Вакансии

Задачи: — Эксплуатация и тюнинг СУБД: полный контроль над состоянием, профилированием и оптимизацией PostgreSQL под конфигурацию серверов в AWS; — Настройка и сопровождение отказоустойчивости и HA/DR: репликация, Patroni, PgBouncer, бэкапирование и катастрофоустойчивость; — Проактивный мониторинг: поиск медленных запросов (pg_stat_statements, анализ планов выполнения), оптимизация индексов, помощь разработчикам; — Развитие в Data Engineering: участие в построении ETL-пайплайнов и работа со смежным стеком данных (до 60% задач в перспективе); — Автоматизация: написание скриптов для сбора метрик, диагностики и обслуживающих процессов на Python и Bash. Требования: — Опыт от 5 лет в роли экспертного PostgreSQL DBA в высоконагруженных продакшн-средах; — Глубокое понимание PostgreSQL: процессы, память, WAL, блокировки, тонкая настройка autovacuum под High-Load; — Практический опыт с отказоустойчивыми связками (Patroni, PgBouncer, потоковая репликация); — Опыт работы с PostgreSQL в облачной инфраструктуре AWS (EC2 / RDS); — Желание развиваться в Data Engineering (ETL, пайплайн-инструменты); — Английский язык от уровня B2 / Upper-Intermediate для устного общения. Будет плюсом: — Опыт работы с инструментами Data Engineering (Airflow, Python-пайплайны); — Навыки программирования на C; — Опыт проведения миграций и мажорных апгрейдов больших баз данных. Условия: — Достойный оклад ($6000–9000); — Возможность освоить Data Engineering на реальных больших данных с поддержкой ментора; — Стабильный и технически зрелый проект без «пожаров» и хаоса; — Гибкий график работы и высокая степень инженерной автономии.

Задачи: — Превращать телеметрию автономного транспорта в данные, удобные для анализа: разрабатывать и запускать Spark-пайплайны, продумывать преобразования и проверки качества — Подключать новые источники данных: разрабатывать интеграции с различными системами и обеспечивать надёжную загрузку данных в хранилище — Развивать архитектуру Data Lake / DWH — Вместе с командой формировать общие подходы к разработке, мониторингу и сопровождению пайплайнов Требования: — Практический опыт разработки и сопровождения пайплайнов данных — Опыт работы с PySpark, Python и SQL — Опыт работы с Data Lake / DWH и понимание принципов построения ETL/ELT-процессов — Понимание принципов распределённой обработки данных Будет плюсом: — Опыт работы с Trino+S3 — Опыт оркестрации пайплайнов с помощью Airflow — Знакомство с Data Vault 2.0 — Знание Scala и опыт её использования для обработки данных — Опыт развития платформы данных на ранних этапах: от выбора решений до их внедрения и сопровождения

Задачи: — Дизайн и построение LLM пайплайнов, AI агентов и RAG-систем с функциями вызова инструментов и структурированным выводом (JSON schema) — Разработка production-grade Python сервисов с использованием Django, Celery, Redis — Валидация продуктовых гипотез на основе реальных данных и аналитики — Измерение и оптимизация качества, производительности и стоимости LLM — Тесное сотрудничество с продакт-менеджерами и инженерами для превращения идей в масштабируемые решения Требования: — Опыт создания production LLM приложений — Практические знания RAG, embeddings, векторного поиска, prompt engineering и оценки LLM — Опыт работы с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками — Сильный опыт Python backend (Django, PostgreSQL, асинхронное программирование) — Навыки работы с SQL и Pandas, ориентированность на данные — Владение английским языком на уровне B2-C1, русским на уровне C1 — Локация: любой город, кроме России и Беларуси Будет плюсом: — Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, pgvector и др.) — Опыт дообучения, классификации текста или работы с embedding моделями — Опыт с Kubernetes, gRPC или Go Условия: — Удалённая работа — Гибкий график — Профессиональное развитие Компания Mad Devs занимается решением сложных задач и созданием инновационных решений в области AI, проекты охватывают Европу, США и Юго-Восточную Азию. Вакансия направлена на революцию в юридической индустрии с помощью AI.

