Вакансии

Задачи: — Получать задачи напрямую от основателя, иногда в виде голосовых заданий, иногда в виде прототипов, и доводить их до архитектуры и кода, готового к продакшену. — Обеспечивать, чтобы команда могла поддерживать систему без необходимости переписывать её с нуля. — Работать в высоком темпе, задачи измеряются часами. — Ежедневное прямое взаимодействие с основателем. — Работать самостоятельно, без подчинённых, используя помощь AI-агентов. Требования: — Уровень senior с возможностью самостоятельно разрабатывать от схемы базы данных до пользовательского интерфейса. — Ежедневная разработка с помощью AI-инструментов, таких как Claude Code, Cursor или аналогичных. — Собственный инженерный процесс: спецификация → тесты → код → приёмка по внешним критериям, а не по отчётам агентов. — Опыт создания системы, которая проработала в продакшене не менее года под вашей ответственностью. — Готовность обсуждать на интервью не только построенные системы, но и то, что можно было бы улучшить. Условия: — Оплата выше рыночной для подходящего кандидата, фиксированная часть плюс бонус за результат. — Остальные условия обсуждаются на следующих этапах с командой.

Задачи: — Владеть и поддерживать сотни контентных элементов в области поддержки и модерации, включая статьи базы знаний, документацию процессов, макросы, ответы ботов, объявления и внутренние руководства. — Писать ясный и простой контент для разных аудиторий: агентов, модераторов и клиентов. — Превращать сложные процессы и правила в легко понимаемую документацию. — Поддерживать базу знаний в порядке, актуальной и удобной для навигации. — Следовать стандартам контента по структуре, терминологии, форматированию и тону. — Регулярно пересматривать контент для удаления устаревшей, дублирующейся, неясной или отсутствующей информации. — Собирать требования от заинтересованных сторон и создавать точный контент на основе бизнес-потребностей. — Строить и постоянно улучшать процесс создания и поддержки контента в области поддержки и модерации. — Использовать обратную связь заинтересованных сторон, результаты контроля качества и изменения в бизнесе для постоянного улучшения контента. Требования: — Опыт создания и поддержки баз знаний или внутренней документации. — Отличные письменные коммуникативные навыки с вниманием к тону, структуре и ясности. — Способность организовывать большие объемы контента и поддерживать согласованность материалов. — Знакомство со стандартами контента или руководствами по стилю. — Умение работать с неоднозначностью и ответственно использовать AI для повышения эффективности без ущерба качеству. — Способность сотрудничать и собирать требования от заинтересованных сторон, переводя их в понятный контент. Условия: — Возможность влиять на внутренние системы знаний, используемые агентами и модераторами. — Совместная рабочая среда с заинтересованными сторонами из поддержки и модерации.

Задачи: - Внедрять AI-инструменты, агентов и сценарных ботов в продукты и сервисы. - Разрабатывать микросервисы для обработки данных. - Проектировать и оптимизировать ETL-процессы. - Поддерживать и развивать потоковые и пакетные системы обработки данных. - Повышать производительность, отказоустойчивость и масштабируемость существующих решений. - Интегрировать различные системы и источники данных. - Автоматизировать мониторинг и систему алертинга. Требования: - Опыт работы с данными и их трансформацией с использованием SQL (ClickHouse, PostgreSQL, Vertica, Trino и другие). - Уверенное знание Python. - Опыт работы с инструментами оркестрации процессов (Airflow). - Понимание архитектуры и принципов построения ETL-пайплайнов

