Задачи:
— Разработка новых backend-микросервисов на .NET Core / ASP.NET
— Реализация бизнес-процессов существующего приложения в рамках микросервисной архитектуры
— Разработка нового функционала по готовым постановкам аналитиков и BRD
— Обновление и развитие существующего кода на .NET Core и C#
— Работа с базами данных MS SQL / PostgreSQL
— Разработка и поддержка интеграции между системами
— Написание и поддержка unit-тестов
— Развитие внутренних NuGet-пакетов
— Проведение рефакторинга и устранение замечаний автоматического анализа кода
— Оценка трудозатрат на задачи и соблюдение сроков
— Участие в код-ревью и технических обсуждениях
Требования:
— От 3 лет коммерческой разработки на C#
— Уверенное знание C# и .NET на уровне Middle и выше
— Практический опыт работы с Entity Framework, включая миграции и оптимизацию запросов
— Опыт работы с Git
— Опыт создания и развития NuGet-пакетов
— Опыт написания и поддержки unit-тестов
— Уверенное знание MS SQL и/или PostgreSQL
— Понимание и применение принципов SOLID
— Опыт разработки Web API
— Умение оценивать задачи и соблюдать договорённые сроки
Будет плюсом:
— Опыт разработки REST API
— Опыт работы с Docker
— Знание Domain-Driven Design (DDD)
— Опыт проектирования распределённых систем
— Опыт работы с Keycloak, Kubernetes (k8s), Postman, Swagger, Kibana, SonarQube
— Опыт работы в крупных компаниях или командах с выстроенными процессами разработки
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:
— Поддерживать инфраструктуру на bare metal и виртуальных машинах.
— Разворачивать и обслуживать кластеры Kubernetes.
— Администрировать базы данных: PostgreSQL, Elasticsearch, Redis, Clickhouse.
— Сопровождать Airflow и другие инфраструктурные сервисы (GitLab, Harbor, Vault).
— Автоматизировать процессы (Ansible, Terraform, Flux).
— Настраивать и поддерживать мониторинг (VictoriaMetrics, Grafana).
— Заботиться о стабильной работе сервисов.
— Вести техническую документацию — понятно и по делу.
Требования:
— Уверенное владение Linux (Debian/Ubuntu), понимание сетевого стека и принципов контейнеризации.
— Опыт развёртывания и сопровождения продуктовых кластеров Kubernetes.
— Умение автоматизировать инфраструктуру с помощью Ansible и Terraform.
— Знакомство с GitOps-подходом (FluxCD или ArgoCD).
— Навыки настройки мониторинга и логирования (Grafana, Prometheus, ELK Stack, Sentry, VictoriaMetrics).
— Опыт построения CI/CD на базе GitLab CI.
Условия:
— Зарплата, соответствующая опыту, и прозрачная система мотивации.
— Оформление по ТК РФ: белая зарплата, отпуска, больничные.
— Возможность прикрепиться по ОМС к ведомственной клинике рядом с офисом.
— Гибридный график 5/2 с плавающим началом дня.
— Современный комфортный офис (м. Щукинская).
— Бронь от призыва для военнообязанных сотрудников.
— Поддержка профессионального развития: участие в конференциях и профильное обучение за счет компании.
— Работа на стыке науки и современных технологий — Big Data и ML в продуктовой среде.
