Responsibilities:
— Execution Planning and Detailed Design of the turnaround scope for the Injection Failure Mitigation Project (IFMP) by NCOC.
— The project will be carried out offshore at Kashagan.
— Review and work with engineering documents and construction drawings.
— Support construction teams with engineering deliverables.
— Prepare work packages based on detailed design, shop drawings and lookahead schedules.
— Resolve technical issues, clashes, construction errors and material/design discrepancies.
— Conduct technical and dimensional surveys and update drawings through RLMU.
— Prepare technical queries and coordinate solutions with the engineering office.
— Prepare MTOs and coordinate material requirements.
— Verify materials and equipment against project requirements.
— Support inspections and testing of materials and completed works.
— Participate in site meetings and coordinate with project stakeholders.
— Support RLMU drawing circulation and As-Built documentation.
— Review/support construction method statements and lift plans when required.
Conditions:
— Work schedule 5/2.
— Location: Aktau (Teniz Office).
В обязанности входит проектирование и развитие телефонной платформы, а также создание архитектуры телефонии для различных задач. Необходимо развертывать и обеспечивать поддержку Asterisk/Asterisk в рабочей среде. Кандидат должен иметь опыт работы с Asterisk, включая конфигурацию, dialplan и ARI, а также более пяти лет коммерческого опыта в телекоммуникациях или разработке VoIP.
Задачи:
— самостоятельно анализировать требования и планировать тестирование нового функционала
— выявлять потенциальные проблемы и риски ещё до начала разработки
— тестировать web-приложения (frontend, backend, mobile web)
— продумывать функциональные, негативные, граничные и исследовательские сценарии тестирования
— разрабатывать и поддерживать тестовую документацию (чек-листы, тест-кейсы)
— локализовывать, документировать и сопровождать дефекты до их исправления
— взаимодействовать с разработчиками, продакт-менеджерами и другими участниками команды на всех этапах разработки
— участвовать в улучшении процессов тестирования и повышении качества продукта
— анализировать причины возникновения дефектов и предлагать способы предотвращения подобных проблем
Требования:
— опыт работы QA Engineer от 3 лет
— уверенный опыт ручного тестирования web-приложений
— умение самостоятельно анализировать требования и определять стратегию тестирования
— развитое логическое мышление и способность находить неочевидные сценарии использования продукта
— способность принимать самостоятельные решения и нести ответственность за качество реализуемого функционала
— понимание клиент-серверной архитектуры и принципов работы HTTP
— опыт тестирования REST API (Postman, Swagger или аналогичные инструменты)
— уверенное владение DevTools
— понимание HTML и CSS
— опыт работы с Jira или аналогичными системами управления задачами
— опыт разработки и поддержки тестовой документации
— умение грамотно оформлять баг-репорты и аргументировать приоритет дефектов
— опыт работы с Figma
— понимание жизненного цикла разработки ПО и роли QA на каждом этапе
Будет плюсом:
— опыт работы с SQL
— опыт чтения логов
— понимание принципов работы браузеров, сетевого взаимодействия и кэширования
— опыт тестирования интеграций с внешними сервисами
— английский язык на уровне чтения технической документации
Условия:
— полная занятость
— график 5/2
— удалённый формат работы
Контакты для отклика: info@m1nt.tech
УдалённоmiddleГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— Организация пайплайнов потоков данных (конвейера движения данных в компании)
— Разработка, поддержка и оптимизация производительности Корпоративного Хранилища Данных (EDWH)
— Разработка и настройка ETL/ELT-процессов в Корпоративное Хранилище Данных (сбор, структурирование и обеспечение сохранности данных)
— Настройка инфраструктуры для обеспечения качества данных
— Разработка BI дашбордов, визуализации данных
Требования:
— Обязателен опыт работы с технологиями: Greenplum или другая MPP СУБД, ClickHouse, Airflow
— Хорошее знание SQL и реляционных баз данных (желательно, Greenplum или PostgreSQL), опыт написания сложных запросов
— Хорошее знание Python
— Знание современных технологий обработки больших данных
— Высшее образование (IT/математика/математическая статистика/физика)
Вакансия Frontend Product Engineer предполагает разработку пользовательского интерфейса продукта с использованием React и TypeScript. В работе важное место занимает интеграция с REST API, а также применение современных UI/UX подходов и дизайн-инструментов, таких как Figma. Кандидату предстоит заниматься созданием и поддержкой компонентов с использованием библиотек shadcn/ui, Ant Design и Radix UI. Особое внимание уделяется разработке, ориентированной на искусственный интеллект, а также полному циклу владения функционалом — от проектирования до внедрения и поддержки.