Обязанности: • разработка сервисов и библиотек для AI агентов • поддержка и развитие существующих сервисов • проектирование детальной архитектуры и АPI для новых сервисов • интеграция продуктов компании с партнерами • контроль за качеством и отказоустойчивостью. Требования: • высшее оконченное образование • опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет • владение инструментами контроля версий (Git), знание паттернов и антипаттернов разработки (SOLID, ООП) • опыт работы с фреймворками fastapi, asyncpg, aiopg и написания тестов с использованием pytest • практический опыт проведения code-review, а также работы с PostgreSQL (написание запросов, работа с индексами и транзакциями). • понимание общих принципов работы LLM (модальность, токены, температура, галлюцинации) и архитектуры RAG, опыт работы с LangChain/LangGraph, Prompt engineering и Tool calling. • знание протоколов взаимодействия между агентами. • опыт контейнеризации приложений (Docker) и работы в OpenShift или Kubernetes будет плюсом • понимание принципов микросервисной архитектуры (REST, gRPC, очереди сообщений(Kafka), взаимодействие сервисов) будет плюсом • понимание принципов CI/CD, Jenkins (или аналогами) будет плюсом • навыки работы с генеративными AI-моделями будут плюсом • опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет плюсом. Условия: • офис рядом с метро Кропоткинская • формат работы гибридный • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: - Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM - Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI - Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов - Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов - Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний - Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода - Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки - Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями - Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков Требования: - Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет - Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+) - Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP) - Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow - Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду - Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре - Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL) - Опыт написания unit-тестов - Опыт разработки асинхронных приложений на Python - Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile - Опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться Условия: - Возможность участия в интересном проекте - Возможность профессионального и карьерного роста в компании - Опыт работы в команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Удаленный формат работы и офисный формат в Москве

Миссия: Спроектировать и внедрить экосистему для комплексного управления большими языковыми моделями (LLM). Задачи: - самостоятельная разработка функционала платформы на Python; - тестирование нового функционала; - самостоятельное участие в процессах и решение средних и сложных задач; - анализ ТЗ и согласование планов выполнения работ для текущих задач; - обнаружение дефектов и повышение качества программного продукта. Требования: - опыт коммерческой разработки бэкенд-разработчиком от 4-х лет; - опыт разработки решений в монолитной и микросервисных архитектурах; - понимание принципов взаимодействия с LLM, MCP-серверами; - опыт работы с реляционными БД и SQL, векторными базами данных; - опыт работы с FastApi; - опыт работы с системами управления версиями GIT; - базовые знания и опыт работы с системами Continuous Integration; - проактивность при выполнении рабочих обязанностей; - развитые коммуникационные навыки. Будет огромным плюсом: Опыт разработки AI-агентов, использования протокола A2A.

Компания: Продуктовая IT-компания с офисом в Бостоне, США. Сервис помогает быстрее находить, оценивать и продвигать коммерческую недвижимость с помощью AI и глубокой аналитики рынка. Решение для брокеров, инвесторов и собственников, которым нужны актуальные листинги, точные инсайты и более быстрые решения по сделкам. Почему это интересно: — Продукт с реальной ценностью: Big Data + AI — Сильная команда инженеров и продуктовых специалистов — Минимум бюрократии, быстрые решения — Влияние на архитектуру и финальный продукт — Удаленная работа — Бонусы и stock options — Возможность релокации / стажировки в США — Время и ресурсы на рефакторинг и улучшения — Внутренние QA — разработчики не остаются один на один с качеством Задачи: — Разработка и развитие backend-компонентов продукта — Архитектурное проектирование и развитие серверной части системы — Руководство командой backend-разработки — Проведение code review, контроль качества кода и соблюдения инженерных стандартов — Участие в оценке задач, планировании спринтов и управлении техническим долгом — Проработка и внедрение решений по повышению производительности, стабильности и масштабируемости системы — Участие в проектировании и реализации новых функциональных модулей — Подготовка и актуализация технической документации — Взаимодействие с product-командой, дизайнерами и смежными техническими ролями — Наставничество разработчиков, участие в найме и онбординге — Внедрение и использование AI-агентов в продуктовых и внутренних процессах — Оценка, внедрение и масштабирование AI-решений — Обеспечение наблюдаемости, надёжности и управляемости AI-сервисов Требования: — Опыт в коммерческой разработке от 7 лет — Практическое использование AI агентов в процессах разработки от 1,5 лет — Опыт работы на каждом месте не менее 2,5 лет — Опыт управления командой от 3 лет — Английский не ниже В1 — Высшее техническое образование строго из списка ВУЗов: МФТИ, МГУ, НИУ ВШЭ, НИЯУ МИФИ, МГТУ имени Н. Э. Баумана, РУДН, МАИ, «МИСИС», ИТМО, СПбГУ, «ЛЭТИ», СПбПУ Петра Великого, УрФУ, Иннополис, ЮФУ, ТПУ, КФУ, НГУ, ТГУ, СФУ, Белорусский государственный университет, Белорусский национальный технический университет, Белорусский государственный технологический университет, БГУИР, КНУ им. Тараса Шевченко, КПИ им. Игоря Сикорского, ХПИ (Харьковский политех). Технологии: — PHP 8.x — MySQL / PostgreSQL — Redis — Elasticsearch — SQL — Linux — Git Будет преимуществом опыт работы с: — RabbitMQ — Go — Python — FastAPI — SQLAlchemy — Celery Условия: — График работы 5/2, оплачиваемый отпуск — Дистанционный формат работы из любой точки мира — Отсутствие бюрократии и микроменеджмента - ориентируются на результат

