Вакансии

Workplace: remote Location : Quantori is an international team: we have colleagues who work not only from office but also remotely from all over the world. Responsibilities : Provision AWS infrastructure with Terraform and configure Linux hosts in AWS and the external data center with Ansible, so every environment can be rebuilt from code. Build and run a Kubernetes cluster for shared platform services (observability, Keycloak, HashiCorp Vault, web applications), delivered through GitOps with Argo CD and Helm. Build and maintain GitLab CI pipelines for infrastructure and platform services. Integrate corporate SSO through Microsoft Entra ID and keep user and group IDs consistent across all sites and compute pools. Set up monitoring and alerting across compute pools and platform services with Prometheus and Grafana. Implement encryption, key management, least-privilege access and audit logging, and support the client's security review. What we expect : 5+ years of experience in DevOps, Platform, or Cloud Engineering, including ownership of production environments. Strong hands-on experience with AWS (VPC, IAM, EKS, EC2, S3, KMS) and Terraform. Strong Linux administration skills and Ansible experience. Production experience with Kubernetes, Helm, and Argo CD. Experience building CI/CD pipelines with GitLab CI or GitHub Actions. Experience with Prometheus and Grafana. Experience with SSO integration (OIDC/SAML) using Keycloak and Microsoft Entra ID. Experience with HashiCorp Vault for secrets management. Solid networking knowledge: routing, DNS, firewalls, site-to-site IPSec VPN and hybrid cloud connectivity. Python and Bash scripting for automation. Ability to work independently and communicate directly with client IT, network and security teams. Nice to have : Experience with HPC environments: Slurm, AWS ParallelCluster, Open OnDemand. Experience with Argo Workflows. Experience with hybrid storage and data transfer: NetApp ONTAP, AWS DataSync, rclone. Experience in pharma, life sciences, or other regulated industries. AWS certifications. We offer : Competitive compensation Remote or office work Flexible working hours Healthcare benefits: medical insurance and paid sick leave Continuous education, mentoring, and professional development programs A team with an excellent tech expertise Certifications paid by the company

Location: Limassol, Cyprus The System & Infrastructure Administrator is responsible for the day-to-day administration, support, security, and reliable operation of the company’s corporate IT environment. The role ensures that user access, infrastructure, internal services, networks, endpoints, and core business systems remain available, secure, and properly maintained to support daily business operations. Responsibilities Manage the full employee access lifecycle (Joiner–Mover–Leaver) across Microsoft 365, Active Directory, GitLab, 1C-related systems, Slack, ClickUp, Vaultwarden, VPN, file storage, and other corporate services. Provision and revoke accounts, access, licences, MFA, SSO, VPN access, equipment, and company assets; update access promptly when employees change roles or leave. Administer Microsoft 365/Entra ID, Windows Server, Active Directory, Group Policy, DNS, DHCP, file services, Linux systems, and SMB-based shared storage. Maintain server and virtualisation infrastructure, storage, backups, internal services, and remote-access solutions. Administer office networks, Wi-Fi, VLANs, VPNs, firewalls, switches, routers, DNS records, domains, and TLS certificates. Monitor infrastructure and backup jobs, perform regular recovery tests, apply patches and updates, and troubleshoot incidents. Operate endpoint protection, EDR, vulnerability-management, logging, and SIEM tools; triage alerts and escalate security incidents when required. Provide infrastructure-level support for SWIFT, 1C-related systems, corporate websites, and internal web services. Provide L2–L3 support for employee endpoints and workplace technology, including advanced troubleshooting, hardware replacement, OS and application issues, access-related problems, encryption, VPN connectivity, and escalated technical incidents. Manage the lifecycle of laptops, peripherals, IT assets, software licences, subscriptions, repairs, and approved purchases. Maintain technical documentation, asset and access records, recovery procedures, and operational runbooks; automate repetitive tasks where appropriate. Requirements 3+ years of hands-on experience in system administration, infrastructure support, or corporate IT operations. Strong practical knowledge of Windows Server, Active Directory, Group Policy, Microsoft 365/Entra ID, DNS, DHCP, and access management. Working knowledge of Linux administration and troubleshooting. Strong understanding of TCP/IP, VLANs, routing, NAT, VPNs, Wi-Fi, firewalls, NAS, and SMB. Experience with virtualisation, Proxmox, ZFS, LVM, storage systems, backup systems, and recovery procedures. Experience with Docker, GitLab CI, and container registries. Understanding of RBAC, least privilege, MFA, SSO, privileged and service accounts, access reviews, patching, endpoint security, and incident escalation. General knowledge of cloud providers and cloud concepts, including compute, storage, networking, IAM, monitoring, backups, shared responsibility, and basic cost awareness. Experience supporting employee devices at L2–L3 level and working with an ITSM/helpdesk system. Basic automation skills in PowerShell, Bash, Python, Ansible, or APIs. Good written English and the ability to maintain clear technical documentation. Nice to Have Hands-on experience with AWS, including IAM, EC2, VPC, S3, Route 53, CloudWatch, or AWS Backup. Experience operating or troubleshooting Kubernetes clusters. Experience with SIEM, EDR, vulnerability scanners, PKI, certificate automation, or secrets-management systems. Experience supporting 1C, SWIFT, financial systems, Microsoft Intune, or ITAM/CMDB platforms. Benefits Competitive salary; Annual performance bonus; Access to our Limassol offices, including daily drinks and snacks, as well as parking facilities; Working hours are from 9:00 to 18:00, with a shorter day on Fridays until 16:30; 24 working days of paid annual leave, in addition to statutory public and bank holidays in Cyprus; 14 working days of paid sick leave per calendar year; Work permit sponsorship and full support with all related arrangements; The opportunity to participate in corporate sports activities and events, and receive corporate gifts.

