Вакансии

Задачи: — Составление тест-кейсов по функционалу (анализ требований, проектирование тестов). — Проведение ручного тестирования: проверка нового функционала и регрессионное тестирование. — Автоматизация тест-кейсов на Python (PyTest). — Тестирование API — проверка контрактов между сервисами, работа с JSON. — Написание и выполнение SQL-запросов для проверки данных в базе данных. — Анализ логов (Kibana) для поиска причин ошибок. — Взаимодействие с разработчиками и аналитиками для уточнения требований. Требования: — Опыт от 6 месяцев коммерческого автоматизированного тестирования. — Преобладание опыта тестирования backend (API, JSON, SQL, DevTools). — Уверенное знание PyTest (фикстуры, параметризация, маркеры). — Общее владение Python: циклы, базовые алгоритмы, типы данных, методы, функции, классы. — Владение базовыми SQL-запросами (до JOIN из нескольких таблиц). — Умение описывать и создавать тест-кейсы для автоматизации. — Навык интеграционного тестирования. — Навык чтения логов (Kibana). — Понимание клиент-серверной архитектуры. — Знание протокола HTTP, методов и кодов статусов. — Внимание к деталям, системное мышление, ответственность, самостоятельность, коммуникабельность. — Желание развиваться в автоматизации тестирования. Преимущества: — Опыт тестирования ERP-систем, HR-продуктов или сложных веб-приложений. — Понимание процессов управления персоналом (подбор, обучение, кадровый учет). — Опыт работы с PostgreSQL. — Опыт написания автотестов на API (requests, aiohttp). — Знание Git. — Опыт работы в крупных компаниях или финансовом секторе. Условия: — Официальное трудоустройство по ТК РФ. — ДМС на сотрудника и детей. — Работа над продуктом, используемым десятками тысяч сотрудников. — Прозрачная система постановки задач и профессиональная команда. Как мы работаем: — Проект развивается по гибким методологиям Scrum/Kanban. — Тесное взаимодействие с разработчиками, аналитиками и владельцами продукта. — Четкие процессы с открытостью к улучшениям и инициативам.

Задачи: — Верстать интерфейсы по готовым макетам; — Разрабатывать компоненты на React; — Подключать REST API; — Исправлять ошибки и дорабатывать существующий функционал. Требования: — базовое знание JavaScript или TypeScript; — понимание React, HTML и CSS; — базовые навыки работы с Git; — желание учиться и разбираться в новых задачах; — ответственность и внимательность. Коммерческий опыт не требуется. Будет плюсом наличие учебных проектов, GitHub или портфолио. Условия: — full-time; — офис; — Астана, Левый Берег, район ЭКСПО.

Задачи: — Участвовать в проектировании архитектуры приложения на уровне командных и кросс-командных решений, выбирать технологические компромиссы. — Проектировать и разрабатывать микросервисы на стеке Java (Spring Boot) + PostgreSQL + Kafka, разворачиваемые в среде OpenShift (Kubernetes). — Разрабатывать и интегрировать модули для взаимодействия с публичными и приватными блокчейн-сетями (смарт-контракты, управление ключами). — Проектировать надежные REST/gRPC API, описывать контракты (OpenAPI/Swagger) и обрабатывать асинхронные события. — Создавать прототипы и Proof of Concept для оценки новых технологий и фреймворков. — Оптимизировать запросы к PostgreSQL, работать со сложными SQL-запросами, анализировать планы выполнения и настраивать индексы. — Проектировать CI/CD-пайплайны (Bitbucket/Jenkins) и внедрять AI-агентов для автоматизации сборки и тестирования. — Проводить код-ревью, обучать младших разработчиков, писать модульные и интеграционные тесты (JUnit, Testcontainers), применять BDD (Cucumber). Требования: — Опыт от 4 лет разработки на Java. — Высшее техническое образование. — Java 11+ (приветствуется опыт с 17/19 версиями). — Глубокое понимание архитектурных стилей: SOA, MSA, Event-Driven, SBA. — Отличное знание паттернов проектирования, SOLID, принципов построения микросервисов. — Стек: Spring Boot (2.x/3.x), PostgreSQL, Apache Kafka. — Опыт работы в контейнерной среде (OpenShift / Kubernetes). — Проектирование REST/gRPC API, работа с JSON/XML. — Высокий уровень SQL (сложные запросы, оптимизация, чтение планов). — Опыт написания тестов (JUnit, Mockito, Testcontainers) и использование BDD (Gherkin/Cucumber). — Владение инструментами: Maven/Gradle, Git, Jira, Confluence. — Опыт настройки CI/CD (Bitbucket Pipelines/Jenkins, Nexus). — Опыт работы в Agile (Scrum/Kanban) и умение декомпозировать задачи. Желательные навыки: — Опыт разработки смарт-контрактов для платформ TRON, Ethereum или других блокчейн-сетей. — Понимание основ криптографии и управления ключами. — Опыт проектирования систем для взаимодействия с публичными и приватными блокчейн-сетями. — Навыки работы с AI/генеративными моделями для написания кода, авто-генерации тестов и документации (SDD-подход). — Опыт разработки на Сбер Platform V (ППРБ, ЕФС). — Знание дополнительных языков: JS, Python, Go, C++, Rust. — Навыки настройки Nginx, знание сетевых протоколов (TCP/IP, TLS). — Базовое понимание UI/UX или опыт работы с React (для понимания клиентской части). Условия: — Работа над инновационным продуктом федерального уровня (стык FinTech и Blockchain). — Официальное трудоустройство по ТК РФ, полностью «белая» заработная плата. — ДМС на сотрудника и детей. — Профессиональное развитие: менторство, участие в профильных конференциях, доступ к корпоративной библиотеке знаний. — Сильная команда экспертов и прозрачная система постановки задач.

