Вакансии

Location: Tbilisi, Georgia Workplace: none TradingView is the world’s largest financial analysis platform with more than 100M users across 180+ countries. We build tools that help traders and investors make informed decisions — from advanced charting and market data to collaboration and publishing features. Our products are used daily by millions of individuals and trusted by companies like Revolut, Binance, and CME Group. We’re continuing to grow and scale our platform, and we’re looking for people who care about product quality, take ownership of their work, and want to build systems used by a global audience. About the team The HUB SRE team is responsible for the reliability of the most critical and high-load services in the market data delivery layer, which carries real-time and historical data from data feeds to clients. We are migrating HUB services to Kubernetes with Argo CD/Helm and turning repeatable work into automation and self-service. It is a great time to join and help shape how we work. Responsibilities Build deep expertise in how HUB behaves as a system and engineer the risks away. This covers the data path, its dependencies, failure modes (shard loss, warm-ups, streaming lags, reconnect storms, cascading failures), performance bottlenecks and single points of failure. Define SLIs based on what HUB clients actually experience, work with development teams to agree on SLOs, and build the dashboards that track them. The goal is to make reliability measurable and manageable. Build and maintain HUB monitoring rules for every service: SLO-based alerts, alert routing by team and service labels, escalation paths, and requirements for metrics and logs. Get rid of noisy alerts and close monitoring blind spots. Migrate HUB services to Kubernetes and Argo CD. This includes stateful streaming services that must not drop client connections: graceful draining, controlled reconnects, warm-up, readiness checks and local storage. Join design reviews, run Production Readiness Reviews, review rollout changes for reliability impact. Prepare and run disaster recovery drills for HUB Take part in the weekly on-call rotation: respond to incidents, run blameless postmortems, see action items through and eliminate recurring causes. Work with the code of HUB services to fix reliability issues together with dev teams, using AI-assisted tools. What makes you the perfect fit Proven experience as an SRE or Production Engineer running high-load production systems A strong technical background in backend systems, Linux, networking and distributed systems. Production experience with Kubernetes (probes, graceful shutdown, resource management, stateful workloads), Helm, and GitOps with Argo CD or similar. Experience building observability: monitoring, alerting, distributed tracing and informative dashboards (Prometheus, Alertmanager, Grafana, OpenTelemetry) A solid understanding of CI/CD and safe delivery for complex multi-service systems: staged rollouts, canary checks and automatic rollback Hands-on incident management: on-call, structured response, blameless postmortems and systemic improvements after incidents Excellent communication skills and the ability to influence other teams without formal authority Will be a plus Experience with real-time streaming and long-lived connections: graceful draining, mass reconnects, backpressure. Performance engineering: profiling, load testing, bottleneck analysis. Infrastructure-as-Code tools (Terraform, Ansible, Puppet). Experience with Go. Production experience with PostgreSQL, Kafka, ClickHouse. What we offer you Flexible working hours and a hybrid work format Well-equipped offices for focused and collaborative work A global, distributed team of 500+ professionals Learning, mentorship, and long-term career growth Relocation support and private health insurance Performance-based bonuses TradingView Premium access Regular team events and company-wide meetups Join the TradingView team and help us build a product used by millions of traders and investors worldwide. We look forward to hearing from you! TradingView is an equal opportunity employer. We embrace diversity and are dedicated to fostering a diverse and inclusive workplace. Our success is driven by 600+ professionals from 40+ countries who speak nearly 20 languages.

Предстоит создавать подписочные приложения: обсуждать требования, выбирать технические решения, писать код и выпускать продукт в App Store. Главная задача работа над приложением от сбора требований до деплоя: Собирать и уточнять требования совместно с Product Manager.

-Участие в проектировании технических решений и проработке интеграционных сценариев совместно с аналитиками и командой разработки. -Самостоятельная реализация задач в рамках согласованных технических решений.

