Вакансии

Компания, работающая с инфраструктурой для брокеров, криптобирж и платёжных систем в условиях высоких нагрузок и регулируемой среды, ищет Senior DevSecOps инженера. В обязанности входит самостоятельное проектирование, создание и автоматизация мер безопасности, включая настройку Landing Zones, управление доступом через IAM/RBAC, работу с Active Directory, внедрение SIEM/EDR, применение Security as Code с использованием Terraform и OPA, защиту API (в том числе протокола FIX) и управление уязвимостями. Опыт работы с криптокошельками, HSM и MPC будет преимуществом. Кандидат должен иметь не менее 6 лет опыта в инфраструктуре и безопасности, из которых минимум 3 года — в регулируемой среде, а также глубокие знания AWS и Azure, экспертный уровень владения Active Directory, Terraform и Kubernetes, а также навыки автоматизации процессов. Работа предполагает гибридный формат с обязательным присутствием в офисе на Кипре не менее трёх дней в неделю, при этом основное общение ведётся на русском языке.

В рамках данной позиции предстоит заниматься проектированием и разработкой AI-агентов, включая реализацию сценариев, оркестрацию, вызов инструментов и интеграцию с внутренними сервисами. Необходимо преобразовывать прототипы и модели Data Science в стабильные промышленные решения, обеспечивая их упаковку, интеграцию в сервисы и пайплайны, версионирование и сопровождение. Работа включает разработку на Python сервисов, библиотек и пайплайнов, написание автотестов и участие в код-ревью. Также требуется проектировать, создавать и поддерживать витрины данных для ML-моделей и агентов, обрабатывать большие объемы данных с использованием SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи. Важной частью является обеспечение качества и наблюдаемости решений через логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных. Кандидат должен иметь опыт промышленной разработки на Python не менее двух лет, уметь писать поддерживаемый код с типизацией, тестированием, обработкой ошибок и логированием, а также уверенно владеть SQL, включая сложные запросы, оконные функции и оптимизацию. Требуется опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных, а также опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию. Необходимо понимание принципов работы AI-агентов, включая оркестрацию, вызов инструментов, управление состоянием и интеграцию с API, а также жизненного цикла ML-модели от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления. Будет преимуществом опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора, а также опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами. Дополнительным плюсом считается опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах, работы с Kafka и событийными архитектурами, знание Docker, CI/CD и Kubernetes, практический опыт с Hadoop и Spark, внедрение ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре, а также опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте. Формат работы — офис или гибрид в Москве.

Zerion — единый кошелек для токенов, DeFi и NFT в сетях Ethereum, Solana и EVM. Требования: — 5+ лет опыта — React — TypeScript — HTML — CSS

Задачи: — написание автотестов на Python с использованием pytest для backend и UI — использование подходов Playwright по аутентификации (Storage state, cookies, storage) — работа с базами данных через SQL и ORM — работа с брокерами сообщений Kafka — интеграционное тестирование, включая подготовку данных и мокирование — нагрузочное тестирование с использованием JMeter — параллельный запуск автотестов с Pytest XDist — валидация ответов с помощью Pydantic и JSON-схем, мокирование запросов через page.route — параметризация фикстур и тестов, multi-page сценарии в Playwright — мобильное тестирование — анализ утилизации ресурсов сервера при нагрузке Требования: — опыт работы в роли QA Automation Engineer (Python) от 3 лет — высшее IT-образование — уверенное знание SQL, опыт работы с Git — базовые знания по настройке CI для автотестов — понимание клиент-серверной архитектуры и HTTP-протокола — знание SOLID и DDD — понимание разницы между инженером по качеству и автоматизатором — понимание концепции мокирования Будет плюсом: — опыт работы с RabbitMQ — понимание RAG-систем — знание промт-инъекций — опыт тестирования LLM с подходом LLM-as-a-judge — понимание галлюцинаций в ответах LLM — написание пайплайнов CI/CD Условия: — формат работы: удалённо, в офисе или гибридно — на выбор