Задачи: — построить единую платформу для работы AI-агентов в рамках кластера — от концепции до внедрения; — разработать инструменты наблюдаемости, оценки качества и проводить исследования, чтобы понимать, какие подходы, фреймворки и технологии работают в реальных сценариях; — внедрять архитектурные решения для ключевых инициатив в области GenAI, обеспечивая масштабируемость, надёжность и эффективность. Требования: — опыт разработки на Python/Go; — глубокое понимание ограничений LLM: контекстные окна, галлюцинации, задержки и стоимость — умение проектировать решения с учётом этих факторов; — опыт построения RAG-пайплайнов на realtime данных; — понимание архитектурных выборов: когда использовать harness, а когда — framework (Claude Code, Dify, n8n и др.), и как правильно подбирать модель под задачу; — умение считать token economics: оптимизировать маршрутизацию моделей, кешировать промпты, оценивать ROI on-prem решений; — проведение бенчмаркинга AI-агентов с помощью precision/recall, LLM-as-judge и A/B-тестов на production-данных; — автономное ведение квартальных проектов «под ключ» — от постановки цели до сдачи результата.

Мы — амбициозная команда специалистов, которая ставит перед собой амбициозную задачу по разработке и внедрению ИИ-агента для управления технологическими рисками Банка. Наше решение помогает быстро выявлять, оценивать и минимизировать последствия технологических рисков. В нашей команде ты сможешь быть вкладом в создание и развитие продукта с 0 и работать с передовыми технологиями, свободные коммуникации и быстрые решения без долгих согласований. Задачи: — проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability) — выстраивать и развивать архитектуру агентских систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества) — внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентских систем — работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API — проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод — развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы — влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство. Требования: — от 4 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность — опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов — уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками — практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества — навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата — готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код. Будет плюсом: — опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многoшаговые цепочки, инструментализация, безопасность) — опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernel для инференса — вклад в open-source или публикации/доклады — знание домена рисков.

Задачи: — Разработка и внедрение AI агентов и моделей машинного обучения — Создание и экспериментирование с GenAI моделями и агентными рабочими процессами Требования: — Владение Python и другими релевантными языками программирования — 3 года практического опыта с фреймворками и библиотеками машинного обучения (TensorFlow, PyTorch или аналогичные) — 2 года практического опыта в разработке и развертывании AI агентов и моделей машинного обучения — Глубокие знания облачных технологий, с акцентом на Microsoft Azure, включая платформы Azure Data и AI (Databricks, Fabric, AI Foundry)

Задачи: — Управление командой инфлюенс менеджеров, распределение задач, контроль работы, отчетность. — Поиск и контакт с потенциальными инфлюенсерами для коллаборации и интеграций (напряму, через агентов, агентства), проведение переговоров о сотрудничестве. — Подготовка рекламных материалов для интеграции с инфлюенсером, акций и всего, что может привлечь внимание аудитории нестандартным подходом. — Анализ эффективности кампаний с инфлюенсерами и подготовка отчетности о результатах. — Аудит активности конкурентов, отслеживание трендов рынка. — Разработка и реализация стратегий привлечения и оптимизации размещения на каналах инфлюенсеров (платформы YouTube и др.). Требования: — Опыт в Influence Marketing от 3-х лет. — Опыт работы с международными рынками. — Свободное владение инструментами аналитики. — Умение управлять бюджетами. — Навыки контроля команды: умение выстраивать прозрачные KPI, проводить факт-чекинг проделанной работы и требовать результат, а не процесс. — Большим плюсом будет опыт работы в нишах iGaming, Финтех и др. Условия: — Работа в европейском офисе с отличным климатом. — Компенсация перелета и помощь с легализацией (релокационный пакет). — Конкурентная заработная плата + ДМС и пакет бенефитов. — Амбициозные задачи. — Работа в команде профессионалов и комфортабельный офис в регионе с отличным климатом.

