Вакансии

Задачи: — Автоматизация тестирования на Java. — Тестирование mobile и web приложений. — Тестирование Rest API. — Работа с SQL и NoSQL базами данных на уровне сложных запросов и выгрузок (join, View и др.). — Покрытие новых функциональностей с помощью инструментов автоматизированного тестирования на Java. — Интеграционное тестирование. — Работа с CI/CD системами (Jenkins, GitLab CI). — Работа с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ и аналоги). — Работа с мок-сервисами (Wiremock или аналоги). — Написание библиотек и инструментов для автоматизации тестирования. — Применение процессов и методологий разработки ПО. — Работа с системами на микросервисной архитектуре (Spring Cloud, Kubernetes, Openshift или аналоги). — Развертывание инфраструктуры. — Работа с системами кэширования (Redis, Hazelcast). Требования: — Опыт работы в QA от 4 лет. — Опыт автоматизации тестирования на Java от 2 лет. — Опыт тестирования mobile и web приложений от 2 лет. Условия: — Формат работы: офис в Санкт-Петербурге. — Соотношение web и mobile тестирования: мобилка + веб. — Соотношение backend и frontend тестирования: 80% / 20%. — Соотношение ручного и автоматического тестирования: 70% ручное, 30% автоматическое. Используемые инструменты: Docker, Jenkins, Kubernetes, SOAP UI, Postman, Jira, Confluence, Git, IntelliJ IDEA, Bitbucket, Docker Compose.

Location: Noida, India Workplace: hybrid TeamViewer provides a leading Digital Workplace platform that connects people with technology—enabling, improving and automating digital processes to make work work better. Our software solutions harness the power of AI and shape the future of digitalization. We believe that our diverse teams and strong company culture are key to the success of our products and technologies, that hundreds of millions of users around the world and around 645,000 customers across all industries rely on. With more than 1,900 employees worldwide, we celebrate the unique perspectives and talents that each individual brings to the table and foster a dynamic work environment where new ideas thrive. Are you ready to join our team and make an impact? Responsibilities We are looking for a Professional/ Senior Fullstack Software Engineer (all genders) to join our new Integrations & Partner Enablement team in Noida. The team connects TeamViewer products to the enterprise systems our customers run on, such as ERP, warehouse management (WMS) and manufacturing execution (MES) systems, and gives partners the tools to build integrations on their own. You will own integration features end to end, shape technical direction for our SDKs and integration templates, and act as a technical reference and mentor in the team. The work is mostly backend, with web frontend work on our extension tools. You will work closely with engineering and product teams in Europe. Design, build and maintain our Connector SDK, integration templates and backend services using Java/Kotlin with Spring Boot or Node.js/TypeScript. Build web extensions and tooling with React and TypeScript. Drive design decisions for scalable, secure and reusable integrations, applying event-driven and API-first principles. Design data mapping and transformation between our products and enterprise systems such as SAP, WMS and MES. Turn customer-specific integrations into standard, configurable templates. Write developer documentation, samples and guides for partners and system integrators, and support them technically. Drive testing strategy across the stack (unit, integration, contract, end-to-end) and contribute to CI/CD pipelines. Drive adoption of AI-assisted development in the team: set good practices, share workflows and keep quality high. Mentor other engineers, lead code reviews and promote engineering best practices. Requirements A degree in Computer Science, Software Engineering or a related field, or equivalent experience. 6+ years of professional experience in software development across backend and frontend, with a track record of leading technical topics. Strong backend experience with Java and/or Kotlin and Spring Boot, or with Node.js and TypeScript. Solid experience with React and TypeScript. Strong experience with enterprise integration: REST APIs, data mapping and transformation, event-driven integration and messaging. Good understanding of authentication and authorization standards such as OAuth 2.0 / OpenID Connect. Experience with relational and NoSQL databases. Experience with Git, CI/CD, automated testing, Docker and cloud platforms (Azure or AWS). Hands-on experience with AI coding tools (e.g. Claude Code, GitHub Copilot, Cursor) and a clear view on how to use them responsibly in a team. A consulting mindset: able to understand a customer process and turn it into a reusable, standard solution. Experience mentoring engineers and working in agile teams. Good working-hours overlap with Central European Time. Fluent in English (spoken and written). Nice to have Background in SAP consulting or a systems integrator, or at a product company with an integration platform or SDK (e.g. iPaaS, WMS or MES vendors). Experience with SAP integrations (e.g. SAP EWM, SAP S/4HANA, OData, BAPI/RFC, IDoc, SAP BTP / Integration Suite); SAP certification is a plus. Experience with WMS or MES products (e.g. Manhattan, Blue Yonder, Körber, Siemens Opcenter) and understanding of logistics, warehouse or manufacturing processes. Experience building SDKs, developer tools or developer documentation. Willingness to travel occasionally to Europe. TeamViewer is an equal opportunities employer and is committed to building an inclusive culture where everyone feels welcome and supported. We C-A-R-E and understand that our diverse, values-driven culture makes us stronger. As we continue to grow as a company, we also focus on enabling our employees to grow both personally and professionally. We are proud to have an open and embracing workplace environment that will empower you to be your best no matter your gender, civil or family status, sexual orientation, religion, age, disability, education level, or race. If you require any accommodations or adjustments during the application or hiring process, including interview or onboarding support, please reach out to your Talent Acquisition Partner, who will be happy to support you.

