О нас Blackpires — бренд одежды с собственным производством. Продаём на Wildberries, Ozon и Lamoda. Сейчас в ассортименте около 180 товаров, в 2027 году будет больше 400. Мы растём и хотим управлять бизнесом по данным, а не по ручным выгрузкам в Excel. Ищем человека, который построит это вместе с нами.
Задачи:
— Подключать API Wildberries, Ozon, Lamoda и МоегоСклада и настраивать автоматическую ежедневную загрузку данных.
— Собрать единый справочник товаров: артикулы маркетплейсов, баркоды, себестоимость.
— Автоматизировать расчёты: маржа по каждому товару, остатки и оборачиваемость, потребность в дозаказе, рекомендации по ценам.
— Делать отчёты и дашборды для руководства и отдела продаж.
— Автоматизировать рутину: регулярные отчёты, уведомления в Telegram, выгрузки.
— Превратить прописанную логику расчётов и правила в работающую систему и развивать её дальше.
Требования:
— Писать код с помощью AI-инструментов (Claude Code, Cursor, ChatGPT и т.п.) и понимать, что делает сгенерированный код.
— Уметь проверить и исправить сгенерированный код.
— Python на базовом уровне: запросы к API, работа с JSON, pandas.
— Базовый SQL или уверенная работа с Google Sheets (формулы, сводные таблицы).
— Наличие хотя бы одного собственного проекта с работой с чужим API, который можно показать на собеседовании.
— Внимательность к цифрам: сверять результат с источником перед утверждением готовности.
— Самостоятельность: разбираться в документации, не бояться задавать вопросы.
Будет плюсом:
— Опыт работы с API Wildberries или Ozon, работа у селлера или в агентстве, которое ведёт магазины на маркетплейсах.
— Понимание экономики маркетплейсов: комиссия, логистика, выкуп, СПП.
— Знание Google Apps Script, Yandex DataLens или Looker Studio.
— Опыт с Git, PostgreSQL, работой с сервером (VPS, cron).
— Опыт создания Telegram-ботов.
Условия:
— Полностью удалённая работа.
— Оплата AI-инструментов и серверов.
— Работа напрямую с операционным директором: быстрые решения, без бюрократии.
— Реальное влияние на бизнес и быстрый рост.
— Возможность вырасти в руководителя направления автоматизации.
Компания JT MARKETING — международная iGaming-компания, разрабатывающая собственные B2C-продукты и собственную платформу.
Условия:
— Удалённая работа
— Гибкое начало рабочего дня
Location: Poland
Workplace: Remote
SplitMetrics is a global software company offering an ecosystem of products and services that serve as a growth engine for top mobile-first businesses worldwide. Our ecosystem includes:
- SplitMetrics Acquire, a platform for automating and optimizing Apple Ads.
- SplitMetrics Agency, a full-service mobile marketing agency staffed by top experts.
- SplitMetrics Optimize, an A/B testing platform recognized as the ASO Tool of the Year.
- App Radar by SplitMetrics: an ASO platform with advanced keyword and competitor insights.
WHY SPLITMETRICS?
- For over 11 years, we’ve been at the forefront of the mobile marketing industry, building an ecosystem of market-leading technologies.
- An Apple Ads Partner, SplitMetrics is the 1st company to build the Apple Ads management platform.
- Working with top mobile companies and brands globally: Skyscanner, Glovo, Flo, Babbel, Wooga and many more.
- Generating an impressive transaction volume, with over $1 billion in ad spend flowing through our ecosystem.
- Integrated AI into our strategic approach since 2023.
- Effectively collaborate across 20+ countries with a remote-first and supportive culture.
We’re looking for the Backend Engineer who’ll join SplitMetrics team and will be working on high-load and data-intensive system.
In this role you will:
- Scrape various API’s on an industrial scale (TB’s/day)
- Build backend services using Python, focusing on high-load, data-intensive systems, and optimizing data pipelines and analytics.
- Write and review code for quality, security, and best practices across the backend components.
- Implement automated testing (unit, e2e) and participate in CI/CD processes.
- Monitor, troubleshoot, and improve system stability and performance.
About you:
- 4+ years experience with Python, with deep expertise in building high-load, scalable systems.
- Strong SQL skills, including performance tuning and optimization.
- Experience developing microservices, data pipelines, and analytics solutions.
- Familiarity with modern CI/CD practices and tools (GH).
Ability to refactor legacy code and migrate to modern tech stacks.
