Вакансии

Задачи: — Разрабатывать, обучать и внедрять ML/DL-модели для бизнес-задач. — Строить AI-агентов и multi-agent workflows с tool/function calling, MCP и LangGraph/LangChain (или аналогами). — Проектировать RAG-системы: эмбеддинги, hybrid search, reranking и векторные БД. — Выполнять fine-tuning LLM, оптимизировать inference и интегрировать модели через API и микросервисы. — Участвовать в MLOps/LLMOps: evaluation, мониторинг, tracing, guardrails и повышение качества AI-систем. Требования: — Опыт: от 2 лет в ML/DL или разработке AI-систем. — Стек: Python, NumPy/pandas, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow, Hugging Face Transformers. — Знания: понимание ML/DL, архитектуры трансформеров и принципов работы LLM. — Навыки: практический опыт с AI-агентами, RAG, vector DB и structured output; уверенный Git и деплой в production. — Языки: знание узбекского и английского (Intermediate+) языков. Будет преимуществом: — Разработка API на FastAPI / Django REST Framework и контейнеризация с Docker. — Computer Vision и видеоаналитика (OpenCV, YOLO, tracking, RTSP). — MLOps/LLMOps-инструменты, self-hosted inference, GPU и Kubernetes. — Мультимодальные модели или голосовые пайплайны (STT-LLM-TTS). Условия: — Развитие: оплачиваемые профильные курсы, IT-конференции, фестивали и тимбилдинги. — Условия: бесплатные вкусные обеды в офисе. — Карьера: реальные масштабные задачи, влияние на продукты компании, профессиональный и финансовый рост. — Локация: офис в г. Ташкент. — График: 5/2, с 09:00 до 18:00. — Командировки: в г. Коканд (организуются и оплачиваются компанией). — Зарплата: От 14.000.000 сум.

Мы делаем несколько собственных веб-продуктов и запускаем новые. Это не аутсорс и не поддержка легаси — задачи идут потоком, работы много. Задачи: — React: хуки, работа со стейтом, компонентный подход — JavaScript / TypeScript, HTML, CSS — Интеграция с REST API — Git и опыт работы в команде Будет большим плюсом (fullstack): — Python: FastAPI и/или Flask — PostgreSQL — Redis — Умение довести фичу от базы данных до интерфейса Стек: React · FastAPI · Flask · Redis · PostgreSQL Условия: — Удалённо, из любой точки мира — Оплата в USDT, от 1500$