Location: San Francisco Workplace: OnSite Company Description We’re http://checkout.comCheckout.com http://Checkout.com. You might not know our name, but companies like eBay, Spotify, Klarna, Uber, and Sony do, because we’re behind many of the digital experiences you use every day. We are where the world checks out, enabling over 10 billion transactions yearly for more than one billion global shoppers. Whether you want to book a holiday, order food, renew a subscription, or check out online, there’s a good chance our tech powers the payments behind the scenes. Our platform helps the most ambitious businesses deliver effortless digital experiences, at scale. If you want to do career-defining work, you’ve come to the right place. We move fast, think globally, and believe great teams are built by hiring exceptional people with conviction, curiosity, and the desire to make an impact. With 20 offices across six continents and London as our HQ, we’re shaping the future of fintech – and we’re just getting started. The ideal candidate thrives in an entrepreneurial environment and consistently outperforms goals. Prior experience in building and scaling platform integrations is essential. Existing platform-specific industry knowledge and network are a valuable bonus.   What you’ll do - Be the technical owner throughout the partner integration lifecycle, including technical discovery with partner, selection and SOW process for System Integrators for building new integrations, and technical project management. - Be the interface between partnerships and product/engineering teams, both internally and externally. - Provide subject matter expertise on platforms for merchants, assist merchant RFPs and technical questions wherever platforms are relevant, and be the escalation point for routing issues to partner technical contacts - Provide input to partnership and product teams on technology trends, integration gaps, future features and platform product roadmaps. - Technical evangelist for platform partners internally and externally. - Build integrations into tech stacks, including APIs. - Run debugging and UAT testing, as well as reviewing code.Act as the core technical owner throughout the partner integration lifecycle, encompassing technical discovery, selection of System Integrators, drafting Statements of Work (SOWs) for new integrations, and technical project management.   Qualifications - 8+ Years experience in a Solutions Engineering, Partner Engineering, Implementation Engineering or similar role (payments industry a bonus). - Knowledge / experience working with eCommerce platforms, subscription management platforms, and ERPs. - Highly familiar with API-based integration methods. - Development experience in frontend and backend web technologies, such as JavaScript, PHP, C# or others. - DevOps experience from a technical and customer solutions point of view. - Strong communicator who can both explain high-level takeaways and drill into technical details with clarity. - Confident working closely with product and engineering teams. - Highly organised and able to prioritise shifting workloads and responsibilities effectively. - Able to thrive in a fast-paced environment. - Fluent in English Additional Information Bring all of you to work We create the conditions for high performers to thrive, through real ownership, fewer blockers, and work that makes a difference from day one. Here, you’ll move fast, take on meaningful challenges, and be recognized for the impact you deliver. It’s a place where ambition gets met with opportunity, and where your growth is in your hands. We work as one team, and we back each other to succeed. So whatever your background or identity, if you’re ready to grow and make a difference, you’ll be right at home here. It’s important we set you up for success and make our process as accessible as possible. So let us know in your application, or tell your recruiter directly, if you need anything to make your experience or working environment more comfortable. Life at Checkout.com http://Checkout.com We understand that work is just one part of your life. Our hybrid working model offers flexibility, with three days per week in the office to support collaboration and connection. Curious about what it’s like to be part of our team? Visit our Careers Page https://www.checkout.com/careers to learn more about our culture, open roles, and what drives us. For a closer look at daily life at Checkout.com http://Checkout.com, follow us on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/checkout/life/ and Instagram https://www.instagram.com/checkout_com/