О компании: KIEFER строит интегрированную AI-экосистему в Греции, объединяя инфраструктуру возобновляемой энергетики, AI-системы, робототехнику и корпоративные приложения. Основана в 2014 году, компания реализовала проекты энергетики мощностью более 600 МВт и сейчас развивает суверенную AI-инфраструктуру, корпоративные AI-продукты и физические AI-системы для Греции и Юго-Восточной Европы. О роли: Ищем Senior Machine Learning Engineer для команды Kiefer Tech в Польше. Ваша задача — развитие и постоянное улучшение Sophea AI, расширение возможностей LLM на европейских языках, с особым акцентом на польский язык. Вы будете заниматься предобучением LLM, обучением с нуля, тонкой настройкой, оценкой моделей, оптимизацией вывода и созданием ML-систем промышленного уровня. Роль требует практического опыта работы с LLM и понимания улучшения качества, производительности и надежности моделей в реальных продуктивных условиях. Классические ML, компьютерное зрение, базовые RAG или высокоуровневые AI-инструменты недостаточны. Задачи: — Работа с Sophea AI: обучение LLM с нуля, тонкая настройка, оценка и постоянное улучшение моделей — Создание ML-пайплайнов промышленного уровня для вывода, обслуживания, деплоя, мониторинга и управления жизненным циклом моделей — Оптимизация производительности моделей в продакшене: задержка, пропускная способность, эффективность затрат, квантизация, использование GPU — Работа с датасетами, экспериментами, бенчмарками и методами оценки для улучшения качества языковых моделей и их адаптации к доменам Требования: — Практический опыт работы с LLM, включая тонкую настройку, оценку и улучшение производительности — Опыт ML-инжиниринга с Python, PyTorch, Docker и промышленными ML-практиками — Опыт с обслуживанием моделей, оптимизацией вывода, квантизацией, нагрузкой на GPU и фреймворками типа vLLM, SGLang, NVIDIA Triton, TensorRT, TGI или аналогичными — Умение создавать ML-системы промышленного уровня, а не только исследовательские прототипы или скрипты — Владение польским языком на уровне носителя Желательно: — Опыт предобучения и обучения моделей — Опыт с ASR-системами, речевыми моделями или конвейерами распознавания речи — Опыт работы с моделями на неанглийских языках, мультиязычными моделями или адаптацией для языков с низкими ресурсами — Опыт с MLOps инфраструктурой, трекингом экспериментов, пайплайнами обслуживания моделей и управлением нагрузкой на GPU — Вклад в open-source ML проекты или публикации в области AI/ML Условия: — Конкурентный компенсационный пакет, соответствующий рынку талантов — Влияние: практическая роль в Sophea AI — одном из самых амбициозных AI-продуктов, ориентированных на Грецию — Формат работы: возможность удалённой работы, поддержка релокации для кандидатов, готовых работать из офиса в Афинах — AI-native среда: реальные задачи по LLM, обучению, тонкой настройке, оптимизации вывода, нагрузке на GPU и промышленным AI-системам — Экосистема NVIDIA: доступ к конференциям, сертификациям, внутреннему обмену знаниями и продвинутой AI-инфраструктуре через стратегическое сотрудничество Kiefer — Культура: инженерный подход, высокая автономия, низкая бюрократия и возможность создавать значимые AI-продукты

Задачи: — Разрабатывать автоматизированные тесты для веб-сервиса (функциональные тесты api/ui, визуальное тестирование, нагрузочное тестирование) — Поддерживать автотесты (6000+ api, 600+ ui) — Разрабатывать пайплайны для CI (Jenkins, Gitlab CI), расширять тестовый фреймворк, разрабатывать новые инструменты тестирования — Участвовать в проектировании и поддержке тестовой инфраструктуры — Сопровождать релизы в качестве QA Требования: — Опыт разработки автотестов для UI (python, pytest, selenium) — Опыт разработки автотестов для API (python, pytest, requests) — Опыт администрирования Linux (bare metal) — Опыт работы с Docker (или любой другой системой контейнеризации) — Уверенное знание Python и сетевых протоколов Будет плюсом: — Знание php, k8s, ansible — Опыт разворачивания браузерных ферм — Опыт администрирования тестовых сред (docker-compose, k8s) и баз данных (mysql, redis, clickhouse)

Задачи: — Развивать Kubernetes-инфраструктуру в облаке и на bare-metal. — Автоматизировать инфраструктуру с помощью Terraform и Ansible. — Создавать и улучшать GitLab CI-пайплайны, работать с Helm и ArgoCD. — Развивать мониторинг, логирование и алертинг, участвовать в решении инцидентов. — Писать инструменты и автоматизацию на Python или Go. — Помогать командам разработки работать с платформой. Требования: — Практический коммерческий опыт в DevOps или инфраструктурной инженерии. — Уверенная работа с Linux и понимание сетей. — Опыт Kubernetes или OpenShift. — Практика автоматизации инфраструктуры и настройки CI/CD. — Опыт работы с мониторингом и логами. — Умение рассказать о своих решениях и личном вкладе в проекты. Условия: — Удалённая работа и гибкое планирование рабочего времени с учётом командного покрытия и поддержки. — 20 оплачиваемых дней отпуска + 12 дополнительных дней отдыха в год. — Больничные со 100% оплатой. — Поддержку профессионального развития: курсы, сертификации и обучение. — Развитие в направлении Platform Engineering и SRE с поддержкой технического лида.