- Eager to automate everything (including ad-hoc).
- Strongly focused on system observability and troubleshooting.
- Huge CLI fan.
- Have B1+ English level knowledge.
- Being a macOS / iOS power-user is a huge advantage.
- Experience developing iOS apps is a plus as well (could be a hobby, automated testing is S+).
WHAT IS THERE FOR YOU?
- Time Off: Vacation and public holidays following your country's regulations. Additional PTOs annually for personal rejuvenation.
- Health and Wellness: Medical insurance or health care compensation. Paid sick leave to prioritize your well-being.
- Professional Development: Top online/offline conferences and mobile industry events. Internal courses for continuous professional development.
- Performance and Growth: Micro-management-free and supportive management style. Semi-annual performance review sessions. New career opportunities through our internal mobility program.
- Team Engagement: Corporate online events and offline team retreats. Collaboration between teams through shared OKRs. Environment conducive to open dialogue and constructive feedback.
- Work Flexibility: Flexible working schedule for a better work-life balance. Remote-first working environment.
- Workspace Options: Coworking costs coverage program. Office hubs in key locations for a convenient and productive work environment.
OUR CULTURE
At SplitMetrics, our values are not just words — they guide everything we do. To achieve our ambitious goals and maintain success, we stand united by our core behaviors:
- Move Fast
- Get Sh*t Done
- Build Together
- Strive for Transparency
- Own What You Do
- Learn + Share = Excel
Remote Hiring Guidelines: At SplitMetrics, we welcome team members from various countries. While all our roles are remote, certain positions may have specific eligibility requirements based on location. Our Talent Acquisition team can help answer any questions about location after starting the recruiting process.
Location: Москва
Ищем **руководителя в команду поисковых технологий для AI-систем.**
Строим общий поисковый слой, который будет использоваться в самых разных продуктах на основе языковых моделей.
Данные бывают очень разными: где-то это готовые структурированные записи, где-то — документы и обычный текст, а где-то информацию ещё нужно извлечь, очистить и подготовить к индексации.
Наша задача — сделать так, чтобы AI-системы могли быстро находить действительно нужную информацию. По качеству хотим быть на уровне лучших поисковых решений, а по скорости разработки — заметно быстрее больших платформенных команд.
Обязанности
* руководить командой backend-разработчиков.
* решать задачи отказоустойчивости и горизонтального масштабирования.
* разрабатывать движки индексации и поиска.
* работать с векторным, текстовым и гибридным поиском.
* строить распределённые системы хранения и обработки данных.
* улучшать скорость, качество и снижать стоимость поиска.
* работать с большими объёмами данных и высокой нагрузкой.
* создавать технологии, которые будут использовать другие команды и продукты.
Требования
* Python
* распределённые системы
* высоконагруженные сервисы
* алгоритмы поиска и структуры данных
* Linux, контейнеры и Kubernetes
Опыт именно в поиске будет большим плюсом, но не является обязательным. Нам интересны сильные системные инженеры, которые умеют разбираться в сложных задачах, принимать технические решения и доводить их до работающего результата.
Условия
**Как мы работаем:**
* везде, где можно безопасно срезать углы — срезаем
* не строим абстрактную платформу на несколько лет вперёд
* быстро проверяем гипотезы на реальных сценариях
* сохраняем атмосферу стартапа
* выжигаем процессы и зависимости, которые нас замедляют
* даём инженерам много самостоятельности и влияния на результат.
Это возможность строить базовую технологию, которая окажется в центре большого количества AI-продуктов.
Если тебе близки сложные системные задачи, поиск и желание делать быстро — пиши.
Location: Москва
Ищем инженеров в команду поисковых технологий для AI -систем.
Строим общий поисковый слой, который будет использоваться в самых разных продуктах на основе языковых моделей.
Данные бывают очень разными: где-то это готовые структурированные записи, где-то — документы и обычный текст, а где-то информацию ещё нужно извлечь, очистить и подготовить к индексации.
Наша задача — сделать так, чтобы AI-системы могли быстро находить действительно нужную информацию. По качеству хотим быть на уровне лучших поисковых решений, а по скорости разработки — заметно быстрее больших платформенных команд.
Обязанности
* разрабатывать движки индексации и поиска
* работать с векторным, текстовым и гибридным поиском
* строить распределённые системы хранения и обработки данных
* улучшать скорость, качество и снижать стоимость поиска
* решать задачи отказоустойчивости и горизонтального масштабирования
* работать с большими объёмами данных и высокой нагрузкой
* создавать технологии, которые будут использовать другие команды и продукты.