Задачи: — Разрабатывать микросервисы на Java и Spring Boot — Проектировать REST API и интеграции с внешними системами — Работать с PostgreSQL, проектировать схемы и оптимизировать SQL-запросы — Развивать и рефакторить существующий код, включая legacy-компоненты — Использовать Kafka или RabbitMQ для обмена сообщениями — Писать unit- и интеграционные тесты, проводить code review — Участвовать в архитектурных обсуждениях, декомпозиции и оценке задач — Работать по Agile/Scrum совместно с аналитиками, тестировщиками и DevOps Требования: — Коммерческая разработка на Java от 3 лет для Middle и от 6 лет для Senior — Уверенное знание Java 8, 11 или 17 и Spring Boot, Data, Security, MVC — Практика разработки микросервисов и REST API — Уверенная работа с PostgreSQL и SQL, включая оптимизацию запросов — Знание Kafka или RabbitMQ — Навыки работы с Docker, Kubernetes, Git и CI/CD — Написание unit-тестов с JUnit и Mockito — Понимание ООП, SOLID и принципов чистого кода — Умение декомпозировать задачи, оценивать трудоёмкость и технические риски Будет плюсом: — Проекты в банковской, финтех-, страховой сфере или промышленности — Знание Kotlin — Работа с MongoDB или Redis — Знакомство с Prometheus, Grafana, ELK или Elasticsearch — Использование Camunda, Liquibase или Flyway — Разработка высоконагруженных систем — Английский на уровне чтения технической документации Условия: — Подработка — Оформление: Договор ГПХ с ИП, с физлицом — График: 5/2 — Формат работы: удалённо

Требования: — Соотношение ручного и автоматизированного тестирования 50/50 — Опыт работы от 5 лет — Уверенное знание теории тестирования — Уверенное знание основных практик тест-дизайна и умение применять их на практике — Знание базовых команд Git — Базовые знания SQL (CRUD + join) — Уверенные знания REST — Уверенные навыки тестирования API (использование инструментов для тестирования API, особенности тестирования API) — Опыт тестирования WEB — Понимание работы клиент-серверных приложений, умение локализовать дефекты — Умение использовать панель разработчика в Chrome (верстка, консоль, сеть) — Умение настраивать заглушки (желательно Wiremock) — Опыт функционального, интеграционного и E2E-тестирования — Знания и понимание CI/CD, базовый опыт использования, умение встраивать автотесты — Умение оценивать стандартные задачи — Умение работать с логами (желательно Kibana) — Умение работать с нереляционными БД (желательно MongoDB) — Умение работать с брокерами сообщений — Умение составлять тест-план под конкретные цели — Понимание особенностей тестирования в разных методологиях разработки — Понимание тестирования в микросервисной архитектуре, навыки локализации дефектов — Хорошие навыки выявления неявных требований — Хорошие навыки взаимодействия со смежными командами — Уверенные знания Java Core — Уверенные знания Selenium/Playwright и Rest-assured (или аналогов) — Уверенные знания JUnit/TestNG/KTest или аналогов — Понимание основных принципов ООП — Знание основных паттернов проектирования ПО и автотестов — Понимание работы систем сборки приложений (maven/gradle/npm) — Понимание основных принципов построения архитектуры фреймворков автоматизации Задачи: — Функциональное тестирование — Контрактное тестирование — Разработка и отладка автотестов для UI и API — Поддержка работоспособности уже написанных тестов — Ведение документации, написание скриптов, анализ требований — Сопровождение релизов, мониторинг качества продукта — Работа с баг-трекингом, разбор и анализ результатов тестирования — Проведение регрессионного тестирования, в том числе вручную Условия: — Полный рабочий день — Возможна удалённая работа — Трудоустройство по аутстафф модели — Трудоустройство через ИП (если его нет, нужна готовность открыть)