Location: London, United Kingdom - Deliveroo Our Global Structure Deliveroo is now part of DoorDash, bringing together teams with even greater reach, scale, and ambition. Depending on your role, you may collaborate with teammates, systems, and leaders across DoorDash and Wolt. Together, we’re unlocking new possibilities as one global team. Senior Software Engineer, GenAI Platform About the Team Deliveroo's GenAI Platform team sits within Machine Learning Platform and builds the shared infrastructure that helps DoorDash, Wolt, and Deliveroo teams safely bring GenAI-powered products, agents, automation, and personalisation to production. Our mission is to increase the velocity of business impact from GenAI. A central pillar of that work is running frontier open-weight LLMs and VLMs (such as GLM, Qwen, Kimi, and DeepSeek) ourselves — real-time GPU serving, high-throughput batch inference, and fine-tuning on autoscaling GPUs — delivering large cost and latency wins (for example, a billion embeddings produced roughly 20× cheaper and visual models served roughly 72% cheaper). We also own core platform surfaces including the LLM Gateway, Agent Gateway, evals infrastructure, guardrails, and cost attribution. About the Role You will join a small, high-leverage team building production infrastructure for Generative AI at Deliveroo and DoorDash, leading the design and architecture of our open-weights model platform spanning inference and fine-tuning: real-time GPU serving, high-throughput batch inference, and model fine-tuning. You’ll set technical direction across model serving and inference engines, fine-tuning and training pipelines, GPU autoscaling and utilization, batch pipelines, backend services, and observability, and mentor engineers as you go. This role is ideal for a senior engineer who enjoys owning ambiguous, high-impact systems and pushing the cost/performance frontier of GPU inference and fine-tuning in a fast-moving technical area where product needs, model capabilities, vendor ecosystems, and cost/performance tradeoffs are evolving quickly. You’re excited about this opportunity because you will… Lead the design of infrastructure that helps teams move GenAI ideas from prototype to production, increasing the velocity of business impact from AI across the company. Own and evolve our open-weights serving stack — real-time GPU endpoints, high-throughput batch inference, and fine-tuning (SFT/DPO/LoRA) — alongside the LLM Gateway, Agent Gateway, evals infrastructure, guardrails, and cost attribution. Architect scalable, high-performance systems for model serving, batch inference, GPU autoscaling, and fine-tuning that power real customer and internal automation use cases Push the cost and latency frontier of GPU inference — turning batch jobs that took days into hours and cutting inference cost by multiples — while giving product teams a clean choice across open-weight and closed-source models with reliability, fallback, observability, and cost controls built in. Build platforms that support rapid experimentation while meeting production standards for latency, scale, monitoring, SLOs, playbooks, and operational excellence. Partner closely with — and raise the technical bar for — ML engineers, product engineers, data scientists, and platform teams across DoorDash, Wolt, and Deliveroo to turn emerging GenAI capabilities into durable platform primitives. Set technical direction for the future of the company's centralised GenAI platform — including emerging directions such as reinforcement learning (RLHF/RLVR), agent optimisation, and other post-training and agentic techniques — enabling the next generation of AI-powered products, agents, automation, and personalisation. We’re excited about you because… BSc, MSc or PhD in Computer Science or equivalent 5+ years of industry experience in software engineering Deep backend engineering fundamentals, especially in Python and distributed systems. Track record of designing and owning production services, APIs, data pipelines, or ML infrastructure at scale. Experience operating systems in production, including observability, debugging, reliability, incident response, and performance/cost optimization. Deep hands-on experience with LLM inference and/or fine-tuning of open-weight models in production — serving (latency, throughput, batching, autoscaling, GPU utilization) and/or fine-tuning (SFT/DPO/LoRA). Demonstrated technical leadership: leading design across ambiguous, fast-moving technical areas, mentoring engineers, and turning customer use cases into reusable platform capabilities Proficiency in using AI coding tools (e.g., Claude Code, Codex, Cursor) in the full software development lifecycle, including designing, generating code, testing, monitoring and releasing software Nice To Haves Experience with LLM inference engines and serving frameworks (e.g., vLLM, SGLang, TensorRT-LLM) in production Experience with distributed/multi-node fine-tuning and training pipelines (SFT, DPO/RLHF, LoRA), including data preparation and evaluation GPU performance work — multi-node/distributed inference, KV-cache/memory optimisation, quantisation (FP8/INT8/AWQ/GPTQ), or cold-start/throughput tuning Experience with Kubernetes, cloud infrastructure (AWS/GCP), GPUs, serverless/elastic GPU platforms (e.g., Modal), or high-throughput batch systems Experience with LLM gateways, model routing, vendor abstraction, or cost attribution Experience building developer platforms, internal platforms, or self-serve infrastructure Experience building and deploying AI agents or MCP servers in production Experience with eval systems, LLM observability, tracing, RAG, search, or vector databases Diversity, Equity and Inclusion At Deliveroo, we know that a great workplace reflects the world around us and that true diversity and inclusion make us stronger, more creative, and better at what we do. We’re committed to fostering an environment where everyone can do their best work and feel they belong. We believe in equality of opportunity and welcome candidates from all backgrounds regardless of age, gender, ethnicity, disability, sexual orientation, gender identity, socio-economic background, religion, or belief. If you have a disability or long-term health condition and need support to apply for one of our roles, or require any reasonable adjustments during the recruitment process, you’ll have the opportunity to let us know once you’ve submitted your application. We’ll share details on how to request support so we can ensure you have a fair and equitable experience. If you’re excited about making a real impact in a fast-moving marketplace and growing your career alongside ambitious, supportive teams, we’d love to hear from you! Beware of recruitment scams: DASH Brands will never ask you to pay money or share sensitive financial information during hiring — learn more about DASH Brands' legitimate recruiting process at careersatdoordash.com/recruitment-scam-awareness .