Задачи: — Развертывание и обеспечение работоспособности/отказоустойчивости общих информационных систем компании (в пределах зоны ответственности); — Поддержка проектов в решении сложных/нестандартных задач; — Участие в проработке архитектурных решений; — Стандартизация используемых решений и подходов; — Установка и настройка серверного ПО преимущественно под ОС Linux и, возможно, Windows; — Автоматизация процессов сопровождения серверов и приложений. Требования: — Знание серверных ОС Linux (Debian/Ubuntu и т.п.) на уровне администратора; — Опыт администрирования Kubernetes, Docker/Containerd, опыт написания Helm-чартов; — Опыт использования систем управления конфигурациями (Ansible); — Опыт администрирования средств наблюдения и реагирования (ELK/OpenSearch, Prometheus/VictoriaMetrics, Grafana, Zabbix, AlertManager); — Опыт администрирования Nginx/HAProxy; — Опыт разработки скриптов на bash/python; — Базовое понимание сетевых сервисов и протоколов (DNS, DHCP, TCP/IP, HTTP(s), FTP, SMTP и т.п.); — Понимание принципов контейнеризации и виртуализации; — Опыт работы с Git (принципы, ключевые команды). Желательно: — Опыт администрирования Bare Metal Kubernetes и MetalLB; — Опыт внедрения IaC-подходов; — Опыт построения CI/CD (GitLab, Jenkins, Teamcity); — Знание серверных операционных Windows на уровне администратора; — Опыт работы с Clickhouse, AWX, Hashicorp Vault, Terraform, Keycloak; — Администрирование s3 (minio), mongodb. Условия: — Официальное оформление по ТКРФ; — Расширенное ДМС со стоматологией/ корпоративные скидки; — Офис в историческом центре Москвы (Маяковская, 1 мин. ходьбы от метро); — Гибридный график работы; — Возможности профессионального роста и развития; — Участие в интересных проектах с использованием современных технологий;

Задачи: — собирать, анализировать и формализовать бизнес-требования, переводить их в системные и функциональные требования — проектировать и описывать http api (openapi 3.x), json-схемы, xml/xsd-контракты — проектировать интеграционные взаимодействия: rest, soap, grpc, асинхронные обмены через kafka / rabbitmq — моделировать бизнес-процессы в нотации bpmn 2.0, проектировать схемы процессов (camunda / аналоги) — разрабатывать и вести проектную документацию: er-диаграммы, диаграммы последовательностей, диаграммы развёртывания, матрицы ролей — проектировать логические модели данных для рсубд и документо-ориентированных субд — участвовать в архитектурных решениях: применять паттерны cqrs, transaction inbox/outbox, bff — взаимодействовать с смэв и государственными информационными системами — описывать требования к информационной безопасности: sso, oauth 2.0, x.509, укэп (криптопро / аналоги) — формировать критерии приёмки, участвовать в ревью, ставить задачи на разработку и тестирование Требования: — опыт работы системным/бизнес-аналитиком от 5 лет, из них не менее 2 лет на уровне Senior — высшее техническое или ИТ-образование — уверенное владение русским языком (деловая и техническая коммуникация) — английский — чтение технической документации — умение читать код на java, javascript, typescript на уровне, достаточном для анализа бизнес-логики — понимание принципов фронтенд-разработки: js-фреймворки (angular, react или vue), компонентный подход, рендеринг html — уверенное знание субд (postgresql, oracle или аналоги): чтение ddl, написание sql-запросов — опыт работы с документо-ориентированными субд (mongodb / аналоги) — опыт работы с полнотекстовым поиском (opensearch / elasticsearch) — понимание принципов работы резидентных бд (redis / аналоги) — разработка и документирование http api по спецификации openapi 3.x — разработка и валидация json-схем — чтение и анализ xml/xsd — понимание принципов трансформации xml ↔ json — знание протоколов soap и grpc — моделирование процессов в нотации bpmn 2.0 (чтение bpmn / epc) — понимание принципов работы процессных движков: деплой схем, создание экземпляров процессов, управление контекстом, externaltask (camunda / аналоги) — понимание архитектуры apache kafka: публикация, чтение, consumer groups, партицирование — понимание отличий kafka от rabbitmq и сценариев применения каждого — практическое применение паттернов: cqrs, transaction inbox / outbox, bff — знакомство с фреймворками togaf и нотацией archimate — базовое понимание kubernetes, docker, git, ci/cd пайплайнов — опыт работы с системами мониторинга и журналирования: prometheus, grafana, elk/opensearch — понимание принципов работы nginx / reverse proxy — опыт работы с протоколом s3 (minio / aws s3 / аналоги) — знакомство с hdfs, ceph — sso, oauth 2.0, openid connect — сертификаты x.509, pkcs7, cades — усиленная квалифицированная электронная подпись (укэп) — навык создания и ведения: описание информационного обеспечения, логическая модель данных, er-диаграммы, диаграммы последовательностей (uml), диаграммы развёртывания, матрицы ролей Условия: — рыночную зарплату и премии — драйвовые задачи и ресурсы для их реализации — гибридный режим работы: можно работать удаленно или в современном офисе в центре — преимущества аккредитованной it-компании — материальную помощь в случае важных событий в жизни — корпоративное обучение у топовых провайдеров и доступ к онлайн-библиотеке — корпоративные тренировки и спортивные активности - бег, футбол, волейбол, баскетбол, теннис и другие — комьюнити по интересам — скидки от партнеров на дмс, связь, развлечения, подарки, спорт и т.д.