Задачи:
— Повышать скорость экспериментов команды, ускорять запуск, получение и анализ результатов.
— Поддерживать и развивать JAX фреймворк для обучения моделей, обеспечивая масштабируемость и эффективность на TPU.
— Улучшать качество данных для обучения моделей, выявлять и исправлять проблемы, повышая точность.
— Анализировать точность продакшн-моделей, строить системы оценки и определять приоритетные улучшения.
— Переводить исследовательские прототипы в продакшн-системы, рефакторить и модернизировать архитектуры и инфраструктуру.
— Оптимизировать продакшн-инференс для речевых моделей, включая архитектуру сервиса и техники квантования, спекулятивного декодирования.
— Исследовать и устранять узкие места в производительности на всех уровнях стека, от низкоуровневых ядер (XLA, Pallas) до системного дизайна.
— Сотрудничать с исследователями, инфраструктурной и продакшн-командами для выявления и устранения проблем.
Требования:
— Экспертное владение JAX и TPU, включая экосистему Flax, Optax, XLA.
— Дисциплина измерений: определять успех заранее, критически оценивать результаты.
— Готовность работать с полным пайплайном, включая данные и оценку.
— Опыт оптимизации систем инференса для продакшна, желательно с LLM или речевыми моделями.
— Глубокое понимание распределённого обучения, современных систем глубокого обучения и ML-инфраструктуры.
— Знание современных техник оптимизации инференса: непрерывная пакетизация, управление KV-кэшем, стратегии шардирования, квантование.
— Энтузиазм к рефакторингу и улучшению существующих систем.
— Сильные навыки Python; опыт C++ или Rust для низкоуровневой работы — плюс.
— Отличные коммуникативные навыки и умение работать в команде.
Бонус:
— Знания в области Speech-to-Text: архитектуры ASR, аудиопроцессинг, стриминговый инференс.
Условия:
— Удалённая работа.
— Полная занятость.
— Зарплата в США от $270,000 до $310,000 в год.
Компания AssemblyAI — лидер в области Voice AI, обрабатывает миллионы часов аудио и API вызовов ежедневно, работает в режиме meritocracy без бюрократии, с высокой степенью ответственности и влияния каждого сотрудника.
About the Role:
We're hiring our first Senior GTM AI Engineer. This is a software engineering job inside the revenue org. You will build the pipelines, internal tools, and agents that decide which companies we go after, how we reach them, and what our sellers see when they open their laptop in the morning. Most of what a sales ops team used to do by hand is now something you can write software to do. Tasks include finding every company building voice AI before they contact us, researching accounts and drafting first emails, watching product usage to alert AEs about customer expansion or churn, and keeping the CRM clean without manual form filling. You will build those systems, run them in production, and be judged on whether pipeline and revenue move. Your users are AEs, SDRs, and GTM leaders. Your job is to make a small team perform like one three times its size.
What You'll Do:
— Write code every day, mainly Python services, SQL models, scheduled jobs, and small internal apps.
— Use Claude Code and similar tools to ship quickly.
— Build agents for account research, lead qualification, outreach drafting, CRM hygiene, and usage monitoring.
— Design, equip, evaluate, and maintain these agents.
— Turn product usage data in BigQuery and Looker into actionable signals for sellers.
— Build the account targeting machine: sourcing, enrichment, deduplication, and ICP scoring.
— Integrate existing systems (CRM, enrichment providers, outbound tools) for seamless data flow.
— Maintain funnel data trustworthiness through routing rules, field governance, and attribution.