Location: Москва Наша команда отвечает за **независимую оценку и контроль качества генеративных моделей Банка.** Наша основная задача оценить флагманские генеративные модели Сбера – GigaChat, Kandinsky, GigaCode и PhysicalAI решений. Мы первыми видим, на что способна новая модель и проводим оценку новых возможностей прежде чем она выйдет к пользователям. Мы не просто «проверяем метрики», а: * глубоко разбираемся в подходах команд-разработчиков и в бизнес-процессах, где работают модели * критически рассматриваем архитектурные и методологические решения и предлагаем улучшения * разрабатываем собственные проверки, метрики и бенчмарки и фреймворки для их запуска * проводим оценку логов пользователей для построения наиболее релевантного тестирования Отдельный фокус – R&D деятельность: * создание новых методологий оценки качества * участие в разработке и развитии передовых банковских и российских бенчмарков (MERA, POLLUX и др.) * адаптация передовых мировых бенчмарков под специфику банковских кейсов * и многое другое Эта роль про независимое измерение фундаментального качества модели: не про их обучение – этим занимается отдельная команда Обязанности **Придумывать, как вообще измерить модель** ИИ стремительно развивается в мире и выходят новые модели и их виды, однако не всегда любая новая модель стала лучше предыдущей. Вам будет необходимо создать план по её проверке: что именно измерять, на какой выборке, с чем сравнивать, какая разница вообще будет считаться разницей в реальном качестве. **Отвечать за достоверность измерений** Полученные метрики не всегда отражают только лишь качество модели. Нужно уметь отделять реальный прирост качества от прочих факторов: ловить утечки данных в обучение, отличать дефект модели от дефекта замера, промпта или обвязки и проявлять тот же скепсис к собственной методологии: измеряем ли мы то, что заявили. **Разбираться в причинах ошибок** «Модель ошиблась» – это не вывод, а начало работы. Найденная вами причина той или иной проблемы модели превращается в рекомендацию команде разработки, а рекомендация – в следующую версию модели, которая этой ошибки уже не делает. **Строить автоматическую оценку** Разрабатывать LLM- и VLM-судей под конкретные задачи, разрабатывать с нуля собственные или дорабатывать существующие библиотеки валидации полного цикла и следим за фронтиром AI-исследований в области оценки моделей. **Строить то, чем пользуются другие** Фреймворки оценки, который вы развиваете – общие для команд по всему Банку. Бенчмарки, которые вы делаете, являются достоверной базой реального качества для разработчиков Банка и вне. Требования * **Умение проводить технический и научный ресерч**: находить и критически разбирать актуальные статьи, бенчмарки, модели и реализации; переводить ресерч в конкретные идеи для тестирования и развития внутренних подходов. * **Статистика и дизайн эксперимента:** доверительные интервалы, размер выборки, проверка гипотез, поправки на множественные сравнения * **Понимание современных AI-агентов и агентных систем**: понимать, чем агент отличается от обычного вызова LLM; знать основные компоненты агентной системы: роли, инструменты, контекст, память и оркестрация; * **Понимаете, как устроены генеративным модели изнутри:** трансформер и механизм внимания, диффузии, токенизация, параметры генерации, этапы обучения * **Опыт с генеративными моделями и понимание, как их оценивают:** метрики, бенчмарки, human evaluation, Model-as-a-judge и его ограничения * **Продуктовое мышление**: связывать тестирование с реальными пользовательскими сценариями и понимать, какие ошибки критичны для продукта, понимать влияние результатов на релиз и дальнейшее развитие модели. * **Python на продакшн-уровне:** чистый код по PEP 8, ООП и типовые паттерны проектирования, аннотации типов, привычка к линтерам и статическому анализу (ruff, mypy). Создаете и поддерживаете production-код eval-пайплайнов, читаете и ревьюите чужой. **Будет плюсом:** R&D-опыт или участие в создании бенчмарков; мультимодальные модели (изображения, видео, аудио); evaluation-фреймворки и harness; RAG; работа с асессорами; coding-агенты (Claude Code, Codex, Cursor); опыт работы с оркестрацией: LangGraph, OpenClaw, навыки вайбкодинга и AI-assisted coding **Стек:** Python, pandas, NumPy, PyTorch, HuggingFace (transformers, datasets), vLLM, SGLang, инференс-API, S3, Git, Docker, CI/CD, Linux, Bash. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибкий формат и удаленной работы, в т.ч. на территории РФ * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Santa Clara, CA Workplace: onsite Role Overview We are looking for a Senior Software Engineer to own the systems that power a large-scale data collection operation, including the collection platform, operator tooling, data pipeline, and fleet infrastructure. This is an engineering role. Day-to-day teleoperation is performed by a dedicated operator team that you direct — you build what they run on, and you own what comes out of it. Project Details Location: 100% Onsite (Santa Clara, CA, US) Employment: Full-time W-2, Monday–Friday, 9:00 AM–5:00 PM Start Date: ASAP Contract Duration: 12-month contract with possibility of extension Rate: $105/hour What You’ll Do Design, build, and maintain the software behind our data collection stations — teleoperation stack, multi-camera recording, and session tooling. Deploy and upgrade that stack across the fleet without stopping collection; keep workstations, containers, and networking healthy. Own the data pipeline end to end: automated validation, conversion into our dataset format, upload, metadata, and versioning. Build the QA tooling that catches dropped frames, stream desync, bad calibration, and mislabeled episodes before data reaches training. Direct a team of teleoperators — define task protocols and SOPs, onboard them on new tasks and embodiments, review session quality, and unblock them daily. Own fleet reliability: calibration and firmware pipelines, sensor and end-effector integration, root-cause analysis of recurring faults, and vendor escalation. Bring up new stations and new embodiments; report throughput, yield, and data health to the research team. What we need to see MS in CS, Robotics, EE/ME, or a related field (or BS with equivalent hands-on experience). 3+ years building software for real robot systems — not simulation only. A system you designed and shipped that other people depended on daily, and that you kept running. Strong Python and Linux; Docker, git, CI, and SSH-based fleet administration. Robot middleware and real-time multi-sensor recording — ROS 2 or equivalent vendor SDKs. Experience supporting a data collection or teleoperation operation: you have built the tools operators depend on and owned throughput and quality numbers. Comfortable around robot hardware — arms or humanoids, dexterous hands, RGB-D cameras, and the calibration that keeps them honest. Able to lead operators without formal authority: you write clear SOPs, train people, and communicate status without being asked. Ways to stand out from the crowd Humanoid or bimanual platforms (Unitree, Fourier, ALOHA/ARX-class rigs) and dexterous hands. XR teleoperation: Quest / PICO / Vision Pro, motion-capture gloves, whole-body retargeting. Imitation-learning data tooling — LeRobot, HDF5/Zarr episode stores, dataset versioning, S3 at TB–PB scale. Built internal dashboards or tooling for a production line or high-throughput lab. Open-source contributions to robotics data or teleoperation tooling. #L1-CC1 Please note that in order to verify work authorization as is required by Federal law (I-9 process), all new employees must complete a live video verification with their selected IDs and provide photos of these selected IDs within their first 3 days of employment.   To know more details (Click here)   In compliance with federal law, all persons hired will be required to verify identity and eligibility to work in the United States and to complete the required employment eligibility verification form upon hire.  In addition, we employ anti-fraud checks to ensure all candidates meet the requirements of the program.     As a trusted global transformation partner, Welocalize accelerates the global business journey by enabling brands and companies to reach, engage, and grow international audiences. Welocalize delivers multilingual content transformation services in translation, localization, and adaptation for over 250 languages with a growing network of over 400,000 in-country linguistic resources. Driving innovation in language services, Welocalize delivers high-quality training data transformation solutions for NLP-enabled machine learning by blending technology and human intelligence to collect, annotate, and evaluate all content types. Our team works across locations in North America, Europe, and Asia serving our global clients in the markets that matter to them. www.welocalize.com   To perform this job successfully, an individual must be able to perform each essential duty satisfactorily. The requirements listed below are representative of the knowledge, skill, and/or ability required. Reasonable accommodations may be made to enable individuals with disabilities to perform essential functions.