Location: Portugal; Brazil SUMMARY: You will join a cross-functional squad responsible for building and maintaining high-scale, customer-facing services. The role involves contributing to new product features, evolving system architecture, improving code quality, and ensuring operational reliability in a modern, cloud-based environment. The ideal engineer thrives in a collaborative, autonomous culture that values experimentation, continuous learning, and shared ownership. This position plays a key part in shaping technical decisions, supporting platform evolution, and delivering impactful solutions at scale. WHAT WILL YOU BE DOING: You will be joining our engineering team and will be a valued member working closely in a collaborative, autonomous, cross-functional team. You will help with the following: Feature Delivery & Collaboration Participation in the design and delivery of new product features in collaboration with product, design, and engineering teams. Exploration of feasibility options and contribution to customer-focused engineering decisions. Commitment to clear goals, delivery expectations, and shared team objectives. Clear and responsible communication within the squad to support alignment and transparency. Communicating your needs clearly and responsibly. Architecture & Technical Decision-Making Contribution to system architecture discussions and evolution of technical design within the squad. Application of OOP, SOLID principles, and clean coding practices to build maintainable Ruby services. Participation in establishing engineering patterns, standards, and long-term architectural improvements. Support in building highly available, resilient, and scalable systems. Code Quality & Testing Development of high-quality Ruby code that is maintainable, readable, and structured for long-term sustainability. Adoption of strong testing practices using RSpec or Minitest to ensure robust test coverage. Improvement of existing systems to enhance reliability, modularity, and testability. Contribution to a culture of automated testing and continuous quality improvements. Operational Excellence Support in building and maintaining services operating under significant scale and traffic. Participation in monitoring, troubleshooting, and enhancing system resilience. Contribution to observability practices, operational readiness, and continuous improvement of production systems. Engagement in deployments and incident support as part of the team’s shared operational ownership. WHAT WE ARE LOOKING FOR: Core Technical Skills Strong hands-on experience with Ruby for building production applications. Ability to deliver maintainable, well-structured code aligned with OOP and SOLID principles. Proficiency in automated testing using RSpec or Minitest. Experience working with Git and collaborative development workflows. Backend Engineering Fundamentals Experience building scalable, API-driven backend services. Understanding of concurrency, asynchronous processing, and distributed system interactions. Experience with PostgreSQL, Redis, and MongoDB for data persistence and caching. Ability to design and troubleshoot systems operating under heavy load and high availability requirements. Operational & Performance Awareness Familiarity with diagnosing performance bottlenecks and implementing optimisations. Strong understanding of observability principles, including monitoring, logging, and system health analysis. Experience supporting and iterating on production systems. Communication & Collaboration Strong English communication skills, both written and verbal. Ability to contribute positively to team collaboration, solution discussions, and knowledge sharing. AWESOME BUT NOT REQUIRED: Experience with containers and orchestration (Docker, Kubernetes). Familiarity with Rack, Sinatra, or Rails frameworks. Exposure to EventMachine or event-driven architectures. Experience with ELK, Datadog, or similar observability stacks. Knowledge of AWS services such as ECR, EC2, S3, and RDS. Exposure to CI/CD pipelines, cloud-native practices, or infrastructure tooling. WHAT’S IN IT FOR YOU? Be part of our collegial environment where responsibility and authority are shared equally amongst colleagues, and help create our company culture A culture in which we don’t criticise failure but ensure we learn from our mistakes An Agile environment where your ideas are welcome The possibility to grow and experience different projects Fully remote Ongoing Training & Mentoring The possibility of travelling - ATTENTION!  THIS POSITION IS FOR  PORTUGAL OR BRAZIL-BASED ONLY