— Prototype rapidly, measure effectiveness, discontinue ineffective solutions, and collaborate with Sales and Marketing leadership.
— Document your work for sustainability.
What You'll Need:
— 4+ years as a software engineer, data engineer, or growth/GTM engineer with experience shipping systems others depend on.
— Strong Python and SQL skills.
— Ownership of production automations end to end: APIs, webhooks, scheduled jobs, retries, error handling, and monitoring.
— Experience building with LLMs beyond single prompts: multi-step agents, tool use, retrieval, and evaluation.
— Ability to assess agent output quality and choose appropriate tools.
— AI-assisted development experience using tools like Claude Code daily.
— Solid fundamentals: clean code, version control, code review, debugging, and systems thinking.
— Ability to ship independently without an engineering team.
— Curiosity about sales organizations and willingness to learn CRM and related tools.
— Builder's mindset with operator's judgment: scoping for business impact, iterative shipping, and measuring pipeline and revenue results.
— Low ego, high ownership, and comfort as a single-threaded owner of a domain.
Nice to Have:
— Hands-on Salesforce or other CRM experience at object and API level, or experience with enrichment and outbound tools like Clay.
— Experience with dbt, BigQuery, Looker, or equivalent warehouse and BI stack.
— Experience at developer-facing or API-first companies or selling to technical buyers.
— Experience as the first engineer in a sales or growth org building the function from scratch.
Pay Transparency:
Salary range: $160,000 to $220,000 per year for candidates in the U.S. Adjustments may apply for other regions.
Задачи:
— Проводить проактивный поиск угроз и анализ цепочек атак (kill chain) в системах Stripe и внешних данных.
— Применять и развивать многоуровневую таксономию FT3 для стандартизации разведданных об угрозах.
— Сотрудничать с командами Fraud Intelligence, Fraud Ops, Strategy, Risk, Onboarding и Security для интеграции и автоматизации потоков разведданных.
— Переводить результаты исследований в практические рекомендации по контролю угроз, включая политику, технические системы, рабочие процессы поддержки и механизмы обнаружения.
— Использовать агентные автоматизированные тестовые фреймворки для моделирования поведения злоумышленников, проверки эффективности контролей и создания регрессионных сценариев.
Требования:
— Опыт не менее 5 лет в области разведки угроз, поиска угроз или технического реагирования на инциденты в кибербезопасности, борьбе с мошенничеством или доверительных доменах.
— Опыт анализа больших и сложных наборов данных с использованием аналитических инструментов для выявления аномалий, анализа поведенческих трендов и решения сложных задач мошенничества.
— Высшее образование (бакалавр или магистр) в области компьютерных наук, кибербезопасности или смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт.
— Экспертное владение Python и SQL, опыт автоматизации рабочих процессов, создания инструментов для расследований и запросов к большим данным.
— Практический опыт анализа логов (приложений, API, сетевых событий), цифровой криминалистики и методологий киберрасследований.
— Сильные коммуникативные навыки для перевода сложных технических исследований в понятные и применимые рекомендации для межфункциональных команд.
Предпочтительные квалификации:
— Глубокое понимание мотиваций, инфраструктуры и тактик злоумышленников, специфичных для финансового мошенничества (например, ATO, Card Testing, Credential Stuffing).
— Знакомство с таксономиями FT3 или MITRE ATT&CK.
— Владение платформами для обработки и анализа данных, такими как Databricks, Trino, PySpark, Pandas, Scikit-Learn.
— Опыт работы с платформами разведки угроз (TIPs), тактическими потоками угроз, OSINT и разведданными о взломах.
— Навыки создания или использования агентных LLM-инструментов, систем автоматизированного тестирования и фреймворков валидации контролей для моделирования поведения злоумышленников в масштабе.
— Участие в отраслевых конференциях, вебинарах, группах обмена угрозами и наличие профессиональных сертификатов (например, GCTI, GCFA, OSCP).
Location: Abqaiq, Saudi Arabia
We are looking for an experienced
Senior Electrical Engineer
with 20+ years of experience in electrical engineering, project execution, construction, and commissioning. The candidate should have strong expertise in large-scale power generation, transmission, and distribution projects.