Workplace: remote Location : Quantori is an international team: we have colleagues who work not only from office but also remotely from all over the world. Responsibilities : Design, develop, and maintain production data pipelines using Python, Apache Airflow, Snowflake, and Amazon S3 Design and evolve scalable data architectures, including Bronze, Silver, and Gold data layers Develop data models and implement incremental loading, historization, versioning, and reusable transformation patterns Write and optimize complex SQL transformations, views, stored procedures, dynamic tables, streams, tasks, and scheduled jobs Integrate data from relational databases, APIs, object storage, and file-based sources Implement data-quality checks, validation, reconciliation, lineage, monitoring, and robust error-handling processes Manage Snowflake access controls, roles, permissions, service accounts, and deployment across development, staging, and production environments Maintain CI/CD pipelines for Snowflake objects, Airflow DAGs, and Python code using Git and automated testing Monitor and troubleshoot production pipelines and proactively improve reliability and performance Collaborate with data, analytics, engineering, and other technical teams to translate business and technical requirements into reliable data products Create technical documentation and specifications following established quality and compliance standards What we expect : 5+ years of experience in Data Engineering, including at least 3 years working with production data platforms Strong hands-on experience with Snowflake, including Data modeling, RBAC and access management, Warehouse management, Query profiling and performance optimization, Stored procedures Advanced SQL skills, including complex joins, CTEs, window functions, incremental processing, and query optimization Strong Python skills for ETL, database integration, automation, error handling, and testing Production experience with Apache Airflow, including DAG development, dependencies, sensors, task groups, retries, backfills, and operational support Experience working with relational databases, object storage, APIs, and file-based data sources Strong understanding of modern data architectures, including medallion and dimensional modeling, slowly changing dimensions, natural and surrogate keys, and historization Experience with Git, pull requests, automated testing, and CI/CD for data pipelines and database code Strong problem-solving skills and the ability to work independently in a production environment Snowflake and Apache Airflow are core requirements for this role; experience only with alternative data warehouses or orchestration tools would not be sufficient Nice to have : Experience working in regulated or validated environments Background in life sciences, healthcare, clinical, laboratory, genomic, or bioinformatics data Experience working with LIMS or other scientific/clinical data systems Familiarity with OMOP or other standardized clinical data models Experience with data-consumption and visualization tools such as Tableau or Streamlit Familiarity with scientific or computational workflows and tools such as Nextflow or similar workflow orchestration platforms SnowPro certification Experience with AWS Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) We offer : Competitive compensation Remote work Flexible working hours A team with excellent tech expertise

Задачи: — Разработка мобильных приложений на Android с использованием архитектур MVI и MVP+ Clean. — Проектирование архитектуры приложений. — Работа с дизайн системой и SDUI. — Работа с Jenkins и CI/CD. — Проведение code-review в команде из более чем 3-4 разработчиков. Требования: — Опыт коммерческой разработки мобильных приложений от 3-х лет. — Опыт проектирования архитектуры приложений. — Опыт работы и проектирования дизайн системы. — Опыт работы и проектирования SDUI. — Знание android UI/UX паттернов. — Опыт работы с Unit тестами, UI тестами и screenshot тестами. — Отличные знания Kotlin и Android SDK. — Опыт работы с Dagger 2, RxJava 2. — Знание Kotlin Coroutines и Flow. — Умение работать с git, знакомство с git flow и код-ревью. — Понимание принципов многомодульной архитектуры в Android и MVI. — Опыт работы в продуктовых командах по SCRUM/Kanban. Условия: — Удалённый формат работы (РФ). — Оформление по ТК. — Оплачиваемый отпуск 28 календарных дней в год и оплачиваемые больничные. — Предоставление техники (MAC, Windows). — ДМС. — Компенсация хобби, спортзала и английского языка. — Компенсация профессионального обучения. — Возможность участия во внутренних программах компании и активностях, например, в реферальной программе «приведи друга».