Location: Bulgaria, Hungary, Poland Why Join Exadel We’re an AI-first global tech company with 25+ years of engineering leadership, 2,000+ team members, and 500+ active projects powering Fortune 500 clients, including HBO, Microsoft, Google, and Starbucks. From AI platforms to digital transformation, we partner with enterprise leaders to build what’s next. What powers it all? Our people are ambitious, collaborative, and constantly evolving. About the Client The leading provider of vehicle lifecycle solutions, with headquarters in Chicago, enables the companies that build, insure, and replace vehicles to power the next generation of transportation. Its platform delivers advanced mobile, artificial intelligence, and car technologies. It connects a network of 350+ insurance companies, 24,000+ repair facilities, hundreds of parts suppliers, and dozens of third-party data and service providers. The customer's collective solutions enhance productivity and help clients deliver better experiences for end consumers. What You’ll Do Design and implement end-to-end document intelligence pipelines on AWS Develop and optimize ML models for document classification, segmentation, and field extraction Build scalable data processing systems handling PDFs up to 2000 pages Collaborate with subject matter experts to create and refine requirements for extraction Own features from research through production deployment and monitoring Establish evaluation frameworks and quality metrics for extraction accuracy What You Bring Advanced knowledge of Python (native, Pandas, ScikitLearn, Tensorflow or Pytorch, PyStats, Pydantic) Experience with AWS tools for ML Engineering and ML deployment (Sagemaker, Lambda, Cloudformation/CDK, Step Functions) Advanced knowledge of SQL and Data Modeling Experience with GenAI for document intelligence, including prompt engineering, RAG (Retrieval Augmented Generation), multi-modal models (vision + text), and production deployment using AWS Bedrock or Azure OpenAI APIs Experience in experiment design (power analysis and hypothesis testing) Proficiency in both written and verbal communication, required for a remote and largely asynchronous work environment Demonstrated capacity to clearly and concisely communicate complex technical problems and propose iterative solutions Experience owning a feature from concept to production, including proposal, discussion, and execution Nice to have Experience with document processing tools (AWS Textract, Azure Document Intelligence, or similar OCR/layout detection systems) Experience with PDF and Image processing libraries (e.g. PyMuPDF, opnecv, pillow) Experience in Machine Learning/ Data Science (e.g., ML algorithm selection, feature engineering, model training, hyperparameter tuning, supervised and unsupervised learning implementation, building a model pipelines, using Machine Learning tools/libraries/frameworks) Experience working with AWS big data technologies (Redshift, S3, EMR, Glue, etc.) English Level Upper-intermediate Legal & Hiring Information Exadel is proud to be an Equal Opportunity Employer committed to inclusion across minority, gender identity, sexual orientation, disability, age, and more. Reasonable accommodations are available to enable individuals with disabilities to perform essential functions. Please note: this job description is not exhaustive. Duties and responsibilities may evolve based on business needs. Compensation details are shared with candidates at the early stage of the recruitment process. The offer is not binding until a signed contract is in place. Your Benefits at Exadel Exadel benefits vary by location and contract type. Your recruiter will fill you in on the details. International projects In-office, hybrid, or remote flexibility Medical healthcare Recognition program Ongoing learning & reimbursement Well-being program Team events & local benefits Sports compensation Referral bonuses Top-tier equipment provision Exadel Culture We lead with trust, respect, and purpose. We believe in open dialogue, creative freedom, and mentorship that helps you grow, lead, and make a real difference. Ours is a culture where ideas are challenged, voices are heard, and your impact matters.

Про нас: В нашей ML-команде сейчас 5 человек. Мы работаем над: • AI-агентом для работы с облачным хранилищем и документами; • сервисом извлечения данных из контрактов и счетов; • RAG-базой знаний по Fileforce для клиентов; • системой поиска аномалий в пользовательских логах. В разработке активно используем современные AI-инструменты и кодинговые агенты (Claude Code, Codex) Задачи: • Разрабатывать новые и поддерживать/улучшать существующие проекты (backend+ML+участие в деплое), а также улучшать мониторинг и аналитику запущенных проектов Требования: • высшее техническое образование (диплом потребуется для оформления японской рабочей визы) • 3+ года опыта в Machine Learning; • опыт самостоятельного ведения проектов; • опыт с agentic/RAG-системами будет большим плюсом; • опыт разработки с помощью кодинговых агентов; • интерес к новым AI-технологиям и готовность постоянно разбираться в новых подходах; • английский на уровне свободного чтения технической документации • релевантный опыт с частью стека и способность быстро осваивать новое: LangGraph, DeepAgents, FastAPI, PostgreSQL, ClickHouse, Docker, vLLM, OpenAI API, AWS S3, Langfuse, OpenTelemetry, MCP, Redis, AWS SQS. Ответы на 10 важных вопросов: 1. Данные: работа преимущественно с данными (файлами различных форматов) компаний из хранилища через внутреннее API, AWS S3, Elasticsearch 2. Железо: на текущий момент преимущественно AWS инфраструктура, аренда VM под проекты и доступ к моделям по API. При экономической эффективности - собственное развертывание. Для работы: ПК в офисе, подключение к AWS VM по ssh, простой ноутбук для удаленной работы 3. Масштаб влияния на core-бизнес? Сейчас в компании упор на ML проекты, поскольку наша команда отвечает за все ML проекты, то влияние и высокие ожидания от проектов у руководства. 4. Уровень развития Data Science в компании? Запущено несколько крупных проектов, настроена основная инфраструктура/пайплайны (разработка, интеграция с внутренними сервисами, мониторинг, базовая аналитика, практика работы с кодинговыми агентами и тд), при этом улучшение процессов и вовлечения ML проектов в процессы компании продолжается. 5. Роль дата сайентиста: ДС-ы участвуют в проработке и реализации полного цикла проектов/фичей совместно с бэкенд и фронтенд командами 6. Бэкграунд у вашего руководителя? linkedin https://www.linkedin.com/in/nikita-vasilenko-ds/ 7. Как часто вам будут мешать работать? Daily meetings 15-20 мин + обсуждения прогресса/фичей внутри команды по мере необходимости 8. Карьерный рост: рост по зп возможен в рамках ежегодного планирования бюджета 9. Prod/Research: Prod 90% 10. Функция сервиса или лидера? На данном этапе сервисных функций больше.

Компания ИВИ — онлайн-кинотеатр с библиотекой из десятков тысяч фильмов, сериалов, ТВ-каналов и оригинальных проектов собственного производства. Стек: Python, SQL, Spark, PyTorch, ClickHouse, Redis, S3.