Location: Amphoe Mueang Chiang Mai, Thailand Workplace: none EveryMatrix is a leading B2B SaaS provider delivering iGaming software, content and services. We provide casino, sports betting, platform and payments, and affiliate management to 200 customers worldwide. But that's not all! We're not just about numbers, we're about people. With a team of over 1400 passionate individuals spread across twelve countries in Europe and Asia, we're all united by our love for innovation and teamwork. Join us on this exciting journey as we continue to redefine the iGaming landscape, one groundbreaking solution at a time. We are looking for a dedicated Mid Software Engineer to join our team in Thailand! About the job: What You'll get to do: You will be working on our framework that is built on top of ReactJS. This is a cool new project that we’ll be using to deliver white-label website faster than ever. You will be part of the core team of the framework working on the most interesting and challenging things. Amongst the most important responsibilities of the role that you will have are: Development - You adhere to pre-established task delivery deadlines; estimating the development time for assigned tasks; implementing assigned tasks as closely as possible to the previously provided estimation; testing implemented tasks on all necessary devices and popular browsers, preventing reoccurrence of tasks and incidents in production; adding development time spent on tasks in Jira; Code quality - You understand the standards that are enforced by the coding guide and keep compliant with them. You are a promoter of clean code and help more junior colleagues do the same through code reviews and feedback; Code review - You are actively involved in code reviews. You make sure that all coding standards are followed, and that the submitter understands completely not only what to modify but why to do the changes that are required; Refactoring - You easily understand the existing code in the project and can identify the need for refactoring; Scalability, stability and performance - You implement improvements and can offer solutions / alternatives on how to develop the code to further improve scalability of the project; Code documentation - You document your work and how it affects the entire project (when applicable). You add comments in code according to standards / readme. You always keep your documentation up to date; Operational - You can handle incidents according to the defined SLAs and project processes (the complexity refers to system / platform complexity, technical solution complexity or business knowledge); Communication - Contributing to best practices knowledge sharing and application within the project; maintaining close collaboration with other team members as well as the responsible Product Owner/Project Manager; participating in daily meetings with the team and discussing/identify both issues and solutions to resolve them; What we’re Looking For: Three to five years previous experience in a similar role; Proficiency in Vanilla JavaScript / HTML / CSS; Proven experience in creating fast performing interfaces using React and Redux; Proven experience with REST web services and/or web APIs; Basic knowledge of OOP and Data Access / Management; Knowledge of OOP and Data Access / Management; Passion for learning and perfecting skills; Ability to work in a Kanban system with fast switching priorities; Good English, both written and spoken; Experience with all stages of software development lifecycle; Ability to understand technical architecture; Ability to prioritize and manage multiple tasks simultaneously; Analytical thinking; Ability to work under pressure and meet deadlines; Adapt to a fast-changing environment / to be able to provide solutions for improved workflow; Nice to have: CI/CD - understanding of deployment procedures and workflows Proven experience in react development Experience using performance profiling tools and using different performance improvement techniques Adapt to a fast-changing environment / to be able to provide solutions for improved workflow Here's what we offer: Work Life Balance: 33 days off per year, including public holidays, rising to 43 by year 5 inside the company 3 sick leave days per year (without a doctor’s note) Enjoy a flexible hybrid work schedule after passing probation If return to work soon after having child, 1 year 100% WFH for mothers WFH after the child is born – for fathers: 13 weeks of 100% WFH (from the day of the birth of the child Benefits and perks: Lunch allowance Medical Subscription Gym membership Fruits and Sweeties Days Access to online learning platforms Udemy for Business and O’Reilly and budget for external training Massage and Physical Therapy at work Frequent free-bar parties, annual whole-company parties (have previously rented our own planes to get everyone together!) Fun corner: PS5, lots of board games, pool table, Ping Pong table At EveryMatrix, we're committed to creating a supportive and inclusive workplace where you can thrive both personally and professionally. Come join us and experience the difference!

Задачи: — связка native-платформ iOS/Android с Flutter: работа с native APIs, embedders и platform adaptation code, глубокая работа на стороне iOS/Android и интеграция этих компонентов с Flutter. Требования: — глубокий native/platform-level expertise. — коммерческий опыт с C++. — будет плюсом опыт с современными native API, особенно связанными с multi-window applications, либо сильный опыт в native development и готовность быстро разобраться с этой частью.