Задачи: — Проектировать и разрабатывать multi-agent системы. — Интегрировать LLM с внутренними инструментами и сервисами. — Разрабатывать backend-сервисы и API для agent workflows. — Реализовывать RAG pipelines и tool/function calling. — Создавать CLI-based agent workflows и инструменты автоматизации. — Разрабатывать Computer Vision pipelines: object detection, multi-object tracking, person re-identification. — Разрабатывать multi-camera multi-person tracking для сетей камер. — Работать с видеопотоками в реальном времени и оптимизировать GPU inference. Требования: — Опыт работы с Node.js ecosystem и Express.js. — Уверенное владение Python. — Опыт работы с LLM APIs и prompt engineering. — Опыт работы с RAG, tool calling или agent frameworks. — Знакомство с Docker, Linux и Git. — Опыт работы с PyTorch и OpenCV. — Опыт в object detection и multi-object tracking. — Опыт работы с YOLO, ByteTrack / BoT-SORT или аналогами. — Понимание person re-identification и vector search. — Опыт работы с Milvus / FAISS. — Опыт обработки видео с ffmpeg / GStreamer. — Работа с RTSP и hardware decoding. Будет плюсом: — Опыт в NLP и ML. — Опыт развёртывания open-source LLM. — Опыт оптимизации inference. — Опыт работы с Vision-Language Models. — TensorRT / ONNX Runtime. Условия: — Удалённый формат работы. — Заработная плата: 1.600–3.200 USD net в месяц.

Задачи: — Преподавать профильные дисциплины в области веб разработки — Сопровождать проектную деятельность студентов, помогать им работать с идеей, архитектурой решения и итоговой реализацией — Формировать у студентов профессиональные умения и навыки, подготавливать их к применению полученных знаний в практической деятельности — Сопровождать проектную и лабораторную деятельность студентов — Готовить студентов к демонстрационным экзаменам — Вести методическую документацию Требования: — Высшее или среднее профессиональное техническое образование — Практический опыт разработки приложений (веб, десктоп или мобильные), работы с фреймворками и современными библиотеками — Понимание основ алгоритмов, структур данных, ООП, паттернов проектирования и принципов написания чистого, поддерживаемого кода — Знание систем контроля версий (Git), методологий разработки (Agile/Scrum), написания тестов и базовых принципов CI/CD — Готовность разбираться в методике преподавания и работе на образовательных платформах Условия: — Конкурентная заработная плата от 140 000 рублей — 56 дней педагогического отпуска в год — Современные лаборатории с реальным оборудованием — Возможность профессионального развития, участия в проектах и реализации собственных инициатив — Поддержка на старте: методические материалы, куратор, шаблоны документов — Повышение квалификации за счет колледжа, стажировки на предприятии — Партнёрство с ведущими ИТ-компаниями - доступ к актуальным технологиям — График: 6/1 (1 методический день в неделю, суббота - полностью дистанционный формат работы) — Трудоустройство по ТК РФ, официальное оформление, оплачиваемый отпуск, оплата больничных