Key Responsibilities
Lead electrical engineering, construction, pre-commissioning, and commissioning activities.
Ensure project execution complies with contract requirements, schedule, cost, HSE, quality, and company procedures.
Review electrical designs, drawings, specifications, and technical documentation.
Supervise electrical equipment installation, testing, inspection, and commissioning.
Coordinate with project managers, engineers, contractors, vendors, clients, and other stakeholders.
Conduct site inspections and resolve technical and construction issues.
Ensure electrical systems are designed and installed in accordance with applicable standards and project requirements.
Requirements
Bachelor’s Degree in Electrical Engineering.
20+ years of relevant experience
in electrical engineering and project management/execution.
Strong experience in power generation, transmission, and distribution systems.
Hands-on experience in equipment installation, testing, pre-commissioning, and commissioning.
Proficiency in
ETAP
and familiarity with
Flowstar, MS Office, PLC, SCADA, DCS, network communication protocols, and vibration analysis software
.
Knowledge of electrical design principles, power systems, circuit analysis, and control systems.
Experience with
laser alignment tools
, equipment, and construction tooling.
Strong communication, leadership, and stakeholder management skills.
Full professional proficiency in English.
Preferred Certifications
Vibration Analyst –
ISO Category I
Certified Seal Assembly Artisan
Задачи:
— Проведение тест-дизайна и разработка тестовой документации.
— Комплексная проверка функционала с использованием различных подходов, уровней и типов тестирования.
— Регулярное регрессионное тестирование выпускаемых версий.
— Коммуникация со смежными продуктовыми командами для синхронизации процессов.
— Обработка и анализ результатов внешнего тестирования.
Требования:
— Опыт коммерческого тестирования ПО от 3 лет.
— Опыт работы в проектах и понимание специфики Web3.
— Уверенные знания SQL, навыки написания скриптов для запроса и проверки данных в БД.
— Системный подход к задачам, отзывчивость и развитые навыки коммуникации.
— Умение свободно читать и понимать техническую документацию на английском языке.
Условия:
— Полная занятость.
— Полностью удаленная работа из любой точки мира.
— Работа в команде в сфере ZK-инфраструктуры.
— Курсы повышения квалификации за счет компании.
About ••••••••••••: helps expand access to high-quality early childhood education. We provide childcare providers with software, tools, and support to build and run sustainable businesses, and assist governments in modernizing childcare programs. Our products support critical everyday workflows for providers, families, and government partners.
The Role: We're looking for a highly technical, detail-oriented QA Engineer to lead quality across our government products, billing product, and products sold to childcare providers. You'll build an AI-driven QA practice while staying hands-on: investigating failures, writing automated tests, validating releases, and working directly with government customers. You'll bring technical depth to understand complex systems and attention to detail to catch problems before customers do.
What You'll Do:
— Lead QA across ••••••••••••.
— Own the testing strategy, prioritize highest-risk workflows, and establish clear standards for release readiness across products.
— Use AI daily: apply AI tools to generate test cases, write and maintain automation, explore edge cases, and accelerate debugging.
— Validate results and protect customer and government data.
— Test AI-powered products: build repeatable evaluations for accuracy, consistency, unsupported outputs, and unexpected behavior across real customer workflows.
— Build strong technical coverage: create and maintain UI and API tests, use SQL to verify data integrity, and integrate reliable regression and smoke tests into development and release processes.
— Protect billing accuracy: test invoices, payments, refunds, calculations, reconciliation, including failed transactions, retries, rounding, and duplicate charges.
— Represent •••••••••••• with government partners: meet stakeholders to understand requirements, lead user acceptance testing, explain issues clearly, and coordinate fixes and acceptance documentation.
— Make requirements testable: translate product requirements and government acceptance criteria into test plans, test cases, and documented results.
— Work closely with Engineering and Product: participate in Scrum planning, stand-ups, reviews, and retrospectives; help teams identify risks early, prioritize defects, and verify fixes.
— Improve quality over time: track escaped defects, recurring issues, test reliability, and release risks; turn findings into better coverage and processes.