Workplace: Удаленно Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы - команда платформы данных в направлении Trust & Safety. Наша миссия - обеспечить T&S доступом к достоверным, актуальным и структурированным данным, предоставив надежную технологическую платформу и инструменты для их эффективного использования. Мы строим платформу, которая объединяет в себе решения для: - Хранения больших данных; - Высокопроизводительных запросов (OLAP); - Потоковой и батч-обработки; - Визуализации и оркестрации данных. Мы ищем разностороннего инженера, который сможет не только проектировать и разрабатывать пайплайны данных, но и активно участвовать в развитии платформенных сервисов, которому интересно разбираться в новом, который не боится задач на стыке разработки и дата инжиниринга. Обязанности Проектировать и разрабатывать потоковые процессы, которые читают события из Databus/Kafka и считают онлайн‑признаки, записывая их в Redis и Cassandra. Проектировать и разрабатывать пакетные процессы, которые читают данные из S3/Iceberg через Trino, считают офлайн‑признаки и пишут результаты обратно в S3/Iceberg и/или ClickHouse. Следить за тем, чтобы один и тот же признак был согласован между обучением и продакшеном (одна логика расчёта, единый контракт). Настраивать расписания, пересчёты и бэки, чтобы признаки обновлялись вовремя и выдерживали SLA по свежести. Работать с качеством данных: добавлять проверки, мониторить аномалии, разбирать инциденты, когда “признак поехал”. Совместно с DS и аналитиками придумывать новые признаки и помогать перевести их из экспериментальных скриптов в стабильные пайплайны. Требования от 5 лет опыта в роли Data Engineer / Backend+Data; Уверенный опыт работы с Kafka‑подобными очередями (Databus/Kafka): продюсеры/консьюмеры, партиционирование, ключи, обработка ошибок; Практический опыт со streaming‑движком (желательно Flink; Spark Structured Streaming подойдёт, если есть реальный прод‑опыт); Опыт работы с Redis или Cassandra как онлайновым хранилищем данных/признаков; Опыт работы с S3‑подобным хранилищем и табличным форматом (Iceberg/Delta/Hudi) и доступа к ним через SQL‑движок (Trino/Presto/Spark SQL); Отличное знание SQL и опыт работы с ClickHouse; Python на уровне уверенной разработки data‑скриптов и сервисной логики; Опыт настройки и сопровождения пайплайнов в Airflow; Понимание задач ML‑пайплайнов: train/serve skew, пересчёты признаков, влияние задержек и потерь событий. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Location: Bangalore Workplace: hybrid ⚡️ About Merkle Science Merkle Science provides blockchain transaction monitoring and intelligence solutions for web3 companies, digital asset service providers, financial institutions, law enforcement and government agencies to detect, investigate and prevent illicit use of cryptocurrencies. Our vision is to make cryptocurrencies safe and provide infrastructure for the safe and compliant growth of cryptocurrencies. Merkle Science is headquartered in New York with offices in Singapore, Bangalore and London. The team has combined experience across Bank of America, Paypal, Luno, Thomson Reuters and Amazon. The company has raised over US$27 MM from SIG, Beco, Republic, DCG, Kenetic, GGV and several others. The Role You will design, build and run the systems behind our data products, covering ingestion, processing, analytical storage and serving. You own your work from the design document through to production. The people who design a pipeline also run it and answer for its numbers. Our stack is very wide, and we go deep in every part of it. We don't stop at "it works." We keep measuring, profiling and tuning to make systems faster, cheaper and more reliable. We want engineers who are razor sharp, pay close attention to detail, and care as much about why a query takes 800 ms as whether it returns the right answer. You don't need blockchain experience. If you're a strong data engineer who wants to learn it, we'd like to hear from you. What You'll Do Design and build scalable, high-throughput data pipelines and platform systems for blockchain data across 30+ chains. Build backend data services and loaders in Go and Python. Design and evolve data models and analytical workloads in ClickHouse, and tune them for sub-second queries. Build incremental, idempotent pipelines on Databricks over billions of rows and tens of terabytes. Keep improving the scale, reliability, freshness, performance and cost efficiency of the platform. Investigate hard performance and reliability problems and see them through to resolution. Work closely with the product, analytics and investigations teams that use the data, and turn their needs into platform designs. Help set technical direction through architecture discussions, design reviews and code reviews. Mentor engineers and help set strong engineering and operational practices. What You Bring 5+ years building and operating production data systems, including ETL and ELT pipelines. At least two of those years should be spent owning systems that other engineers depend on. Expert Python and strong SQL. You write typed, tested code, are comfortable with asyncio and concurrency, and have built incremental data models over billions of rows. Go for backend services. You have built and run high-throughput services or data loaders in Go in production. ClickHouse in production. You know MergeTree schema and sort-key design, materialised views, bulk loads and query tuning. Databricks in production. You have worked with PySpark, Delta Lake and Unity Catalog, designed incremental and idempotent tables, and kept an eye on compute cost. Large-scale data. You have hands-on experience with pipelines over billions of rows and tens of terabytes. You understand how partitioning, clustering and file sizing affect cost and latency. Kafka, Airflow and Kubernetes in production. You understand delivery semantics and idempotent writes, have handled backfills and failures, and have run data workloads with Docker and Helm. Google Cloud is preferred; AWS is fine. An operations and communication mindset. You instrument what you build, write runbooks and post-incident reviews, and can write a design document that a reviewer in another time zone can approve.   Nice to Have Blockchain data: EVM, UTXO or non-EVM chain data models, and pulling data from nodes over JSON-RPC or gRPC. Graph or distributed key-value stores: entity resolution or clustering on large graphs. Infrastructure as code, GitOps and observability: Terraform, Helm, ArgoCD, OpenTelemetry, Prometheus and Grafana, and load-test design. Experience building platforms that serve multiple data sources, datasets or product teams. AI-assisted development, and experience in fintech, compliance or AML. How We Work You'll join a small, senior team where everyone owns their work end to end. We make decisions based on measured evidence, not opinion. We keep design notes and runbooks next to the code. We test at production scale and run blameless post-incident reviews. We use AI coding tools every day, and we use judgement when reviewing what they produce. ❤️ Well Being, Compensation and Benefits We care about your well-being. Along with excellent health insurance, we offer flexible time off, learning & development initiatives and hours that are designed to provide work/life balance.  We regularly host team-building sessions and encourage discussions around mental health.   We reward talent and believe in acknowledging people for their contributions.  We offer industry-leading compensation, along with generous equity.  As a rapidly growing business, there are endless opportunities to grow your career with Merkle Science.