Задачи: — Работа с AWS инфраструктурой, включая VPC, IAM, EKS, RDS. — Управление Kubernetes платформой (EKS) с использованием Karpenter, Cilium, Istio. — Автоматизация процессов с помощью инфраструктуры как кода (Terraform, Terramate) и GitOps (ArgoCD, Atlantis). — Поддержка CI/CD процессов. — Обеспечение наблюдаемости с использованием Grafana, Loki, Tempo, Prometheus. — Участие в on-call ротации и решение инцидентов в продакшене. — Разработка внутренних инструментов на Go для автоматизации повторяющихся задач. Требования: — Несколько лет опыта эксплуатации production-систем на AWS и Kubernetes с реальной ответственностью on-call. — Глубокие знания AWS (VPC, IAM, EKS, RDS). — Практический опыт с Terraform и GitOps-подходом (ArgoCD, Atlantis, Flux или аналогичные). — Умение писать код, опыт или готовность изучать Go. — Сильные навыки расследования, отладки и решения проблем. — Быстрое обучение и адаптация к новым технологиям. — Свободное владение английским языком для коммуникации с командами инженерии, продукта и безопасности. Условия: — Удалённая, офисная или гибридная работа (Лимассол, Кипр). — Гибкий график работы. — Конкурентная зарплата и пакет опционов. — Оборудование для комфортной и продуктивной работы. — Премиум подписка SIMPLE. — 21 день оплачиваемого отпуска плюс праздничные дни. — Фокус на результатах, а не на времени за столом.

Задачи: — Взять на себя ответственность за QA для платформы управления производством, с текущим фокусом на приложение для планирования производственной линии. Требования: — Опыт работы в QA не менее 5 лет. — Опыт работы на позициях Lead/Senior QA. — Опыт организации и ведения QA процессов. — Опыт тестирования backend. — Знание Linux, Docker, облачных провайдеров AWS, GCP, Azure. — Умение работать с неполными требованиями. — Сильные аналитические навыки. — Практический опыт работы с современными AI инструментами. Будет плюсом: — Опыт построения QA процессов с нуля и наставничества QA инженеров. — Опыт работы с AI агентами. — Опыт работы с SAP/ERP. — Опыт мобильного тестирования. — Опыт работы с DevOps и CI/CD. — Опыт работы в стартапах.

Задачи: — Разрабатывать и сопровождать потоковые приложения на Apache Flink: подключать новые домены и типы событий, реализовывать дедупликацию, идемпотентную обработку, обогащение через Redis и маршрутизацию невалидных событий в DLQ; — Обеспечивать полноту и качество потоков: контролировать lag, пропуски, дубли, объёмы, freshness, расхождения между источником и целевым хранилищем; участвовать в восстановлении и дозагрузке данных; — Развивать batch-пайплайны в Apache Airflow: регуляторные выгрузки день в день, bulk-загрузки в Cassandra, проверки полноты, свежести и результатов загрузки; — Подключать новые источники: разбираться в семантике событий, идентификаторах, ключах партиционирования, формате данных, ретенции, владельцах и ограничениях источника; — Cassandra, документация потоков, runbook и постмортемы; — Участвовать в on-call по понятному регламенту: локализовать инциденты, корректно эскалировать, объяснять простои и фиксировать пробелы в сборе данных. Требования: — 2–4 года опыта в Data Engineering либо backend-разработке с практическим переходом в data-направление; — Уверенный SQL и понимание работы с большими объёмами: партиционирование, шардирование, распределённые вычисления, оценка стоимости запросов и поиск узких мест; — Построение корпоративных DWH , понимание слоев данных; — Практический Kafka-опыт: producer/consumer, consumer groups, ключи и партиционирование, offsets, ретенция, replay, обработка ошибок, DLQ; — Python для data-задач и Airflow: умение разрабатывать и сопровождать DAG-и, писать идемпотентные задачи, организовывать retries и backfill; — Опыт работы с Java-кодом Flink (Python Flink может быть релевантным как опыт): читать, дорабатывать, отлаживать, разбираться в причинах рестартов, checkpointing и backpressure; — Опыт самостоятельной разработки stateful Flink-пайплайнов будет преимуществом; — Практический опыт хотя бы с одной технологией: Cassandra или ClickHouse; — Для Cassandra: понимание моделирования от паттернов доступа, partition key, TTL, консистентности и особенностей записи; — Для ClickHouse: оптимизация запросов, работа с кластером и шардами, моделирование таблиц, TTL и особенности upsert/merge-семантики; — Опыт сопровождения Airflow-пайплайнов в production; — Привычка к инженерному циклу: тесты, CI/CD, кволитигейт, мониторинг, алерты, анализ причин инцидента и профилактические действия; — Внимательность к SLA и регуляторным ограничениям: если данные нельзя терять, система должна уметь это обнаружить, объяснить и восстановить.

