (CatBoost / LightGBM / Scikit-learn). * Дружит с Big Data: уверенно пишет сложные запросы на SQL (Hive/Spark) для подготовки датасетов. Условия Почему это вакансия-мечта * Масштаб и влияние: ваш код и обученные модели будут работать в смартфонах каждого второго жителя страны. * Топовый стек и ресурсы: доступ к мощным суперкомпьютерам Сбера для обучения крупнейших моделей. * Минимум бюрократии: мы работаем по гибким методологиям внутри сильного DS-сообщества. * Забота и бенефиты: конкурентная белая зарплата, годовые бонусы, ДМС * Тренажерный зал (работает даже сейчас) * Современный IT-офис с пуфами, игровыми зонами и т.д. * Умопомрачительные виды на Москву Профильное обучение, митапы, конфы, воркшопы внутри и вне компании Если вы хотите быть у истоков создания принципиально новой, умной истории операций — давайте создавать будущее финтеха вместе!

От 4 лет опыта коммерческой разработки, из них от 2 лет на Go (HTTP/gRPC, конкурентность, тестирование).

Location: Москва Мы - команда высококлассных инженеров, которые строят платформу для инференса и SFT opensource LLM. Используем продвинутые cutting edge движки для инференса, много экспериментируем и боремся за каждую дополнительную единицу в Token thoughput. Cейчас мы разрабатываем и оптимизируем инфраструктуру инференса LLM-моделей. Обязанности ### **Вам предстоит** * разрабатывать и оптимизировать инфраструктуру инференса LLM-моделей для минимальной задержки и высокой пропускной способности внутренних приложений и сервисов * обеспечивать масштабируемость и надежность LLM-serving инфраструктуры; выбирать и настраивать инструменты для инференса (sglang, vLLM, llama.cpp) * разрабатывать механизмы разграничения доступов к API-сервисам моделей * строить систему observability и мониторинга LLM-инференс * собирать модели в сервисы и интерфейсы (FastAPI, Flask, Tornado, Streamlit, Chainlit и т.д.). Требования ### Мы ожидаем * опыт в роли devops от 2 лет * уверенные знания Linux: сеть, storage, роли/пользователи, менеджмент процессов. * владение Kubernetes (Istio Service Mesh) * опыт построения высокопроизводительных LLM-сервисов (sglang, vLLM) * опыт настройки высоконагруженных прокси-серверов (nginx, Envoy, HAProxy): load balancing, rate limiting, SSL termination, health checks * владение языками: Bash, Python, Groovy (Jenkins scripted) * продвинутые навыки в CI/CD и оркестрации моделей. ### Будет плюсом * опыт с AI-агентами * понимание распределенных систем и GPU-коммуникации (NCCL, MPI, RDMA, InfiniBand) * знание служебных компонентов LLM-пайплайна: токенизаторы, KV-cache, контекстное окно * понимание внутренней архитектуры GPU (CUDA, cuDNN, Tensor Cores) * Опыт работы с векторными БД (Opensearch, Qdrant, FAISS, pgvector) для RAG и других задач. Условия ### **Мы предлагаем** * гибридный формат работы (2-3 дня в офисе) * годовой бонус и ежегодный пересмотр * расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях * офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом * льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Задачи: — Внедрение и развитие практик agent-engineering в разработке программного обеспечения. — Участие в реальных задачах разработки, построение и развитие агентского слоя, подготовка agent harness. — Внедрение SDD и других подходов AI-assisted SDLC. — Помощь командам эффективно и безопасно использовать код-агентов. — Формирование внутренних стандартов и лучших практик. — Превращение AI-кодинга в управляемый производственный процесс с использованием спецификаций, контекста, тестов, ревью, observability, permissions и качественного результата. — Формирование целевой архитектуры на основе бизнес-требований и существующих систем. — Выбор технологий, границ компонентов и интеграционных подходов. — Оценка нефункциональных требований: масштабируемость, надёжность, безопасность, стоимость. — Подготовка артефактов: схемы, ADR, интеграционные контракты. — Согласование решений с командными и предметными архитекторами и стейкхолдерами. — Сопровождение команд при реализации. — Участие во всех этапах AI SDLC: от требований и декомпозиции до реализации, тестирования, ревью и релиза. — Разработка и сопровождение задач с использованием AI-код-агентов. — Подготовка agent-ready спецификаций, task breakdown, acceptance criteria и context packs. — Построение и развитие agent harness: инструкции, шаблоны, инструменты, MCP-интеграции, тестовые контуры, evals, observability. — Внедрение SDD, TDD/BDD и других подходов к AI-assisted разработке. — Настройка безопасного контура работы агентов: sandbox, permissions, approval gates, audit trail. — Развитие code-RAG / context engineering по внутренним репозиториям и документации. — Помощь командам во внедрении AI-assisted workflows в реальные процессы. — Проведение воркшопов, менторинг разработчиков, подготовка внутренних инструкций. — Оценка новых AI coding tools, моделей и агентских фреймворков. — Измерение эффекта внедрения и улучшение практик на основе данных. Требования: — Опыт разработки не менее 5 лет, из них 2–3 года в архитектуре распределённых систем. — Глубокие знания микросервисов, интеграций (REST, Kafka, ESB), баз данных и облачных платформ. — Владение методами моделирования архитектуры: C4, UML, ArchiMate. — Понимание вопросов безопасности, отказоустойчивости, планирования ёмкости и оценки стоимости. — Знание корпоративных стандартов, EAM-ландшафта и предметной области. — Навыки коммуникации и ведения переговоров, умение обосновывать решения для бизнеса и разработки. Условия: — Удалённая работа в формате fulltime. — Зарплата до 376 000 рублей netto (ИП, самозанятый).