– Опыт работы с Web и мобильной разработкой, умение отличить задачи Backend и Frontend разработки.

Проектировать архитектуру платформы и определять технологический стек. Участвовать в формировании команды: подборе, найме и адаптации специалистов.

Location: Москва Workplace: Офис Наша команда развивает системы, которые управляют роботами доставки: принимают заказы из облака, строят маршруты, отправляют команды на перемещение и отслеживают каждый заказ от старта до финиша. Приходите работать над нашими сервисами, если готовы писать на Python и Go и знакомы с реляционными БД. Команда облачных сервисов рободоставки развивает системы, которые управляют роботами доставки в реальном времени: принимают заказы из облака, строят логистические маршруты, отправляют роботам доставки команды на перемещение и отслеживают каждый заказ от старта до финиша. Мы сопровождаем каждый заказ, поэтому цена ошибки высока: наши сервисы напрямую влияют на поведение робота доставки в реальном мире и на пользовательский опыт. Обязанности Проектировать и развивать сервисы автоматического управления роботами доставки Вы будете разрабатывать API и бэкенд-сервисы для приёма, планирования и сопровождения заказов. От этих сервисов зависят реальные поездки и перевозки, поэтому важны надёжность, предсказуемость и устойчивость под нагрузкой. Разрабатывать новые сервисы под продуктовые задачи Вам предстоит погрузиться вглубь стека управления роботом доставки, от высокоуровневой диспетчеризации до низкоуровневого управления моторами. На этой основе вы будете создавать сервисы, которые обеспечивают прозрачность процессов вокруг робота доставки и их автоматизацию. Повышать отказоустойчивость сервисов С каждым кварталом растёт число роботов доставки и требования к надёжности: даже если сервис недоступен — клиент всё равно должен получить заказ. Это возможность не просто поддерживать существующие системы, а влиять на архитектуру, переосмыслять подходы к построению сервисов и развивать платформу управления роботизированной доставкой. В том числе внедрять SRE-практики: load и stress testing, failover testing (плановое отключение компонентов), canary-деплойменты, feature flags для быстрого отката функциональности. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend Требования * Знаете Python и Go и готовы писать на них * Работаете с реляционными базами данных, например с PostgreSQL * Ведёте сложные проекты от постановки задачи до релиза * Готовы отвечать за результат, а не только за код * Умеете проектировать масштабируемые распределённые системы Будет плюсом * Находите узкие места до того, как они станут инцидентами * Планируете ресурсы и оцениваете нагрузку ещё на этапе проектирования * Уверенно работаете в Unix-окружении, понимаете инфраструктуру изнутри * Умеете писать надёжные веб-сервисы с понятным API * Разбираетесь в микросервисной архитектуре: границы сервисов, межсервисное взаимодействие, консистентность данных, отказоустойчивость * Имели опыт работы с Temporal

You’ll work on real projects alongside our engineers, around 4 hours a day.