Who You Are:
— Hands-on QA or quality engineering professional taking ownership from requirements through verified fixes.
— Highly detail-oriented, curious, and persistent.
— Able to notice inconsistencies, investigate edge cases, and follow issues through to resolution.
— Technically strong in test automation, API testing, SQL, debugging, and modern software development practices.
— Comfortable using AI extensively and able to demonstrate how it improves speed and depth of work.
— Clear communicator working effectively with engineers, product teams, and government stakeholders.
— Experienced in Agile teams and Scrum ceremonies.
— Comfortable managing competing priorities across multiple products in a fast-moving environment.
— Based in San Francisco or willing to relocate, with availability to work onsite 5–6 days per week.
— Experience with government systems, billing or payments, childcare software, and government-facing UAT is especially valuable.
What Success Looks Like:
— Most important workflows have dependable test coverage.
— Government UAT is organized and supported by clear evidence.
— Billing issues are caught before customers are affected.
— Teams understand release risks, and AI helps test faster and more thoroughly.
Compensation: Competitive compensation.
About the role
You are an architect for quality with the vision to define and build QA processes for any sort of app. You can work at any company in the world, but you choose us because you want to use your versatility and "nose for bugs" to solve new and interesting challenges. You are a champion of quality on multi-disciplined teams, blending a deep understanding of user experience with a technical approach to breaking systems. You are a thought partner to developers and product managers — someone who doesn't just find bugs but identifies systematic gaps. You are brilliant yet humble; a doer with high integrity who takes ownership of quality and enjoys a full life outside of work.
Note: This position is fully remote and open to candidates based anywhere in Poland or Portugal.
Key responsibilities
— Define and evolve the end-to-end QA strategy and processes for entire products, determining the most effective manual techniques to ensure "world-class" standards of quality
— Plan and perform exploratory and manual testing for complex features, going beyond specifications to ensure the user experience is intuitive and seamless
— Be the champion and source-of-truth for quality, helping both internal teams and clients identify systematic quality gaps while building processes to close them
— Evangelize "quality at the source" across the development lifecycle
— Own the documentation and reporting of quality metrics and bug tracking, ensuring the product team, engineers, and clients have clear visibility into project health
— Partner with the PMs and TPMs to define acceptance criteria and manage release approvals
— Lead cross-functional investigations into complex quality issues, driving them through to resolution with engineering and product teams
Qualifications
— 5+ years of experience in testing complex web, mobile, and API-based applications
— 2+ years of experience acting as a sole QA leading a project, with the ability to build a testing strategy from a blank slate
— A "nose for bugs" and the manual testing skills to break an app in ways a script might miss
— You understand user experience as much as code
— Strong understanding of client-server architecture, modern engineering stacks, and the ability to use DevTools and API clients (like Postman) to perform deep technical audits
— Practical understanding of how manual testing fits into a modern CI/CD pipeline and the ability to collaborate on release cycles
— Proficiency at maintaining test documentation and communicating test results to key stakeholders
— A mindset for risk-based testing, with the ability to clearly articulate technical risks and quality tradeoffs to both engineers and non-technical stakeholders
— A proactive personality who learns quickly while working independently and is always looking for ways to improve the "how" of building software
— Upper-Intermediate level of written and spoken English
What we offer
— Remote-first, flexible work with a budget to set up a work space that works for you
— Localized healthcare coverage to support you and your family’s wellbeing
— Flexible paid time off with a minimum of 3 weeks per year (plus holidays)
— "No internal meetings" Fridays, so you can focus on deep, uninterrupted work
