Вакансии

Задачи: — Управление командой из 8 человек по модели 1:1 — Выстраивание рабочих процессов внутри команды — Набор персонала — Оценка эффективности сотрудников (перформенс-менеджмент) — Ведение бэклога задач командой — Решение конфликтов между членами команды — Ревью кода разработчиков — Принятие архитектурных решений Требования: — Опыт от 7 лет в области данных — От 3-х лет опыта реального управления командой более 5 человек (включая найм, оценку производительности, увольнения)

Задачи: — Развивать платформу данных; — Разрабатывать и оптимизировать ETL/ELT-процессы; — Работать с batch- и streaming-пайплайнами; — Развивать модели данных и хранилище.

Требования: — Опыт автоматизации тестирования веб-приложений на JavaScript — Опыт создания фреймворков с нуля — Уровень английского не ниже B1+ О компании: Innowise выполняет проекты в области разработки ПО и инженерии, работая с клиентами из США, Дании, Германии и других стран. Дополнительно: — В компании работает много русскоговорящих специалистов — Размер команды 1k-5k человек

Задачи: — Развивать Data Lakehouse и единое DWH — Строить ETL/ELT-пайплайны от источника до готовой витрины — Разрабатывать интеграции с внутренними и внешними системами — Настраивать оркестрацию и регулярное обновление данных — Работать с data quality и metadata management — Участвовать в выборе инструментов и архитектурных решений — Взаимодействовать с архитекторами, DevOps, ИБ и бизнесом Требования: — Уверенный Python и SQL — Опыт работы с Airflow или Dagster — Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов — Хорошее понимание DWH и современных подходов к работе с данными — Опыт работы с Kafka / streaming — Опыт в небольших командах или проектах, где приходилось самостоятельно закрывать широкий круг задач Будет плюсом: Trino, Apache Iceberg, DBT, ClickHouse Условия: — Оформление по ТК РФ — ДМС со стоматологией после испытательного срока — Компенсация питания — Полугодовые премии — Ежегодная индексация — Спортивные активности и корпоративные мероприятия — На испытательном сроке — офис 5/2, далее возможен гибрид по договорённости

Задачи: — поддерживать и настраивать IP-телефонию на базе Asterisk: dialplan, SIP-транки, маршрутизация; — подключать SIP-провайдеров, обеспечивать входящую и исходящую связь, автообзвон; — интегрировать Asterisk с backend и CRM через ARI/AMI; — диагностировать проблемы SIP/RTP и качества связи; — работать с CDR и записями звонков; — использовать Asterisk Realtime и MariaDB/MySQL; — заниматься безопасностью инфраструктуры: firewall, Fail2Ban, ACL; — контролировать мониторинг и самостоятельно разбираться с возникающими инцидентами. Требования: — опыт работы с Asterisk от 2 лет; — глубокое понимание SIP, VoIP, NAT, RTP и кодеков; — практический опыт с ARI и/или AMI; — уверенное администрирование Linux; — базовые навыки работы с MariaDB/MySQL; — понимание безопасности VoIP и умение самостоятельно решать технические проблемы. Плюсом будет опыт с Redis, Nginx и системами мониторинга. Условия: — зарплата $3000 в месяц, фиксированно; — полностью удалённый формат работы / Home Office; — график Пн–Пт, 09:00–18:00 (UTC+3); — обед 1 час + три перерыва по 15 минут; — работа в формате онлайн-офиса с включённой камерой и демонстрацией экрана в рабочее время. Работа в Армении.