Задачи: — Развивать и сопровождать инфраструктуру AI-платформы. — Разворачивать и поддерживать сервисы в Kubernetes. — Контейнеризировать приложения и инфраструктурные компоненты с использованием Docker. — Разрабатывать и поддерживать CI/CD-пайплайны. — Автоматизировать рутинные операции с помощью Python и Bash. — Работать с ArgoCD и IaC-инструментами. — Настраивать мониторинг, логирование и health-checks. — Работать с persistent storage и S3/object storage. — Участвовать в эксплуатации AI/ML-сервисов и LLM inference, администрировать AI системы. — Постепенно осваивать GPU-инфраструктуру и особенности запуска AI-сервисов на GPU. — Участвовать в развитии внутренних стандартов deployment и эксплуатации AI-сервисов. — Разбираться в инцидентах и самостоятельно доводить технические задачи до результата. — Взаимодействовать с архитекторами, разработчиками, специалистами по кибербезопасности, ML-инженерами и системными администраторами. Требования: — Уверенное владение Linux и командной строкой. — Практический опыт с Docker и Docker Compose. — Базовый практический опыт работы с Kubernetes. — Понимание основных Kubernetes-объектов: Pod, Deployment, Service, ConfigMap, Secret, Ingress, PVC. — Опыт работы с Git. — Понимание принципов CI/CD и практический опыт работы хотя бы с одним CI/CD-инструментом. — Bash на уровне написания небольших скриптов автоматизации. — Python на уровне написания automation scripts и небольших сервисных утилит. — Базовое понимание сетей: TCP/IP, DNS, HTTP/HTTPS. — Понимание принципов мониторинга и логирования. — Понимание разницы между файловым, блочным и объектным хранилищем. — Понимание базовых принципов работы AI/ML-сервисов: model, training, inference, embeddings, LLM. — Понимание базовых принципов применения мер защиты от киберугроз. — Будет плюсом: Helm, Ansible, ArgoCD / GitOps, Prometheus / Grafana / Loki, S3 / MinIO, PostgreSQL / Redis, опыт работы с GPU и NVIDIA, NVIDIA Container Toolkit / CUDA, vLLM, SGLang, Triton или другие inference engines, MLflow, Airflow, Kubeflow или другие MLOps-инструменты, RAG, vector databases, embeddings, непосредственный опыт эксплуатации AI/ML или LLM-сервисов, опыт работы в инфраструктурной или DevOps-команде, опыт эксплуатации production-систем, опыт работы с on-premise инфраструктурой, опыт работы с Linux-серверами и Kubernetes-кластерами, понимание принципов отказоустойчивости и масштабирования. — Английский язык на уровне чтения технической документации. — Не требуется глубоких знаний ML и разработки нейронных сетей. — Не требуется самостоятельно обучать модели или разрабатывать ML-алгоритмы. — Важнее хорошая инженерная база, способность самостоятельно разбираться в проблемах и готовность постепенно углубляться в AI infrastructure. Условия: — Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + премия по результатам KPI. — Сложные и интересные задачи, современный стек технологий. — Забота о здоровье: программа ДМС с первых дней работы, включая стоматологию и обслуживание в лучших клиниках города. — Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярные тренинги, вебинары, митапы и демо-дни. — Корпоративные предложения от партнёров группы АЛЬФА-БАНК. — Бесплатная мобильная связь Альфа-Мобайл.

Задачи: • Создание автоматизированных систем на базе ИИ • Разработка backend AI-платформы: REST API, БД, фоновые задачи, интеграции с AI-сервисами • Разработка frontend и админ-панели (React / Next.js) • Интерфейсы загрузки, генерации и отображения изображений/видео • Платёжные сценарии и пополнение баланса • Обработка длительных AI-генераций и их статусов • Адаптивная вёрстка, локализация, тёмная/светлая тема • Оптимизация производительности, SEO и UX • Участие в проектировании архитектуры, написание тестов, code review Требования: • Python, FastAPI, SQLAlchemy — коммерческий опыт от 3 лет • JavaScript / TypeScript, React, Next.js (App Router, SSR, CSR, Server Components) — от 3 лет • REST API, авторизация (access/refresh tokens, cookies, protected routes) • State management: TanStack Query / SWR, Zustand / Redux Toolkit • Формы и валидация: React Hook Form, Zod • WebSocket / SSE / polling, очереди и фоновые задачи • PostgreSQL, интеграция внешних API и платёжных систем • Работа с файлами, S3, изображениями и видео • Адаптивная вёрстка по Figma, UI-компоненты и design system • Git, code review, базовое покрытие тестами • Самостоятельность: декомпозиция задач и доведение до production Будет плюсом: • Опыт AI-сервисов и работы с изображениями/видео • Интеграция платежей и загрузка файлов в S3 • Админ-панели, PWA, мультиязычность, дизайн-системы • Опыт работы с AI-инструментами (Cursor, Claude Code и др.) • Опыт создания/интеграции анимаций на сайте (GASP, Framer Motion, CSS & Tailwind или др) Условия: • Полностью удалённый формат • Сильная команда и развитие • Корпоративный английский • Адаптация и поддержка на старте