Задачи: — полный цикл backend-разработки (архитектура, кодинг, запуск в пром) — разработка REST API — работа с PostgreSQL и Kafka — покрытие автотестами Требования: — опыт 4+ года на Scala 2.13 (стандартная библиотека, Future, implicits) — знание стеков Quill, Jetty, Kafka, Bouncy Castle, Liquibase, Cucumber, CI/CD (Jenkins, Groovy), Web3j / ethers / JSON-RPC Условия: — гибридный формат работы или офис в Москве (БЦ Оружейный) — ежегодный пересмотр зарплаты — годовая премия — ДМС — спортзал — образовательные программы

Location: Москва Команда юридических ИИ-систем и автоматизации правового анализа. Основной стек: Python 3.10+, FastAPI, LangChain / LangGraph, OpenSearch, Redis, Kafka Обязанности * разработка и поддержка промышленных пайплайнов вокруг больших языковых моделей (LLM) — интеграция агентов, RAG-модулей, кэширования и асинхронных очередей * реализация многоагентных систем на базе LangGraph / LangChain — orchestration, routing, memory-модули, логика принятия решений * интеграция LLM API (GigaChat, OpenAI, Gemini, Qwen) и разработка внутренних сервисов общения между агентами * подключение векторных и поисковых движков (OpenSearch, Qdrant) для семантического поиска в юридических документах * разработка внутренних REST/gRPC-API для взаимодействия с фронтом, хранилищем и внешними LegalTech-системами * настройка пайплайнов логирования, трейсинга и мониторинга (Prometheus, Grafana, Loki) * совместная работа с Data Science-командой — внедрение моделей, дообучение и эксперименты в продакшне. Требования * опыт коммерческой разработки на Python 3+ от 3 лет * глубокое понимание асинхронного программирования, многопоточности и очередей сообщений * опыт построения микросервисной архитектуры и REST/gRPC-API * навыки работы с векторными базами данных или поисковыми движками * базовое понимание принципов работы LLM, RAG, агентов и промтинг-пайплайнов. Будет плюсом: * опыт с GraphRAG / LangGraph * знание DevOps-практик (CI/CD, контейнеризация, мониторинг) * опыт интеграции с LegalTech-системами, ML-API или хранилищами нормативных актов * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия * офисный формат работы, после испытательного гибрид обсуждаем * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная 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 * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Lisbon, Portugal About the Role We are seeking an experienced UiPath RPA Developer with strong Python skills to join our automation team. The ideal candidate will have hands-on experience designing and deploying UiPath automation solutions, combined with deep Python proficiency for building custom integrations, scripts, and data processing pipelines. You will work closely with business analysts, solution architects, and cross-functional teams to deliver end-to-end automation that drives operational efficiency. Responsibilities Design, develop, and deploy UiPath RPA workflows and automation solutions across attended and unattended processes. Write clean, efficient Python scripts and custom UiPath activities to extend automation capabilities and integrate with external systems. Analyze, debug, and optimize existing UiPath workflows and Python-based automation components to improve reliability and performance. Collaborate with business stakeholders to gather process requirements, conduct feasibility assessments, and translate manual workflows into automated solutions using UiPath Studio. Build and maintain Python-based integrations with REST APIs, web services, and data pipelines that complement UiPath automation workflows. Develop and maintain test frameworks using UiPath Test Suite and Python (pytest) to ensure automation reliability and quality across deployments. Manage and monitor robots via UiPath Orchestrator, including scheduling, queue management, alert configuration, and performance reporting. Maintain version control of UiPath projects and Python code using Git, and support CI/CD pipelines for automated deployment of RPA solutions. Leverage Python for web scraping, data transformation, and pre/post-processing tasks that feed into or extend UiPath automation pipelines. Interact with AWS services (S3, Lambda) and other cloud infrastructure to support scalable, cloud-based RPA deployments. Stay updated with emerging technologies and contribute ideas for improvements. Qualifications Education: Bachelor’s degree in computer science, Software Engineering, or a related field (or equivalent experience). Experience: 3+ years of UiPath RPA development experience, with at least 2 years of strong Python programming skills. Technical Skills: Strong proficiency in UiPath Studio, UiPath Orchestrator, and UiPath Test Suite; UiPath RPA Developer certification preferred. Advanced Python skills including scripting, automation, data manipulation (pandas, NumPy), and API integration. Experience with web scraping tools (e.g., Playwright, Selenium) for browser automation and integration with UiPath workflows. Basic knowledge of SQL and database concepts (e.g., PostgreSQL, MySQL). Experience with version control systems (e.g., Git). Understanding of REST APIs and JSON. Familiarity with AWS services, especially Lambda functions and S3 buckets. Experience building custom UiPath activities or integrations using Python or .NET to extend native UiPath capabilities. Familiarity with Linux/Unix environments. Soft Skills: Strong problem-solving and analytical skills. Ability to work collaboratively in a team environment. Good communication skills and a willingness to learn. Attention to detail and commitment to quality. Preferred Skills: UiPath Advanced RPA Developer or Solution Architect certification. Experience with cloud platforms (AWS, Azure, GCP) for deploying and scaling RPA infrastructure. Familiarity with process mining or task capture tools (e.g., UiPath Process Mining, Task Capture) for identifying automation opportunities. Experience with Agile/Scrum methodologies and automation CoE (Center of Excellence) governance practices. Knowledge of containerization (Docker) and CI/CD tooling (Jenkins, GitHub Actions) for automated RPA deployment pipelines. We believe the best ideas and innovation happen when we are together. Employees in this role will work in the office four days, with the flexibility to work remotely one day (Friday). Benefits iCapital offers a comprehensive benefits package that includes a total compensation program consisting of competitive salary, annual performance bonus, and equity for all full-time employees; healthcare with 100% employer-paid health and dental insurance; and generous paid time off (PTO). For additional information on iCapital Network, please visit https://www.icapitalnetwork.com/about-us Twitter: @icapitalnetwork | LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/icapital-network-inc