Задачи: — Создание и поддержка документации, связанной с продуктами компании, процессами и учебными материалами. — Сотрудничество с различными командами для обеспечения точности и доступности информации, поддержки внутренних и внешних пользователей. — Стать экспертом по Storyblok и headless CMS, помогая разработчикам, партнёрским агентствам и клиентам понимать возможности Storyblok и внедрять headless архитектуру. — Создание и поддержка руководств для разработчиков, FAQ и API-документации. — Написание примеров приложений, прототипов и кода для демонстрации возможностей Storyblok и headless подхода. — Помощь коллегам в преодолении препятствий и выполнении задач. — Поиск наставничества для повышения собственного опыта. — Иногда наставлять коллег в открытой, уважительной и гибкой манере. Требования: — Опыт веб-разработки не менее 5 лет. — Подтверждённый опыт технического письма и создания документации. — Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук или смежной области, либо эквивалентный опыт. — Опыт работы с CMS, опыт с Headless CMS будет плюсом. — Глубокие знания потребления RESTful API. — Знание GraphQL API будет плюсом. — Опыт работы с современными JavaScript-фреймворками (Vue, React, Next, Nuxt, Astro, Svelte) и понимание их принципов. — Знание Git. — Сильные коммуникативные и межличностные навыки. — Хорошие навыки решения проблем и критического мышления. — Внимание к деталям. — Стремление к постоянному обучению и обновлению знаний в области документации. — Способность эффективно и полно документировать технические темы. — Умение смотреть на информацию с точки зрения пользователя для ясного изложения технических данных. — Способность работать самостоятельно с минимальным контролем. — Знание и умение использовать AI-инструменты для повышения продуктивности и качества работы с применением здравого смысла и критического мышления. Условия: — Удалённая работа с возможностью финансирования рабочего места в коворкинге от Storyblok. — Месячная компенсация расходов на удалёнку (интернет, электричество). — Пакет оборудования для домашнего офиса при начале работы (ноутбук, клавиатура, монитор и др.). — Обновление оборудования для домашнего офиса или членство в локальном коворкинге после адаптации. — Оплата больничных, декретных, 25 дней отпуска плюс национальные праздники. — Фонд личного развития для курсов, книг, конференций и материалов. — Международные командные поездки, ежеквартальные и ежемесячные онлайн-встречи. — Гибкий график работы. — Международная команда. Контакт для отклика: talent.acquisition@storyblok.com

Задачи: — Определять техническую архитектуру и направление для AI-систем на платформе, включая model serving, функции на базе LLM, агентские рабочие процессы и инфраструктуру. — Проектировать производственные системы, которые надежны и наблюдаемы, несмотря на недетерминированное поведение AI. — Архитектурно разрабатывать фреймворки оценки, защитные механизмы и системы качества для безопасного, измеримого и надежного поведения AI в масштабе предприятия. — Руководить сложными задачами AI-инжиниринга от прототипирования до промышленного внедрения. — Устанавливать инженерные стандарты и лучшие практики для AI-нативных систем, а также наставлять старших инженеров. — Оценивать и интегрировать новейшие достижения в foundation models, агентских фреймворках и современном AI-стеке. Требования: — Обширный опыт построения и архитектуры производственных программных систем в масштабе, с глубокими знаниями AI/ML систем. — Практический опыт создания производственных систем на базе LLM или моделей машинного обучения, включая проектирование для недетерминированного поведения. — Глубокие знания распределенных систем, model serving и инфраструктуры для надежного запуска AI в масштабе. — Опыт проектирования фреймворков оценки, защитных механизмов и систем качества для AI-функций. — Опыт установления технической архитектуры и стандартов, а также наставничества старших инженеров. — Уверенное владение одним из основных языков программирования (Python, Java или Go) и современными облачными инфраструктурами (AWS или GCP). — Практический опыт с агентскими системами, проектирование и укрепление AI-агентов, принимающих автономные решения в продакшене. — Знания современного AI-стека: retrieval-augmented generation, vector stores, агентские фреймворки, оркестрация моделей, инструменты оценки. Условия: — Удаленная работа из США. — Полная занятость. — Годовой базовый оклад от $165,000 до $185,000 USD. — Возможны бонусы по результатам работы, социальные гарантии и другие планы стимулирования. Компания Salesloft строит систему Predictive Revenue System, объединяющую AI и реальные данные для поддержки решений в области доходов предприятий. Роль Principal Software Engineer, AI — самая старшая индивидуальная инженерная позиция в AI-команде, ответственная за архитектуру и стандарты AI-систем, которые используют тысячи команд по всему миру.