Location: Berlin Perplexity is seeking an experienced Machine Learning Research Engineer to help build the next generation of advanced search technologies, with a focus on retrieval and ranking. Responsibilities - Relentlessly push search quality forward — through models, data, tools, or any other leverage available - Architect and build core components of the search platform and model stack - Design, train, and optimize large-scale deep learning models using frameworks like PyTorch, leveraging distributed training (e.g., PyTorch Distributed, DeepSpeed, FSDP) and hardware acceleration, with a focus on retrieval and ranking models - Conduct advanced research in representation learning, including contrastive learning, multilingual, and multimodal modeling for search and retrieval - Deploy models — from boosting algorithms to LLMs — in a scalable and performant way - Build and optimize RAG pipelines for grounding and answer generation - Collaborate with Data, AI, Infrastructure, and Product teams to ensure fast and high-quality delivery Qualifications - Deep understanding of search and retrieval systems, including quality evaluation principles and metrics - Proven track record with large-scale search or recommender systems - Strong proficiency with PyTorch, including experience in distributed training techniques and performance optimization for large models - Expertise in representation learning, including contrastive learning and embedding space alignment for multilingual and multimodal applications - Strong publication record in AI/ML conferences or workshops (e.g., NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, CVPR, SIGIR) - Self-driven, with a strong sense of ownership and execution - Minimum of 3 years (preferably 5+) working on search, recommender systems, or closely related research areas

Location: Paris ABOUT MISTRAL Mistral provides full-stack AI solutions: from frontier models to developer tools, applications, and compute. We partner with enterprises tackling the hardest problems across high-stakes industries like finance, manufacturing, defense, healthcare, and the public sector, co-creating customized AI systems that they can run on their terms. We are a dynamic, collaborative team passionate about AI and its potential to transform society. Our diverse workforce thrives in competitive environments and is committed to driving innovation. Our teams are distributed between Europe, North America, Asia and the Middle East. We are creative, low-ego and team-spirited. ABOUT THE ROLE Join Mistral AI’s Defense team to build software for defense institutions and industry. We are looking for an experienced software engineer with strong engineering fundamentals and a background in data engineering or transactional, analytical or distributed systems. You will help shape the architecture, write production code and own substantial software components, from design through deployment and operation. This role offers the scope and autonomy of a senior technical individual contributor in a small team. It is particularly suited to engineers operating at Senior or Staff level in demanding product engineering environments who want broad ownership and to stay deeply involved in implementation. WHAT YOU WILL DO - Design and build services for data ingestion, transformation, storage, querying and operational workflows. - Develop shared data models, APIs and SDKs that help engineers build applications on a consistent foundation. - Make authorization a core part of the architecture: define and enforce which users, applications and agents can access data or perform actions, with clear audit trails. - Solve problems involving data consistency, schema evolution, concurrency, performance and failure recovery across services and data systems. - Turn needs from our applied engineers and defense users into reusable software capabilities, making pragmatic choices about what to build and how to evolve them. - Own delivery end to end, including implementation, testing, observability, debugging and maintainability in demanding deployment environments. - Use AI coding tools and coding agents extensively to accelerate implementation, testing, refactoring and debugging. Help the team improve these workflows while maintaining a high engineering standard. WHAT WE ARE LOOKING FOR - Strong practical familiarity with AI coding tools and agentic engineering workflows. You use coding agents regularly, can break complex work into well-scoped tasks, provide effective context, review generated code and validate the result through tests and debugging. You remain accountable for the architecture, correctness, security and maintainability of what you ship. - A strong track record of building and operating production software, with substantial ownership of complex systems. - Experience in data engineering or in building transactional, analytical or distributed systems. You understand the trade-offs behind data models, storage, query execution and service boundaries. - Experience building products where access control, permissions and data governance are central to how the system works. Work on platforms such as Foundry, or systems with comparable requirements, is particularly relevant. - Broad software engineering skills and the ability to move between architecture, implementation and production debugging. You are comfortable working across unfamiliar parts of a codebase. - Strong proficiency in Python or another programming language, solid SQL skills and the ability to become productive quickly in a Python and TypeScript environment. - High autonomy and sound judgment: you can turn an ambiguous problem into a concrete plan, make technical decisions and deliver useful increments with limited supervision. - A collaborative approach to technical leadership through code, design discussions, reviews and mentoring, and a clear motivation to build software for defense institutions and industry. NICE TO HAVE - Experience building a data platform or developer product used by other engineering teams. - Experience with fine-grained authorization, multi-tenant architectures, data lineage or auditable operational workflows. - Experience with self-hosted software, restricted networks or other demanding deployment constraints. - Familiarity with LLM applications and their integration with data and tools. WHAT WE OFFER We offer a comprehensive benefits package designed to support your well-being, growth, and work-life balance. Benefits vary by country and may include healthcare coverage, parental leave, retirement plans, relocation support, wellness programs, meal and transportation allowances, and other location-specific perks. For the most up-to-date details on benefits available in your location, please refer to our Benefits page https://app.notion.com/p/mistralai/Benefits-at-Mistral-36e6ba59a7fe836b93dd01737fcc27ef?source=copy_link. PRIVACY POLICY Your privacy matters to us. You can learn more about how we handle your personal data in our Applicant Privacy Policy https://legal.mistral.ai/terms/applicant-privacy-policy.