Задачи: — Развивать расширение EasyDocs для 1С:ЗУП, добавлять новые кадровые документы и дорабатывать существующие — Вести интеграцию с облачным сервисом по HTTPS/JSON, реализовывать вызовы REST API, разбирать ответы, согласовывать изменения контрактов с backend-командой — Поддерживать и оптимизировать выгрузку оргструктуры (сотрудники, подразделения, должности, штатное расписание, графики работы, зарплатные проекты и т.д.) на клиентах со штатом в тысячи человек — Развивать отправку документов на подпись, формировать печатные формы и разделять их по сотрудникам, встраивать команды в типовые формы ЗУП — Работать с триггерами интеграции: подписки на события изменения данных, регламентные задания выгрузки и уведомлений, очередь на плане обмена, регистры сопоставления сущностей 1С с идентификаторами в сервисе — Разрабатывать интерфейс рабочего места КЭДО: управляемые формы обработки, отчёты на СКД — Покрывать код тестами: юнит-тесты на YAxUnit, UI-автотесты пользовательских сценариев — Разбирать инциденты на боевых базах: принимать обращения от поддержки и клиентов, воспроизводить проблему, диагностировать через журнал регистрации и отладочные режимы — Сопровождать обновления базовой конфигурации: проверять и чинить адаптированные объекты ЗУП при выходе новых релизов ЗУП и БСП, поддерживать две линейки сборки (коробочную и 1cfresh) — Выпускать релизы расширения: версионирование, миграции данных между версиями, сборка .cfe, работа с исходниками в Git Требования: — От 1 года работы в конфигураторе 1С — Опыт разработки на языке 1С — Опыт работы с API — Способность ручной отладки ошибок — Грамотная письменная и устная речь — Практический опыт применения нейросетей — Аналитические способности, живой ум и сообразительность — Желателен опыт в веб-разработке, предпочтительно бэкенд — Желательно высшее образование либо 5 и более лет коммерческого опыта разработки — Знание 1С: ЗУП плюс — Опыт автотестирования в 1С (YAxUnit, xUnitFor1C, Vanessa Automation или аналоги) Условия: — Оформление по ТК РФ — Работа удаленно

Задачи: — Поддерживать и развивать существующие решения; — Разработка нового API-сервиса (REST); — Разрабатывать новые решения; — Принимать активное участие в обсуждении технических решений, модернизации архитектуры, развития продукта; — Покрывать свой код тестами; — Проводить code-review коллег. Требования: — Уверенное знание PHP, коммерческий опыт от 3-х лет; — Знание принципов ООП, SOLID, паттернов разработки, clean architecture; — Опыт работы с фреймворком 1C-Битрикс+Symfony (используем Symfony 5.4); — Опыт написания модульных и функциональных тестов; — Опыт работы с ElasticSearch/OpenSearch; — Умение разбираться с чужим кодом, рефакторить; — Хорошее понимание RESTful API; — Хорошие навыки работы с SQL, понимание как работают индексы; — Умение работать с системой контроля версий Git; — Развитые soft skills, навыки работать в команде: задавать вопросы и предлагать решения, адекватно принимать конструктивную критику. Будет плюсом: — Опыт работы с Docker, Clickhouse, RabbitMQ, Kafka, GitLab (CI/CD); — Опыт работы с высоконагруженными системами; — Навыки работы с другими языками (TypeScript, Python, GoLang, Java/Kotlin). Условия: — Уникальный опыт за счет проектов в крупной компании (входит в реестр аккредитованных ИТ-компаний); — Оформление в соответствии с ТК РФ; — Современный офис БЦ Якорь - мцк Шелепиха, мцд Тестовская; — График 5/2 (гибкое начало дня с 09:00 до 18:00 или с 10:00 до 19:00), возможен удаленный формат работы; — ДМС (включая стоматологию); — Платформа корпоративных скидок и внутренние распродажи Inventive Retail Group.

Задачи: — тестирование приложений: Web-приложение, API-тестирование — работа с Jira, управление задачами на этапах тестирования, дефектами — подготовка ручных тестов и автоматизация тестов (API, UI) — проведение интеграционного, регрессионного и smoke тестирования — подготовка и ведение тестовой модели в Zephyr — запуск автоматизированных тестов в Jenkins — активное взаимодействие с аналитиками, разработчиками и QA интеграционных проектов, работа в Agile команде. Требования: — опыт в автотестировании от 1 года — опыт тестирования web-приложений, API(Rest) — знание языка Java 17+ — опыт работы с фреймворками Selenium/Selenide, Rest Assured — опыт работы с системами управления тестированием и баг-трекинговыми системами — опыт работы с СУБД PostgreSQL на уровне CRUD операций — навыки работы с системами контроля версия (Git), знание и понимание принципов CI/CD (Jenkins) Будет плюсом: — опыт работы с Linux и знание основных команд терминала — опыт работы с Docker (на уровне поднятия контейнера с сервисом) — опыт работы с фреймворками для сериализации (Jackson/Gson) — опыт работы с брокерами сообщений. Условия: — комфортный офис на Новоданиловской набережной, д.10 (БЦ "Даниловский форт") — возможен гибридный режим работы — достойная заработная плата (оклад + годовая премия) — оформление по ТК РФ — социальный пакет (ДМС, спортзал, подписка СберПрайм+ и др.) — столовая на территории + оборудованные кухни — возможность обучения и сертификации за счет компании — возможность принять участие в других крупных и уникальных проектах банка.