About this role As the Senior Staff Machine Learning Platform Engineer, you will own the technical vision and evolution of Faire’s ML platform. You will set standards, influence org-wide architecture, and lead complex, cross-functional initiatives that unlock data science velocity at scale. This role will also be key to adapting ML workflows to take advantage of modern AI productivity tools. You won’t just build models, you will architect the systems that allow those models to help tens of thousands of small retailers compete and grow their local businesses. What You Will Do: — Define and drive the long-term architecture of Faire’s ML platform including training, inference, feature management, governance — Establish company-wide standards for code quality, testing, MLOps (CI/CD), experimentation, model lifecycle management, and observability — Lead adoption and advanced use of Unity Catalog, multi-workspace strategies, and data/ML mesh patterns — Architect highly scalable ML workflows using Spark, Delta Lake, and MLflow — Optimize performance, reliability, and cost of the ML platform — Evaluate and integrate emerging Databricks features — Stay ahead of the curve by engaging with the latest developments in machine learning and AI — Serve as senior ML technical advisor to Faire’s data science and production engineering teams — Represent Faire at ML conferences and meetups — Mentor ML engineers and raise the overall bar for Machine Learning at Faire What it takes: — 10-12 years of experience building and improving large-scale ML or data platforms — A degree (preferably graduate level) in Computer Science, Engineering, Statistics, or a related technical field — Deep expertise in Databricks lakehouse architecture, including governance via Unity catalog, orchestration via Workflows, and cost optimization — Proven ability to design systems that support multiple data science teams and production workloads — Strong background in distributed systems, ML infrastructure, and cloud architecture — Demonstrated technical leadership across teams and orgs; ability to influence without authority — Experience integrating LLM workflows into enterprise platforms is a plus — Previous contributions to open source ML Infrastructure projects or research publications is a very strong plus Tech Stack: Faire uses a modern cloud based tech stack. For this role, you’ll want to be proficient with the following: — Languages: Python, SQL, Kotlin — ML Frameworks: PyTorch, PySpark, MLFlow — Big Data & Processing: Spark, Kafka, Databricks, Snowflake, Fivetran, Iceberg, Unity Catalog, Datadog, Airflow, Cockroach DB, MySQL — Cloud & Infrastructure: AWS, S3, SageMaker, Kubernetes, Docker, GitHub Actions, Terraform — Generative AI: Claude Sonnet 4.5, ChatGPT 5.2 Conditions: Hybrid work format with office presence 3 days per week (Tuesdays, Thursdays, and a flex day) and flexibility to work remotely up to 4 weeks per year. Remote work possible for candidates located in Ontario, Canada. Salary Range: $248,000 to $341,000 per year, eligible for equity and benefits. Actual base pay depends on skills, experience, market demands, and location. Base pay range subject to change.

Задачи: — Поддерживать и улучшать payment reports и dashboards — Готовить аналитические отчёты и data extracts — Мониторить payment performance, alerts и ключевые метрики — Находить аномалии в платёжных данных и анализировать причины — Проверять качество данных и consistency между источниками — Работать с большими product и transactional datasets — Автоматизировать recurring reports и analytical workflows Требования: — 1–3 года опыта в Data / Product Analytics — Сильный SQL — Практический Python для анализа данных и автоматизации — Опыт с большими датасетами и BI dashboards — Advanced Excel / Google Sheets — Умение валидировать данные, находить inconsistencies и anomalies — Внимательность к деталям, ownership mindset, быстрая обучаемость — Опыт с Payment / transactional / billing / financial data (плюс) — Опыт с Subscription, fintech, e-commerce, gaming или high-volume B2C (плюс) — Опыт с AWS Athena / S3 (плюс) — Опыт с Tableau / Superset / Looker (плюс) — Опыт с автоматизацией отчётов (плюс) — Интерес к AI tools (плюс)

В компании Астра требуется ведущий разработчик для работы над платформой Backman, предназначенной для автоматизированного резервного копирования и восстановления TantorDB. Проект реализован на Python с планами перехода на стек Go. Основные обязанности включают проектирование и разработку компонентов control-plane на Python и Go, таких как API, сервисы управления состояниями и планировщики асинхронных операций. Также необходимо создавать и поддерживать агенты для автоматизации жизненного цикла бэкапов PostgreSQL-кластеров, включая настройку WAL-архивирования, управление различными типами бэкапов с поддержкой WAL-G, восстановление данных с возможностью point-in-time recovery и мониторинг операций в реальном времени. В задачи входит реализация механизмов оркестрации ресурсов с учетом мультиарендности, изоляции namespace и RBAC, интеграция систем мониторинга и логирования (OpenTelemetry, Prometheus, Grafana), разработка и поддержка S3 proxy сервиса для валидации SigV4 подписей и обеспечения безопасного доступа к объектным хранилищам. Важна активная работа в архитектурных обсуждениях, взаимодействие с командами разработки баз данных и DevOps, проведение code review и формирование инженерных стандартов. Требования включают уверенный опыт коммерческой разработки на Python и Go, умение писать поддерживаемый и структурированный код с соблюдением принципов чистого дизайна и идиом языков, опыт создания long-running сервисов и control-plane компонентов, знание PostgreSQL как управляемого сервиса (репликация Patroni, WAL-архивирование, point-in-time recovery, резервное копирование с WAL-G и pg_basebackup). Необходим опыт работы с облачными хранилищами и S3-совместимыми API (MinIO, AWS S3, Cygnustech), CI/CD пайплайнами и Docker, а также интеграции мониторинга и логирования. Важно понимание сетевой изоляции, безопасной передачи данных и аутентификации в распределенных системах, способность самостоятельно решать сложные инженерные задачи и принимать технически обоснованные решения для обеспечения надежности системы бэкапов. Знания Python и Go требуются для поддержки и миграции существующего решения.