Задачи: — Руководить проектированием и развитием масштабируемых распределённых систем на Go — Отвечать за интеграцию и конфигурацию AI — от выбора моделей и интеграции API до prompt engineering и развертывания в продакшене — Переводить бизнес-цели в технические дорожные карты и планы поставки — Проводить архитектурные и код-ревью, наставлять старших инженеров — Представлять инженерную команду на встречах с внешними заинтересованными сторонами и оспаривать нереалистичные требования — Улучшать процессы CI/CD, наблюдаемости и инженерные процессы — Балансировать между кодированием, руководством командой и архитектурным контролем Требования: — 5–6+ лет коммерческого опыта с Go — 2+ года в роли технического лидера или ведущего инженера — Глубокие знания распределённых систем, микросервисов и конкурентности в Go (goroutines, каналы, синхронизация) — Практический опыт внедрения, настройки или интеграции AI/ML решений в продакшн-бэкендах, включая работу с LLM, RAG pipeline, OpenAI API, LangChain или аналогичными фреймворками — Опыт с CI/CD, облачной инфраструктурой и современными DevOps практиками — Высшее образование в IT — Готовность работать по CEST и использовать корпоративный ноутбук — Готовность выполнить live coding на Go во время интервью Условия: — Работа над долгосрочным продуктом с реальным бизнес-эффектом — Международная распределённая команда с коллаборативной культурой — Возможность взять ответственность за зрелое приложение — Гибкие условия работы и удалёнка

Задачи: — Проектирование и развитие процессов сбора, загрузки, преобразования и передачи данных (ETL/ELT) — Разработка и сопровождение пайплайнов обработки больших объемов данных — Работа с реляционными и нереляционными базами данных — Анализ структуры и качества данных, выявление дублирования, пропусков и несоответствий — Разработка SQL-запросов, процедур, скриптов и механизмов обработки данных — Построение интеграционного взаимодействия между информационными системами и источниками данных — Участие в разработке и развитии DWH / Data Lake / аналитических хранилищ — Настройка процессов регулярной загрузки и синхронизации данных — Обеспечение контроля качества, полноты и целостности данных — Оптимизация запросов и процессов обработки больших объемов данных — Анализ источников данных и определение необходимых таблиц, полей, связей и бизнес-смыслов — Участие в проектировании моделей данных и структуры хранилищ — Взаимодействие с системными и бизнес-аналитиками, разработчиками, архитекторами и DevOps — Подготовка технической документации по потокам данных, интеграциям и структуре БД — Участие в тестировании и приемке интеграционных решений — Поиск и устранение проблем в процессах загрузки и обработки данных — Участие в реализации интеграционных решений между крупными государственными информационными системами Требования: — Опыт работы от 3 лет в роли Data Engineer / инженера по данным — Опыт работы с большими объемами данных и высоконагруженными системами — Уверенное знание SQL и опыт работы с СУБД — Понимание принципов построения DWH, Data Lake и ETL/ELT — Опыт разработки и сопровождения пайплайнов обработки данных — Навыки анализа структуры, качества и взаимосвязей данных — Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных — Понимание принципов интеграции информационных систем — Готовность работать с крупными государственными и медицинскими информационными системами Условия: — Работа над масштабным государственным проектом в сфере цифрового здравоохранения Казахстана — Работа с большими объемами данных и сложными интеграциями — Участие в развитии архитектуры данных и хранилища — Профессиональный рост и развитие компетенций Data Engineering — Взаимодействие с командой аналитиков, разработчиков, архитекторов и DevOps — Оформление по ГПХ / ДВОУ — График 5/2, 09:00–18:00 — Обед 13:00–14:00 — Формат работы: только офис — Адрес: г. Астана, пр. Кабанбай батыра, 17