Требования
* Python
* распределённые системы
* высоконагруженные сервисы
* алгоритмы поиска и структуры данных
* Linux, контейнеры и Kubernetes
Опыт именно в поиске будет большим плюсом, но не является обязательным. Нам интересны сильные системные инженеры, которые умеют разбираться в сложных задачах, принимать технические решения и доводить их до работающего результата.
Условия
**Как мы работаем:**
* везде, где можно безопасно срезать углы — срезаем
* не строим абстрактную платформу на несколько лет вперёд
* быстро проверяем гипотезы на реальных сценариях
* сохраняем атмосферу стартапа
* выжигаем процессы и зависимости, которые нас замедляют
* даём инженерам много самостоятельности и влияния на результат.
Это возможность строить базовую технологию, которая окажется в центре большого количества AI-продуктов.
Если тебе близки сложные системные задачи, поиск и желание делать быстро — пиши.
Location: Москва
ИТ B2C — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее.
Ждем именно тебя!
Мы разрабатываем агентские RAG-системы, которые помогают компании улучшать клиентский опыт за счёт персонализированных решений.
У нас уже есть рабочий продукт, работающий в проде и приносящий пользу. Сейчас команда активно работает над новыми применениями технологии и улучшает качество уже в рабочих направлениях.
Обязанности
* ML-разработка полного цикла – помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ML, проводить эксперименты, готовить решение к выводу в продакшн
* разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач.
* создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы (workflow-оркестрация, планирование, инструменты, memory-модули, интеграции с сервисами банка).
* интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг
* разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML
* обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками (тестирование, логирование, мониторинг)
* проектирование и согласование архитектуры приложений и интеграций
* развитие и разработка расчетных модулей системы, общих библиотек, - реализация интеграционных взаимодействий
* формирование требований для построения мониторинга, логирования
* проведение ревью кода, поддержка код стандарта, командные коммуникации
* организация внутренних процессов в команде разработки.
Требования
* знание основ классического ML и NLP/LLM: классические задачи и архитектуры/подходы для их решения, метрики, процесс обучения моделей
* опыт разработки и продакшен-внедрения RAG-систем, AI-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком
* отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью
* плюсом будет знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры: Docker/Openshift/Kubernetes/Jenkins/Prometheus/Graphana/Kafka, PostgreSQL
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки.
Что ещё может пригодиться:
* Hadoop, PySpark, Airflow
* Scala, SQL
* CI/CD (у нас Jenkins+Bitbucket+Nexus), DevOps.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* программа адаптации и помощь руководителя на старте
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Location: Москва
Мы разрабатываем агентские RAG-системы, которые помогают компании улучшать клиентский опыт за счёт персонализированных решений.
У нас уже есть рабочий продукт, работающий в проде и приносящий пользу. Сейчас команда активно работает над новыми применениями технологии и улучшает качество уже в рабочих направлениях.
обязанности.
Обязанности
* ML-разработка полного цикла – помочь понять что и зачем нужно бизнесу, перевести это в термины ML, проводить эксперименты, готовить решение к выводу в продакшн
* разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач
* создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы (workflow-оркестрация, планирование, инструменты, memory-модули, интеграции с сервисами банка)
* интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг.
* разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML
* обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками (тестирование, логирование, мониторинг).
Требования
* знание основ классического ML и NLP/LLM: классические задачи и архитектуры/подходы для их решения, метрики, процесс обучения моделей
* опыт разработки и продакшен-внедрения RAG-систем, AI-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком
* отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью.
Плюсом будет:
* знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры -
Docker/Openshift/Kubernetes/Jenkins/Prometheus/Graphana/Kafka, PostgreSQL.
Что ещё может пригодиться:
* Hadoop, PySpark, Airflow
* Scala, SQL
* CI/CD (у нас Jenkins+Bitbucket+Nexus), DevOps
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* программа адаптации и помощь руководителя на старте
* расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
В роли Senior Python инженера предстоит работать с микросервисной архитектурой, распределёнными системами и API, а также использовать технологии очередей сообщений, кэширования, баз данных и балансировки нагрузки. Требуется опыт разработки на Python и умение создавать масштабируемые и надёжные решения в финансовой сфере. Работа предполагает участие в проектировании и поддержке сложных систем, обеспечивающих высокую производительность и отказоустойчивость.