Задачи: — Погружение в сложные системы и ручные рабочие процессы для понимания инструментов и ограничений. — Проектирование и поддержка чистых, масштабируемых, производственных моделей dbt (например, ARR, признание доходов). — Работа с полным циклом обработки данных: от загрузки до трансформации и визуализации. — Практический подход к системным задачам, балансируя быстрые решения и продуманную долгосрочную архитектуру. — Сотрудничество с командами финансов, инженерии, продаж и другими для понимания потребностей в данных и своевременной реализации решений. Требования: — Опыт проектирования и поддержки производственных моделей данных и конвейеров. — Глубокое понимание современных принципов и лучших практик моделирования данных. — Сильные навыки SQL и уверенность в работе со сложными наборами данных и схемами. — Внимание к деталям и высокие стандарты точности и валидации данных. — Гибкость и находчивость при работе с ручными задачами или несовершенными системами. — Страсть к чистому коду, масштабируемой архитектуре и постепенному снижению сложности. — Умение эффективно управлять временем и приоритетами в быстро меняющейся среде. — Четкие коммуникативные навыки для взаимодействия с техническими и нетехническими коллегами. — Готовность поддерживать другие области (например, продукт, маркетинг, инженерия) по мере роста команды. Преимущества: — Опыт работы в быстрорастущей PLG SaaS компании. — Успешный опыт трансформации ручных, разовых рабочих процессов в масштабируемые конвейеры данных. — Знакомство с биллинговыми системами, GAAP бухгалтерией, признанием доходов или поддержкой аудита. — Опыт работы с Stripe, Salesforce или Orb в контексте финансов и биллинга. — Знание финансовых циклов и необходимости быстрой итерации в конце месяца и квартала. Условия: — Полностью удаленная работа (компания remote-first). — Конкурентный пакет компенсации, включающий базовую зарплату, акции и комплексные льготы. — Гибкая и инклюзивная рабочая среда. — Оплачиваемый отпуск и поддержка баланса работы и жизни. — Финансирование профессионального развития до $1500 в год, менторство и возможности внутреннего роста. — Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком (20 недель для рожающих родителей, 16 недель для не рожающих). — Корпоративные программы для работы из дома, включая выбор ноутбука, компенсацию интернета и бюджет на обустройство рабочего места. — Взносы работодателя в пенсионный фонд с матчингом до 0.75% от заработка. — Возможность участия в ежегодных корпоративных мероприятиях и командных выездах. Технологический стек: Snowflake, dbt, Hightouch, Fivetran, Looker, Stripe, Salesforce, Orb.

Задачи: — Писать надёжный, безопасный и масштабируемый код для систем авторизации и предотвращения мошенничества Lithic в реальном времени с минимальным техническим долгом — Разрабатывать функции для клиентов, такие как улучшения правил, контроль скорости, 3DS-процессы, инструменты борьбы с мошенничеством и мониторинг транзакций — Вести проекты от планирования до запуска — Повышать надёжность систем в зоне ответственности команды и участвовать в ротации дежурств — Руководить улучшением систем и процессов внутри команды Требования: — Опыт разработки продакшен-бэкенд систем не менее 4 лет — Опыт full stack будет плюсом — Опыт или желание изучать Rust — Способность понимать систему Lithic, написанную на Python и Java — Интерес и опыт использования AI-инструментов для повышения продуктивности — Умение работать с неоднозначностью, согласовывать разные точки зрения и находить практические решения — Опыт или интерес к платежам, финтеху, предотвращению мошенничества — Умение проектировать системы с нуля и вести процесс разработки продукта от начала до конца — Сильные навыки письменного общения и опыт работы в удалённой асинхронной команде, распределённой по разным часовым поясам Условия: — Удалённая работа с возможностью находиться в США, Канаде (Онтарио или Британская Колумбия), Нидерландах, Польше или Чехии — Визовая поддержка не предоставляется — Годовой оклад от 160 000 до 200 000 долларов США плюс акции, точный уровень и зарплата будут определены на интервью Преимущества для штатных сотрудников в США: — Неограниченный оплачиваемый отпуск — 12 недель полностью оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком — 4 недели оплачиваемого саббатикала после 5 лет работы — Возможность работать из любой точки мира 4 недели в году — 3% кэшбэк на покупки по карте с бесплатным аккаунтом Privacy.com — Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка — Взносы в HSA и 401(k) с матчингом — Добровольное страхование жизни и краткосрочная/долгосрочная нетрудоспособность — Для сотрудников в Нью-Йорке: работа из офиса в SoHo три дня в неделю с гибким выбором третьего дня, льготы на проезд и бесплатный обед по вторникам и четвергам

Micron Technology приглашает на работу выпускников на позицию инженерного техника. Вакансия открыта как для новичков, так и для специалистов с опытом работы. Кандидаты должны иметь соответствующее техническое образование и готовы развиваться в области инженерных технологий. Работа предполагает выполнение технических задач, связанных с производственными процессами и поддержкой оборудования. Компания ценит инициативность и стремление к профессиональному росту.