About estaie: estaie is the first global infrastructure for extended stays of 15 to 365 days, connecting hotels, holiday homes, channel managers, PMSs, payment providers and other travel systems through intelligent inventory, pricing, search and distribution infrastructure. They operate globally with hubs in Dubai and Riyadh. Their AI layer powers dynamic pricing, agentic lead generation, smart inventory orchestration and autonomous operations. The role: You will build and lead the Forward Deployed Engineering (FDE) team responsible for connecting estaie to the hospitality ecosystem and making integrations work in production. You own team operations, delivery, and quality standards. You are a hands-on engineer, coding in TypeScript, Python, and SQL, reviewing PRs, debugging production issues, and leading by example. You partner with the CTO on architecture and technical strategy and collaborate with product, sales, and partnerships. Tasks: — Lead the FDE team: hire, onboard, grow a remote team, set expectations for ownership, quality, and pace — Manage delivery across multiple partner integrations: prioritise, unblock, keep commitments realistic — Coach engineers on integration design, debugging, clean code, and partner collaboration — Conduct 1:1s, provide feedback, build culture of accountability, async collaboration, and written decisions — Stay hands-on: write production code in TypeScript, Python, SQL; own integrations end to end — Review PRs, set standards for testing, observability, documentation — Participate in partner debugging sessions, production incidents, lead post-mortems — Own the integration platform: design integration patterns (authentication including OAuth 2.0 token refresh, signed webhooks, retries, rate limiting, idempotency, error handling) — Own canonical data model normalising inventory, rates, availability from partners — Ensure no overselling: concurrency control, handling out-of-order/late events, reconciliation jobs — Build shared tooling: mock partner servers, contract tests, onboarding tools, dead-letter queues — Lead AI production use: LLMs and agents for data mapping, operational copilots, automation — Set AI guardrails: structured output with schema validation, human review, eval sets, least-privilege access — Control AI cost and latency with queues, rate limiters, caching, model routing — Own uptime, security, performance of integration layer across regions/environments — Act as senior technical contact for key partners, channel managers, PMSs, payment providers — Feed field learnings back into product and platform priorities Requirements: — 8 to 12 years software engineering experience, including 3+ years leading engineers in high-growth startup, SaaS or platform company — Strong hands-on skills in TypeScript (Node.js / NestJS, React / Next.js), SQL, PostgreSQL, and Python — Experience building and running third-party integrations in production: webhooks with signature checks, idempotency, retries, rate limits, data sync/reconciliation — Solid grounding in distributed systems: transactions, concurrency, queues, event-driven design, out-of-order events, fault tolerance — Production experience with LLMs: evaluation, constraints, cost control — Cloud deployment experience with Docker and CI/CD, ideally on GCP — Experience leading remote, distributed teams with async, written culture — Comfortable running technical calls with external engineering teams and turning them into plans — Bias for action, debugging, documenting, automating, measuring, focus on working products Nice to have: — Hospitality, travel, fintech, marketplace or other integration-heavy background — Hands-on experience with channel managers, PMSs, OTAs, reservation systems, payment gateways — Experience building or leading forward deployed, solutions or integrations engineering teams — Kafka / Redpanda, OpenSearch / Elasticsearch, pgvector, Terraform — Experience in GCC markets, Arabic language skills First 90 days plan: — First 30 days: learn platform and live integrations, ship first production change, meet key partners — By 60 days: own at least one integration end to end, agree shared integration standards with team — By 90 days: have FDE hiring plan running, delivery rhythm trusted by team and partners, clear reliability metrics Conditions: — Fully remote (MENA time zone alignment required) — After one year, relocation assistance to Dubai or Riyadh for the right candidate Tech stack: — Frontend: Next.js, React, TypeScript, TailwindCSS, Laravel, Vue.js — Backend: Node.js / NestJS, Python (FastAPI), REST APIs, webhooks — Data: PostgreSQL (with pgvector), MySQL, Redis, BigQuery, Datastream — Async and events: BullMQ, Pub/Sub, Kafka / Redpanda — AI: Vertex AI (Gemini, Claude), LangChain, embeddings, vector search, agentic workflows — Infrastructure: GCP (Cloud Run, Cloud Build, IAM, Secret Manager), Docker, Terraform, GitHub Actions — Security and edge: Cloudflare (WAF, Zero Trust), OAuth 2.0, JWT — Observability: Cloud Logging, Prometheus, Grafana, alerting, anomaly detection — Integrations: channel managers, PMSs, OTAs, supplier APIs, payment gateways (Stripe, Tamara, Checkout.com), WhatsApp Business API, Twilio

Задачи: — Разрабатывать и запускать бэкенд-фичи вместе с продуктовыми командами (мобайл, веб, маркетинг, аналитика). — Подключать AI- и API-провайдеров и автоматизировать интеграции, чтобы новые подключения не требовали ручной работы. — Развивать системы обработки данных: приём и отправка данных, мэтчинг данных и пользователей, жизненный цикл событий и пользователей. — Улучшать внутренние инструменты для саппорта: быстрее находить причины проблем и информацию о пользователях. — Участвовать в архитектурных решениях, повышать надёжность и гибкость бэкенд-систем. Требования: — Опыт коммерческой разработки от 5 лет, Python — основной язык. — Уверенная работа с Django и FastAPI, а также PostgreSQL, Kafka и Redis. — Опыт проектирования сложных переиспользуемых архитектурных решений. — Глубокое использование AI в работе: Cursor, Claude Code, Codex, агенты, MCP. — Инициативность: предлагаешь идеи и доводишь их до результата. — Будет плюсом: Go и понимание React, Swift или Kotlin, а также того, как клиенты работают с бэкендом. Условия: — Бэкенд-команда небольшая, в следующем году планируем её расширять, так что есть понятный путь к лидовой роли. — Сервисы обновлены, легаси почти нет.