О проекте Ищем тестировщика агентной части продукта. Качество диалогов проверяется автоматическими прогонами: одни LLM играют пользователей, а проверки и LLM-оценщик разбирают результаты. Соотношение web и mobile тестирования — 50/50. Ручного и автоматизированного тестирования — 50/50. Задачи: — Проверять корректность финансовых расчётов: создавать эталонные сценарии, рассчитывать результат вручную и сверять его с движком. — Разрабатывать тесты-инварианты — проверять свойства, которые должны выполняться на любых данных. — Создавать контрактные и регрессионные тесты компонентов. — Проверять качество загружаемых рыночных данных. — Интегрировать тесты в CI/CD и устранять нестабильность тестов. Требования: — Опыт автоматизации тестирования на Python/Pytest от 3 лет. — Коммерческий опыт автоматизации мобильного тестирования. — Обязательный опыт работы с агентами/LLM. — Сильный тест-дизайн: граничные значения, свойства и инварианты; property-based testing с Hypothesis. — Готовность разбираться в финансовой арифметике и рассчитывать эталоны вручную: сделки, комиссии, стоп-лоссы. — Опыт работы с SQL, Docker, CI/CD и Linux. — Опыт тестирования API. — Важно: опыт только на других языках программирования или в ручном тестировании не подходит. — Обязательны коммерческий опыт автоматизации на Python, мобильной автоматизации и опыт работы с агентами/LLM. Условия: — Оформление по ТК РФ: оплачиваемые отпуска, больничные и декретные. — Удалённая работа с гибким началом рабочего дня. — Предоставление техники. — ДМС. — Скидки на фитнес, кино и уроки английского.

Задачи: — Разработка и поддержка backend-сервисов в микросервисной архитектуре для системы защиты от мошенничества — Обработка транзакций в реальном времени — Ответственность за производительность, мониторинг и разбор инцидентов — Работа с инженерами, продактами и дизайнерами Требования: — 3+ года коммерческой разработки — Сильный Golang или Java — Опыт с микросервисной архитектурой — Практика с Docker и Kubernetes — Английский на рабочем уровне — Плюсом: опыт с облаками, CI/CD, Redis, Cassandra, PostgreSQL, Prometheus, Grafana, Datadog

Location: Paris, Remote Workplace: remote Our Security and IT team keeps the 360Learning platform secure, compliant and auditable for the 1,500 organisations that learn on it every day. As a Senior DevSecOps Engineer, your mission is to make our infrastructure secure by design, detectable by default, and provable at audit time. 360Learning runs its learning platform on Azure and Kubernetes, certified ISO 27001:2022 and SOC 2 Type II. Over the past two years the technical security workload has grown on every front: a larger and more regulated customer base sending their own scans and security assessments, a wider detection and response scope, more infrastructure to keep hardened and auditable, and a growing backlog of security engineering projects that never reach the top of the queue. We are creating this position to add real technical capacity on the infrastructure side of security, and to move part of our security posture from manual effort to automated guardrails. You will be the bridge between security and platform engineering: deep enough in infrastructure to fix things yourself, and close enough to security operations to know what to look for. “Ours is a small, senior team with a broad scope: information security, compliance, infrastructure governance and internal tooling, with dual audit accountability on ISO 27001:2022 and SOC 2 Type II. That means direct impact and no layers between you and the decision. Roughly half of this role is greenfield build work you will own end to end.” Guillaume Seigneuret, CISO and Hiring Coach. Within 1 month, you will: Complete our onboarding and learn how we work through our own platform and our Convexity culture Map our Azure and AKS environment, our detection and logging coverage, and our ISO 27001 and SOC 2 control scope with the CISO and the Security Engineer Meet the DevOps, platform engineering and IT teams you will work with daily Shadow alert triage and one customer security assessment end to end Within 3 months, you will: Be autonomous on our AKS and Azure environment and handle infrastructure related alerts end to end Have shipped at least one concrete hardening or automation improvement in production Own the infrastructure scope of vulnerability management, from triage to remediation follow up Within 6 months, you will: Have the honeypot live and producing high fidelity alerts Have measurably widened SIEM connector coverage, with documented log sources and retention Run infrastructure vulnerability remediation on a predictable cycle with SLA reporting Within 12 months, you will: Manage detection content as code, with reviewed and tested rules and documented runbooks Have largely automated audit evidence on the infrastructure scope Have eliminated long lived credentials on the critical paths, so engineering teams ship on secure defaults they did not have to think about The Skill Set: 5+ years in infrastructure, cloud or platform engineering with a strong security focus, or in security engineering with hands on infrastructure practice Production experience with Kubernetes: RBAC, network policies, admission controllers, secrets handling, workload identity, runtime security Solid cloud experience, ideally Azure. Strong AWS or Google Cloud experience with a genuine interest in converting works too Infrastructure as code: Terraform, GitOps workflows, CI/CD pipelines Scripting and automation: Python or Go, plus shell. Comfortable reading and writing code, and opening pull requests on repositories owned by other teams Log analysis and investigation: cloud audit logs, query languages, correlation across identity, network and application sources Fluent English (US/UK) / B2 level or equivalent (FR). Enthusiasm for our working environment explained here: https://bit.ly/Convexity360L What we offer: Compensation: Package includes base salary, a variable component and equity 📈 Benefits/Perks : Work From Home stipend, RTT, lunch vouchers, medical insurance, gym subscription, 1 month parental leave for the second parent. Balance: Flexible hours, full remote work possible anywhere in France 🏠 Diversity, Equity, and Inclusion : We have 6 active ERGs including Mental Health, Environmental/Sustainability, Women, Parents, LGBTQIA2S+, and Ethnic Diversity. Each group has at least one executive team member serving as a member of the group, bringing greater awareness to each group’s activities and providing a quick path to impact 🤝 Corporate Social Responsibility : Review our CSR Charter: 360learning.com/blog/corporate-social-responsibility-charter 🌎🌏🌍 Culture: A framework that will help you make an impact - envision our way of working and our Convexity Culture: https://bit.ly/Convexity360L & find out more about the teams, product and processes https://bit.ly/42H1ggC 🚀👩🏻‍💻🏆 Interview Process: Phone Screen with our Talent Acquisition Manager Discovery Meeting with our Head of Security Live exercise with our Head of Security and our Head of Devops: investigation of an incident scenario, or review of an insecure infrastructure configuration Clarification Meeting with the Security Engineer and a DevOps engineer Culture Fit Meeting with our VP of Engineering Offer! Who We Are 360Learning enables companies to upskill from within by turning their experts into champions for employee, customer, and partner growth. With our LMS for collaborative learning, Learning & Development teams can accelerate upskilling with the help of internal experts instead of slow top-down training. 360Learning is the easiest way to onboard and upskill employees, train customer-facing teams, and enable customers and partners–all from one place. 360Learning powers the future of work at 1,700 organizations. Founded in 2013, 360Learning has raised $240 million with 400+ team members across North America and EMEA. Learning Includes Everyone. In concert with our culture, 360Learning believes learning includes everyone and that means embracing the strengths of diversity, connectedness, and inclusion. Through conscientious efforts, our global footprint celebrates cultures, perspectives, and experiences from all over the world to support our platform that is built for all regardless of race, ethnicity, gender identity or expression, sexual orientation, religion, age, neurodiversity, disability status, citizenship, veteran status or any other aspect which makes an individual unique or protected by laws and regulations in the locations where we operate. Thus, 360Learning is proud to be an equal opportunity workplace, and we commit to continue this throughout our processes for recruitment, compensation, benefits, performance, promotion, and all other conditions and terms of employment. We want to learn from and with you!