Задачи: — Проектировать и развивать LLM/AI-системы и AI-агентов; — Строить многошаговые agentic workflows: routing, tool calling, state management; — Работать с Prompt Engineering и Context Engineering; — Управлять контекстом, памятью и состоянием диалога; — Реализовывать structured output и function/tool calling; — Строить RAG-пайплайны: chunking, embeddings, retrieval, reranking; — Интегрировать LLM с API, базами данных и внутренними сервисами; — Разрабатывать backend-сервисы на Go и AI-компоненты на Python; — Исследовать новые модели и подходы, быстро проверять гипотезы; — Выбирать модели с учетом качества, latency и стоимости; — Строить систему оценки качества: evals, regression tests, golden datasets, LLM-as-a-judge; — Анализировать логи и traces, улучшать качество и стабильность агентов; — Реализовывать retries, fallbacks, timeouts и обработку ошибок; — Доводить решения от прототипа до стабильного production. Требования: Go: — production-сервисы; — REST/gRPC API; — concurrency; — работа с БД; — микросервисная архитектура. Python: — AI-сервисы и backend; — async; — API; — обработка данных; — быстрое прототипирование. Также важно: — Практический опыт разработки production-приложений с LLM; — Понимание архитектуры современных AI-систем: prompt → context → tools → agent → state → evaluation; — Опыт Prompt Engineering: system prompts, few-shot, prompt chaining, structured output; — Опыт Context Engineering: memory, summarization, динамическая сборка контекста; — Опыт создания AI-агентов и agentic workflows; — Работа с LLM API и понимание особенностей разных моделей; — Понимание RAG: embeddings, vector search, retrieval, reranking, hybrid search; — Понимание evals, regression testing и анализа production-логов; — Опыт с PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, Git, CI/CD; — Понимание production-подходов: observability, scalability, latency, retries, fallbacks и контроль стоимости. Будет плюсом: — Multi-agent системы; — LangGraph; — MCP; — Langfuse / LangSmith; — Elasticsearch / OpenSearch; — Open-source LLM: Qwen, Llama, DeepSeek и др.; — vLLM / Ollama; — Kafka / RabbitMQ; — Kubernetes; — Оптимизация token usage, latency и стоимости LLM; — Guardrails и защита от prompt injection; — Highload-системы. Ищем инженера, который воспринимает LLM не как простой API, а как компонент большой production-системы. Важно уметь проектировать всю логику вокруг модели: какие данные передать в контекст, какого агента или инструмент вызвать, как проверить результат, обработать ошибку и определить следующий шаг. Ищем software engineer с сильной AI/LLM-экспертизой, который умеет не только написать хороший промпт, но и довести всю систему до стабильного production-решения.

Задачи: — Проектировать и развивать LLM/AI-системы и AI-агентов; — Строить многошаговые agentic workflows: routing, tool calling, state management; — Работать с Prompt Engineering и Context Engineering; — Управлять контекстом, памятью и состоянием диалога; — Реализовывать structured output и function/tool calling; — Строить RAG-пайплайны: chunking, embeddings, retrieval, reranking; — Интегрировать LLM с API, базами данных и внутренними сервисами; — Разрабатывать backend-сервисы на Go и AI-компоненты на Python; — Исследовать новые модели и подходы, быстро проверять гипотезы; — Выбирать модели с учетом качества, latency и стоимости; — Строить систему оценки качества: evals, regression tests, golden datasets, LLM-as-a-judge; — Анализировать логи и traces, улучшать качество и стабильность агентов; — Реализовывать retries, fallbacks, timeouts и обработку ошибок; — Доводить решения от прототипа до стабильного production. Требования: Go: — production-сервисы; — REST/gRPC API; — concurrency; — работа с БД; — микросервисная архитектура. Python: — AI-сервисы и backend; — async; — API; — обработка данных; — быстрое прототипирование. Также важно: — Практический опыт разработки production-приложений с LLM; — Понимание архитектуры современных AI-систем: prompt → context → tools → agent → state → evaluation; — Опыт Prompt Engineering: system prompts, few-shot, prompt chaining, structured output; — Опыт Context Engineering: memory, summarization, динамическая сборка контекста; — Опыт создания AI-агентов и agentic workflows; — Работа с LLM API и понимание особенностей разных моделей; — Понимание RAG: embeddings, vector search, retrieval, reranking, hybrid search; — Понимание evals, regression testing и анализа production-логов; — Опыт с PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, Git, CI/CD; — Понимание production-подходов: observability, scalability, latency, retries, fallbacks и контроль стоимости.