Location: London, UK About Anthropic Anthropic’s mission is to create reliable, interpretable, and steerable AI systems. We want AI to be safe and beneficial for our users and for society as a whole. Our team is a quickly growing group of committed researchers, engineers, policy experts, and business leaders working together to build beneficial AI systems. About the role As an Applied AI Engineer at Anthropic, you will be a trusted technical advisor helping tech-forward companies build on the Claude Developer Platform as they grow and scale. You'll lead deep technical engagements, partnering directly with engineering teams to help them develop their products on top of Claude - advising on implementation, agent design, and working alongside them to build at the frontier of AI. Working closely with Applied AI Architects, Account Executives, and Anthropic's Product and Engineering teams, you'll guide customers through deep technical engagements. You'll leverage your AI engineering expertise to develop custom evaluation frameworks, design scalable architectures, and create the technical resources that enable tech-forward businesses to succeed with Claude. Responsibilities Serve as a deep technical advisor to high-growth, tech-forward companies, working alongside them to build innovative use cases that push the boundaries of AI Work hands-on with customer engineering teams: pair programming, architecture reviews, and code contributions that accelerate their development Develop prototypes and technical documentation—including evaluation suites, AI engineering techniques, and architecture diagrams—that enable customers to build and scale with Claude Collaborate closely with Applied AI Architects to maintain context and continuity across customer engagements Identify patterns across engagements and contribute insights back to Product, Engineering, and the broader Applied AI team Create technical content for developer audiences including documentation, tutorials, and sample code Foster community engagement through hackathons, webinars, technical office hours, and developer-focused events Travel to customer sites for workshops, implementation support, and relationship building You may be a good fit if you have 4+ years of experience as a Software Engineer, Forward Deployed Engineer, or technical founder Experience in a customer-facing or pre-sales technical role - partnering with customers to scope, design, and deliver solutions Production experience building LLM-powered applications, including prompting, context engineering, agent architectures, evaluation frameworks, and deployment at scale Strong programming skills with proficiency in Python and experience building production applications Experience working with high-growth, tech-forward companies Ability to context-switch across industries (healthcare, fintech, etc.) and use cases Builder credibility that earns trust with technical founders and engineering leaders - you've shipped products and can speak from experience Strong technical communication skills with the ability to translate complex AI concepts into architectural decisions and actionable implementation plans Experience facilitating technical workshops, hackathons, or developer-focused events Passion for making powerful technology safe and beneficial The annual compensation range for this role is listed below. For sales roles, the range provided is the role’s On Target Earnings ("OTE") range, meaning that the range includes both the sales commissions/sales bonuses target and annual base salary for the role. Annual Salary: £225,000 — £255,000 GBP Logistics Minimum education: Bachelor’s degree or an equivalent combination of education, training, and/or experience Required field of study: A field relevant to the role as demonstrated through coursework, training, or professional experience Minimum years of experience: Years of experience required will correlate with the internal job level requirements for the position Location-based hybrid policy: Currently, we expect all staff to be in one of our offices at least 25% of the time. However, some roles may require more time in our offices. Visa sponsorship: We do sponsor visas! However, we aren't able to successfully sponsor visas for every role and every candidate. But if we make you an offer, we will make every reasonable effort to get you a visa, and we retain an immigration lawyer to help with this. We encourage you to apply even if you do not believe you meet every single qualification. Not all strong candidates will meet every single qualification as listed.  Research shows that people who identify as being from underrepresented groups are more prone to experiencing imposter syndrome and doubting the strength of their candidacy, so we urge you not to exclude yourself prematurely and to submit an application if you're interested in this work. We think AI systems like the ones we're building have enormous social and ethical implications. We think this makes representation even more important, and we strive to include a range of diverse perspectives on our team. Your safety matters to us. To protect yourself from potential scams, remember that Anthropic recruiters only contact you from @anthropic.com email addresses. In some cases, we may partner with vetted recruiting agencies who will identify themselves as working on behalf of Anthropic. Be cautious of emails from other domains. Legitimate Anthropic recruiters will never ask for money, fees, or banking information before your first day. If you're ever unsure about a communication, don't click any links—visit anthropic.com/careers directly for confirmed position openings. How we're different We believe that the highest-impact AI research will be big science. At Anthropic we work as a single cohesive team on just a few large-scale research efforts. And we value impact — advancing our long-term goals of steerable, trustworthy AI — rather than work on smaller and more specific puzzles. We view AI research as an empirical science, which has as much in common with physics and biology as with traditional efforts in computer science. We're an extremely collaborative group, and we host frequent research discussions to ensure that we are pursuing the highest-impact work at any given time. As such, we greatly value communication skills. The easiest way to understand our research directions is to read our recent research. This research continues many of the directions our team worked on prior to Anthropic, including: GPT-3, Circuit-Based Interpretability, Multimodal Neurons, Scaling Laws, AI & Compute, Concrete Problems in AI Safety, and Learning from Human Preferences. Come work with us! Anthropic is a public benefit corporation headquartered in San Francisco. We offer competitive compensation and benefits, optional equity donation matching, generous vacation and parental leave, flexible working hours, and a lovely office space in which to collaborate with colleagues. Guidance on Candidates' AI Usage: Learn about our policy for using AI in our application process.