Location: Hybrid About Us At Cloudflare, we are on a mission to help build a better Internet. Today the company runs one of the world’s largest networks that powers millions of websites and other Internet properties for customers ranging from individual bloggers to SMBs to Fortune 500 companies. Cloudflare protects and accelerates any Internet application online without adding hardware, installing software, or changing a line of code. Internet properties powered by Cloudflare all have web traffic routed through its intelligent global network, which gets smarter with every request. As a result, they see significant improvement in performance and a decrease in spam and other attacks. Cloudflare was named to Entrepreneur Magazine’s Top Company Cultures list and ranked among the World’s Most Innovative Companies by Fast Company. At Cloudflare, we’re not looking for people who wait for a polished roadmap; we’re looking for the builders who see the cracks in the Internet that everyone else has simply learned to live with. We value candidates who have the instinct to spot a "normalized" problem and the AI-native curiosity to create a solution using the latest tools. Our culture is built on iteration, leveraging AI to ship faster today to make it better tomorrow, while ensuring that every improvement, no matter how small, is shared across the team to lift everyone up. If you’re the type of person who values curiosity over bureaucracy, and that AI is a partner in solving tough problems to keep the Internet moving forward, you’ll fit right in. Available Locations: London, UK About the department The Customer Support Team resolves complex issues and answers technical inquiries across various channels, supporting users from individual bloggers to global enterprises. At Cloudflare, Technical Account Managers (TAMs) provide high-level support, ensuring a seamless customer experience. As the eyes and ears of the company, TAMs relay customer feedback to drive service improvements and future product development. What you'll do The Technical Account Manager (TAM) owns the post-contract support experience for Cloudflare’s top Enterprise customers, ensuring smooth operations and resolving technical challenges. As the primary technical contact, the TAM manages support interactions, escalations, and proactively advocates for customer needs. Collaborating with Customer Support and Account teams, they provide recommendations aligned with customer roadmaps and technical requirements. Success in this role requires strong customer service, leadership, and problem-solving skills, along with a solid understanding of Layer 3 and 4 networking. TAMs specializing in Network Services work closely with customers to optimize their Cloudflare configurations and address key support needs. Responsibilities Serve as primary technical support contact. Maintain a cooperative relationship with all cross-functional resources, such as product, engineering, and customer account teams comprising Account Executives, Customer Success, Professional Services, and Partners throughout every sales phase. Collaborate with the Account Team, as well as Engineering and Product, to help ensure high customer satisfaction by providing world-class dedicated support throughout the entire life of the customer partnership. Provide product and engineering teams with customer feedback to help identify Support challenges and opportunities. Have a holistic and dynamic view of customer’s environment and use of Cloudflare products, including the customer deployment topology, expert resolution for all support issues, and proactive advice for long-term improvements. Create and deliver Quarterly Support Reviews including SLA adherence, top ticket drivers, ticket deep dives, and incident reviews. Ability to travel up to 25% of the time. Ability to work one weekend every quarter. Proactively engage with the account team during strategic deal closure and throughout the lifecycle of the customer. Point of escalation during business hours, and backup point of escalation for Cloudflare TAMs in other regions during their off hours. Understand client sentiment, own internal and customer facing escalations, and provide product support. Ensure support tickets are solved in a timely manner. Maintain and expand working technical knowledge of Cloudflare products. Single threaded owner of technical support issues, working with backend teams as needed. Work with global TAM’s to ensure coverage on critical issues. Ensure rapid Incident response. Assist with preparing and communicating CSRs and formal documentation for incidents and major issues. Examples of desirable skills, knowledge and experience Understanding of networking and routing protocols (BGP, OSPF, IPSec, GRE, etc). Experience in security products and technologies (e.g Firewall, IPS, DDoS). Experience in system integration and multi-vendor environments & data center deployments. Basic troubleshooting skills (e.g. traceroute, WireShark, dig, cURL, etc.) towards identifying and escalating to the necessary teams to drive towards a solution. Minimum 8 years of previous experience in a customer-facing team with technical account management responsibilities. Have the business acumen of working with Fortune 500 companies and their leadership team. Fundamental understanding of how the Internet works, e.g. the OSI Model, Application and Network security, what a proxy is and how it works. Passionate about Cloudflare products, helping customers, and building strong relationships across organizations. What Makes Cloudflare Special? We’re not just a highly ambitious, large-scale technology company. We’re a highly ambitious, large-scale technology company with a soul. Fundamental to our mission to help build a better Internet is protecting the free and open Internet. Project Galileo : Since 2014, we've equipped more than 2,400 journalism and civil society organizations in 111 countries with powerful tools to defend themselves against attacks that would otherwise censor their work, technology already used by Cloudflare’s enterprise customers--at no cost. Athenian Project : In 2017, we created the Athenian Project to ensure that state and local governments have the highest level of protection and reliability for free, so that their constituents have access to election information and voter registration. Since the project, we've provided services to more than 425 local government election websites in 33 states. 1.1.1.1 : We released 1.1.1.1 to help fix the foundation of the Internet by building a faster, more secure and privacy-centric public DNS resolver. This is available publicly for everyone to use - it is the first consumer-focused service Cloudflare has ever released. Here’s the deal - we don’t store client IP addresses never, ever. We will continue to abide by our privacy commitment and ensure that no user data is sold to advertisers or used to target consumers. Sound like something you’d like to be a part of? We’d love to hear from you! Please note that applicants who progress to the offer stage of the interview process may be asked to attend an in-person interview within one of the Cloudflare Offices or Cloudflare Hubs.  More details about this will be available at that stage of the interview process. This position may require access to information protected under U.S. export control laws, including the U.S. Export Administration Regulations. Please note that any offer of employment may be conditioned on your authorization to receive software or technology controlled under these U.S. export laws without sponsorship for an export license. Cloudflare is proud to be an equal opportunity employer.  We are committed to providing equal employment opportunity for all people and place great value in both diversity and inclusiveness.  All qualified applicants will be considered for employment without regard to their, or any other person's, perceived or actual race, color, religion, sex, gender, gender identity, gender expression, sexual orientation, national origin, ancestry, citizenship, age, physical or mental disability, medical condition, family care status, or any other basis protected by law. We are an AA/Veterans/Disabled Employer. Cloudflare provides reasonable accommodations to qualified individuals with disabilities.  Please tell us if you require a reasonable accommodation to apply for a job. Examples of reasonable accommodations include, but are not limited to, changing the application process, providing documents in an alternate format, using a sign language interpreter, or using specialized equipment.  If you require a reasonable accommodation to apply for a job, please contact us via e-mail at hr@cloudflare.com or via mail at 101 Townsend St. San Francisco, CA 94107.