Задачи: — Поддерживать и улучшать payment reports и dashboards — Готовить аналитические отчёты и data extracts — Мониторить payment performance, alerts и ключевые метрики — Находить аномалии в платёжных данных и анализировать причины — Проверять качество данных и consistency между источниками — Работать с большими product и transactional datasets — Автоматизировать recurring reports и analytical workflows Требования: — 1–3 года опыта в Data / Product Analytics — Сильный SQL — Практический Python для анализа данных и автоматизации — Опыт с большими датасетами и BI dashboards — Advanced Excel / Google Sheets — Умение валидировать данные, находить inconsistencies и anomalies — Внимательность к деталям, ownership mindset, быстрая обучаемость Плюсом: — Payment / transactional / billing / financial data — Subscription, fintech, e-commerce, gaming или high-volume B2C — AWS Athena / S3 — Tableau / Superset / Looker — Автоматизация отчётов — Интерес к AI tools

Location: Kyiv Workplace: onsite Ajax Systems — міжнародна технологічна компанія і найбільший у Європі виробник охоронних систем.  Команда продуктової розробки шукає QA Engineer, який підключиться до тестування back-end частини екосистеми Ajax. Наші продукти працюють на мікросервісній архітектурі та обробляють дані з мільйонів пристроїв у реальному часі, тож якість back-end напряму впливає на надійність систем безпеки наших користувачів. Основні hard skills: Розуміння теорії тестування та життєвого циклу розробки ПЗ ( SDLC / STLC ); Навички створення та підтримки різних видів тестової документації; Глибоке розуміння теоретичних основ клієнт-серверної архітектури; Розуміння принципів роботи REST API; Розуміння принципів роботи баз даних. Буде плюсом: Досвід користування Postman, Swagger/OpenAPI або аналогічними інструментами; Базові навички роботи з даними і запитами; Досвід роботи з Jira/Confluence або аналогічними системами; Розуміння процесу тестування мікросервісної архітектури та принципів взаємодії між сервісами; Базові навички роботи з Git. Які стоять задачі: Тестування Back-end; Робота з власним бінарним протоколом, а також з gRPC та API; Тестування в межах монолітної та мікросервісної архітектур; Робота з базами даних та сховищами: MongoDB, Redis, S3; Робота з внутрішніми емуляторами; Участь в аналізі та оновленні технічної документації; Взаємодія з іншими командами: розробниками, бізнес-аналітиками; Взаємодія з учасниками Beta Test та командою Support; Робота з Git та Jenkins. Пропонуємо: Можливість пропонувати та реалізовувати власні ідеї, які впливають на продукт та його масове виробництво; Місце у стрімко зростаючій компанії з вмотивованою професійною командою; Конкурентну заробітну плату; Медичне страхування; Корпоративні заняття з англійської мови; Можливість взяти участь у внутрішньому проєкті бета-тестування систем безпеки Ajax; Знижки на продукти компанії та партнерів Ajax Systems — це українська історія успіху, яка виросла в глобальний продукт. Пристроям Ajax довіряють уже понад 4,5 мільйони кінцевих користувачів і 330 тисяч PRO-користувачів у більш ніж 180 країнах. Компанія пропонує комплексні рішення для захисту житлових і комерційних об'єктів різного масштабу. Нині портфоліо Ajax налічує 280 пристроїв для захисту від вторгнення, відеоспостереження, пожежної безпеки та комфорту й автоматизації.

Workplace: remote Location : Quantori is an international team: we have colleagues who work not only from office but also remotely from all over the world. Responsibilities : Design and run AWS infrastructure (VPC, IAM, EKS/ECS, S3, EventBridge) and manage it with Terraform across DEV, QA and Production environments Build and maintain CI/CD pipelines and a standardized deployment process for AI agent teams Keep the platform reliable in production: scaling, backups, secrets management, monitoring and alerting Put security best practices in place: network isolation, encryption, least-privilege access and SSO integration Containerize and deploy Python-based AI agents and backend services, and troubleshoot them in collaboration with the development team Develop Python-based automation and internal tooling for infrastructure management and deployment workflows What we expect : 5+ years of experience in DevOps/Cloud Engineering, including ownership of production environments Strong hands-on experience with AWS and Terraform Experience with Kubernetes (preferably EKS), Docker and Helm Experience with CI/CD tools: GitHub Actions, GitLab CI or similar Strong Python skills: writing automation and tooling, and reading, debugging and supporting backend services Experience integrating applications with identity providers via SSO (OIDC/SAML), e.g., Okta or Microsoft Entra ID Understanding of AI agent architecture and its components (LLM APIs, vector databases, agent frameworks) from an infrastructure perspective Ability to work independently and communicate directly with client stakeholders Nice to have : Familiarity with AI platforms and tools: AWS Bedrock, LangChain/LangGraph, vector databases (e.g., ChromaDB), Langfuse Experience with FastAPI Experience in pharma, life sciences or other regulated industries AWS certifications We offer : Competitive compensation Remote or office work Flexible working hours Continuous education, mentoring, and professional development programs A team with excellent tech expertise