Задачи: — развитие клиентского frontend и admin panel — проектирование и реализация новых фич end-to-end: от технического решения до релиза — работа с React, TypeScript, Node.js — SSR, prerendering, BFF — интеграции с Go-backend — WebSocket, SSE — white-label / multi-theme архитектура — runtime config, design tokens — unit и integration tests — code review и участие в технических решениях Требования: — 3-4+ года коммерческой разработки — сильный React и TypeScript — JavaScript, HTML/CSS, adaptive / cross-browser — state management: Redux, Zustand, MobX или аналоги — понимание HTTP, REST, базовые знания SQL — Git, CI/CD — frontend security: XSS, tokens, validation — умение проектировать решения, читать и ревьюить чужой и AI-generated code Будет плюсом: — опыт с white-label / multi-tenant продуктами — знание design systems / theme systems — опыт работы с Figma → code / design tokens — знание Go — опыт в fintech, crypto, Web3 — понимание agentic workflows, MCP, AI в CI Условия: — полностью удалённая работа — полная занятость — зарплата $2500-3000 — минимум бюрократии и микроменеджмента — много новых продуктовых задач — влияние на архитектуру и продукт — компания оплачивает AI-инструменты

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: — Администрировать, поддерживать и оптимизировать облачные платформы и инфраструктуру. — Настраивать, конфигурировать, поддерживать и совершенствовать CI/CD- и GitOps-пайплайны. — Внедрять и поддерживать практики Infrastructure as Code (IaC) с использованием таких инструментов, как Ansible, Terraform, Pulumi. — Управлять контейнеризированными средами с использованием Docker, Docker Swarm и Kubernetes. — Обеспечивать надежную инфраструктуру и процессы развертывания для BI-сервисов и приложений, включая ClickHouse, SQL, Airflow, Tableau, Superset. — Тесно взаимодействовать с командами разработки и BI для повышения надежности развертывания, консистентности окружений и операционной эффективности. Требования: — Уверенные навыки настройки и администрирования как минимум одной облачной платформы. — Уверенные навыки построения и автоматизации процессов развертывания с использованием CI/CD и GitOps. — Опыт построения масштабируемой IT-инфраструктуры. — Уверенные навыки настройки Linux-серверов и устранения неисправностей. — Практический опыт работы с Kubernetes. — Понимание сетевой модели OSI. — Понимание принципов построения надежной и масштабируемой инфраструктуры, а также автоматизированных процессов развертывания. — Знание принципов информационной безопасности и защиты данных. — Интерес к работе с инфраструктурой для Business Intelligence и data-related решений либо соответствующий практический опыт.