Задачи: — Совместно с командой разработка решений от этапа исследования и прототипирования до вывода в коммерческое использование — Разработка программного обеспечения для базовой станции LTE, реализация полного стека протокола 3GPP для LTE базовых станций — Изучение деталей и обновлений спецификаций 3GPP с основным фокусом на уровнях PDCP/RLC/MAC и их взаимодействие с соседними уровнями — Разработка, дополнение и исправление внутренней документации на разрабатываемый продукт — Исправление дефектов — Разработка тестов на реализованный функционал на различных уровнях тестирования — Создание дополнительного инструментария для разработки (симуляторы, генераторы, утилиты и пр.) — Анализ кода и участие в обсуждении кода Требования: — Знание C и C++11/14/17/20 — Самостоятельное решение сложных комплексных задач в новой предметной области — Умение работать с документацией (чтение и понимание) — Умение отлаживать и тестировать собственный и чужой код — Знание классических алгоритмов и структур данных — Опыт написания многопоточных и/или асинхронных программ — Знание сетей на базе TCP/IP — Опыт работы со встраиваемым ПО и системами реального времени — Опыт работы с системами версионного контроля (Git, BitBucket) и баг-трекинга (JIRA) — Знание английского на уровне чтения и написания технической документации Дополнительно приветствуется: — Опыт оптимизации кода (платформонезависимой и ориентированной на конкретное "железо") — Опыт разработки высоконагруженных систем — Опыт разработки систем с балансировкой нагрузки — Опыт профилирования кода — Опыт применения различных методов и инструментов отладки и диагностики ошибок — Знание скриптовых языков (Python, Shell, Perl) — Знание цифровой обработки сигналов и опыт работы с Matlab — Опыт системного программирования — Общие знания мобильных телекоммуникационных систем GSM/LTE/5G — Опыт работы и понимание Agile и Scrum Условия: — Конкурентный уровень заработной платы — Гибридный формат работы с возможностью полной удалённой работы — Система премирования за научные достижения, публикации, патенты и выступления на конференциях — Лекторий с приглашёнными экспертами и специалистами для обмена профессиональным опытом — Внутренняя программа поддержки инноваций — Медицинская страховка, включая стоматологию, госпитализации и международные путешествия — Льготное страхование членов семьи

Требования: — Опыт проектирования или участие в разработке высоконагруженных и отказоустойчивых распределенных систем; — Опыт работы с Java (JavaEE, JavaSE, EJB/Hibernate); — Опыт работы на Linux; — Опыт работы с GIT, Maven, Jira; — Понимание паттернов проектирования; — Опыт работы с микросервисной моделью; — Глубокое знание Java core (multithreading, collections, streams); — Опыт работы с Spring Framework; — Умение писать и оптимизировать SQL-запросы; — Опыт работы с jpa; — Опыт разработки и проектирования в парадигме микросервисной архитектуры; — Опыт разработки высоконагруженных, отказоустойчивых распределенных систем; — Преимуществом будет опыт работы с Kubernetes, RabbitMq. Задачи: — Активное взаимодействие с другими участниками команды; — Разработка и отладка модулей платформы, основанной на микросервисной архитектуре; — Написание понятного и стабильно работающего кода; — Умение разбираться в чужом коде; — Проведение код-ревью; — Интеграция приложения с внешними и внутренними сервисами; — Диагностирование и решение проблем в промышленной среде. Условия: — Оклад и премии по результатам деятельности; — Обучение, семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека; — Великолепная ИТ инфраструктура; — Свободный дресс-код; — Комфортный офис; — Чай, кофе; — Возможность комбинировать рабочий график.

Требования: — Понимание ООП и базовые алгоритмы; — Опыт проектирования или участие в разработке высоконагруженных и отказоустойчивых распределенных систем; — Опыт работы с Java (JavaEE, JavaSE, EJB/Hibernate); — Отличные знания PostgreSQL; — Опыт работы на Linux; — Опыт работы с Memcached; — Опыт работы с GIT, Maven, Jira; — Понимание паттернов проектирования; — Опыт работы с микросервисной моделью; — Глубокое знание Java core (multithreading, collections, streams); — Опыт работы с Spring Framework; — Умение писать и оптимизировать SQL-запросы; — Опыт работы с jpa; — Опыт разработки и проектирования в парадигме микросервисной архитектуры; — Опыт разработки высоконагруженных, отказоустойчивых распределенных систем; — Преимуществом будет опыт работы с Kubernetes, RabbitMq. Задачи: — Активное взаимодействие с другими участниками команды; — Разработка и отладка модулей платформы, основанной на микросервисной архитектуре; — Написание понятного и стабильно работающего кода; — Умение разбираться в чужом коде; — Проведение код-ревью; — Интеграция приложения с внешними и внутренними сервисами; — Диагностирование и решение проблем в промышленной среде. Условия: — Конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности); — Обучение, семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека; — Развитое NE сообщество; — Великолепная ИТ инфраструктура; — Свободный дресс-код; — Комфортный офис; — Чай, кофе, вкусняшки и своя отдельная кухня с диванчиками; — Возможность комбинировать рабочий график (обсуждается индивидуально).