Location: Moldova Company Background Coherent Solutions is a global digital product engineering company founded in 1995 and headquartered in Minneapolis, Minnesota. With a presence in nine countries and a team of more than 1,700 engineers, the company provides custom software development and engineering services across web and mobile applications, cloud, DevOps, and data. Coherent Solutions works with clients worldwide to build and scale digital products while fostering a culture of collaboration, transparency, and continuous professional growth. Project Description You will work with senior engineers on internal classical machine learning initiatives. The role combines structured learning, practical delivery, and gradual ownership of increasingly complex tasks. Technologies Python, pandas, NumPy, scikit-learn, Jupyter SQL XGBoost, LightGBM MLflow FastAPI Git, Docker, pytest What You'll Do Prepare and validate structured datasets for machine learning tasks, including cleaning, transformation, encoding, scaling, and missing-value handling; Conduct exploratory data analysis to identify patterns, data quality issues, and opportunities for modeling; Build, test, and compare ML models for tasks such as regression, classification, clustering, dimensionality reduction, and anomaly detection; Develop and select features with guidance from senior engineers; Run experiments, tune model parameters, and evaluate results using appropriate validation approaches and metrics; Help maintain reproducible ML pipelines, notebooks, experiment tracking, and technical documentation; Write and maintain automated tests for data and model-related code; Support the delivery of models through REST APIs or batch-processing workflows; Document model assumptions, results, limitations, and technical decisions; Work closely with senior engineers, incorporate feedback, and gradually take ownership of more complex tasks; Job Requirements 1+ year of hands-on Python development experience, including experience with pandas, NumPy, scikit-learn, and Jupyter; A strong foundation in statistics, probability, and linear algebra, plus exploratory data analysis skills; An understanding of supervised and unsupervised learning, and practical experience with regression, classification, clustering, dimensionality reduction, and anomaly detection; Experience preparing structured datasets, including cleaning, transformation, encoding, scaling, and missing-value handling, plus practical feature engineering and feature-selection skills; An understanding of train/validation/test splits, cross-validation, data leakage, overfitting, and regularization; the ability to select appropriate evaluation metrics, compare models, and perform error analysis; Familiarity with hyperparameter tuning and reproducible ML pipelines; SQL skills for data extraction and analysis; The ability to expose models through REST APIs or batch-processing workflows; Familiarity with Git, automated testing, Docker, and basic model monitoring; The ability to explain model behavior, assumptions, limitations, and results; English at B2 level or higher; Nice To Have XGBoost, time-series analysis, recommendation systems, MLflow, model interpretability, cloud services, production ML monitoring, and GenAI, LLM, RAG, prompt-engineering, or agent-development experience; What Do We Offer The global benefits package includes: Technical and non-technical training for professional and personal growth; Internal conferences and meetups to learn from industry experts; Support and mentorship from an experienced employee to help you professional grow and development; Health insurance; Sports activities to promote a healthy lifestyle; Flexible work options, including remote and hybrid opportunities; Referral program for bringing in new talent; Work anniversary program and additional vacation days.

Задачи: — Проектирование и разработка REST API для взаимодействия игры и веб-клиента с сервером. — Создание и оптимизация баз данных (хранение игровых сессий, инвентаря, предметов и баланса). — Реализация логики авторизации пользователей и обработки игровых транзакций. — Контейнеризация и базовая настройка сервисов в Docker. Требования: — Уверенное владение Python 3.x и базовое понимание асинхронности (asyncio). — Знакомство с одним из веб-фреймворков: FastAPI или Django. — Понимание реляционных баз данных. — Навыки работы с Git и понимание архитектуры REST API. — Наличие любых собственных пет-проектов на GitHub (боты, парсеры, мини-сервисы) будет большим плюсом. Условия: — Оплата 700 - 1400$ с прямыми переводами на карту раз в месяц. — Официальное оформление. — Гибкий график (можно комфортно совмещать с учебой). — Реальный коммерческий продакшн без лишней бюрократии. Архитектуру курирует опытный Senior-разработчик: гарантируем плотное наставничество, регулярное код-ревью и быстрый профессиональный рост.