Задачи:
— Разработка и развитие асинхронной микросервисной платформы на Python/FastAPI для highload fintech/acquiring.
— Разработка отказоустойчивой бизнес-логики в распределённой системе: очереди, ретраи, идемпотентность, конкурентный доступ, консистентность данных.
— Участие в развитии платёжного ядра: ордера, транзакции, маршрутизация платёжных флоу, экспериментальные алгоритмы матчинга и автозачисления.
— Тесное взаимодействие с командами тестирования, аналитики и смежными backend-командами.
Требования:
— Уверенное владение Python 3.12+ и опыт промышленной разработки микросервисов.
— Сильный опыт работы с асинхронным Python: asyncio, асинхронные HTTP-клиенты, очереди, фоновые процессы.
— Уверенное владение SQL и опыт работы с PostgreSQL / MySQL-совместимыми СУБД, понимание транзакционности, блокировок, индексов, миграций.
— Опыт работы с Redis.
— Опыт использования очередей сообщений (RabbitMQ, Kafka).
— Опыт работы с FastAPI, Django, Flask, etc.
— Уверенное владение Git (опыт работы с gitlab).
— Опыт проектирования и поддержки интеграций с внешними API: нестабильные контрагенты, таймауты, ретраи, ошибки, callback/webhook flow.
— Понимание принципов отказоустойчивости, идемпотентности, observability и диагностики проблем в распределённых системах.
— Опыт использования Docker (создание dockerfile и запуск контейнера), docker-compose.
— Опыт построения многопоточных приложений c замками и флагами, опыт работы с системой библиотек aio-libs.
— Опыт работы с библиотекой celery, библиотекой socketio.
— Опыт работы с сабпроцессами и систем-юнитами.
— Умение проектировать логику задач, декомпозировать сложные флоу и выбирать подходящие технические решения.
— Готовность работать в распределённой команде, брать ответственность за свои зоны и участвовать в code review.
Будет плюсом:
— Опыт работы в платёжном, fintech или highload-домене.
— Опыт работы с Sentry, OpenTelemetry, метриками и трассировкой.
— Опыт работы с kubernetes и helm-конфигами.
— Опыт работы с newSQL решениями для хранения и обработки BigData (TIDB).
Условия:
— Удаленка по РФ или офис в Казани.
— Гибкий график работы.
— Небольшая, но дружная распределенная команда, здоровая атмосфера и взаимная поддержка.
— Комфорт в работе: ориентируемся на результат, предпочитаем экологичные коммуникации, обходимся без лишних совещаний.
— Перспективы вырасти в рамках компании.
— Корпоративные мероприятия: спорт, обучение.
— ДМС после 3х месяцев работы.
— 2 day-off в год.
Задачи:
— Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы на Python (FastAPI, asyncio)
— Развивать логику диалогового агента: сценарии и состояния звонка, извлечение данных из реплик, работу с LLM
— Писать интеграции с МИС и CRM клиник (расписание врачей, запись пациентов) и с внешними API
— Проектировать REST API для веб-интерфейса операторов и админки клиник
— Работать с фоновыми задачами и очередями (Celery / TaskIQ, RabbitMQ, Redis)
— Проектировать схемы данных и оптимизировать запросы в PostgreSQL
— Разбирать логи звонков, находить и исправлять ошибки в поведении агента
— Участвовать в код-ревью, покрывать код тестами, улучшать кодовую базу
— Деплоить и сопровождать сервисы в Docker на Ubuntu
Требования:
— Коммерческий опыт разработки на Python от 1 до 3 лет
— Опыт разработки на FastAPI и уверенное понимание async/await в Python
— Pydantic (v2): валидация данных, схемы запросов и ответов, настройки
— PostgreSQL: уверенный SQL, индексы, оптимизация запросов
— Опыт с SQLAlchemy
— Alembic: написание и сопровождение миграций
— Celery: фоновые и отложенные задачи, ретраи, периодические задачи
— RabbitMQ: понимание очередей, exchange и routing, гарантий доставки
— Redis: кэширование, брокер/бэкенд для задач, TTL, базовые структуры данных
— Docker и Docker Compose: умение собрать образ, поднять окружение из нескольких сервисов и разобраться, почему оно не стартует
— Git и pull request-флоу (GitHub)
— Linux (Ubuntu) на уровне повседневных задач: логи, процессы, сеть
— Умение читать чужой код, задавать вопросы и доводить задачи до прода
Будет плюсом:
— Опыт интеграции с LLM API (OpenAI-совместимые API, vLLM), промпт-инжиниринг, structured output
— Знакомство с LangGraph, LangChain или другими фреймворками для агентов
— Опыт с real-time системами: WebSocket, стриминг, работа с аудио
— Знакомство с IP-телефонией (SIP, Asterisk, LiveKit) или с медиапайплайнами (Pipecat)
— Опыт интеграций с медицинскими информационными системами
— Тесты на pytest как привычная часть работы
Условия:
— Зарплата 80 000–120 000 ₽ на руки, конкретная сумма — по итогам собеседования
— Удалённая работа
— Оформление по ТК или как самозанятый
— Короткий путь от задачи до прода, без месяцев согласований
— Прямое влияние на технические решения: открытость к предложениям по стеку и архитектуре
Задачи:
— Разработка backend-сервисов на Python: API, интеграции, фоновые и долгие задачи;
— Подключение языковых моделей по API и сборка на них прикладных сценариев для внутренних и клиентских продуктов;
— Проектирование архитектуры решений (очереди, хранение результатов, интеграции);
— Ведение технической экспертизы и участие в развитии команды.