Требования: • Агентная разработка (vibe coding) • Опыт продуктовой разработки от 4 лет, уровень senior fullstack • Агентные CLI-инструменты (Claude Code, Codex CLI, Cursor agent mode, Aider) как основной способ работы • Spec-driven development: формулирование функциональных и нефункциональных требований до первого промпта; умение писать инженерные спецификации и контекстные файлы (правила, схемы, markdown) • Модульность: слабая связанность, доменные границы, нарезка проекта на небольшие изолированные файлы • Управление контекстным окном для предотвращения дрейфа и галлюцинаций • Умение сбросить сессию агента и начать заново с более жёсткими ограничениями • Разработка в несколько потоков, менеджмент репозитория под агентную работу, опыт коллаборативной AI-разработки • Ревью и аудит AI-кода: слабые имена, дублирование, отсутствующие проверки, небезопасная работа с данными • Тесты как способ управления агентом: юнит- и интеграционные тесты пишутся до логики фичи • Инфраструктура и восстановление: версионирование, снапшоты БД, бэкапы, CI, процедуры восстановления данных • Готовность писать код руками при необходимости и ответственность за результат, включая код, сгенерированный агентом • Современный типизированный backend-язык с асинхронностью, моделью ошибок, управлением зависимостями, воспроизводимым окружением • HTTP API и realtime-транспорт: REST, двусторонние соединения, стриминг, протокол сообщений, переподключения, валидация схем • Автотесты: юнит- и интеграционные, изоляция внешних сервисов и зависимостей, поддержание тестовых данных • Реляционные БД: схема, миграции, индексы, нетривиальные запросы, понимание пределов БД • Разрешение конфликтов зависимостей, включая бинарную несовместимость библиотек • Компонентный SPA-фреймворк и типизированный JavaScript; готовность сменить фреймворк за неделю • Компонентные тесты в браузерном окружении • Realtime-клиент: переподключения, стриминг, рантайм-валидация сообщений • Медиа в браузере: доступ к устройствам ввода, работа с аудиопотоком, кодирование и передача • Состояние на клиенте и ограничения браузера: защищённый контекст, сертификаты в dev, хранилище • Умеренность в UI: простой интерфейс без тяжёлых фреймворков и дизайн-систем • Классические CV-задачи: детекция, эмбеддинги, кластеризация, обработка изображений и метаданных, дедупликация • Локальные LLM: форматы весов и квантизации, размер контекста, латентность, стоимость запроса; умение измерять • Речевые модели: распознавание и синтез речи, баланс качества и ресурсов, ограничения по задержке и длине входа • Мультимодальные модели: генерация описаний по изображению, оценка качества генерации • Эмбеддинги и векторный поиск: семантический поиск, гибридные схемы, переранжирование, метрики качества • Ресурсы и эксплуатация inference: одна модель на процесс, память ускорителя, батчинг, прогрев, поведение под нагрузкой • Не требуется: обучение моделей с нуля, MLOps, распределённое обучение • Пайплайны обработки как идемпотентные стадии с фиксацией состояния • Понимание разницы между инкрементальным и полным пересчётом и цены ошибки • Целостность данных при деплое, сведение расходящихся баз, миграции данных • Границы сервисов: процессы, владение данными, поведение при отказах • Контейнеризация: образы с тяжёлыми зависимостями, тома для данных и весов моделей, политики перезапуска, диагностика падений • Linux и сеть: удалённый доступ, проброс портов, разрешение конфликтов, чтение логов • Скриптование рутины: деплой, синхронизация данных, ротация логов • Уверенное владение Git, включая нетривиальные операции; чтение истории • Базовая безопасность: сервис без аутентификации локален, секреты не в репозитории, dev/prod режимы разведены • Автоматические smoke-проверки интерфейса после изменений • 4+ года разработки, из них 2+ года бэкенда в продакшене • 1+ год реального фуллстека: разработка клиента и сервера • Проект с LLM/ML как частью продукта • Запуск моделей локально или on-premise • 2–3+ месяца ежедневной работы через агентные инструменты Задачи: • Подключение и настройка USB-камеры: интеграция с ПО, захват видеопотока, детекция лиц, распознавание жестов • Реализация стереоскопического режима 2D→3D на телевизоре без специализированной 3D-панели • Разработка клиентских интерфейсов для телевизора и мобильного устройства по дизайн-макетам, адаптация вёрстки, интеграция с бэкендом, двустороннее realtime-взаимодействие • Разработка технической документации, инженерных спецификаций и контекстных файлов, используемых при агентной разработке