Компания Elixi, стартап в области медицинских технологий с использованием искусственного интеллекта, ищет Senior Backend Engineer со специализацией в Python для удалённой работы в Центральной Азии, Европе или Великобритании. В обязанности входит разработка и поддержка API, связанных с управлением здоровьем, а также интеграция с внутренними и внешними системами. Кандидат будет сотрудничать с межфункциональными командами для создания новых функций и интеграций, писать чистый и поддерживаемый код, участвовать в код-ревью и заниматься оптимизацией производительности приложений. Требуется опыт работы с Python не менее 5 лет, умение создавать REST API с использованием FastAPI, опыт интеграции сторонних API и сервисов, глубокие знания PostgreSQL, а также опыт работы с Redis, Kafka или аналогичными технологиями. Необходимы навыки работы с AWS, Docker и Kubernetes, а также знание библиотек Pandas и NumPy. Важны развитые навыки решения проблем и коммуникации.

О проекте: ИТ-компания, разрабатывающая разноплановые проекты с фокусом на AI/LLM-решения, интеграции и высоконагруженные сервисы. Ищем Senior/Lead руководителя разработки, который сочетает сильную техническую экспертизу в Python и AI-стеке с навыками управления командой. Это роль для лидера, который не только проектирует архитектуру и пишет код, но и развивает команду, выстраивает процессы и способен объяснить сложные технические концепции простым языком. Задачи: — Руководство группой backend-разработки (от 3 человек). — Предварительная оценка трудозатрат, декомпозиция задач, планирование ресурсов и спринтов. — Проведение качественного Code Review. — Обеспечение оптимального взаимодействия внутри команды и со смежными подразделениями (AI/ML, Data, Product). — Проектирование технической архитектуры решений и сервисов. — Проектирование и написание кода. — Участие в разработке технической документации и формировании архитектурных стандартов. Требования: — Опыт разработки не менее 5 лет. — Опыт руководства группой разработчиков от 3 человек. — Умение разбивать большую задачу на подзадачи и распределять их. — Python 3.11+: уверенное владение ООП, современными паттернами, асинхронным программированием (asyncio), строгой типизацией (typing). — Web-разработка: FastAPI и Pydantic (v2): создание асинхронных API, валидация/сериализация данных, генерация OpenAPI-документации. — Проектирование агентных сценариев на LangGraph. — Интеграция с OpenAI-совместимыми API (OpenAI, Azure, локальные LLM через vLLM/Ollama). — Практическое применение Structured Outputs (JSON/Pydantic-схемы, function calling, tool use). — Опыт построения RAG-пайплайнов (чанкинг, эмбеддинги, reranking, гибридный поиск). — PostgreSQL: проектирование схем, оптимизация запросов, работа с индексами, использование SQLAlchemy 2.0 / Tortoise / asyncpg. — Векторные хранилища: pgvector, Qdrant, Weaviate, Chroma (выбор эмбеддингов, настройка индексов HNSW/IVFFlat, фильтрация по метаданным). — Docker и Docker Compose, понимание принципов оркестрации (Kubernetes). — Работа с асинхронными очередями: Redis, Celery, ARQ, Kafka, RabbitMQ. — Настройка пайплайнов в GitLab CI/CD, линтинг (ruff, mypy), автоматизированные тесты. — Работа с данными: обработка JSON, TOML, DAT, CSV; извлечение информации из PDF, парсинг DXF-чертежей. — Тестирование: Unit- и интеграционные тесты (pytest, pytest-asyncio), мокирование внешних AI-API. — Уверенное владение Linux (уровень выше базового, без задач DevOps). — Навык объяснять сложные технические проблемы простым и понятным языком. — Опыт публичных выступлений: конференции, митапы и другие профильные мероприятия. — Работа в гибких и гибридных методологиях (Agile/Scrum). Условия: — Удалённая работа. — Загрузка: Full-time. — Срок привлечения: 3 месяца с возможностью пролонгации. — Часовой пояс: UTC+3 (МСК). — Грейд: Senior / Lead. — Ставка: до 320 000 руб. на руки в месяц.