Location: Москва SberTech — одна из крупнейших IT-компаний в России. Наш основной заказчик — Сбер, но мы стремимся создавать высоконадежные (99.99) продукты, востребованные на рынке в разных сферах бизнеса. Мы развиваем _Platform V Synapse_ — интеграционную платформу Сбера. Это облачное решение для интеграции и миграции сервисов, обрабатывающее миллионы запросов. Наши продукты являются базовым технологическим слоем для внедрения agentic ai в части всех взаимодействий агентов и служат enabler’ми для AI-трансформации бизнеса. Мы — команда, сочетающая опыт и глубокие знания с активной позицией. Работаем по Agile, используем собственный производственный конвейер. Автоматизированное тестирование и CI/CD — основа нашего процесса разработки. Мы способствуем развитию экосистемы Сбербанка, создавая важные интеграционные элементы. Но не ограничиваемся им – наши продукты широко известны на рынке Российского ПО. Обязанности * проектирование и развитие архитектуры GenAI-решений от прототипа до production, выбор паттернов (prompt-based, RAG, агенты, fine-tuning) * построение LLM-пайплайнов: RAG (chunking, embeddings, reranking), управление контекстом, tool use / function calling * внедрение LLMOps-практик: observability, трассировка, guardrails, тестирование качества * участие в проектировании архитектуры и разработке микросервисов и базовых компонентов платформы (backend, микросервисы, cloudnative) * руководство командой сотрудников, управлением процессом производства ПО: декомпозиция, delivery, code и architecture review, инженерные стандарты, управление качеством * работа с продуктом: анализ потребностей пользователей, полный цикл работы с продуктовыми гипотезами с ИИ-составляющей. Требования * опыт коммерческой разработки от 5 лет: backend, микросервисы, K8s, желательно Golang * опыт управления командой разработки от 2 лет * опыт в AI/ML и GenAI с кейсами вывода решений в ПРОМ * опыт применения паттернов проектирования и принципов построения высоконагруженной микросервисной архитектуры * опыт реализации AI-агентов (LangChain / LangGraph / ReAct / MCP / A2A) * применение практик работы с LLM: ограничения, галлюцинации, context window management. ### Будет плюсом опыт: * проектирования мульти-агентных систем и сложной оркестрации * работы с временными рядами, аномалиями, прогнозированием * работы с Istio Service Mesh, разработки Kubernetes-операторов и сетевых решений * внедрения AI-практик и решений в платформенные инструменты, инфраструктурные решения и PaaS-сервисы. Условия * гибридный формат работы * годовой бонус и ежегодный пересмотр зарплаты * статус аккредитованной ИТ-компании * расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * 90 дней удаленной работы из любого региона РФ * льготная ипотека в Сбере, подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

零一万物AGI is looking for an AI Efficiency Engineering Intern to develop enterprise AI platform modules and explore AI agent applications.

- 5+ years in software engineering, 2+ years as solutions architect. - Strong backend and data fundamentals, API design experience.

biz middle darajadagi backend (python)/ai engineer izlayapmiz.