Location: Intellias Meet your recruiter Bohdana Rubets bohdana.rubets@intellias.com https://www.linkedin.com... Vacancy details Data Engineering Data Engineer Senior Bulgaria, Colombia, Croatia, Poland, Portugal, Spain, Ukraine, United States Remote APPLY NOW REFER A FRIEND Intellias is looking for a Senior Data Engineer to join a digital healthcare initiative focused on building a large-scale health data platform that helps millions of people discover healthcare providers, connect with their health information, and make better-informed care decisions. This is a hands-on, high-ownership engineering role for someone experienced in building and operating data-intensive systems at scale. You will own critical data ingestion and processing capabilities, improve data quality and reliability, and develop AI-powered solutions for complex real-world healthcare data challenges. We are looking for an engineer who combines strong Python and data engineering expertise with cloud-native development, production ownership, and an AI-first engineering mindset . What project we have for you The project is building a FHIR-based healthcare data platform that aggregates provider information from national registries, EHR systems, healthcare networks, and partner data feeds. The platform ingests fragmented and often inconsistent healthcare data, transforms it into standardized FHIR resources, resolves duplicate identities and relationships, and makes trusted provider information available through high-scale search and data services. The engineering challenge goes well beyond traditional ETL. Provider data comes from hundreds of heterogeneous sources and contains duplicates, outdated records, conflicting identities, incomplete relationships, and inconsistent schemas. The platform must determine how these sources relate and continuously improve the accuracy and confidence of the resulting data. The technology landscape includes Python, Apache Spark, Prefect, AWS, Kubernetes, MongoDB, OpenSearch, and FHIR , with AI increasingly used both as part of the engineering lifecycle and within data-processing solutions. What you will do Design, build, and operate scalable data ingestion pipelines that onboard healthcare provider data from EHR systems, national registries, healthcare networks, and partner feeds. Transform heterogeneous source data into standardized, trusted data models, including FHIR-native resources . Own data quality end-to-end , including validation rules, quality thresholds, confidence scoring, automated monitoring, and alerting. Design and implement solutions for entity resolution, deduplication, relationship inference, classification, enrichment, and data quality scoring . Build and evolve distributed data processing pipelines using Python, Spark, and modern orchestration technologies . Improve pipeline reliability, scalability, observability, and performance so that new data sources can be onboarded efficiently and safely. Establish and evolve data governance standards , including schemas, staging models, validation processes, and data refinement workflows. Design and operate data storage and search solutions supporting large-scale healthcare datasets. Build AI-powered data tooling that improves the accuracy, automation, and intelligence of data processing workflows. Use modern AI development tools as an integral part of the engineering workflow to accelerate implementation, testing, debugging, documentation, and data analysis. Own production operations for the solutions you build, including monitoring, troubleshooting, incident response, and root-cause analysis. Partner with Analytics and Data Science teams to develop data quality dashboards, metrics, and reporting. Collaborate with Product and Business stakeholders to prioritize data sources and improvements based on customer and business impact. Contribute to technical design reviews and help establish scalable engineering patterns across the broader data platform. What you need for this 5+ years of professional experience building and operating data-intensive backend or data engineering systems at scale. Strong hands-on expertise in Python , including development of production-grade data processing and backend services. Strong experience designing and building scalable data ingestion and ETL/ELT pipelines for large and heterogeneous datasets. Sound data engineering instincts, including data modeling, storage design, schema evolution, query optimization, caching strategies, and selecting appropriate batch or streaming processing patterns. Hands-on experience with Apache Spark or Databricks for distributed data processing. Experience with workflow orchestration technologies such as Prefect, Apache Airflow , or equivalent. Strong understanding of data modeling, schema design, validation strategies, data transformation, and data quality management . Experience designing solutions for data deduplication, entity resolution, data enrichment, classification, or record linkage . Experience with both relational and document-oriented databases; practical knowledge of technologies such as MongoDB or comparable NoSQL platforms. Experience with search technologies such as OpenSearch, Elasticsearch , or comparable solutions. Strong AWS experience, including services such as S3, ECS/EKS, Lambda , or equivalent cloud-native technologies. Hands-on experience with Docker, Kubernetes, CI/CD , and operating cloud-native workloads in production. Strong understanding of production data pipeline concerns including reliability, fault tolerance, observability, monitoring, alerting, and incident response . Experience establishing and maintaining data governance standards , schemas, validation rules, and repeatable data refinement processes. Practical experience using AI-assisted software engineering tools as part of the regular development lifecycle. Strong ownership mindset and ability to independently identify data or engineering problems, propose solutions, implement them, and operate them in production. Strong communication skills and ability to collaborate directly with engineering, analytics, product, data science, and business stakeholders. Professional English sufficient for direct collaboration with U.S.-based teams. Experience working with healthcare data, HealthTech platforms, or healthcare interoperability . Knowledge of FHIR , particularly resources such as Practitioner, Organization, PractitionerRole, Endpoint, and Location. Experience integrating data from EHR/EMR systems, healthcare registries, provider networks , or similar complex data ecosystems. Experience designing data platforms handling PHI/PII or other regulated and sensitive information . Familiarity with HIPAA-related data protection and security considerations. Nice to Have Experience building AI-powered data processing solutions , particularly entity resolution, relationship inference, classification, enrichment, anomaly detection, or data quality scoring. Practical experience integrating LLMs into production data workflows , including evaluation, reliability, latency, cost, and data-protection considerations. Experience with AI engineering tools such as Claude Code, GitHub Copilot, Cursor , or similar platforms. What it’s like to work at Intellias At Intellias, where technology takes center stage, people always come before processes. By creating a comfortable atmosphere in our team, we empower individuals to unlock their true potential and achieve extraordinary results. That’s why we offer a range of benefits that support your well-being and charge your professional growth. We are committed to fostering equity, diversity, and inclusion as an equal opportunity employer. All applicants will be considered for employment without discrimination based on race, color, religion, age, gender, nationality, disability, sexual orientation, gender identity or expression, veteran status, or any other characteristic protected by applicable law. We welcome and celebrate the uniqueness of every individual. Join Intellias for a career where your perspectives and contributions are vital to our shared success. Skills Python Spark