Требования:
— Опыт коммерческой разработки на Python от 5 лет;
— Опыт FastAPI и asyncio;
— Уверенное владение PostgreSQL;
— Опыт очередей или фоновых воркеров;
— Понимание, как вызывать LLM как внешний сервис (таймауты, ошибки, ограничения);
— Опыт проектирования архитектуры и интеграции сложных сервисов;
— Docker;
— Желание делиться экспертизой и развиваться в области AI.
Будет плюсом:
— Объектные хранилища;
— Опыт RAG или векторного поиска.
Условия:
— Работа в аккредитованной IT компании;
— Официальное трудоустройство в соответствии с ТК РФ;
— Гибкое начало рабочего дня и возможность работать в удаленном, гибридном или офисном формате;
— Компенсация спорта и ДМС;
— Компенсация больничного 100%;
— Внешнее обучение и сертификация за счет компании;
— Участие в профильных мероприятиях (митапы, конференции, семинары, выставки);
— Система наставничества и обучение внутри компании;
— Бонусы от компании на знаковые даты и события;
— Корпоративные мероприятия и различные активности.
Maqsad: Dasturlash bo‘yicha bilim va amaliy tajribamni online formatda ulashaman.
Jonli darslar orqali dasturlashni noldan boshlab, amaliy loyihalar asosida o‘rganishingizga yordam beraman.
Frontend va backend yo‘nalishlari bo‘yicha tushunarli, amaliy va interaktiv darslar.
Наши пожелания к кандидатам:
— Python - базовый уровень
— опыт написания REST приложений на каком-либо асинхронном python фреймворке (например, FastAPI), либо готовность освоить его
— базовый SQL
— опыт написания unit тестов
— опыт работы с git
— docker + compose (технология контейнеризации)
Задачи:
— Активное участие в разработке микросервисов на Python
— Участие в проработке технических требований, архитектуры и подходов к решению
— Участие в управлении бэклогом команды, приоритезация и контроль выполнения задач
— People-management: участие в найме, развитии и т.д.
Требования:
— Опыт работы в роли team lead/проведение code review – не менее 1 года
— Опыт работы с ИИ моделями и их внедрением
— 3 года коммерческой backend-разработки на Python
— Понимание способов интеграций IT-систем (шины, очереди, API)
— Практический опыт с Kubernetes, Redis, OpenSearch
— Опыт работы с реляционными базами данных, уверенные знания SQL
— Понимание принципов CI/CD
— Понимание микросервисной архитектуры
— Знания в области BigData (Hadoop, Spark) будет плюсом
— Знание планировщиков процессов (AirFlow)
— Опыт работы в банковской сфере
— Понимание гибких методологий разработки (Agile)
— Знание основных инструментов управления разработкой (например: Jira, Confluence)
— Знания и опыт в machine learning
— Опыт управления IT проектами, включая разработку и внедрение ML моделей в продакшн
— Опыт разработки ML моделей в роли data scientist, data engineer, ML Ops
Условия:
— Полная занятость
— Оформление по трудовому договору
— График работы 5/2
— Удалённый формат работы
Команда «ИИ для сотрудников» отвечает за создание AI-инструментов для сотрудников компании: определение приоритетов, разработка решений и внедрение.