Location: Москва Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса. Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации. Обязанности * разработка backend для AI-агентов * интеграция с API существующих АС * реализация RAG-пайплайнов * оптимизация производительности * сode review. Требования * 3+ года в backend-разработке * python (FastAPI, Django) / Java / Go * опыт работы с LLM-фреймворками (LangChain, LlamaIndex) * postgreSQL, Redis, MongoDB * vикросервисы, event-driven архитектура. Условия * комфортный современный офис г. Москва, Кутузовская 32 * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Мы помогаем государству проводить disrupt госуправления через внедрение AI/GenAI и ускорять национальное развитие AI/GenAI, организуем одно из крупнейших в мире профильных мероприятий – AIJourney, объединяем бизнес, государство и международное научное сообщество, чтобы обеспечить GenAI-трансформацию страны. Обязанности • проектирование и разработка бэкенда AI-сервисов: API, очереди, хранение данных, стриминг ответов • интеграция LLM-компонентов в продукт: сервисы инференса, поиск по документам, агентные сценарии с вызовом внешних систем • развёртывание в закрытом контуре без доступа в интернет: офлайн-сборки, зеркала пакетов и образов, установка на отечественные ОС • CI/CD, мониторинг, логирование, аудит действий пользователей • авторизация и интеграция с корпоративной инфраструктурой заказчика (LDAP/AD, SSO) • сборка демонстрационного интерфейса продукта • прохождение требований информационной безопасности вместе с тимлидом. Требования • От 5 лет коммерческой разработки на Python, бэкенд • FastAPI или аналоги, асинхронность, PostgreSQL, Redis, очереди задач • Docker и Docker Compose уверенно; Kubernetes на рабочем уровне • Linux-администрирование, nginx, сети, работа с GPU-серверами на базовом уровне (драйверы, CUDA, контейнеры с GPU) • Опыт настройки CI/CD и мониторинга (Prometheus, Grafana или аналоги) • Опыт развёртывания продукта на инфраструктуре заказчика, а не только в облаке • Активное использование AI-ассистентов в разработке. **Будет плюсом:** • опыт с LLM-приложениями: RAG, агенты, работа с vLLM или похожими серверами инференса • фронтенд на React/Next.js или готовность собирать интерфейсы с AI-ассистентами • Keycloak, Ansible, развёртывание в изолированных средах • Astra Linux, РЕД ОС, опыт работы с госзаказчиком или крупным enterprise • знание требований 152-ФЗ и ФСТЭК на практике. Условия * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Romania; Serbia; Poland; Singapore; Malaysia J ob Overview We're looking for a hands-on Technical Lead who still loves writing code. You'll build features across our React/Next.js front ends and our Django, PHP and Magento back ends. You'll review your team's code and keep the work moving every day. This is a player-coach role. Expect roughly half your time on hands-on development and half on reviews, planning and leading a team of 8–12 engineers. You'll work closely with Product, QA and DevOps to turn ideas into reliable features that ship on time. What you'll do Build features (hands-on) Design, build and ship features end to end, from React/Next.js screens to Django, PHP or Magento back-end logic and APIs. Take on the hardest technical problems yourself: performance, integrations, tricky bugs. Write clean, tested, maintainable code that sets the standard for the team. Review code and raise quality Review pull requests every day, giving clear and kind feedback that helps people grow. Set and maintain coding standards, branching rules and a clear definition of done. Work with QA to keep production bugs low and fix critical issues fast. Lead the team and keep work moving Break features into clear tasks, estimate effort and plan sprints with the Product Manager. Support daily stand-ups, spot blockers early and clear them. Mentor junior and mid-level engineers through pairing, reviews and regular one-to-ones. Keep stakeholders updated on progress, risks and trade-offs in plain language. Shape the technical direction Make architecture decisions and write them down so everyone understands why. Improve CI/CD, monitoring and release processes with DevOps. Help plan upgrades, reduce technical debt and keep the platform secure. Must-have skills React and Next.js: strong, hands-on experience building production apps with hooks, TypeScript, server-side rendering and state management (Redux Toolkit, Zustand or similar). Back-end (at least one, ideally two): Django / Python: REST APIs (Django REST Framework), ORM, migrations, background jobs. PHP / Magento 2: custom modules, plugins and observers, checkout and catalogue customisation, performance tuning. APIs and databases: designing REST or GraphQL APIs, and working with MySQL or PostgreSQL, query optimisation and caching (Redis). Code quality: writing and enforcing unit and integration tests, and running thorough, constructive code reviews. Engineering practices: Git workflows, CI/CD pipelines, Docker, and cloud basics (Azure or AWS). Security: OWASP basics, safe handling of secrets and user data, and secure authentication. Leadership: at least 2 years leading or mentoring a team, planning sprints and keeping delivery on track. Communication: clear written and spoken English, and comfortable working with teams across time zones. Good to have AI technologies: hands-on work with LLM APIs (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI), RAG pipelines, vector databases (pgvector, Pinecone), or frameworks like LangChain or LlamaIndex. Building AI features into real products, such as chatbots, smart search, recommendations or content generation. Using AI coding tools (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor) responsibly, with clear review practices for the team. E-commerce experience, especially Magento 2 with a headless Next.js front end. Kubernetes, Azure DevOps, or infrastructure as code (Terraform). Performance work such as Core Web Vitals, caching layers, and CDNs like Azure Front Door or Cloudflare. Experience in Agile/Scrum teams using Jira and Confluence. Experience and education 7–10 years of software development, with at least 3 years as a tech lead or senior engineer guiding others. A proven record of shipping full-stack features to production. A degree in Computer Science or a related field, or equivalent practical experience. Salary: $6,000 – $8,000 / month