Задачи: — Разработка и поддержка сервисов, отвечающих пользователям на запросы в поддержку. — Разработка HTTP API с использованием FastAPI, Django и SQLAlchemy. — Профилирование и оптимизация производительности сервисов. — Разработка и поддержка фронтенда административных панелей с использованием Django templates. Требования: — Опыт работы от 3 лет. — Знание Python, FastAPI, Django, SQLAlchemy, SQL, Unix/Linux и Docker. — Опыт работы с ClickHouse и PostgreSQL. — Умение работать в установленные сроки и отвечать за результат. — Опыт с JavaScript и React SPA будет плюсом.

Задачи: — Разрабатывать и поддерживать сервисы, отвечающие пользователям на запросы в поддержку — Разрабатывать HTTP API с использованием FastAPI, Django, SQLAlchemy — Заниматься профайлингом и оптимизацией производительности сервисов — Разрабатывать и поддерживать фронтенд административных панелей, используя Django templates Требования: — Знания Python, FastAPI, Django, SQLAlchemy, SQL, Unix/Linux, Docker — Опыт работы с ClickHouse, PostgreSQL — Умение работать в установленные сроки и отвечать за свой результат — Опыт работы с Java Script и умение работать с React SPA (будет плюсом) Условия: — Формат работы: гибрид, удалённо или офис (Москва)

Location: Москва Мы новое подразделение Сбера, занимающееся созданием инструментов и решений для внутренней безопасности с помощью AI. Наши задачи направлены на развитие AI-агентов, создание RAG, запуск локальных инстансов LLM и их файнтюнинг. Наши планы имеют широкий спектр - начиная от разработки DL-моделей для скоринга, поведенческого моделирования и заканчивая графовыми нейронками для выявления скрытых связей. Ищем Middle/Senior Data Scientist, который будет разрабатывать AI-агентов, адаптировать LLM под специфику задач, строить RAG-системы. Если ты хочешь иметь возможность погрузиться в глубины LLM и Deep Learning, пробовать новые методы к файнтюнингу LLM, строить AI-агентов, то мы ждем тебя в нашу команду. Обязанности * cоздание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы) * cоздание RAG-систем * разработка и поддержка ML/DL моделей, включая их обновление и адаптацию к меняющимся условиям и требованиям бизнеса * дообучение и адаптация открытых LLM * создание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности. Требования * оконченное высшее образование * опыт работы от пяти лет в коммерческой разработке на позиции Data Scientist / ML Engineer с подтверждённым опытом вывода моделей в продакшен * понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF) * уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch / Hugging Face * уверенный Python (чистый код, ООП, знание numpy/pandas/scikit-learn) и понимание принципов микросервесной архитектуры (Asyncio, FastAPI) * опыт создания агентов на LangChain/LangGraph * знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling * опыт проектирования и развития RAG-систем (Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers, Chunking strategies) * опыт развертывания локальных open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) в продакшн-окружении и настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM * опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей (PEFT, LoRA/QLoRA) * настройка мониторинга data drift и model decay, а также валидация моделей * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти * среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды; * сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать * нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам * стабильная заработная плата и годовой бонус * полностью офисный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Разработка масштабной системы видеомониторинга и интеллектуальной видеоаналитики — Техническое лидерство направления Computer Vision — Ответственность за архитектуру AI-решений и развитие инженерной команды — Работа с production-системами, GPU-инференсом и Multimodal AI — Техническое руководство командой Computer Vision Engineers — Менторинг, code review и развитие инженерных практик — Проектирование архитектуры production-систем видеоаналитики — Разработка и оптимизация обработки RTSP-видеопотоков — Работа с NVIDIA DeepStream, GStreamer, TensorRT и Triton Inference Server — Внедрение моделей YOLO, ViT, DETR, Swin и Video Transformers — Оптимизация инференса через ONNX, TensorRT, OpenVINO, CUDA и Quantization — Разработка AI-сервисов на FastAPI / gRPC — Работа с Docker и Kubernetes — Участие в найме и технической оценке специалистов Требования: — Коммерческий опыт в Computer Vision / Video Analytics — Опыт технического лидерства или наставничества — Опыт запуска production AI-систем — Знание Python, PyTorch, OpenCV, YOLO — Опыт работы с RTSP, GStreamer, NVIDIA DeepStream, TensorRT — Опыт с ONNX, OpenVINO, CUDA или Quantization — Понимание высоконагруженных систем обработки видеопотоков — Опыт с Docker и Kubernetes — Знание Vision Transformers и мультимодальных моделей Будет преимуществом: — Опыт работы с Triton Inference Server — Знание C++ / CUDA — Опыт работы с Kafka — Знание MLflow / MLOps — Опыт с VLM, RAG, LangGraph, vLLM, Function Calling — Опыт формирования AI-команд Условия: — Полная занятость — График 5/2 — Офисный формат — Заработная плата 700 000–1 700 000 ₸ до вычета налогов — Возможность влиять на архитектуру и технологический стек — Работа над масштабной production-системой Адрес: Астана, улица Сыганак, 60/2

Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python — Хорошие знания и практический опыт с одним из фреймворков FastAPI, Django, Flask — Уверенное понимание SQL/NoSQL баз данных и опыт работы с PostgreSQL — Опыт интеграции с OpenAI API / LLM / AI agents — Хорошее понимание принципов построения RAG-систем: chunking, embedding, retrieval, ранжирование результатов — Опыт работы с LangGraph / LangChain — Разговорный английский язык C1 (вся коммуникация с заказчиками ведется на английском языке) Будет плюсом: — Опыт работы с облачными провайдерами AWS, Azure, GCP — Знания Frontend технологий JS/TS, React, Redux — Опыт написания ETL пайплайнов Условия: — Формат работы: удаленно — Полная занятость — Зарплата от 1 000 до 2 000 USD net Откликаться: @polinaindevworld

Задачи: — разработка на Python с использованием asyncio, FastAPI — работа с брокерами и таск-менеджерами: Kafka, RabbitMQ, Celery — оптимизация запросов и проектирование схем в PostgreSQL — реализация межсервисных коммуникаций через gRPC, REST, Webhooks — написание фронтенд-компонентов на TypeScript и React — применение DevOps-практик: Docker, CI/CD, развертывание в Kubernetes — использование инструментов мониторинга Prometheus и Grafana — обеспечение покрытия кода тестами Требования: — 3+ года коммерческого опыта на Python с глубоким пониманием asyncio, FastAPI — опыт работы с Kafka, RabbitMQ, Celery — уверенные знания PostgreSQL (query tuning, schema design) — практический опыт межсервисных коммуникаций: gRPC, REST, Webhooks — опыт написания фронтенд-компонентов на TypeScript / React — понимание DevOps-практик: Docker, CI/CD, Kubernetes — опыт работы с инструментами мониторинга Prometheus / Grafana — культура покрытия кода тестами — будет плюсом опыт работы с телеком-инфраструктурой, IP-телефонией, CTI или системами контакт-центров Условия: — full-time — b2b-контракт — почасовая оплата — удалённая работа, строго по России

Задачи: — задачи про архитектуру и нагрузку. Требования: — 4+ года на Python — уверенный Django и REST — PostgreSQL на уровне «понимаю, что происходит под капотом» — опыт с Docker и k8s — OAuth2, JWT, OWASP — Плюсом: FastAPI, CQRS, gRPC, Vault, GitLab CI/CD — Только резиденты РК Условия: — годовые бонусы по результатам работы — медстраховка — фитнес — обучение — возможность влиять на продукт

АО «НИИ телевидения» – многопрофильное специализированное предприятие оборонно-промышленного комплекса, разрабатывающее уникальную научно-техническую продукцию по наиболее значимым направлениям телевидения. Требуется Python Backend Developer. Стек: Python, FastAPI, REST API, PostgreSQL, SQLModel, GDAL, Matplotlib, pytest.