— A professional growth budget for learning that matters to you – whether it’s developing your technical skills or learning a new language
— A monthly wellness allowance to support your physical and mental health
— Annual company offsites, where we gather in person to build meaningful connections
— A competitive salary that reflects your expertise, impact and experience
— Profit-sharing, so you can benefit directly from the value we build together
— A paid sabbatical program, designed for rest, renewal and fresh perspective
Задачи:
— Создавать end-to-end UI автоматизацию тестов для веб-приложения Occibo
— Писать тест-планы, тест-кейсы и регрессионные наборы для основных пользовательских сценариев
— Переводить требования продукта в автоматические проверки, включая крайние случаи
— Сотрудничать с командой разработки по стратегиям тестовых данных и стабильным селекторам
— Запускать тесты в CI, отслеживать ошибки и поддерживать надежность тестового набора
— Использовать AI-инструменты для ускорения создания, анализа и поддержки тестов
Требования:
— Обучение в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области
— Опыт работы с хотя бы одним фреймворком автоматизации тестирования (предпочтительно Playwright или Cypress)
— Уверенное владение JavaScript или TypeScript и Git
— Понимание CI-пайплайнов и надежного дизайна тестов
— Интерес к AI и опыт использования AI-инструментов
— Свободное владение английским языком
Желательно:
— Опыт автоматизации UI в SaaS
— Опыт API тестирования (Postman или REST клиенты)
— Проживание в Берлине и возможность иногда работать в офисе
Условия:
— Обязательная стажировка в рамках учебной программы
— Стажировка без оплаты
— Работа в небольшой удаленной команде
— Возможность получить практический опыт с реальным продуктом
— Прямое взаимодействие с основателем и командой разработки
— Портфолио выполненных QA проектов
Как подать заявку:
— Отправить сообщение с резюме, кратким сопроводительным письмом (предпочтительно), ссылкой на лучший проект, известным тестовым фреймворком, доступностью и датой начала
— Ожидается старт в октябре 2026 года
Задачи:
— Разрабатывать и совершенствовать AI-инструменты, агенты и рабочие процессы, повышающие эффективность и качество работы QA-команды.
— Определять повторяющиеся или значимые QA-активности и превращать их в масштабируемые AI-решения.
— Создавать интеграции между AI-возможностями и системами тестирования, инженерии и внутренними системами.
— Определять технические стандарты и лучшие практики для AI-решений в QA, включая промпты, контекст, инструменты, рабочие процессы агентов и процессы с участием человека.
— Разрабатывать механизмы оценки AI-выходных данных, измерения качества и обнаружения регрессий.
— Контролировать и улучшать надежность, производительность и стоимость AI-решений.
— Быть техническим центром компетенций по AI в QA-команде, способствовать внедрению, обмену знаниями и экспериментам.
— Тесно сотрудничать с QA-инженерами и инженерными командами для превращения реальных задач в практические решения.
Требования:
— Опыт работы 5+ лет в области Software Quality Engineering, Test Automation или Software Engineering.
— Опыт работы с фреймворками автоматизации тестирования, такими как Playwright, Cypress или аналогичными.
— Навыки программирования на JavaScript/TypeScript или Python.
— Практический опыт создания AI-инструментов, приложений, рабочих процессов или агентов с использованием LLM.
— Понимание агентных рабочих процессов, prompt и context engineering, tool calling, MCP и интеграций API.
— Опыт превращения экспериментальных решений в надежные и поддерживаемые инженерные продукты.
— Знания основ QA, включая дизайн тестов, регрессионное и исследовательское тестирование.
— Опыт работы с API, базами данных и распределенными системами.
— Опыт работы с CI/CD системами, такими как GitHub Actions, Jenkins или аналогичными.
— Сильные навыки решения проблем и способность самостоятельно вести технические инициативы.
Будет плюсом:
— Опыт оценки выходных данных LLM или агентов и измерения качества AI-решений.
— Опыт создания внутренних платформ для разработчиков, инженеров или QA.
— Опыт работы с системами наблюдаемости и распределенными системами.
— Опыт интеграции AI с инструментами, такими как GitHub, Jira, Confluence или CI/CD платформами.
— Опыт работы с Kubernetes или облачной инфраструктурой.
— Опыт в AdTech или программной рекламе.
Условия:
— Поддержка от HR-команды.
— 20 дней оплачиваемого отпуска.
— Оплата членства в Multisport.
— Медицинская страховка.
— Конкурентная компенсация, отражающая вклад и усилия сотрудника.