Задачи: — Работа в крупном FinTech-проекте в роли Fullstack QA Engineer. Требования: — Опыт в QA от 3 лет; — Знание C# и опыт написания автотестов (SpecFlow или аналоги); — Знание JavaScript; — Опыт работы с REST, SOAP, HTTP; — Знание MSSQL и PostgreSQL, умение читать хранимые процедуры; — Опыт работы с Kafka и RabbitMQ; — Понимание Kubernetes и React; — Опыт работы с Jira и Confluence, знание Agile и Scrum. Плюсом будет опыт в банковских, кредитных или других сложных интеграционных системах.

About Semaphore: Semaphore is a remote-first software company building continuous integration and delivery (CI/CD) products for engineering teams. Their customers rely on Semaphore Cloud and self-hosted enterprise products to build, test, and deliver software securely and reliably. The company has extensive experience building developer infrastructure at scale and is now creating new products and capabilities for a world increasingly built by people working with AI coding agents. About the role: The Senior Product Engineer will take important ideas from early, ambiguous problems to useful products running in production. The role involves working across product and engineering boundaries: understanding users, shaping solutions, making technical decisions, building systems, and improving them based on real use. Responsibilities include extending mature Semaphore products and starting small experiments or new products. The focus is on achieving strong outcomes rather than completing predefined tickets. AI coding agents are integrated into daily workflows and expected to be used fluently to explore, build, test, and ship faster. The role requires accountability for choosing the right problems, setting direction, making trade-offs, reviewing outputs, and ensuring coherence, reliability, and maintainability. Strong ownership, initiative, taste, and judgment are essential, with comfort moving between product questions, system design, code, infrastructure, and user experience. What you will own: — Take product ideas from problem definition through design, implementation, rollout, and iteration, including experiments that may grow into standalone products. — Work directly with users and internal stakeholders to identify real problems, decide what is worth building, and make pragmatic scope and architecture decisions. — Build across backend services, APIs, infrastructure-facing components, and focused frontend experiences, reusing proven Semaphore systems before introducing new infrastructure. — Use AI coding agents effectively while maintaining high standards for correctness, security, clarity, and product quality. — Own the production outcome, including reliability, observability, supportability, and compliance with Semaphore's security requirements. — Communicate decisions, progress, and risks clearly. What we are looking for: — Proven track record of independently shipping meaningful software products or major product capabilities. — Strong product judgment to identify essential user problems, reduce unnecessary scope, and recognize when an experience is ready to ship. — Strong engineering judgment in system design, implementation, reliability, and maintainability. — Strong backend and systems fundamentals including APIs, asynchronous processing, service boundaries, state and lifecycle management, retries, idempotency, and failure recovery. — Comfort with infrastructure concepts such as virtual machines, storage, networking, authentication, secrets, containers, and cloud platforms. — Ability to navigate a polyglot environment; Semaphore systems include Go, Elixir, Ruby, React, and related technologies, though expertise in every language is not required. — Enough frontend capability to build or extend focused product user experiences without relying on a separate team. — Fluency with modern AI-assisted development including decomposing work for agents, supplying useful context, reviewing generated changes, and building verification into workflows. — Initiative and persistence, ability to make progress with incomplete information, surface risks early, and involve others when needed. — Strong written and spoken English and experience working independently in a remote, asynchronous team. — Emphasis on quality and ownership over years of experience or exact stack match. Nice to have: — Experience building developer tools, CI/CD systems, cloud platforms, or infrastructure products. — Hands-on experience with distributed systems and event-driven architectures. — Experience evolving a mature codebase while introducing new products or architectures. — Experience in lean environments where senior engineers participate directly in product discovery and customer conversations. What success looks like within first three months: — Ownership of a meaningful product problem and shipping a useful capability to production. — Demonstrated good product taste, clear technical decisions, and disciplined scope. — Learning enough of Semaphore's platform to reuse strengths and avoid unnecessary reinvention. — Using AI coding agents to increase output while maintaining understandable, tested, and reliable systems. — Faster product and engineering decisions due to clear options, sound calls, and follow-through. — Gaining team trust to drive ambiguous new products or features to strong results. How you will work: — Senior individual contributor role with broad ownership. — Close collaboration with engineering, product, infrastructure, and company leadership. — Small teams with direct communication and expectation of exercising judgment. — Opportunity to shape both product and implementation. — Responsibility for the whole outcome: what gets built, why it matters, how well it works, and post-shipment results.