💼7+ years of engineering/operations experience, including 5+ years in DevOps. 💼Banking or financial services experience.

-разрабатывать серверную логику и API, реализовывать отдельные модули backend-логики на Python для задач автоматизации мобильной и транспортной сетей. -работать с базами данных, писать SQL-запросы, работать с ORM (SQLAlchemy) для выполнения стандартных CRUD-операций.

2GIS CDP — это внутренняя Customer Data Platform, лежащая в основе стратегии развития всего 2ГИС на ближайшие годы. CDP объединяет данные из десятков источников, строит единые пользовательские профили, рассчитывает метрики, интересы и модели поведения, помогает запускать real-time персонализацию прямо в продукте и управлять персонализированной рекламой и коммуникацией. Это стартап внутри большой компании — со свободой в архитектуре и технологиях, с задачами уровня highload и с реальным влиянием на бизнес-результаты. О команде Мы объединяем инженеров, аналитиков и ML-специалистов, которые строят систему, меняющую подход к данным в 2ГИС. Работаем с большими объемами событий, продумываем архитектуру под масштаб и надежность, ценим простые и элегантные решения. Каждый в команде влияет на архитектуру, подходы и направление развития CDP. Наш стек Backend: Go, gRPC Frontend: TypeScript, React Autotests: Python, Playwright, Allure Infrastructure: Kubernetes, Kafka, ClickHouse, Spilo/PostreSQL, Spark, Airflow. Стек только формируется — ты сможешь повлиять на его развитие и архитектуру. Тебе предстоит Повысить эффективность пайплайнов для расчета с daily-признаков на основе batch процессинга. Создать эффективный пайплайн для расчёта realtime-признаков на основе Kafka‑топиков. Проектировать и разрабатывать сервисы, обрабатывающие миллиарды событий пользователей. Решать сложные инженерные задачи: расчеты метрик, построение витрин. Работать с потоками данных и интеграциями между CDP и другими системами 2ГИС. Влиять на архитектурные решения и качество кода. Работать в распределенной команде, взаимодействуя с аналитиками, продактами и инженерами других направлений. Ждем от тебя Опыт работы с highload-системами. Опыт проектирования архитектуры данных или платформенного кода. Опыт работы с Kafka, ClickHouse или другими системами потоковой и аналитической обработки данных. Хорошо понимает, как работает Spark и умеет его готовить. Хорошо владеешь одним из языков программирования (например, Python или Scala). Самостоятельность и проактивность — ты не ждешь постановок, а предлагаешь решения. Желание разбираться в бизнес-логике и создавать продукт, а не просто писать код. Будет плюсом: Опыт работы с Airflow. Опыт анализа данных с использованием SQL. Знание инструментов мониторинга и автоматического контроля качества данных (Data Quality, Data Contracts). Опыт построения Data Lineage и работы с Data Catalog. Понимание подходов к персонализации, сегментации или real-time аналитике. Понимание, как работает S3 хранилище. Почему это круто Масштаб: миллионы пользователей, миллиарды событий, сотни интеграций. Рост: CDP — стратегическое направление, растем быстро и даем расти команде. Свобода: минимум бюрократии, максимум ответственности. Видимый результат: все, что ты делаешь, влияет на продукт, коммуникации и рекламу 2ГИС. Хочешь строить внутренний «мозг» 2ГИС? Присоединяйся к команде CDP.