Задачи: — Разработка AI-агентов и RAG-решений — Создание Python-микросервисов — Проектирование архитектуры — Код-ревью и участие в развитии продукта Требования: — Коммерческий опыт Python от 4 лет — Опыт с LangChain/LangGraph и внедрением AI-решений — Опыт работы с микросервисной архитектурой, FastAPI, PostgreSQL, Git, асинхронное программирование — Опыт код-ревью и работы в Agile Условия: — Офис (Москва, Кутузовский проспект, 32к1), полная занятость — Профессиональный рост: работа в сильной команде и участие в развитии современных AI-продуктов

Задачи: — Управление полным жизненным циклом платформы Coin Master. — Обеспечение высокой доступности, производительности и экономичности в многорегиональной AWS-среде. — Проектирование и поддержка надежной, высокопроизводительной инфраструктуры с использованием Infrastructure as Code (IaC). — Создание самовосстанавливающихся сред с использованием AI-агентов для мониторинга и устранения проблем в реальном времени. — Внедрение безопасности на уровне инфраструктуры с использованием AI-инструментов для выявления и устранения уязвимостей в Kubernetes и AWS. — Разработка инструментов и сервисов для ускорения выпуска кода инженерной командой. Требования: — Опыт работы DevOps не менее 3 лет. — Опыт управления Kubernetes кластерами и AWS инфраструктурой в продакшене. — Опыт интеграции AI-инструментов в рабочие процессы, включая использование AI-агентов (Cursor, Claude Code или аналогичные) для автоматизации инфраструктуры. — Опыт управления несколькими AWS аккаунтами в разных регионах, знание Lambda, CloudFront, SQS, VPC, IAM. — Глубокое понимание оптимизации затрат в облаке через архитектурные решения и автоматическое управление ресурсами. — Опыт работы с современными CI/CD платформами: GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD. Преимущества: — Опыт оркестрации LLM (LangChain, LangGraph) или создания внутренних инструментов/агентов для автоматизации задач через облачные API. — Опыт работы с Kafka (MSK/Apache Kafka) и высокопроизводительными кеширующими слоями Redis/Elasticache. — Опыт управления CloudFlare и сложными конфигурациями edge-computing. Условия: — Конкурентная компенсация. — Оплачиваемый отпуск и больничные. — Медицинская и страховая поддержка для сотрудника и семьи. — Спортивные занятия и карта MultiSport. — Современный офис в Варшаве на улице Królewska 16. — Бесплатные завтраки, обеды, кухня с закусками и фруктами. — Современное техническое оборудование, включая macOS устройства. — Обучение и компенсация обучения. — Программа рекомендаций с бонусами. — Культура совместной работы с регулярными мероприятиями. — Бонус на релокацию для переезжающих в Варшаву. — Парковка для велосипедов и автомобилей.

Задачи: - Внедрять AI-инструменты, агентов и сценарных ботов в продукты и сервисы. - Разрабатывать микросервисы для обработки данных. - Проектировать и оптимизировать ETL-процессы. - Поддерживать и развивать потоковые и пакетные системы обработки данных. - Повышать производительность, отказоустойчивость и масштабируемость существующих решений. - Интегрировать различные системы и источники данных. - Автоматизировать мониторинг и систему алертинга. Требования: - Опыт работы с данными и их трансформацией с использованием SQL (ClickHouse, PostgreSQL, Vertica, Trino и другие). - Уверенное знание Python. - Опыт работы с инструментами оркестрации процессов (Airflow). - Понимание архитектуры и принципов построения ETL-пайплайнов