Задачи:
— Разрабатывать платформу для создания внутренних ассистентов с использованием современных подходов.
— Обеспечивать доступ сотрудников к актуальным возможностям LLM — интеграция новых моделей, MCP и API.
— Анализировать качество генеративных моделей, выявлять слабые места и предлагать способы их улучшения.
— Следить за best practices и open source-проектами в области LLM и интеграций.
— Разворачивать и поддерживать сервисы в Kubernetes: деплой, конфигурация, настройка мониторинга и алёртов.
— Проводить code review и архитектурные ревью, вносить предложения по оптимизации и развитию.
Требования:
— Опыт разработки от 5 лет.
— Активное использование LLM, понимание их возможностей и ограничений.
— Опыт деплоя сервисов в продакшн и обеспечение их стабильной работы.
— Приветствуется понимание архитектуры AI-агентов (оркестрация, memory, tools).
— Опыт работы с фреймворками для LLM-пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack.
Условия:
— Аккредитованная IT‑компания.
— Возможна удалённая работа по РФ.
— При желании гибридный формат (офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске).
— Нет дресс‑кода и строгого графика.
— Участие в конференциях, ДМС и забота о здоровье сотрудников.
Задачи:
— Проектировать и разрабатывать AI-агентов: реализовывать сценарии, оркестрацию, tool calling и интеграции с внутренними сервисами
— Превращать прототипы и модели Data Science в надёжные промышленные решения: упаковывать, встраивать в сервисы и пайплайны, версионировать и сопровождать
— Разрабатывать на Python сервисы, библиотеки и пайплайны, писать автотесты и участвовать в код-ревью
— Проектировать, строить и сопровождать витрины данных для ML-моделей и агентов
— Обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи
— Обеспечивать качество и наблюдаемость решений: логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных
Требования:
— Опыт промышленной разработки на Python от 2 лет
— Умение писать поддерживаемый код: типизация, тестирование, обработка ошибок, логирование и работа с зависимостями
— Уверенное владение SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с большими наборами данных
— Опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных
— Опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию
— Понимание принципов работы AI-агентов: оркестрация, tool calling, управление состоянием и интеграция с API
— Понимание жизненного цикла ML-модели — от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления
Будут плюсом:
— опыт с LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственными оркестраторами
— LLM, RAG и векторные хранилища
— оркестрация в Airflow
— Kafka и событийные архитектуры
— Docker, CI/CD и Kubernetes
— Hadoop и Spark
— внедрение ML/LLM-сервисов во внутреннем контуре
— опыт в банковском домене или продуктах для юридических лиц
Задачи:
— Разрабатывать, строить и оптимизировать масштабируемые backend-системы для платформы оценки рисков.
— Работать с высоконагруженными потоками данных, сервисами принятия решений в продакшене и интеграциями машинного обучения.
— Сотрудничать с дата-сайентистами, аналитиками рисков и продуктовыми командами для создания надежных и высокопроизводительных решений.
— Запускать стратегии оценки рисков для принятия решений в реальном времени.
— Эволюционировать и адаптировать архитектуру в соответствии с текущими бизнес-планами.
— Обеспечивать высокое качество реализации через комплексное покрытие тестами.
— Проектировать и использовать инструменты для валидации изменений, чтобы они соответствовали бизнес-требованиям.
Требования:
— Опыт работы с Python не менее 4 лет.
— Участие в разработке сервиса или подсистемы с нуля и успешный вывод в продакшн с бизнес-эффектом.
— Глубокие знания Python и его экосистемы.
— Понимание жизненного цикла программного обеспечения, применение методологии MVP.
— Опыт с архитектурными паттернами и принципами проектирования.
— Готовность брать ответственность за архитектурные решения сервиса.
— Уровень английского B1 или выше для эффективного общения с международной командой.
Условия:
— Поддержка релокации в один из офисов: Кипр, Грузия, Сербия или Казахстан с помощью для сотрудника и его семьи.
— Гибкий формат работы: из офиса или удаленно.
— Медицинское страхование.
— Бюджет на образование: языковые курсы, профессиональное обучение и сертификации.
— Бюджет на оздоровление: компенсация расходов на ментальное здоровье и фитнес.
— Отпуск: 20 дней оплачиваемого ежегодного отпуска и оплачиваемый больничный.
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
УдалённоГеография найма не уточнена
УдалённоPoland
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