Location: Москва Хотите влиять на архитектуру высоконагруженных сервисов и развивать одну из крупнейших платформ в страховой и финансовой сфере? Мы ищем **сильного Senior Java-инженера или архитектора**, который способен принимать технические решения, проектировать отказоустойчивые распределённые системы и вести команду по лучшим инженерным практикам. Обязанности * Разрабатывать серверную часть мобильного приложения, обеспечивая надежность и масштабируемость сервисов. * Проектировать архитектуру микросервисов и ключевых backend-компонентов высоконагруженного мобильного приложения. * Прорабатывать нефункциональные требования: отказоустойчивость, масштабирование, производительность, наблюдаемость (observability). * Вести команду в технических решениях: формировать архитектурное видение, проводить tech-grooming и участвовать в декомпозиции задач. * Проводить code review, внедрять инженерные практики и контролировать качество кода. * Разрабатывать сложные backend-модули и интеграционные сервисы (REST/gRPC/SOAP, Kafka/RabbitMQ). * Участвовать в построении CI/CD, оптимизации инфраструктуры, внедрении SRE-практик. * Выступать техническим экспертом для команды и бизнеса: оценка рисков, выбор технологий, построение PoC. Требования * **5+ лет коммерческой разработки**, опыт проектирования распределённых систем. * Глубокие знания **Java 17+, Spring Boot, Spring Cloud**, понимание внутренних механизмов JVM. * Опыт проектирования микросервисной архитектуры, знание DDD, интеграционных паттернов, Event-Driven архитектуры. * Владение **RabbitMQ**, умение проектировать очереди, ретраи, дедупликацию, идемпотентность. * Отличное понимание SQL/NoSQL, опыт с **PostgreSQL** оптимизация запросов и схем данных. * Контейнеризация и оркестрация: **Docker, Kubernetes, Helm, GitOps (ArgoCD)**. * Опыт настройки мониторинга и логирования: **Prometheus, Grafana, ELK/Loki**, метрики SLA/SLO. * Участие в построении CI/CD-процессов (GitLab CI, Jenkins). * Навыки работы с SOAP и сложными XML-протоколами (XSD, XPATH, XSLT — как преимущество). * Архитектурное мышление: * Умение проектировать масштабируемые и отказоустойчивые системы. * Глубокое владение паттернами проектирования, SOLID, Clean Architecture. * Участие в high-level дизайне, написание архитектурных документов, схем, RFC. * Опыт ведения команды или технического лидерства. * Умение аргументировать решения, помогать коллегам, структурировать процессы. **Будет плюсом:** * Опыт в банковской, страховой или финансовой сфере. * Знание Kotlin, gRPC, ClickHouse, Cassandra. * Опыт внедрения SRE-подходов: error budgets, постмортемы, автоматизация инцидентов. Условия * Гибридный формат работы (современный офис в Москве, Олимпийский проспект 14) * Льготные ипотечные условия кредитования * Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Мега Маркет, Самокат, Еаптека и другие * ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких * Корпоративная пенсионная программа * Детский отдых и подарки за счет Компании * Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию

Location: Cairo, Egypt Workplace: onsite What you will be doing Own end-to-end activation for a portfolio of merchants, including more complex accounts with higher revenue, multiple stores or channels, or non-standard integrations. Make sure each partner is fully configured with the right access, settings, and dashboards before go-live. Act as the escalation point for the team on stalled, high-priority, or time-sensitive cases. Coordinate directly with Risk, Legal, BD, and Product to resolve them within SLA. Analyze trends across the pipeline to find root causes, such as recurring issues, unclear requirements, or integration friction. Propose fixes and help implement them with the relevant teams. Lead the investigation of technical and backend integration issues across platforms (e.g., Shopify, Magento, WooCommerce, custom API integrations). Work with Tech and Integrations teams to resolve them and document repeatable solutions. Monitor post-activation performance, including first transactions, inactivity, and early churn signals. Proactively re-engage merchants who are at risk. Ensure Tabby's online presence on merchant websites, before and after go-live, is aligned with brand guidelines. Set the quality standard the team follows. Own and continuously improve CRM processes, automations, and data integrity. Act as the team's go-to person for pipeline hygiene and reporting accuracy. Lead or contribute to cross-functional improvement initiatives, such as leading projects with BD and Scoring, and onboarding workflow. Support Merchant Onboarding Executives through case guidance, quality reviews, and knowledge sharing. Help onboard new joiners and create or maintain playbooks and SOPs. Step in to cover workload during peaks or absences so the team keeps delivering against its targets. Represent the onboarding team in cross-functional discussions, bringing the merchant's perspective and the team's operational insight into decisions. Skills, Knowledge & Expertise Hold a Bachelor's degree in business, sales, or a related field, with 3–5 years of experience in merchant onboarding, account management, merchant success, or a similar operations role, ideally in fintech, payments, or e-commerce. Experienced in Business Development, sales, customer success, or cold calling, with confidence and comfort in outbound outreach and in re-engaging unresponsive merchants. Are fully proficient in written and spoken English and Arabic. Have a proven track record of hitting or exceeding conversion, SLA, or activation targets. Have hands-on experience with CRMs and workflow automations, and enjoy improving how a process runs, not just running it. Have a keen interest in e-commerce and are comfortable learning technical topics. Prior integration experience is not required, as full training will be provided. Have experience coaching or guiding junior team members, formally or informally. Are self-driven and structured, and can prioritize effectively when handling multiple escalations at once. Work in an OKR-driven, process-oriented way to deliver on business goals. To be successful in this role, we believe you will have: Excellent communication and stakeholder management skills, with the ability to handle difficult merchant conversations and influence internal teams without direct authority. A problem-solving mindset: you look beyond the individual case to the pattern behind it, and you push for the fix. Strong attention to detail combined with the judgment to know when to escalate, when to act, and when to change the process. Calm ownership in ambiguous situations, and the credibility to be the person others on the team turn to. A genuine interest in fintech and e-commerce, and in building an onboarding experience that scales.