Задачи:
— Проектировать и развивать LLM/AI-системы и AI-агентов;
— Строить многошаговые agentic workflows: routing, tool calling, state management;
— Работать с Prompt Engineering и Context Engineering;
— Управлять контекстом, памятью и состоянием диалога;
— Реализовывать structured output и function/tool calling;
— Строить RAG-пайплайны: chunking, embeddings, retrieval, reranking;
— Интегрировать LLM с API, базами данных и внутренними сервисами;
— Разрабатывать backend-сервисы на Go и AI-компоненты на Python;
— Исследовать новые модели и подходы, быстро проверять гипотезы;
— Выбирать модели с учетом качества, latency и стоимости;
— Строить систему оценки качества: evals, regression tests, golden datasets, LLM-as-a-judge;
— Анализировать логи и traces, улучшать качество и стабильность агентов;
— Реализовывать retries, fallbacks, timeouts и обработку ошибок;
— Доводить решения от прототипа до стабильного production.
Требования:
Go:
— production-сервисы;
— REST/gRPC API;
— concurrency;
— работа с БД;
— микросервисная архитектура.
Python:
— AI-сервисы и backend;
— async;
— API;
— обработка данных;
— быстрое прототипирование.
Также важно:
— Практический опыт разработки production-приложений с LLM;
— Понимание архитектуры современных AI-систем: prompt → context → tools → agent → state → evaluation;
— Опыт Prompt Engineering: system prompts, few-shot, prompt chaining, structured output;
— Опыт Context Engineering: memory, summarization, динамическая сборка контекста;
— Опыт создания AI-агентов и agentic workflows;
— Работа с LLM API и понимание особенностей разных моделей;
— Понимание RAG: embeddings, vector search, retrieval, reranking, hybrid search;
— Понимание evals, regression testing и анализа production-логов;
— Опыт с PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, Git, CI/CD;
— Понимание production-подходов: observability, scalability, latency, retries, fallbacks и контроль стоимости.
Будет плюсом:
— Multi-agent системы;
— LangGraph;
— MCP;
— Langfuse / LangSmith;
— Elasticsearch / OpenSearch;
— Open-source LLM: Qwen, Llama, DeepSeek и др.;
— vLLM / Ollama;
— Kafka / RabbitMQ;
— Kubernetes;
— Оптимизация token usage, latency и стоимости LLM;
— Guardrails и защита от prompt injection;
— Highload-системы.
Важно:
Ищем инженера, который воспринимает LLM не как простой API, а как компонент большой production-системы. Важно уметь проектировать всю логику вокруг модели: какие данные передать в контекст, какого агента или инструмент вызвать, как проверить результат, обработать ошибку и определить следующий шаг. Ищем software engineer с сильной AI/LLM-экспертизой, который умеет не только написать хороший промпт, но и довести всю систему до стабильного production-решения.
Задачи:
— Создание и поддержание актуальной тестовой документации (тест-планы, тест-кейсы, чек-листы, тестовые сценарии).
— Определение критериев приемки и требований к тестированию на основе пользовательских историй и спецификаций.
— Проведение функционального, регрессионного, интеграционного и приемочного тестирования.
— Тестирование web приложений или десктопных.
— Тестирование взаимодействия с базами данных (Oracle, PostgreSQL).
— Тестирование систем очередей сообщений (RabbitMQ).
— Тестирование API (REST, SOAP) с использованием инструментов Postman, Swagger и т.п.
— Анализ результатов тестирования, выявление, документирование и классификация дефектов в системе отслеживания ошибок.
— Участие в обсуждении найденных дефектов с разработчиками и аналитиками.
— Предложение улучшений и новых тестов на основе анализа результатов.
— Активное взаимодействие с разработчиками, бизнес-аналитиками, DevOps и другими участниками проекта для уточнения требований и решения вопросов возникающих в процессе тестирования.
— Участие в ежедневных стендапах, планировании спринтов и ретроспективах.
Требования:
— Опыт тестирования web приложений.
— Знание SQL и опыт работы с базами данных (Oracle, PostgreSQL): умение писать запросы для проверки и подготовки данных.
— Опыт работы с системами очередей сообщений (RabbitMQ или аналоги).
— Опыт тестирования API (REST, SOAP) с использованием инструментов Postman, Swagger и т.п..