Требования: — Senior+ уровень: 4+ года практического опыта работы над проектами в области AI/ML или разговорного AI, предпочтительно в финтехе, телекоммуникациях или ритейле — Подтвержденный опыт в prompt engineering: написание и итерация промптов для LLM для реальных продуктовых кейсов — Опыт проектирования сквозных разговорных сценариев для чат-ботов или AI-агентов, включая распознавание намерений, диалоговые деревья, обработку fallback, копирайтинг для потребителей — Опыт тестирования промптов / QA и работы с инструментами AI Observability (например, LangSmith) — Опыт итерации промптов и проведения оценок (prompt engineering + тест-кейсы + human-in-the-loop) Желательно: — Опыт в UX-дизайне или UX-исследованиях — Опыт с AI Voice — Опыт в бизнес-анализе процессов: способность переводить сложные рабочие процессы в четкие, структурированные диалоговые сценарии Задачи: — Анализировать работу бизнес-процессов на стороне клиента: изучать внутренние инструкции для сотрудников, а также реальные записи и транскрипты разговоров — На основе анализа проектировать скрипты и промпты для AI-агентов с целью автоматизации процессов — Создавать обучающие и тестовые наборы данных — Разрабатывать и применять методологии оценки качества работы AI-агентов и использовать их для улучшения агентов Условия: — Команда создала отмеченные наградами AI-продукты для технологических корпораций: устройства, голосовые ассистенты, продукты, реально используемые в мире — Современный стек технологий: речевые технологии, NLP, генеративный AI (LLMs, диффузионные модели), голосовая агентская архитектура с приоритетом конфиденциальности и локальным развертыванием — Высокий инженерный уровень и реальная ответственность за продукт, работающий в продакшене — Быстрый карьерный рост благодаря старшей команде и большому количеству реальных задач — Стартап-ритм с корпоративной стабильностью: реальные клиенты, реальный доход, отсутствие бюрократии — Полностью удаленная работа по всей Европе — 21 день отпуска + государственные праздники + 5 больничных дней — Частные уроки английского через Preply

Задачи: — Управлять полным циклом извлечения данных с комплексных веб-сайтов, обеспечивая полное покрытие, точность и надежную доставку структурированных наборов данных. — Использовать внутренние инструменты (Apify, OpenRouter) и собственные методы для ускорения сбора данных, проверки и выполнения задач в соответствии с требованиями. — Обеспечивать надежное извлечение данных с динамических и интерактивных веб-источников, адаптируя подходы для работы с контентом, рендеренным JavaScript, и изменяющимся поведением сайтов. — Поддерживать стандарты качества данных через проверки валидации, контроль согласованности между источниками, соблюдение форматов и систематическую проверку перед доставкой. — Масштабировать операции по сбору данных для больших наборов, используя эффективное пакетирование или параллелизацию, мониторить сбои и поддерживать стабильность при незначительных изменениях структуры сайтов. Требования: — Минимум 3 года релевантного опыта в области инженерии данных, веб-скрапинга, автоматизации или разработки ПО. — Высшее образование (бакалавр или магистр) в инженерии, прикладной математике, компьютерных науках или смежных технических областях является плюсом. — Опыт веб-скрапинга на Python с использованием BeautifulSoup, Selenium или аналогичных инструментов, включая работу с динамическим контентом (JS, AJAX, бесконечная прокрутка) и API через прокси. — Умение извлекать данные из сложных структур (иерархии, архивные страницы, нестабильный HTML). — Опыт очистки, нормализации и валидации данных, предоставление структурированных наборов данных в форматах CSV, JSON, Google Sheets. — Практический опыт работы с большими языковыми моделями (LLM) и AI-фреймворками для улучшения автоматизации и решения задач. — Внимательность к деталям и ответственность за точность данных. — Самостоятельность в работе и умение решать проблемы без постоянного контроля. — Знание английского языка на уровне Upper-intermediate (B2) или выше. Условия: — Частичная занятость, удаленная работа с гибким графиком. — Работа в уникальной гибридной среде, где человеческий опыт и AI-агенты работают совместно. — Возможность участия в бонусных программах, основанных на производительности и качестве работы. Оплата: — До $30 в час в зависимости от уровня и темпа вклада. — Компенсация варьируется в зависимости от проекта, сложности и требуемой экспертизы.