Задачи: — Реагирование и разрешение инцидентов в продакшене (Sev1–Sev4) — Участие в ротации дежурств (1 неделя из 5, отдельная оплата) — Создание и поддержка runbook'ов (управляемых как код с CI валидацией) — Разработка автоматизации и изменений инфраструктуры для клиентских окружений — Настройка систем наблюдения (Datadog, Prometheus, Grafana) — Подготовка постмортемов и техническая коммуникация с клиентами — Внесение вклада в базу знаний — 30–40% времени уделяется инженерным проектам (автоматизация, AI-инструменты, наблюдение) — Участие в развитии AI-усиленного L1 слоя (триаж и автоматизация на основе RAG) Требования: — Опыт работы 5+ лет с Kubernetes, Terraform, AWS/GCP/Azure, Datadog, Prometheus, Grafana, PagerDuty, Linux, Python, Bash, ArgoCD, Helm, CI/CD (GitLab CI / GitHub Actions) — Опыт дежурств в продакшене — обязателен — Опыт Java-разработчика или SRE — Умение работать с AI-агентами (критическое мышление) — Чтение чужого кода и внесение мелких исправлений — Знание SQL — Управление инцидентами (Sev1–Sev4) — Продвинутый английский для прямого общения с клиентами — Внимательность, ответственность, хорошие коммуникативные навыки Условия: — Работа полностью удалённая, только для LATAM (AMER хаб, GMT-3…-6) — Стандартные часы работы 09:00–18:00 по местному времени — Дежурства 1 неделя в ротации с отдельной оплатой (стендбай + оплата за инциденты) — Нет ночных смен, обязательное время восстановления после дежурств — Возможность стать одним из основателей AMER хаба — Реальная автономия, не позиция обработки тикетов — 30–40% времени на инженерные проекты — Работа напрямую с техническим лидом и командой CEMEA