— Опыт работы с системами управления проектами и отслеживания задач (Jira, Confluence, Azure DevOps, Яндекс Трекер, Trello и т.п.).
— Глубокое понимание процессов, методологий и инструментов тестирования.
— Опыт разработки тестовой документации: тест-кейсы, чек-листы, тест-планы.
— Владение техниками тест-дизайна (граничные значения, классы эквивалентности, pairwise testing и т.п.).
— Аналитические способности и умение выявлять причины дефектов.
— Критическое мышление и навыки решения проблем.
— Отличные коммуникативные навыки (устные и письменные) и умение работать в команде.
Условия:
— Трудоустройство в соответствии с ТК РФ.
— Компания имеет аккредитацию в сфере информационных технологий.
— Полностью дистанционный формат работы, открыты для соискателей из любой точки.
— Обеспечиваем необходимым техническим оснащением для работы.
— Полный социальный пакет.
Этапы отбора:
— Первичное телефонное интервью.
— Онлайн-собеседование.
— Решение.
Задачи:
— Проектировать, создавать и внедрять модели машинного обучения для прогнозирования ключевых бизнес-показателей, таких как отток, расширение, конверсия и вовлеченность клиентов.
— Разрабатывать и поддерживать масштабируемые ML-пайплайны для непрерывного приема данных, переобучения моделей, проверки производительности и предоставления предсказаний в продакшене.
— Работать с большими структурированными и неструктурированными данными, применяя современные методы машинного обучения и большие языковые модели (LLM), если они приносят измеримую бизнес-ценность.
— Мониторить модели в продакшене, улучшать их производительность со временем, обеспечивать надежность через тестирование, валидацию и непрерывную итерацию.
— Сотрудничать с инженерами данных, менеджерами продуктов и бизнес-стейкхолдерами для создания ML-решений, решающих реальные задачи клиентов и бизнеса.
— Владеть ML-решениями на всех этапах — от определения проблемы и экспериментов до внедрения в продакшен, мониторинга и оптимизации.
Требования:
— 3–5 лет профессионального опыта в области машинного обучения, прикладного машинного обучения, науки о данных или смежных областях.
— Степень бакалавра в области компьютерных наук, математики, статистики, инженерии или другой количественной дисциплины.
— Магистратура или PhD приветствуются, но не обязательны.
— Глубокое понимание методов машинного обучения и статистического моделирования, включая регрессию, классификацию, анализ выживаемости, причинно-следственный анализ, uplift-моделирование и другие.
— Опыт разработки моделей на больших реальных данных, включая инженеринг признаков, валидацию моделей и работу с несовершенными данными.
— Опыт работы с неструктурированными данными с использованием эмбеддингов, дообучения, векторных представлений и современных NLP-техник.
— Сильные навыки программирования на Python с опытом создания программного обеспечения промышленного уровня.
— Уверенные навыки SQL и опыт работы с облачными хранилищами данных (предпочтительно Snowflake).
— Опыт развертывания, обслуживания и мониторинга моделей машинного обучения в продакшене.
— Знание дизайна экспериментов, A/B тестирования или причинно-следственного анализа будет плюсом.
— Опыт работы с инструментами оркестрации рабочих процессов, такими как Airflow, dbt или аналогичными, приветствуется.
— Умение использовать AI-инструменты для разработки, например Claude Code, Cursor, GitHub Copilot и др.
Условия:
— Полная занятость.
— Удаленная работа из Кракова, Польша.
— Годовой базовый оклад от 98 000 до 146 000 евро.
— Возможность получения бонусов, льгот и других стимулов, которые обсуждаются на этапе предложения.
Дополнительно:
— Работа в команде Enterprise Machine Learning, которая создает интеллектуальные системы для улучшения бизнес-решений.
— Взаимодействие с продуктовой, инженерной и бизнес-командами.
— Компания придерживается принципов равных возможностей и инклюзивности.
— Использование AI и автоматизированных систем для оценки заявок в соответствии с законодательством.
— Возможность получения разумных приспособлений для соискателей с инвалидностью.