Location: Vilnius Job Overview We are looking for an Analytics Engineer who will own dbt Cloud in our organisation and maintain the analytics pipelines built on top of it. You will administer dbt Cloud across multiple independent projects, keep our business-critical pipelines running (including finance data models), and support analysts in other teams as a mentor and go-to person for dbt. Our stack is Snowflake, dbt and AWS, with Python for tooling and automation. We are also building AI-assisted and agentic workflows into our daily work, and you will take an active part in this. Reports to Director of Mobile and New Games What will you do? Administer dbt Cloud for the whole organisation: project setup, environments, permissions, CI/CD, version upgrades and cost control Set up and support multiple independent dbt projects, define common standards and conventions so teams stay aligned Develop and maintain production dbt pipelines, including complex finance models where accuracy and trust are critical Mentor analysts on dbt, SQL modeling, testing and code review Tune Snowflake performance and cost, improve pipeline reliability and monitoring Build tooling and automation in Python (AWS Lambda, S3, orchestration, metadata workflows) Drive AI adoption in our analytics engineering work: build common AI skills for dbt development (documentation, testing, code generation) and automated agentic workflows that the whole team can reuse Follow current trends in AI tooling and agentic systems, evaluate new approaches and bring the useful ones into the team What are we looking for? 4+ years of experience in analytics engineering, data engineering or a similar role Strong hands-on dbt experience, ideally including dbt Cloud administration (projects, environments, jobs, CI/CD), not only model development Strong SQL and data modeling skills Production experience with Snowflake, including performance tuning and cost awareness Python for data tooling and automation Experience with AWS services used in data platforms (Lambda, S3) Experience owning business critical pipelines: data quality testing, incident handling, communication with non-technical stakeholders Experience with mentoring or supporting analysts Fluent English What additional skills will help you stand out? Strong understanding of agentic AI workflows: practical experience building LLM based agents, AI skills and automated workflows for engineering tasks Experience with multi-agent setups (orchestration of several agents, subagents, agent-to-agent handoffs) Good understanding of current trends in the AI space and ability to judge what is actually useful for a data team Experience with multi-project dbt setups (dbt Mesh, cross-project references or similar) Experience with finance or revenue data (reconciliation, reporting-grade accuracy) Background in gaming, mobile apps or other consumer product analytics Familiarity with marketing and attribution data (AppsFlyer) or product telemetry dbt certification Work mode Hybrid (3 days of work from the office) This role isn't eligible for relocation & immigration support. The salary range for this role in Vilnius is EUR 4000-6500 monthly gross. Benefits Benefits and perks are tailored to the local market and culture. Our benefits in Vilnius include: Additional paid time off Sick Leave Compensation Pregnancy and Childbirth Leave Benefit Career development and education opportunities within the company Meal Allowance Premium Private Health Care Mental well-being program (iFeel) Perks discounts platform (over 450 exclusive discounts) Personal Gaming Account Coffee, fruits, and snacks in the office Company events Seniority Awards Referral program - You can recommend the best talents to the company and receive a reward Please submit your CV in English to ensure smooth processing and review. About Wargaming Wargaming is an award-winning online game developer and publisher headquartered in Nicosia, Cyprus. Operating since 1998, Wargaming has become one of the leaders in the gaming industry with 15 offices worldwide, including studios in Chicago, Prague, Shanghai, Tokyo, and Vilnius. Our diverse and multicultural team works together to deliver a top-class experience to millions of players who enjoy Wargaming's titles across all major gaming platforms. Our flagship products include free-to-play hits World of Tanks, World of Warships and World of Tanks Blitz. Please see Wargaming Candidate Privacy Policy for details on how Wargaming uses your personal data.

Задачи: — Проектирование и реализация сложных фич: модели, миграции, сервисный слой, API. — Проведение code review и постановка технических стандартов для команды. — Диагностика и устранение проблем производительности: профилирование запросов, кэширование (django-cachalot, Redis), оптимизация ORM. — Проектирование real-time архитектур на Django Channels (WebSocket, ASGI/Daphne). — Работа с Celery: проектирование очередей, мониторинг, обработка сбоев. — Участие в проектировании схемы БД, планировании миграций, оценке технического долга. — Менторинг middle-разработчиков, помощь в росте команды. — Работа с Kubernetes: деплой, диагностика, конфигурация. Требования: — Опыт коммерческой разработки на Python/Django — от 5 лет. — Глубокое понимание Django internals: ORM, middleware, signals, migrations. — Сильные навыки проектирования схемы PostgreSQL: индексы, партиционирование, EXPLAIN ANALYZE. — Опыт с ASGI-стеком: Daphne, uvicorn, Django Channels. — Опыт построения систем на Celery с несколькими очередями и приоритетами. — Понимание принципов 12-factor app, опыт с Kubernetes (kubectl, Helm). — Опыт написания тестов: pytest, factory_boy, моки, интеграционные тесты. — Умение читать и улучшать чужой код, выстраивать процессы review. Будет плюсом: — Опыт с системами реального времени (WebSocket, SSE, long polling). — Работа с S3-совместимыми хранилищами (Yandex Object Storage / AWS S3). — Опыт интеграции внешних платёжных систем или уведомлений (FCM, Telegram Bot). — Применение AI-инструментов для повышения личной и командной эффективности. Условия: — Конкурентная зарплата 280 – 320 тыс. р. — Удалённый формат работы. — Техническое лидерство с реальным влиянием на архитектуру продукта. — Дружный коллектив и открытую культуру обратной связи. — Условия оформления: ИП или СЗ первые 3 месяца, далее рассматриваем оформление в штат. — Важно наличие расчётного счёта в РФ.