Location: Bengaluru, India We are looking for a Senior AI Quality Engineer (L3+) with strong Python skills and hands-on experience testing AI and ML systems. You will analyze requirements, define evaluation strategies, build automated checks, validate models and outputs, test APIs and data pipelines, verify defects through resolution, and contribute to release readiness for your assigned product area. You will both evaluate AI systems and design, build, and operate QE agents for the software testing life cycle. AI-assisted work is part of everyday QE practice on this engagement, with Ragas, DeepEval, promptfoo, Cursor, and other AI and ML tools used for evaluation, scripting, test generation, analysis, and maintenance. You will also build golden datasets, calibrate LLM-as-judge methods, test agentic workflows and RAG systems, implement self-healing and intelligent test approaches, and diagnose quality, safety, performance, and cost failures across distributed AI services. This position is intended for Hyderabad-based candidates who are available to work from the office. The client delivers AI agents, retrieval systems, models, and data pipelines across a broad technology landscape. Quality is part of delivery through evaluation gates, automated regression, model and data validation, security and privacy checks, and evidence that a release is ready. Python is the primary language for AI evaluation, model validation, API testing, data-pipeline quality, and QE agent design. The role combines deterministic automation with probabilistic evaluation to assess AI behavior across models, data, retrieval, tools, and integration surfaces, and designs and operates agents that support the software testing life cycle. Analyze requirements and define evaluation strategies, golden datasets, regression benchmarks, baselines, thresholds, and blocking metrics with domain-expert review. Design, build, and orchestrate AI agents, persona-based workflows, and reusable skills for the STLC using LangChain, LangGraph, or Semantic Kernel. Build automated evaluations and benchmarks for LLMs, agents, RAG, retrieval, tool trajectories, and contracts using Ragas, DeepEval, and promptfoo. Calibrate LLM-as-judge against human grading, manage non-determinism through repeated runs, and detect regression and drift. Write and maintain Python and pytest automation for AI, ML, API, data, and integration workflows. Use Cursor and agentic tools to analyze requirements, generate and review tests, and maintain evaluation suites. Validate deep-learning, reinforcement-learning, and predictive models using LangChain. Build AI-assisted STLC workflows for requirements analysis, test design, script generation, execution, self-healing, failure analysis, and defect triage, plus intelligent test selection and defect prediction. Integrate LLMs, APIs, embeddings, vector databases, retrieval pipelines, and enterprise data sources into QE frameworks using Python. Test REST and streaming APIs, agent tools, and RAG and MCP integrations, including authentication, errors, retries, and recovery. Test data and retrieval pipelines for schema integrity, lineage, idempotency, fallback, promotion gates, and rollback. Integrate evaluations, benchmarks, and agent workflows into QE frameworks and CI/CD on GitHub Actions, review Allure results, and keep TestRail aligned with automated coverage. Test prompt injection, jailbreaks, unsafe tool use, data exfiltration, access control, PII controls, and guardrails. Measure accuracy, relevance, groundedness, hallucination, retrieval quality, agent reliability, latency, throughput, token use, and cost, and diagnose distributed failures. Implement tracing, monitoring, and production evaluation using Langfuse, LangSmith, or a comparable AI observability platform. Deploy and operate QE agents on Amazon Bedrock AgentCore or a comparable agent platform, with governance and human oversight. Deploy and validate AI and ML solutions on AWS or Azure, including secrets, database services, and cloud-native test infrastructure. Report, track, and verify defects in Jira, and work with domain experts, product, and engineering on traceable coverage and untested scope. Contribute to release readiness for the assigned product area without owning sign-off for the whole team. Strong Python proficiency with pytest for test and evaluation automation. Hands-on experience building and orchestrating AI agents and agentic workflows with LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, or comparable frameworks. Hands-on experience building AI evaluations and benchmarks with Ragas, DeepEval, promptfoo, or equivalent tools. Hands-on use of Cursor or agentic development tools for test generation and maintenance. Experience defining AI evaluation strategies, golden datasets, regression benchmarks, and LLM-as-judge calibration, including non-determinism and drift. Experience validating deep-learning, reinforcement-learning, and predictive models with LangChain. Experience building AI-assisted STLC workflows for requirements analysis, test design, script generation, execution, self-healing, failure analysis, defect triage, intelligent test selection, and defect prediction. Experience integrating LLMs, APIs, embeddings, vector databases, and retrieval pipelines with automation frameworks in Python. Experience testing REST and streaming APIs, agent tools, RAG workflows, and MCP integrations. Experience testing data and retrieval pipelines for correctness, lineage, and safe promotion. Experience integrating AI evaluation and agent workflows with automation frameworks and CI/CD using GitHub Actions, Allure, TestRail, or equivalent tools. Experience testing AI security, privacy, access control, and guardrails. Experience measuring accuracy, relevance, groundedness, hallucination, retrieval quality, agent reliability, latency, throughput, token use, and cost, and diagnosing distributed failures. Experience with AI tracing, monitoring, and production evaluation using Langfuse, LangSmith, or comparable tools. Familiarity with AWS, Azure, or GCP cloud AI services and agent platforms for deploying and validating AI and ML solutions. Experience deploying and operating agents on Amazon Bedrock AgentCore or a comparable agent platform, with governance and human oversight. Experience managing defects through resolution in Jira or an equivalent tool. Ability to work with domain experts, product, and engineering on ground truth and coverage gaps. Experience contributing to release readiness for an assigned product area. Playwright and TypeScript experience for UI and API automation. Real-device and cross-browser execution using LambdaTest, Sauce Labs, or an equivalent platform. Knowledge of AI-driven test optimization and coverage analytics using SeaLights or an equivalent platform. Experience contributing reusable components to shared automation frameworks and reviewing automation code through Git and GitHub workflows. Experience managing test data and troubleshooting test environments needed for reliable execution. Experience triaging security findings and validating operational readiness, monitoring, rollback, and recovery controls. Experience producing audit-ready evaluation reports and improving shared evaluation patterns, automation libraries, and datasets.