Location: Australia Workplace: Remote ABOUT THE TEAM The AI/ML Engineering team builds and operates ClickHouse's AI and machine learning products end-to-end. This includes the Agentic Data Stack, AI Functions, chDB, the in-Console copilot, and the AI/ML partnerships that distribute them — together with the shared components and expertise that let every other ClickHouse team ship AI in the surfaces they own. Our team is looking for highly skilled and experienced software engineers to join us, who will be responsible for designing, building, and operating the products that make ClickHouse the platform of choice for agents and data scientists. WHAT YOU WILL DO - Feature Development: Design and implement AI-powered features across the full stack, from backend inference services to intuitive frontend interfaces within the ClickHouse Cloud platform. - API Architecture: Create robust, scalable APIs that connect ClickHouse's database capabilities with modern AI/ML inference systems and external/internal AI services. - Ecosystem Integrations: Implement and maintain integrations with the broader AI/ML ecosystem and standards, ensuring that ClickHouse as a technology works seamlessly with popular frameworks and tools. - Technical Integration: Integrate models into production systems with proper monitoring, versioning, observability, and evaluation. - Oncall: Participate in the daytime oncall rotation along with the rest of the team. - UI/UX Implementation: Build responsive, intuitive user interfaces that make complex AI functionalities accessible and valuable to users of all technical backgrounds. WHAT YOU WILL BRING ALONG - 5+ years of software engineering experience in production environments - Exposure to working directly with AI/ML technologies - A high level of ownership and can drive features from concept to production with minimal supervision - Ability to thrive in collaborative environments and can effectively communicate technical concepts to diverse stakeholders - Strong frontend skills with TypeScript/JavaScript and React Nice to have - Experience integrating and deploying AI/ML models in production systems, including working with inference APIs and vector databases - Familiarity with cloud technologies such as AWS, Azure, or GCP, particularly services related to AI/ML deployment - Understanding of database systems and data processing pipelines, with ClickHouse experience being a significant plus - Experience building data-oriented interfaces and visualizations PERKS - Flexible work environment - ClickHouse is a globally distributed company and remote-friendly. We currently operate in over 25 countries. - Healthcare - Employer contributions towards your healthcare. - Equity in the company - Every new team member who joins our company receives stock options. - Time off - Flexible time off in the US, generous entitlement in other countries. - A USD$500 Home office setup if you’re a remote employee. - Global Gatherings – We believe in the power of in-person connection and offer opportunities to engage with colleagues at company-wide offsites. CULTURE - WE ALL SHAPE IT As part of a rapidly scaling start-up, you will be instrumental in shaping our culture. Are you interested in finding out more about our culture? Learn more about our values here https://clickhouse.com/company/careers. Check out our blog posts https://clickhouse.com/blog or follow us on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/clickhouseinc/life/0c1ee7f4-2129-488d-b413-e7f6270659fd/?viewAsMember=true to find out more about what’s happening at ClickHouse. EQUAL OPPORTUNITY & PRIVACY ClickHouse provides equal employment opportunities to all employees and applicants and prohibits discrimination and harassment of any type based on factors such as race, color, religion, age, sex, national origin, disability status, genetics, protected veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by federal, state or local laws. Please see here https://clickhouse.com/legal/applicant-privacy-notice for our Privacy Statement.