Требования: — 4+ года опыта — Знание SQL — Знание Python — Опыт в использовании AI тулов и агентов — Уровень английского B2+ Компания Exness — ведущий брокер на рынке трейдинга, проводит в среднем 40M+ сделок в день в 13 странах. Размер команды — 2000+ человек, более 1M клиентов по всему миру. Компания помогает с релокацией сотруднику и членам семьи в Лимассол.

Задачи: — Сотрудничать в планировании, проектировании, разработке, развертывании и улучшении продуктов интеграции данных и хранилища данных (DWH). — Разрабатывать, создавать и поддерживать тестовые наборы для проверки корректности и точности процессов интеграции данных и ETL. — Внедрять AI-интеграцию (агенты, большие языковые модели) в процессы QA, включая мониторинг, тестирование, обеспечение качества данных и автоматизированный код-ревью. — Совместно с командой определять и описывать политики, стандарты и руководства по данным для других команд. — Участвовать в проектировании и реализации процессов сверки, мониторинга, оповещений и других процессов обеспечения качества данных. — Исследовать проблемы качества данных и работать над их улучшением. — Обеспечивать качество решений с данными, поддерживающих бизнес-требования. — Помогать в определении и внедрении лучших практик в команде для обеспечения качества решений с данными. — Совместно с командой устранять и решать возникающие проблемы. — Анализировать и тестировать новые функции перед их запуском. — Участвовать в приёмочном тестировании пользователями. Требования: — Опыт работы Quality Assurance Engineer не менее 4 лет. — Опыт использования AI-инструментов и агентов (Cursor, Claude Code, Codex) для повышения эффективности QA и оркестрации процессов. — Экспертные знания SQL, особенно ClickHouse. — Опыт автоматизации тестирования на Python с использованием pytest. — Опыт работы с продуктами потоковой обработки данных (Kafka Connect, Flink). — Опыт тестирования потоковых систем будет плюсом. — Опыт работы с Docker и Kubernetes будет плюсом. — Знания Grafana, PagerDuty, Terraform будут плюсом. — Понимание моделирования данных, хранилищ данных, ETL и техник интеграции данных. — Опыт влияния на разработчиков в вопросах лучших практик. — Отличные аналитические и проблемно-решающие навыки. — Ориентация на результат, инициативность и ответственность. — Отличные устные и письменные навыки английского языка (уровень не ниже upper-intermediate). — Русский язык на уровне upper-intermediate или выше — опционально. Условия: — Конкурентная зарплата и ежегодный бонус по результатам работы. — Полная поддержка релокации для кандидата и семьи (перелёты, жильё, визы, юридическая помощь). — Медицинская страховка топ-уровня с покрытием для всей семьи (медицинская, стоматология, зрение, психическое здоровье), а также страхование жизни. — Неограниченные возможности для обучения: внешние курсы, уроки английского, развитие карьеры и лидерских навыков. — Оплата образования (школа, детский сад). — 21 рабочий день отпуска, плюс официальные праздники, оплачиваемые больничные, декретные и отпуск по уходу за ребёнком. — Программа признания сотрудников: брендированные подарки, выходные на день рождения, бюджеты на празднования свадеб, рождений и важных событий. — Командные поездки и корпоративные мероприятия. — Программа акций компании. — Корпоративный автомобиль MINI Cooper Countryman и личная парковка. — Бесплатные спортивные клубы, доступ в спортзал Sanctum Club, водные мотоциклы. — Доступ к корпоративному врачу. — Эксклюзивные скидки в кафе, спортзалах и местных сервисах. — Налоговые льготы для экспатов: до 50% освобождения от подоходного налога. — Поддержка в процессе натурализации для релокантов. Дополнительно: — Работа в международной команде с английским как основным языком. — Вакансия в офисе в Лимассоле, Кипр. — Процесс найма: вводный звонок с рекрутером, проверка английского (если нужно), техническое интервью с живым кодированием, поведенческое интервью.