Location: Bengaluru, India We are looking for an experienced Platform Engineer to support the existing AWS infrastructure and contribute to its ongoing modernization and consolidation. The role combines hands-on cloud engineering with a product mindset. We are not looking only for someone who can build or operate infrastructure – we need an engineer who treats the platform as a product and product engineering teams as customers: starting from developer friction rather than a preferred tool, building self-service and golden paths, and proving impact with data. The working schedule is aligned with UK business hours, from 9:00 AM to 5:30 PM UK time. Participation in an on-call rota may be required. This position includes a sign-in bonus. You will contribute to a transformation from team operated infrastructure toward a platform with clear self service capabilities. The platform is run as an internal product: product engineering teams are its customers, and success is measured by developer experience, adoption, reliability, delivery speed and cost. Design and evolve reliable AWS, Kubernetes, Terraform and CI/CD platform capabilities for engineering teams. Understand developer friction through conversations, feedback and data before choosing a technical solution. Build self-service capabilities, golden paths and guardrails that make the right thing easy for engineers. Measure outcomes (e.g. lead time, deployment frequency, reliability, cost) to prioritize work and confirm improvements. Work with product engineering teams to iterate on solutions and drive platform adoption. Balance standardization and controls with usability, so the platform enables teams rather than adding process. Strengthen observability, resilience, security and incident readiness. Take part in incident response, post-incident reviews and the on-call rota. Strong hands on AWS platform engineering experience in production environments. Practical experience with Kubernetes, EKS, Docker, Terraform, and Helm. Strong CI/CD experience, particularly with GitHub Actions and reusable pipeline design. Experience with logging and monitoring, networking and protocols, secrets management, and service discovery. Experience with at least one programming or scripting language. Evidence of designing secure, reliable, and maintainable platform solutions. Experience supporting business critical services, including participation in an on call rota. Experience identifying developer needs and translating them into practical platform improvements. Experience building self service capabilities, reusable workflows, or guardrails adopted by engineering teams. Ability to use data and metrics to prioritize platform improvements and evaluate their impact on developer experience, reliability, delivery speed, or cost. Experience collaborating with engineering teams to gather feedback, iterate on solutions, and drive adoption. Ability to balance standardization, security, and operational controls with developer usability. Experience with Honeycomb, OpenTelemetry, Prometheus or Splunk, including SLO-driven practices. Experience using platform engineering metrics to measure adoption, developer experience and operational outcomes. Pragmatic use of AI-assisted engineering tools to improve quality and productivity.

Опыт: — PHP/Laravel — от 5–6 лет коммерческой разработки. — Самостоятельное ведение задачи от проектирования до прода. — Отличное знание ООП, SOLID, паттернов проектирования. Backend / API: — Глубокое знание Laravel: очереди, события, service container, Eloquent. — Проектирование REST API: версионирование, идемпотентность, контракты (OpenAPI), авторизация (OAuth2/JWT). — Опыт с микросервисной архитектурой и межсервисным взаимодействием. — Очереди/брокеры: Kafka. — Тестирование: PHPUnit/Pes.t Базы данных: — Уверенный SQL (MySQL/PostgreSQL): индексы, оптимизация запросов (EXPLAIN). — Транзакции, уровни изоляции, блокировки, race conditions. Инфраструктура: — Linux, Nginx, Redis — уверенное владение. — Docker, Git, CI/CD. — Kubernetes — на уровне понимания (чтение манифестов, диагностика пода). — Observability: логирование, метрики (Prometheus/Grafana), профилирование. Frontend: — HTML, JS, базовый TS — на уровне чтения. — Vue.js — разобраться в готовом компоненте и внести правку. Личные качества: — Проактивность, инженерная аккуратность, чёткая коммуникация, участие в код-ревью. Задачи: — Создавать и поддерживать в команде клиентские сервисы: сайт, личные кабинеты, мобильное приложение. — Внутренние системы: автоматизация рабочего места сотрудников. — Комплексные B2B-решения с глубокой интеграцией. — Вспомогательные сервисы (платежи, API-шлюзы, утилиты). Условия: — Удаленный/гибридный формат работы. — График работы 5/2 с 9.00 до 18.00, сокращенный рабочий день в пятницу до 16.45. — Оформление на постоянной основе согласно ТК РФ. — Конкурентная заработная плата + система мотивации. — Программа лояльности для сотрудников компании (корпоративные скидки на страховые продукты, ДМС, фитнес, путешествия и многое другое). — Корпоративное обучение. — Электронная библиотека. — Корпоративные мероприятия (тимбилдинги, подарки для сотрудников и их детей). — Спортивные мероприятия (футбол, беговые события).