Компания IT_ONE запускает стажировку для будущих Java разработчиков, целью которой является подготовка специалистов уровня от Junior+ до Middle-. Наши стажеры смогут получить опыт работы в профессиональной среде, развить свои навыки под руководством высококвалифицированных специалистов и открыть новые возможности для своей карьеры в IT-индустрии. О программе: Период стажировки: июль-август 2025; Продолжительность 6 недель; Онлайн формат; 20 часов в неделю; Работа над собственным проектом с ментором; Материалы для изучения + домашние задания по проекту; Этапы отбора: отправка резюме -> заполнение анкеты -> собеседование с рекрутером и прохождение технического скрининга -> собеседование с техническим специалистом. Ожидания от кандидата: Мы ищем кандидатов с 2 годами коммерческого опыта, которые хотели бы прокачать свои навыки, поработать над проектом совместно с ментором; Уверенные знания Java Core (Collections, Stream API, Concurrency, многопоточность); Spring Framework, SQL, REST API, Git, понимание Gitflow. Что мы предлагаем после успешного прохождения стажировки: Официальное трудоустройство по ТК РФ в аккредитованную IT-компанию; ДМС после прохождения испытательного срока; Работа в команде высококвалифицированных профессионалов; Дополнительное обучение, библиотека, возможность посещения конференций, вебинаров, тренингов; Корпоративные скидки от партнеров; Насыщенная корпоративная культура.

Задачи: — сопровождение и развитие аналитической отчетности с фокусом на работу с данными, SQL-логикой и корректностью бизнес-показателей; — автоматизированный отчет, который обращается к данным витрины с использованием PySpark, обработка данных на Python и Pandas, формирование итоговой HTML-страницы; — анализ и доработка источников данных; — контроль корректности показателей, актуальности бизнес-логики, качества данных и стабильности формирования отчета; — доработка SQL-логики, обработки данных, структуры отчета и итоговой HTML-страницы. Дополнительно: — участие в развитии AI-агента по отчетности, автоматизирующего text2sql-задачи: перевод пользовательских запросов в SQL, сбор данных, проверка показателей, подготовка структурированных ответов для руководства банка; — понимание SQL, аналитического контекста, структуры витрин данных; — проверка корректности сгенерированных запросов и результатов; — участие в настройке логики взаимодействия агента с данными. Требования: — опыт работы в разработке на Python от 3 лет; — уверенное владение Python, Pandas, SQL, PySpark (Hadoop/Spark); — знание matplotlib/seaborn, Jupyter Notebook; — знание HTML; — навыки работы с Git, умение читать код DS и приводить его к инженерным стандартам production. Условия: — график работы 5/2, офисный формат (м. Кутузовская); — оформление по ТК РФ, оплачиваемые больничные листы; — спортивные и корпоративные мероприятия; — программа обучения; — добровольное медицинское страхование; — и многое другое.

Требования: • Агентная разработка (vibe coding) • Опыт продуктовой разработки от 4 лет, уровень senior fullstack • Агентные CLI-инструменты (Claude Code, Codex CLI, Cursor agent mode, Aider) как основной способ работы — поставленные и поддерживаемые продуктовые фичи, а не прототипы; ключевым является методика, а не знание конкретного инструмента • Spec-driven development: функциональные и нефункциональные требования формулируются до первого промпта; спецификация → план → код; умение писать инженерные спецификации и контекстные файлы (правила, схемы, markdown), удерживающие агента в рамках задачи • Модульность как условие агентной работы: слабая связанность и доменные границы, нарезка проекта на небольшие изолированные файлы вместо монолита • Управление контекстным окном: осознанный подбор того, что попадает в контекст, для предотвращения дрейфа и галлюцинаций на устаревшем коде • Умение вовремя сбросить сессию: остановить зациклившегося агента, очистить рабочее дерево и начать заново с более жёсткими ограничениями • Разработка в несколько потоков, менеджмент репозитория под агентную работу, опыт коллаборативной AI-разработки • Ревью и аудит AI-кода: слабые имена, дублирование, отсутствующие проверки, небезопасная работа с данными • Тесты как способ управления агентом: осмысленные юнит- и интеграционные тесты пишутся до логики фичи • Инфраструктура и восстановление: версионирование, снапшоты БД, бэкапы, CI, готовая процедура восстановления данных • Готовность писать код руками, когда агент упёрся, и ответственность за результат, включая код, сгенерированный агентом • Современный типизированный backend-язык: асинхронность, модель ошибок, управление зависимостями, воспроизводимое окружение • HTTP API и realtime-транспорт: REST и двусторонние соединения — стриминг, протокол сообщений, переподключения, валидация схем на границе • Автотесты как норма: юнит- и интеграционные, изоляция внешних сервисов и тяжёлых зависимостей, поддержание тестовых данных • Реляционные БД руками: схема, миграции, индексы, нетривиальные запросы, понимание пределов выбранной БД • Разрешение конфликтов зависимостей, включая бинарную несовместимость библиотек (характерно для окружений с ML-пакетами) • Компонентный SPA-фреймворк и типизированный JavaScript; конкретный фреймворк не принципиален, принципиальна готовность сменить его за неделю • Компонентные тесты в браузерном окружении, а не только ручная проверка • Realtime-клиент: переподключения, стриминг, рантайм-валидация входящих сообщений • Медиа в браузере: доступ к устройствам ввода, работа с аудиопотоком, кодирование и передача • Состояние на клиенте и ограничения браузера: защищённый контекст, сертификаты в dev, хранилище • Умеренность в UI: простой интерфейс без тяжёлых фреймворков и дизайн-систем • Классические CV-задачи: детекция, эмбеддинги и кластеризация объектов, обработка изображений и метаданных, дедупликация • Локальные LLM: форматы весов и квантизации, размер контекста, латентность и стоимость запроса; умение измерять, а не предполагать • Речевые модели: распознавание и синтез речи, размен качества на ресурсы, ограничения по задержке и длине входа • Мультимодальные модели: генерация описаний по изображению, оценка качества генерации • Эмбеддинги и векторный поиск: семантический поиск, гибридные схемы с полнотекстовым, переранжирование, метрики качества выдачи • Ресурсы и эксплуатация inference: одна модель на процесс, память ускорителя, батчинг, прогрев, поведение под нагрузкой • Не требуется: обучение моделей с нуля, MLOps-платформы, распределённое обучение • Пайплайны обработки как идемпотентные стадии с фиксацией состояния: перезапускаемость, докат, инкрементальность • Понимание разницы между инкрементальным и полным пересчётом и цены ошибки (полный пересчёт обычно уничтожает ручную разметку) • Целостность данных при деплое, сведение расходящихся баз, миграции данных, а не только схемы • Границы сервисов: как процессы общаются, кто владеет данными, что происходит при отказе одного из них • Контейнеризация: образы с тяжёлыми зависимостями, тома для данных и весов моделей, политики перезапуска, диагностика падений • Linux и сеть: удалённый доступ, проброс портов, разрешение конфликтов портов, чтение логов как основной способ разбирательства • Скриптование рутины: деплой, синхронизация данных, ротация логов • Уверенное владение Git, включая нетривиальные операции; чтение истории как источника проектных решений • Базовая безопасность: сервис без аутентификации не выходит за пределы локального интерфейса, секреты не попадают в репозиторий, dev- и prod-режимы разведены явно • Автоматические smoke-проверки интерфейса после изменений • 4+ года разработки, из них 2+ года бэкенда в продакшене • 1+ год реального фуллстека: разработка и клиента, и сервера к нему • Проект, где LLM/ML были частью продукта, а не демонстрационным примером • Запуск моделей локально или on-premise, а не только вызовы облачных API • 2–3+ месяца ежедневной работы через агентные инструменты Задачи: • Подключение и настройка USB-камеры на целевом устройстве: интеграция камеры с ПО устройства и захват видеопотока; детекция лиц и определение пользователя, находящегося перед устройством; распознавание управляющих жестов • Реализация стереоскопического режима 2D→3D: поиск и реализация способа вывода стереоскопического изображения на произвольном телевизоре, не требующем специализированной 3D-панели (приоритетный вариант — пассивное 3D) • Разработка клиентских интерфейсов для телевизора и мобильного устройства: реализация экранов по предоставляемым Заказчиком дизайн-макетам; адаптация вёрстки под особенности вывода на телевизоре и под мобильные экраны; интеграция с существующим бэкендом Заказчика, включая двустороннее realtime-взаимодействие • Разработка технической документации по всем перечисленным блокам работ, включая инженерные спецификации и контекстные файлы, использованные при агентной разработке