О компании Aidentity — стартап в сфере AI × Human Intelligence. Продукт, который помогает человеку лучше понять свои сильные стороны и найти свое призвание. Стадия: MVP → развитие продукта → масштабирование Нам нужно: — Опыт работы в стартапе / яркое желание его получить — Готовность влиять на продукт с первого дня — Мышление продуктом, а не выполнение задач — Готовность работать только за долю от компании — ML / Data Science / AI — Python и привычный ML-стек — работа с данными, построением признаков, обучением и оценкой моделей — ML-эксперименты и проверка качества результатов — самостоятельное исследование неизвестной области — интерес к задачам на стыке AI, психологии, человеческие качества и рекомендационные систем — recommendation systems, embeddings, NLP/LLM, clustering, similarity / ranking models. Что предстоит делать ✔️создавать систему синтетических профилей данных ✔️развивать и улучшать алгоритм подбора профессий ✔️проектировать систему, которая будет обучаться на данных пользователей и специалистов ✔️экспериментировать с ML/AI-подходами и проверять гипотезы ✔️оценивать качество рекомендаций и разрабатывать метрики для сравнения разных подходов ✔️исследовать способы персонализации результатов для разных пользователей ✔️в перспективе — работать с NLP/LLM и другими AI-инструментами для анализа и обогащения данных ✔️участвовать в проектировании ML-части продукта и принимать технические решения вместе с командой Что предлагаем: — Удаленка — Гибкий график, part-time — Долгосрочное участие — Опционы — Маленькая команда, где слышат каждого — Продукт с большой миссией Подойдет тем, кто любит эксперименты и не боится неопределенности, готов влиять на будущий результат

Ищем AI Engineering Architect для крупной продуктовой компании, который возьмет на себя ответственность за 5-кратное ускорение скорости разработки через внедрение AI. Компания: международный B2C бизнес в индустрии развлечений, работает сразу с несколькими продуктами и создает инструменты для музыкантов и авторов по всему миру. Компания движется к децентрализованной инженерии и делает ставку на AI-native инструменты как способ этого достичь. Системы, которые вы спроектируете, должны работать одинаково хорошо сразу в нескольких продуктах. Задачи: — Построить и возглавить AI-стек для инженерии: агентные воркфлоу, evals, правила доступа, AI-ревью кода, автоматизацию тестирования и деплоя. — Автоматизация: находить и убирать главные узкие места в рабочих процессах с помощью AI, отвечать за 5-кратное ускорение разработки. — Выбирать модели и провайдеров для инструментов, запускать MVP на одной команде и масштабировать на всю организацию. — Настраивать evals, которые показывают реальный эффект на скорость. Требования: — 6-7+ лет коммерческой разработки, любой стек, последние несколько лет фокус на внедрении и автоматизации процессов через AI. — Опыт внедрения AI-инструментов в масштабе всей компании с измеримым эффектом на скорость работы. — Экспериментальный подход, основанный на данных: предложить идею, запустить MVP на одной команде, затем масштабировать то, что сработало. — Опыт работы с агентными инструментами (Claude Code, Cursor и подобные) в масштабе организации. — Английский от B2. Условия: — Официальное оформление на Кипре или в UK, для remote - b2b контракт. — Для кандидатов из РФ/РБ есть поддержка релокации на Кипр. — Remote возможен, чем ближе к часовому поясу CET, тем лучше. — Релокация + visa support. — Работа над продуктами для миллионов музыкантов и авторов по всему миру. — Роль без готового плейбука: сами решаете, что строить и как, а потом защищаете это перед CTO. — Обучение, языковые занятия, конференции. — Поддержка ментального здоровья.