Задачи: — Создавать и внедрять CI/CD-проекты для систем в Банке — Создавать скрипты для автоматизации процессов разработки и сопровождения Требования: — Опыт построения CI/CD для систем — Знание Gitlab-CI или другой CI-системы — Хорошее знание Linux, bash, GIT — Знание технологии Docker/Openshift — Желательно иметь навык работы с Ansible/AWX или другой системы управления конфигурациями — Желательно иметь опыт написания Python (или Groovy)-скриптов — Желательно иметь опыт работы с базами данных, начальное знание SQL — Умение общаться с другими ИТ-командами по техническим вопросам Условия: — ДМС после испытательного срока и льготное страхование членов семьи — Гибридный формат и гибкое начало рабочего дня — Оплачиваемый больничный и отпуск на важные даты — Улучшенные условия на кредиты, кредитные карты, вклады и другие продукты банка — Скидки на обучение английскому языку от Skyeng, фитнес, услуги здоровья и красоты — Корпоративное обучение: курсы, тренинги, вебинары и базы знаний — Бонус за каждого, кто присоединится к команде благодаря сотруднику — Развитая программа заботы о благополучии и ментальном здоровье — Насыщенная корпоративная жизнь, награждение лучших сотрудников и новогодние подарки детям

Задачи: ∙ Обеспечение бесперебойной работы федеральных информационных систем; ∙ Оперативное решение возникающих проблем; ∙ Работа с системами виртуализации Hyper-V, VMware и OpenVZ; ∙ Работа с базами данных MSSQL, PostgreSQL, MySQL; ∙ Настройка, адаптация и модернизация процесса развертывания CI-CD; ∙ Сборка с GitLab; ∙ Документирование рабочего процесса (фиксация и описание всех выполняемых задач); ∙ Полный задач гибкий и может расширяться в зависимости от вашей экспертизы и желания влиять на процессы. Требования: ∙ Высшее техническое образование; ∙ Опыт работы LINUX-системным администратором не менее пяти лет; ∙ Опыт написания скриптов bash, powershell, python; ∙ Опыт использования Ansible; ∙ Знания по администрированию серверных операционных систем семейства Linux; ∙ Понимание принципов работы k8s, Docker, CRI-O; ∙ Опыт администрирования PostgreSQL; ∙ Опыт работы с Kafka, Redis, Clickhouse; ∙ Опыт работы с GitLab; ∙ Настройка и интеграция с другими элементами, необходимыми для реализации CI/CD; ∙ Знание основных протоколов передачи данных; ∙ Знание принципов построения TCP/IP сети; ∙ Знание английского языка на уровне, достаточном для чтения профессиональной литературы; ∙ Умение самостоятельно осваивать различные технические концепции; ∙ Умение самостоятельно решать возникающие вопросы и задачи; ∙ Создание собственных скриптов для мониторинга компонентов системы. Будет преимуществом: ∙ Опыт развертывания и глубокого обслуживания СУБД (Microsoft SQL Server, Postgres); ∙ Опыт работы с технологиями виртуализации; ∙ Опыт работы с системами мониторинга (SCOM, Zabbix, Grafana); ∙ Навыки автоматизации рутинных операций; ∙ Желание учиться и развиваться вместе с компанией. Условия: ∙ Все льготы IT-отрасли: компания аккредитована Минцифры РФ (отсрочка от призыва, льготная IT-ипотека, налоговые преимущества); ∙ Стабильность: официальная «белая» заработная плата, оформление по ТК РФ с первого рабочего дня; ∙ Комфорт: современный офис кабинетного типа у м. Нагатинская, оборудованный кофе-зонами и всем необходимым для продуктивной работы; ∙ Атмосфера: лояльное руководство без микроменеджмента, регулярные корпоративные мероприятия и неформальное общение; ∙ Развитие: возможность обучения и получения сертификатов за счет компании (при производственной необходимости); ∙ График работы: 5/2 с 9:30 до 18:15; ∙ Работа строго в офисе, удаленный формат не рассматривается.