Требования к кандидату: — 1+ years of experience in Information Security, Security Engineering, Data Security, DLP, or a related technical role. — Experience creating and tuning security policies — Basic scripting skills in Python or Bash — English B1+

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

АО «Узбекский комбинат технологических металлов (УзКТМ)» - это высокотехнологичный комплекс, производящий инновационную продукцию из редкоземельных минералов: технологические металлы, высокочистые металлы и сплавы. Задачи и требования в тексте не указаны.

Задачи: — Решать технические проблемы клиентов от начала до конца (Helpdesk + Slack) в рамках SLA — Проводить анализ корневых причин с использованием Grafana и Datadog (логи, метрики, трассировки) — Создавать дашборды мониторинга и проактивные оповещения — Писать скрипты на Python для автоматизации и массовых операций — Активно использовать AI-инструменты (Claude, Cursor, ChatGPT) для ускорения устранения проблем Требования: — Опыт ежедневной работы с LLM и prompt engineering — Практические навыки работы с Grafana и Datadog (создание дашбордов и оповещений) — Скриптинг на Python и хорошее понимание распределённых систем — Опыт 2+ года в TechOps/технической поддержке (приветствуется опыт в FinTech/Forex/Crypto) — Отличное владение английским языком (C1+) Условия: — Удалённая работа (предпочтительно в часовом поясе GMT+5 - GMT+8) — Командный язык — английский