Задачи: — Управление и развитие команды (Backend, Frontend, Mobile (iOS/Android), QA) — Проводить 1:1, давать честную обратную связь, составлять планы развития — Ставить командные и личные цели (OKR) и следить за их достижением — Создавать здоровую атмосферу, управлять вовлечённостью и разрешать конфликты — Техническое лидерство: участвовать в проектировании архитектуры и принимать ключевые технические решения — Обосновывать и защищать архитектурные подходы перед командой и стейкхолдерами — Работать с производительностью системы: находить и устранять узкие места — Управлять техническим долгом и качеством разработки Требования: — People management: от 2 лет управления и развития команды разработки (обязательно) — Выстроенные процессы внутри команды: 1:1, performance review, развитие сотрудников — Умение мотивировать и удерживать инженеров — Опыт проектирования архитектуры и принятия ТЗ — Работа с высоконагруженными и отказоустойчивыми системами (highload) Будет плюсом: — Golang, Python, FastAPI — Разработка REST API — Построение микросервисной архитектуры — Оптимизация highload-проектов

Обязанности: — Разработка и поддержка административного портала на React/TypeScript: приложения, роли и доступы, секреты, пространства, ресурсы, репозитории и базовые образы, модели, мониторинг и отчёты; — Разработка и доработка REST API на Python/FastAPI в сервисах портала, шаблонизатора и нотификаций: эндпоинты, схемы Pydantic, сервисный слой, доступ к PostgreSQL; — Ведение фичи целиком: контракт OpenAPI, реализация на бэкенде, генерация клиента, экран и проверка прав; — Ролевая модель на фронте и авторизация на бэкенде; — Интеграции с GitLab, Vault, Airflow, Superset и смежными сервисами платформы; — Контейнеризация своих сервисов и участие в выкладке в Kubernetes через существующие CI/CD-пайплайны; — Тесты: pytest на API, Vitest и e2e на интерфейс. Требования: — Опыт коммерческой разработки и на TypeScript/React, и на Python — от 4 лет суммарно, из них не меньше двух лет на каждом стеке; — React 18: многостраничное приложение, роутинг, формы, таблицы, разграничение экранов по ролям; — Уверенный TypeScript; — Работа с REST и OpenAPI: проектирование контракта и использование сгенерированного клиента; — Python и FastAPI: асинхронные эндпоинты, Pydantic, структура роутер — сервис — репозиторий; — PostgreSQL, SQLAlchemy, миграции Alembic; — Аутентификация и авторизация: OAuth/OIDC, Keycloak, JWT; — Docker и понимание, как сервис живёт в Kubernetes; — Git и код-ревью; — умение самому довести задачу от API до интерфейса. Условия: — Работу в аккредитованной IT-компании; — Оформление по срочному ТД; — Гибкое начало рабочего дня: с 08:00 до 11:00 (по МСК); — ДМС со стоматологией, телемедициной и полисом ВЗР; — Возможность взять больничный без больничного: 7 дней в году; — Поэтапную адаптацию от hr и линейного руководителя; — Ревью и развитие: оцениваем результаты, обсуждаем карьерные цели и выстраиваем индивидуальный план развития; — IT-конференции, курсы, тренинги и сертификации за счет компании; — Корпоративный английский; — Развитие личного бренда: готовим спикеров к выступлениям на конференциях, помогаем в написании статей; — Внутренние митапы, онлайн/офлайн активности (квизы, вечера настольных игр, спортивные мероприятия).