Гибридsenior
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Проектирование и разработка backend-сервисов на Go
— Участие в проектировании архитектуры систем и принятии технических решений
— Разработка и поддержка API (REST/gRPC) и интеграций с внешними сервисами
— Оптимизация производительности и надежности высоконагруженных сервисов
— Работа с базами данных и очередями сообщений
— Код-ревью, менторинг middle-разработчиков, участие в формировании стандартов разработки
Требования:
— Коммерческий опыт разработки на Go от 4 лет
— Глубокое понимание конкурентности в Go (goroutines, channels, context)
— Опыт проектирования микросервисной архитектуры
— Уверенная работа с PostgreSQL, понимание индексов и оптимизации запросов
— Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ/NATS)
— Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD
— Опыт написания тестов (unit, интеграционные)
Будет плюсом:
— Опыт работы с ClickHouse / Redis
— Опыт настройки мониторинга (Prometheus, Grafana)
— Опыт интеграции LLM/ИИ-сервисов в backend
— Опыт работы в аутсорс/аутстафф формате
Условия:
— Полная занятость (fulltime), удаленный формат работы
— Заработная плата от 350 000 ₽ в месяц
— Участие в технологических ИИ-проектах
— Прямая коммуникация с техническим руководством без бюрократии
— Реальное влияние на архитектуру и технические решения
SQLAlchemy Тестирование: pytest — обязательное; построение пирамиды тестирования, интеграционные тесты Управление зависимостями: pip / poetry / uv Знание принципов и архитектуры web-сервисов и REST API Проектирование микросервисных решений Уверенная работа с Docker (включая docker-compose);
• Координировать и поддерживать команды по вопросам информационной безопасности в кластере; • Проектировать безопасную архитектуру – разрабатывать системы защиты для новых и модернизируемых продуктов (модульные, микросервисные, мобильные приложения и др.);
Задачи:
— Разрабатывать и развивать высоконагруженные сервисы и платформенные решения на Python
— Проектировать и улучшать архитектуру продуктов вместе с командой
— Оптимизировать производительность сервисов и автоматизировать процессы разработки
— Работать с базами данных, распределёнными системами и современными инструментами разработки
— Участвовать в code review, обсуждении технических решений и развитии инженерных практик
— Влиять на развитие продуктов на всех этапах — от проектирования до сопровождения
Требования:
— Знание Python и понимание принципов его работы
— Опыт участия в code review
— Понимание многопоточности и асинхронного программирования
— Умение писать читаемый и поддерживаемый код
— Опыт работы с базами данных и понимание принципов их работы
— Знакомство с инструментами наблюдаемости: логирование, метрики, трасировка
— Понимание принципов ООП, SOLID и основы функционального программирования
Преимущества:
— Опыт проектирования распределённых систем и работы с Kubernetes
— Опыт внедрения AI-решений в продукты или интерес к AI, LLM и RAG
— Участие в улучшении процессов разработки и развитии продуктовых решений
Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM. Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI.
Проектирование и развитие архитектуры проектов, принятие ключевых технических решений. Работа с командой: перформанс-ревью и код-ревью, декомпозиция и приоритизация задач.
🕹 Список обязанностей: – Разрабатывать и развивать backend-сервисы и API для продуктов компании. – Проектировать и развивать архитектуру новых сервисов.
Функциональное, интеграционное и API-тестирование микросервисов транспортных компаний, работа с курьерской доставкой и выдачей на ПВЗ, подготовка тестовой модели и тест-кейсов, автоматизация регрессионных проверок API на Python. Тестирование процесса декомпозиции монолитного PHP-приложения и переноса бизнес-функциональности в микросервисы на Go.
Задачи:
— Прямая работа с CTO: архитектурные и операционные задачи инфраструктуры
— Поддержка и развитие кластеров Kubernetes: ArgoCD, Helm, GitLab CI/CD
— Код на Go: внутренние утилиты и CLI, экспортеры метрик, операторы и хелперы для платформы, правки в сервисах монорепозитория
— Инфраструктура как код — OpenTofu, Ansible
— Сетевой контур: маршрутизация, VPN, DNS, TLS, ingress, firewall, сегментация
— Docker / docker compose — локальные и staging-окружения разработчиков
— Первая линия реакции на инциденты: разбор алертов, эскалация, постмортемы
— Базовое администрирование сервисов — доступы, почта, админки
Требования:
— Kubernetes в проде — не «поднял minikube», а дежурил и чинил
— GitLab CI/CD, ArgoCD, понимание GitOps-подхода
— Сети — TCP/IP, DNS, NAT, VPN, TLS; умение читать tcpdump и не паниковать
— Docker, docker compose
— Ansible, OpenTofu (или Terraform)
— Linux на уровне уверенного администрирования
— Grafana и алертинг — дашборды, метрики и логи, настройка правил алертов, работа с Prometheus / Loki / Alloy
— Сбор метрик с сервисов в Kubernetes — экспортеры и sidecar'ы, ServiceMonitor / scrape-конфиги, обвязка приложений метриками, RED/USE-подход к дашбордам
— Kafka и NATS — не только «настроить», но и понимать семантику доставки, консьюмер-группы, отставание
— Опыт highload и финтеха — платёжные интеграции, деньги, требования к надёжности
— Готовность подключаться к инцидентам вне стандартных часов
— Английский — документация и переписка
Будет плюсом:
— Go — умение писать и поддерживать код, а не только читать: утилиты, экспортеры, правки в сервисах
— Опыт в iGaming
- Тестирование процесса декомпозиции монолитного приложения и переноса бизнес-функций в микросервисы; - Проверка сохранения поведения системы, API-контрактов, интеграций, миграции и обработки данных;
Чем предстоит заниматься: Развитие собственной линейки продуктов, устранение уязвимостей, расширение функционала до уровня Enterprise решений, обеспечение своевременной, надежной и качественной поддержки. Требования: Глубокое знание REST API — проектирование и декомпозиция тестовых сценариев на основе OpenAPI / Swagger;