О компании и команде Привет! Мы - аккредитованная IT-компания MarfaTech, разрабатывающая собственные высокотехнологичные продукты для b2b клиентов глобальных рынков. У нас большая экспертиза в используемых технологиях и мало legacy. Мы любим свой код и поддерживаем его в актуальном состоянии. На проектах используем самые актуальные и современные технологии. Наш стек: PHP 8+, Python, MySQL, Clickhouse, Redis, Docker, Kubernetes, Git, CI/CD Наши ценности: Мастерство - Мы профессионалы своего дела и всегда увеличиваем свое мастерство! Осознанность - Мы точно знаем, что мы делаем и зачем! Сотрудничество - Мы помогаем друг другу быть лучше в том, что мы делаем! Что мы ждём от кандидата: Лидерство и управление командой: — Ресурсное планирование команды, в том числе найм, адаптация и развитие сотрудников; — Умение руководить командой разработчиков, включая распределение задач, менторство и поддержание высокой мотивации в команде; — Опыт построения эффективных коммуникационных процессов и конструктивной обратной связи внутри команды. Техническая экспертиза: — Продвинутое знание ООП, PHP, MySQL; — Опыт работы с Symfony или другими известными PHP-фреймворками; — Опыт работы с Docker; — Глубокие знания в области паттернов проектирования и их применения для создания масштабируемой, поддерживаемой кодовой базы. Архитектурное мышление: — Способность к проектированию и развитию высококачественной архитектуры программных решений, учитывающей текущие и будущие потребности бизнеса и пользователей; — Проактивность в улучшении текущих рабочих процессов; — Внедрение лучших практик обеспечения высокого уровня качества кода и его соответствия современным стандартам разработки. Дополнительные квалификации: — Опыт работы над highload проектами и понимание особенностей проектирования для высоконагруженных систем; — Желание и способность разрабатывать качественные сервисы, обладающие продуманной архитектурой. Мы предлагаем: — Ты сможешь работать удалённо из любой точки мира. А если тебе захочется познакомиться лично, то двери нашего офиса в Москве всегда открыты:); — Достойный уровень заработной платы; — Сильную техническую команду, которая всегда готова делиться опытом, у нас работают лучшие технические эксперты; — Сложные, интересные задачи и использование новых технологий; — Гарантируем полное отсутствие бюрократии и технологическую свободу; — Возможность карьерного роста и профессионального развития; — Открытая и свободная friendly среда - у нас ты сможешь сам задавать тренды, а не следовать им; — 50% компенсация оплаты изучения английского языка; — Компенсация занятий спортом; — 10 бесплатных сессий и 50% компенсация оплаты консультаций психолога; — График работы: пять дней в неделю (гибкое начало дня).