Location: San Francisco, CA Workplace: Hybrid About Niantic Spatial AI has learned from almost everything online, but it still struggles with the physical world, where 99.5% of economic activity happens. It doesn’t know where things are, how spaces fit together, or what changes over time. That’s one of the biggest unsolved problems in AI, and it’s the one we’re solving at Niantic Spatial. We build spatial AI models and services so people and machines can reason, learn and act safely in the physical world. We turn camera imagery, video, sensor data and archives into accurate, AI-readable representations of real places that robots can train in and machines can use to know exactly where they are. In physical AI, mistakes have real consequences. That’s why we build AI grounded in measured reality, not guesswork, so the people and machines relying on it can trust it to get things right. Our team built some of the world’s most widely used maps. Now we’re building something bigger: a living, measured record of the real world that machines can query, learn from and use to understand how places change over time. If you want to help AI understand the world we actually live in, come build with us. About the Role Niantic Spatial makes the physical world computable, helping people and machines collaborate safely by aligning how they understand reality. One of the fundamental problems we're helping autonomy teams and engineers overcome is the sim-to-real gap for visual-spatial understanding. We're applying our team's decades of experience encoding the world precisely as it is at Google Maps, Google Earth, and Niantic Labs to build the scalable real-to-sim stack for embodied AI. We're looking for a Senior/Staff Product Engineer to join our Embodied AI team. Working alongside the group's GM, Product leader, and robot learning engineer, you'll own how the product reaches customers, build the integrations that make it native to their simulators and deployment stacks, and influence the roadmap. You've turned capabilities into products. You've shipped developer-facing products and watched adoption turn on details nobody planned for. You know that a capability isn't a product until someone outside the building has used it without help, and you're passionate about the work that sits between the two. This is not a role for someone who wants to manage and not ship, or someone who wants to ship without ownership of commercial consequences. This is a role for an entrepreneurial engineer who loves to build and is energized by making the people around them, researchers and customers alike, more effective. You have a co-founder mentality. You may have been part of a founding team before, or want to start your own business one day. What You'll Do - Build the Product Surface - Own how autonomy teams experience our work: the APIs, UIs, packages, and documentation. - Make Our World Native to the Customer's - Turn scans and reconstructions into reliable, interoperable assets that work in customers' simulation tools and workflows, including packaging, metadata, semantic labels, object structure, and selectable variants. - Turn Prototypes Into Capability - Partner with reconstruction, mapping, localization, and research teams to transform prototypes and pipeline outputs into production-grade services and user experiences. - Deliver at Scale - Design and operate backend systems for accounts, organizations, sites, scans, assets, processing jobs, permissions, asynchronous workflows, storage, and data access. - Make It Work - Work directly with customers and internal users to integrate our technology, diagnose failures, improve reliability, and close the gap between intended and actual product behavior. - Influence the Roadmap - Work alongside the group's GM, Product leader, and robot learning engineer to shape what we build and when. What You'll Bring - 6+ years of software engineering experience; Bachelor's degree in Computer Science or a related field, or equivalent practical experience. - Significant experience building and operating production web applications and backend services, with strong fundamentals in API design, data modeling, testing, observability, and reliability. - Shipped developer-facing products — including the documentation and reference code external engineers actually used — and worked with 3D asset formats or comparable binary formats to production depth: you can say what the conventions were, where they broke, and what it cost you. - Proficient in Python and TypeScript, comfortable working across frontend and backend, and able to take a feature from product requirements through to running it in production. - Experience designing asynchronous workflows, long-running jobs, external integrations, and data-intensive systems. Nice to Have - Experience working with robotics simulators or toolchains such as Isaac Sim, Isaac Lab, or MuJoCo, or OpenUSD. - Built products for geospatial, 3D, computer vision, graphics, robotics, or spatial computing. - Worked on visualization or asset-management experiences with React, Next.js, or Three.js. Competencies - Relentless bias for action. You make decisions and ship as if the company’s success depends on it, because it does. You set the pace, and drive the people around you to rise to it. - Intellectually honest. You know there’s just one job that underpins every other in a startup: find the truth. You are relentless in your pursuit of it, including when it challenges your own convictions, and you raise concerns when you see them — even when it's uncomfortable, and especially when it's unpopular. - Pragmatic. You have no patience for not-invented-here syndrome and analysis paralysis. You find the fastest path to a working capability without one-way doors that undermine scaling. - Confident and credible with customers. You can read an autonomy engineer's training config, find why our asset didn't load, and explain the fix in their terms. - Fluent in other people's ecosystems. You'll spend much of your time learning new tools and stacks. You're quick to learn the customer's language, and you can point to something you shipped in a world that was foreign to you a quarter earlier. Compensation & Benefits The base salary range for this role is $207,000 - $265,000, and your offer within it will reflect your experience and the scope you take on. Compensation also includes an annual bonus, equity, and a comprehensive benefits package including medical, dental, and vision coverage, 401(k), and more. Location & Work Model This role is based in our San Francisco office, with three days per week in office. Inclusive Application We know the strongest candidates don't always tick every box. If you're excited about this role and believe you could do it well, we encourage you to apply even if your experience doesn't match every qualification listed - you may be exactly who we're looking for. Equal Opportunity Niantic Spatial is an equal opportunity employer. Individuals seeking employment at Niantic Spatial are considered without regard to race, color, ancestry, national origin, religion, creed, age, gender (including pregnancy, childbirth, breastfeeding or related medical conditions), marital status, physical or mental disability, medical condition, genetic information, military or veteran status, gender identity, gender expression, sexual orientation, or any other protected category under applicable laws. Niantic Spatial will also consider qualified applicants with criminal histories in accordance with applicable laws. Please contact your recruiter if you want to request an accommodation for the job application or interview process. Candidate Privacy I understand that by submitting my job application, the information I provide as part of that application will be used in accordance with Niantic Spatial's Privacy Notice for Job Applicants and Candidates https://www.nianticspatial.com/applicant-privacy-notice.

Задачи: — Использовать AI для разработки функций на backend, web, Android и iOS. — Сотрудничать с продакт-менеджерами для формирования решений и проектирования в условиях ограничений. — Владеть полным жизненным циклом функций: проектирование, реализация, тестирование и выпуск. — Писать комплексные автоматизированные тесты и обеспечивать высокое качество доставки. Требования: — Опыт в разработке ПО 5+ лет, особенно в backend. — Ежедневный опыт работы с AI-инструментами программирования в продуктивных средах. — Сильные знания алгоритмов, структур данных и проектирования систем. — Способность работать с несколькими стеками и быстро осваивать новые технологии. — Владение английским языком на уровне не ниже intermediate. Плюсы: — Опыт с Java 17+, Spring Boot, микросервисами и высоконагруженными системами. — Знакомство с платформами для прямых трансляций и видео. — Опыт создания агентных рабочих процессов и автоматизированного тестирования на разных поверхностях. Условия: — Конкурентная зарплата, бонусы по результатам и опционы. — Официальное трудоустройство на Кипре с поддержкой визы для сотрудника и супруга. — Офис в Лимассоле с питанием, закусками и корпоративной культурой. — Медицинская страховка (100% для сотрудников, 75% для семей). — Доступ к матчам Aris Limassol F.C., корпоративным мероприятиям и урокам греческого. — Формат работы: офис (Лимассол).