Задачи: — Проектировать и поддерживать интеграцию источников данных (взаимодействие с процессинговыми системами и Автоматизированной Банковской Системой / АБС); — Организовывать мониторинг актуальности входящих данных и оперативно реагировать на инциденты; — Готовить данные для загрузки в оговоренные форматы хранения (Data Lake / DWH) для последующего потребления смежными командами; — Разрабатывать и оптимизировать витрины данных для BI-отчетности в Superset и PowerBI; — Проводить глубокую проверку качества данных (Data Quality), выявлять аномалии и устранять корневые причины ошибок; — Обеспечивать бесперебойную актуальность данных, нести ответственность за соблюдение SLA и быстрое восстановление при авариях. Требования: — Опыт в направлении финтех; — Отличное знание SQL (DDL/DML) в PostgreSQL; — Хорошее знание SQL (DDL/DML) в ClickHouse; — Отличные навыки оптимизации SQL-запросов в PostgreSQL; — Отличные навыки работы с Python: написание и поддержка DAG-ов в Airflow, опыт работы с асинхронными сервисами; — Хорошие навыки конфигурирования PostgreSQL.

Задачи: — Управление жизненным циклом уязвимостей в технологическом стеке Glean, включая обнаружение, приоритизацию, устранение, отчетность и измерение. — Усиление безопасности базовых образов ОС и обеспечение безопасности зависимостей открытого программного обеспечения, менеджеров пакетов и цепочки поставок ПО. — Интеграция SAST, DAST, сканирования зависимостей и автоматической проверки безопасности в CI/CD пайплайны. — Оценка, внедрение и разработка решений и инструментов безопасности, включая Google’s Assured OSS и аналогичные подходы. — Определение практик безопасного кодирования и продвижение их среди инженерных команд через руководство, обучение и наставничество. Требования: — Степень бакалавра в области компьютерных наук, кибербезопасности или смежной области, либо эквивалентный опыт. — Опыт работы в области безопасности приложений и управления уязвимостями не менее 8 лет. — Глубокое понимание уязвимостей программного обеспечения, включая CVE, OWASP Top 10 и риски цепочки поставок. — Опыт работы с инструментами SAST, DAST, сканирования зависимостей и управления уязвимостями (например, Snyk, GitHub Dependabot, Trivy, Clair, Burp Suite, OWASP ZAP). — Практический опыт облачной безопасности в AWS, GCP, включая контейнеры, Kubernetes и микросервисы. — Способность вести межфункциональные инициативы и продвигать безопасность среди инженерных команд. — Проактивность, прагматичность, умение решать проблемы и балансировать безопасность с производительностью и удобством использования. Условия: — Удаленная работа. — Годовой базовый оклад от $185,000 до $260,000, зависит от местоположения, уровня, знаний, навыков и опыта. — Возможность переменной компенсации, акций и социальных льгот. — Медицинское, офтальмологическое и стоматологическое страхование. — Щедрая политика отпусков. — Вклад в пенсионный план 401k. — Стипендия на улучшение домашнего офиса, ежегодные стипендии на образование и оздоровление. — Регулярные корпоративные мероприятия и ежедневные здоровые обеды. Дополнительно: — Компания поддерживает разнообразие и инклюзивность, не дискриминирует по различным признакам. — В процессе собеседования предусмотрено AI-ориентированное упражнение для оценки понимания и использования AI в работе. — Соблюдение международных норм по защите данных кандидатов (GDPR, CCPA и др.).

Ищем инженера по VoIP и Asterisk, который возьмёт на себя ответственность за поддержку и стабильную работу нашей телефонной инфраструктуры. В задачи входит самостоятельное выявление и устранение проблем, связанных с Asterisk, SIP и VoIP. Требуется опыт работы с Linux и навыки администрирования телекоммуникационных систем. Работа полностью удалённая.