Location: Москва Наша команда занимается внедрением AI в процессы Банка в кооперации с коллегами из Казначейства. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл агента - от сбора требований до внедрения решения в бизнес-процессы. Мы ищем сильного Middle Python-разработчика/AI-Engineer для создания и развития AI-агентов и интеллектуальных сервисов на базе LLM. Обязанности * разработка и вывод в продакшн AI-агентов на базе LLM с использованием LangChain, LangGraph * Формирование и проверка гипотез * интеграция решений с API, базами данных и внутренними сервисами * разработка backend-логики и сервисов под агентские решения * взаимодействие с заказчиками и смежными командами * поддержка и развитие существующих решений, контроль качества данных и результатов работы агентские решений. Требования * релевантный опыт работы от 2 лет (в ML/AI/back-end направлении) * высшее образование по одному из направлений: «Математика», «Физика», «ПМИ», «ПИ», «Мат. методы в экономике». * уверенный Python и опыт написания промышленного кода * знание ООП, структур данных и архитектурных подходов * опыт разработки backend-сервисов и использования API * опыт работы с фреймворками FastAPI / Flask / аналогами * опыт разработки AI-агентов или LLM-приложений, знание LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов * опыт работы с RAG: пайплайны, векторные базы данных (FAISS/Chroma/Qdrant) * опыт с open-source LLM (GigaChat, Llama, Mistral, Qwen и др.) * понимание полного цикла AI-проекта: от гипотезы до продакшна и мониторинга. Будет плюсом: * опыт работы с высоконагруженными сервисами, умение оценивать риски и ограничения различных подходов к выполнению задач * навыки работы с git, Jira, Confluence * имеешь понимание основных алгоритмов классического ML (Лин/Лог регрессия, деревья решений, ансамбли), знаешь базу по DL (основные архитектуры для различных задач, тонкости обучения). Условия * комфортный современный офис рядом с м. Ленинский проспект * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования) * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior) * 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.

Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно Мы развиваем AI-лабораторию и ищем Senior ML Engineer, который будет заниматься созданием и развитием прикладных AI- и ML-решений для реальных бизнес-задач. В команде можно работать с разными направлениями: классическим ML, NLP и LLM, агентными системами, Computer Vision, речевыми и мультимодальными технологиями. Нам нужен сильный ML-инженер, который умеет самостоятельно погружаться в задачу, выбирать оптимальный технический подход, проводить эксперименты и доводить решения до production. Важна не только экспертиза в конкретной области, но и широкий инженерный кругозор, интерес к новым технологиям и готовность работать с разными типами ML-задач. Задачи Проектировать и разрабатывать ML-решения для прикладных бизнес-задач в различных направлениях: классический ML, NLP/LLM и агентные сценарии, Computer Vision, речевые и мультимодальные технологии Определять технический подход к задаче: выбирать модели и архитектуру решения, проводить эксперименты, сравнивать альтернативы и принимать решения с учетом качества, производительности, стоимости и ограничений эксплуатации Вести ML-часть решения end-to-end: от анализа задачи и разработки прототипа до подготовки модели к inference, интеграции и промышленного запуска совместно с Backend- и MLOps-разработчиками Разрабатывать подходы к оценке качества ML-систем: формировать метрики, evaluation-наборы и тестовые сценарии, проводить анализ ошибок и контролировать качество решений после запуска Оптимизировать модели и ML-пайплайны по качеству, latency, throughput и потреблению вычислительных ресурсов Участвовать в проектировании общей архитектуры решений и технической декомпозиции ML-задач Проводить code review и помогать в развитии менее опытных разработчиков команды Требования От 4 лет коммерческого опыта разработки ML-решений на Python Глубокое понимание методов машинного обучения и нейронных сетей, принципов обучения и валидации моделей, выбора метрик и анализа ошибок Сильный практический опыт хотя бы в одном из направлений: NLP/LLM, Computer Vision, речевые технологии, классический ML или мультимодальные модели Опыт самостоятельного проектирования ML-решения: от постановки задачи и выбора подхода до оценки результатов и подготовки решения к production Практический опыт работы с PyTorch и современными ML-библиотеками Понимание полного жизненного цикла ML-систем: подготовка данных, эксперименты, обучение, evaluation, inference, deployment и мониторинг Опыт вывода ML-моделей или ML-сервисов в production и понимание требований к производительности, надежности и воспроизводимости решений Умение быстро разбираться в новых моделях, подходах и предметных областях и выбирать технологию исходя из задачи, а не из заранее заданного стека Опыт взаимодействия с Backend-, Data- и MLOps-разработчиками Опыт принятия технических решений, проведения code review и декомпозиции сложных ML-задач Условия Трудоустройство в аккредитованную IT-компанию ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи Возможность работать удаленно, гибридно или в офисе Корпоративные скидки от компании и партнеров, бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+ Поддержку в развитии через обучение, конференции и митапы, а также программу для руководителей - Leadership club IT‑комьюнити - среду, где быстрее находишь решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стекe до лидера инициатив Социально - психологическую поддержку от >370 специалистов по направлениям: юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советник Формат работы Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно