Задачи:
— Развитие платформы: работать над функционалом, стабильностью и производительностью.
— Развивать AI-функционал: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики.
— Разбираться со сложными production-инцидентами и устранять не только последствия, но и причины проблем.
— Клиентские внедрения: превращать пожелания клиента в дорожную карту запуска.
— Проектировать архитектуру интеграции Sance.AI с инфраструктурой клиента.
— Отвечать за техническую часть сложных клиентских запусков — от discovery до production.
— Команда и инженерные практики: менторить junior/middle-разработчиков, помогать с декомпозицией задач, архитектурой и сложными техническими вопросами.
— Проводить code review и повышать качество решений команды.
Требования:
— От 4 лет коммерческого опыта в разработке, от 1 года опыта в продуктовой команде.
— Уверенные знания в asyncio, очередях, кешировании, конкурентности.
— Практический опыт создания production-функционала на базе LLM, а не только использование ChatGPT.
— Опыт с OpenAI API или другими LLM API.
— Знания prompt engineering, tool calling, RAG, caching и context management.
— Опыт с embeddings, vector search и agentic workflows.
— Опыт тестирования и evals.
— Понимание production-проблем: latency, стоимость, rate limits, hallucinations, retries и observability.
— Уверенная работа с REST API сторонних сервисов, webhooks и внешними сервисами.
— Умение разбираться в документации.
— Опыт интеграций с CRM — особенно amoCRM и/или Bitrix24.
— Умение довести размытую бизнес-задачу до работающего production-решения, видеть системные проблемы и помогать команде расти.
— Будет плюсом опыт B2B/Enterprise-внедрений, highload и event-driven систем.
— Собственные AI-проекты и опыт работы в стартапах.
Условия:
— Работа в быстрорастущем AI-стартапе, влияние на продукт, архитектуру и процессы.
— Разнообразные задачи, крупные клиенты и короткий путь от идеи до production.
— Быстрый карьерный рост.
Ищем Python-разработчика / AI Engineer уровня Middle+ / Senior на проект по автоматизации обработки и сверки финансовых документов.
Проект связан с разработкой сервиса, который будет принимать акты сверки и внутренние выгрузки, извлекать из них данные, сопоставлять документы, находить расхождения и формировать понятный результат для пользователя.
Задачи:
— Разбирать и обрабатывать документы в форматах Excel, PDF и сканы.
— Извлекать табличные данные из документов.
— Нормализовать даты, номера документов, суммы и другие поля.
— Проектировать и реализовывать логику сопоставления данных.
— Выявлять расхождения между двумя источниками.
— Обрабатывать сложные кейсы: разные периоды, отличающиеся номера, частичные совпадения и другие неоднозначные ситуации.
— Интегрировать OCR и Document AI-инструменты.
— При необходимости использовать LLM для интерпретации и формирования человекочитаемых объяснений.
— Разрабатывать backend/API для сервиса.
— Участвовать в проектировании архитектуры MVP.
— Работать с реальными обезличенными финансовыми документами и тестировать качество решения на исторических данных.
Требования:
— Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет.
— Уверенное владение Python.
— Опыт работы с pandas и табличными данными.
— Опыт обработки Excel / CSV.
— Опыт парсинга PDF.
— Опыт разработки backend-сервисов и REST API.
— Понимание алгоритмов сопоставления, нормализации и очистки данных.
— Умение проектировать решение самостоятельно, а не только работать по готовому ТЗ.
— Опыт работы с Git.
Будет большим плюсом:
— Опыт с OCR: Tesseract, PaddleOCR или аналогами.
— Опыт с PyMuPDF, pdfplumber, Camelot, Tabula.
— Опыт с fuzzy matching.
— Опыт работы с Document AI / Intelligent Document Processing.
— Интеграция LLM API: OpenAI, Azure OpenAI, YandexGPT или аналогов.
— Опыт разработки систем reconciliation / data matching.
— Опыт работы с финансовыми, бухгалтерскими или другими структурированными документами.
— Опыт On-Premise решений.
— Опыт построения решений, где нужно сочетать детерминированную бизнес-логику и AI.
Что здесь не требуется:
— Мы не ищем классического Data Scientist и не планируем обучение собственных ML-моделей с нуля.
В проекте важнее:
— сильная прикладная Python-разработка;
— работа с документами и данными;
— построение надежной логики сопоставления;
— понимание, где действительно нужен AI, а где лучше использовать обычные алгоритмы.
О проекте:
— На первом этапе планируется разработка MVP без глубокой интеграции с внутренними учетными системами.
— Базовый сценарий: пользователь загружает акт сверки и внутреннюю выгрузку, система извлекает и нормализует данные, выполняет сопоставление, показывает совпадения и расхождения, формирует структурированный результат для пользователя.
— Ожидаемый результат — рабочий прототип, который можно проверить на реальных исторических данных.
Условия:
— Удалённая работа.
— Проектная занятость / аутстафф.
— Возможна полная или частичная загрузка — обсуждается индивидуально.
— Проект стартует с этапа MVP, с возможностью продолжения.
— Работа в составе небольшой проектной команды.
Ожидаемый уровень: Middle+ / Senior
Нам нужен специалист, который сможет самостоятельно разобраться в предметной области, предложить техническое решение и довести его до рабочего результата.
Будет преимуществом в отклике:
— опыт похожих задач: обработка документов, OCR, reconciliation / matching, financial data processing, Document AI, LLM-интеграции.
— указание текущей доступности, возможной загрузки в часах в месяц, часовой ставки, формата работы (ИП / самозанятый / другой).
Задачи:
— Строить конвейеры подготовки данных: сбор, очистку, нормализацию, дедупликацию и разметку
— Формировать обучающие, валидационные и независимые оценочные выборки, контролировать утечки и пересечения
— Создавать baseline для задач извлечения, классификации, определения сущностей и связей
— Дообучать модели, готовить инструктивные наборы, обучать адаптеры и сравнивать результаты с базовыми моделями
— Определять метрики, стратифицировать выборки и анализировать ошибки по типам документов, сценариям и полям
— Работать с извлечением сущностей и связей для построения и обновления графового представления данных
— Разворачивать локальный inference и оптимизировать его под доступную инфраструктуру
— Работать с tensor parallelism, batching, длиной контекста, GPU-памятью и квантованием
Требования:
— Стек: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, pandas, SQL, PostgreSQL, Airflow (или аналог), MLflow (или аналог), vLLM, CUDA, Docker, Kubernetes
ГибридmiddleМосква
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.
Задачи:
— Проектировать, разрабатывать и развивать API для ключевых health management функций продукта
— Строить AI-first продукт и определять его техническое будущее
— Работать с интеграциями, payments, -office и другими ключевыми частями системы
— Участвовать в команде с высоким уровнем автономии и ответственности
Требования:
— Senior-уровень в backend-разработке на Python
— Сильный опыт разработки production-ready backend-систем и API
— Уверенный разговорный английский
Условия:
— Релокация в Dubai (гибрид, релокационный пакет для сотрудников и их семей) или работа удалённо из Central Asia, Cyprus, Europe
Задачи:
— улучшение решений в области Data Science
— обеспечение качества и производительности моделей машинного обучения
Требования:
— опыт в QA, преимущественно в backend тестировании, с сильным владением Python (Pytest) для написания и поддержки автоматизированных тестов не менее 3 лет
— опыт работы с Linux и сопутствующими инструментами
— уверенные знания Bash скриптинга
— понимание принципов Docker/Kubernetes, базовые знания CI/CD
— умение анализировать логи backend сервисов, включая использование Open Lens или аналогичных инструментов
— опыт работы с Kafka и Kibana или готовность быстро их освоить
— навыки тестирования RESTful и gRPC API
— уровень английского от Intermediate и выше
Задачи:
— Разработка и поддержка микросервисов на Python: HTTP API, консумеры, консольные команды;
— доработки в монолите на Python;
— самостоятельное ведение задач от декомпозиции до выката на прод.
Задачи:
— Разработка backend на Python с использованием FastAPI: учет складских остатков, заказов, цен, отправок, интеграция с 1С и платежными системами.
— Создание админ-панели для менеджеров, личного кабинета клиентов и дашбордов для руководства на Vue 3 с Typescript.
— Разработка Telegram-ботов для приема заказов, уведомления о статусе грузов, отправки актуальных цен постоянным клиентам.
— Организация фоновых задач с помощью Celery и Redis: отчеты, синхронизация данных и цен, экспорт.
— Проектирование схем баз данных, написание корректных миграций и обеспечение стабильности системы.
Требования:
— Хорошее владение Python и FastAPI, коммерческий опыт от 2 лет.
— Знание SQLAlchemy ORM, миграций и принципов работы.
— Опыт проектирования схем баз данных MySQL/PostgreSQL, анализ индексов и медленных SQL-запросов.
— Владение Git: ветвление, code review, командная работа.
— Опыт работы с Celery и Redis, очередями и планировщиками задач.
— Базовые навыки работы с Docker: сборка, запуск, деплой.
— Опыт разработки production Telegram-ботов.
— Знание Linux и сетевых основ: SSH, Nginx, логи, базовые networking.
— Опыт работы с Vue 3, Typescript, Composition API, Pinia, Vue Router.
— Опыт работы с REST API.
Преимущества:
— Опыт с React Native и Expo для мобильных приложений.
— Опыт интеграции с 1С.
— Опыт работы с CI/CD, мониторингом и высокими нагрузками.
— Понимание сферы продаж, складов или логистики.
Условия:
— Рабочее время с 9:00 до 18:00.
— Зарплата 8 000 000 сум.
Welcome to
Torrero
- all-in-one source for cutting-edge white label casino, sportsbook solutions and B2B aggregation. Built on a foundation of trust and compliance, we proudly offer an extensive library of 30,000+ games sourced from diverse providers, positioning Torrero as the preferred partner for transforming the iGaming enterprise. With huge number of sports events and easy payment options, we cater to diverse interests. Available in 35+ languages, we make gaming accessible worldwide.
If you like a fast paced, dynamic and start-up work culture with full of passionate and enthusiastic mindsets, you’re most welcome to explore the opportunity. This is a chance to take part in an exciting journey as the company grows and expands its business at a rapid pace.
About the project
We're looking for a senior Python Developer.
Our tech stacks are Python, Django, PostgreSQL, MongoDB, RabbitMQ, and Redis.
Examples of tasks: implementation of regulatory and compliance requirements, integration with government platforms and reporting services, development of KYC and customer verification processes, responsible gambling features, risk management solutions, and other business-critical platform capabilities.
Your expertise to meet the requirement:
Commercial development experience
5+ years
(with hands on coding on your own, even without without AI tools)
Excellent knowledge in Python 3.x and Django
Experience in the design and development of complex highly-loaded systems
Excellent knowledge of general programming issues: design patterns, data structures, and algorithms
Native proficiency or fluent in
Russian language
Upper intermediate or intermediate proficiency in
English language
Will be a plus:
Experience with SQL and NoSQL DBs, and understanding of the key features of each of them
Experience in iGaming, KYC, compliance, or other regulated domains
Your key responsibilities include:
Make architectural decisions for product backend
Implement design, develop backend and write tests
Monitor trouble proof operation of production
Monitor performance, and optimize wherever necessary
We appreciate:
Ability to quickly and efficiently solve tasks
Independence, responsibility, initiative, and keep attention to detail
A flexible and systematic approach to solving complex problems
Right perfectionism
Ability to decompose large tasks
We offer:
Fully remote job - work from anywhere you want
Flexible working hours
Competitive compensation
28 paid days off per year
3 paid sick days a year without medical certificate
Seniority leave
Birthday Day off
Real career opportunities and professional growth
The great team across the world
Hiring Stages:
Introductory Call
Hiring Manager Round
Technical Assignment
Candidate Reference Check
Offer Letter
Задачи:
— Строить AI-first продукт и определять его техническое будущее;
— Проектировать, разрабатывать и развивать API для ключевых health management функций продукта;
— Работать с интеграциями, payments, -office и другими ключевыми частями системы;
— Быть частью сильной амбициозной команды с высоким уровнем автономии, ответственности и скорости.
Требования:
— Senior-уровень в backend-разработке на Python;
— Сильный опыт разработки production-ready backend-систем и API;
— Уверенный разговорный английский.
Условия:
— Удалённая работа из Европы, Кипра, Центральной Азии или релокация в ОАЭ (Дубай) с гибридным форматом и релокационным пакетом для сотрудников и их семей.
Компания — AI-driven HealthTech стартап, который объединяет данные пользователя с актуальными медицинскими исследованиями и превращает их в понятную стратегию для здоровья и долголетия. На ранней стадии: делаем MVP и готовимся к запуску.
Проект: Финтех
На данную позицию рассматриваются кандидаты с официальным опытом в качестве тестировщика (по ТК).
Требования:
— Опыт работы от 2-х лет в тестировании.
— Тест-дизайн и документация: разработка тест-кейсов, чек-листов и инструкций; работа в Jira, Confluence, Zephyr.
— Типы тестирования: функциональное, интеграционное, E2E, регрессионное, API (REST), Kafka, тестирование AI/LLM-систем (проверка качества ответов, RAG-пайплайнов, мультиагентных систем, выявление галлюцинаций).
— Автоматизация (Python – основной стек): PyTest, Requests/Httpx, async/await.
— API & брокеры: Postman, Insomnia, SoapUI; опыт тестирования интеграций через Apache Kafka.
— Базы данных: PostgreSQL, MySQL – продвинутые SQL-запросы (JOIN, подзапросы, агрегации).
— CI/CD & DevOps: Jenkins, GitLab CI/CD, Git/GitLab; настройка пайплайнов для запуска тестов.
— AI/ML специфика: понимание принципов работы LLM, RAG, промпт-инжиниринга, эмбеддингов; опыт оценки качества AI (метрики, LLM-as-a-judge).
— Инструменты: Grafana, чтение логов (Kibana/ELK).
— Процессы: анализ требований, баг-репортинг, взаимодействие с разработкой и бизнесом, демонстрации функциональности, локализация багов через чтение кода (Python/Java) и логи.
— Понимание основ математической статистики и метрик машинного обучения.
Условия:
— Официальное трудоустройство; оплата больничного, отпуск 28 календарных дней.
— Возможность карьерного роста.
— Возможность участия в интересном проекте.
— Опыт работы в команде профессионалов.
Emerging Travel Group — travel-tech компания с продуктами в сегментах B2C, B2B, B2A (RateHawk, Roundtrip, ZenHotels), которые помогают клиентам управлять всеми потребностями в путешествиях.
Задачи:
— разработка ПО на Senior-level с использованием Python, Django, FastAPI
— работа с PostgreSQL
— использование GitFlow, CI/CD, Docker, Kubernetes
Требования:
— 5+ лет опыта в разработке ПО
— уровень английского B1+
Условия:
— удалённая работа
— в компании работает много русскоговорящих сотрудников
— размер команды 3500+ человек
— инвестиции $78 млн
В рамках данной позиции предстоит заниматься проектированием и разработкой AI-агентов, включая реализацию сценариев, оркестрацию, вызов инструментов и интеграцию с внутренними сервисами. Необходимо преобразовывать прототипы и модели Data Science в стабильные промышленные решения, обеспечивая их упаковку, интеграцию в сервисы и пайплайны, версионирование и сопровождение. Работа включает разработку на Python сервисов, библиотек и пайплайнов, написание автотестов и участие в код-ревью. Также требуется проектировать, создавать и поддерживать витрины данных для ML-моделей и агентов, обрабатывать большие объемы данных с использованием SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи. Важной частью является обеспечение качества и наблюдаемости решений через логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных. Кандидат должен иметь опыт промышленной разработки на Python не менее двух лет, уметь писать поддерживаемый код с типизацией, тестированием, обработкой ошибок и логированием, а также уверенно владеть SQL, включая сложные запросы, оконные функции и оптимизацию. Требуется опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных, а также опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию. Необходимо понимание принципов работы AI-агентов, включая оркестрацию, вызов инструментов, управление состоянием и интеграцию с API, а также жизненного цикла ML-модели от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления. Будет преимуществом опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора, а также опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами. Дополнительным плюсом считается опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах, работы с Kafka и событийными архитектурами, знание Docker, CI/CD и Kubernetes, практический опыт с Hadoop и Spark, внедрение ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре, а также опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте. Формат работы — офис или гибрид в Москве.
Задачи:
— написание автотестов на Python с использованием pytest для backend и UI
— использование подходов Playwright по аутентификации (Storage state, cookies, storage)
— работа с базами данных через SQL и ORM
— работа с брокерами сообщений Kafka
— интеграционное тестирование, включая подготовку данных и мокирование
— нагрузочное тестирование с использованием JMeter
— параллельный запуск автотестов с Pytest XDist
— валидация ответов с помощью Pydantic и JSON-схем, мокирование запросов через page.route
— параметризация фикстур и тестов, multi-page сценарии в Playwright
— мобильное тестирование
— анализ утилизации ресурсов сервера при нагрузке
Требования:
— опыт работы в роли QA Automation Engineer (Python) от 3 лет
— высшее IT-образование
— уверенное знание SQL, опыт работы с Git
— базовые знания по настройке CI для автотестов
— понимание клиент-серверной архитектуры и HTTP-протокола
— знание SOLID и DDD
— понимание разницы между инженером по качеству и автоматизатором
— понимание концепции мокирования
Будет плюсом:
— опыт работы с RabbitMQ
— понимание RAG-систем
— знание промт-инъекций
— опыт тестирования LLM с подходом LLM-as-a-judge
— понимание галлюцинаций в ответах LLM
— написание пайплайнов CI/CD
Условия:
— формат работы: удалённо, в офисе или гибридно — на выбор
Задачи:
— Развивать платформу: работать над функционалом, стабильностью и производительностью;
— Развивать AI-функционал: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики;
— Разбираться со сложными production-инцидентами и устранять причины проблем;
— Превращать пожелания клиента в дорожную карту запуска;
— Проектировать архитектуру интеграции Sance.AI с инфраструктурой клиента;
— Отвечать за техническую часть сложных клиентских запусков от discovery до production;
— Менторить junior/middle-разработчиков, помогать с декомпозицией задач, архитектурой и сложными техническими вопросами;
— Проводить code review и повышать качество решений команды.
Требования:
— Опыт от 4 лет в разработке, желательно с production-опытом в AI/LLM-продуктах;
— Уверенные знания Python и backend: asyncio, очереди, кеширование, конкурентность;
— Практический опыт создания production-функционала на базе LLM, а не только использование ChatGPT;
— Опыт с OpenAI API или другими LLM API, prompt engineering, tool calling, RAG, caching, context management;
— Опыт с embeddings, vector search, agentic workflows, тестированием и evals;
— Понимание production-проблем: latency, стоимость, rate limits, hallucinations, retries, observability;
— Уверенная работа с REST API сторонних сервисов, webhooks и внешними сервисами;
— Опыт интеграций с CRM, особенно amoCRM и/или Bitrix24;
— Самостоятельность и ownership: умение довести размытую бизнес-задачу до работающего production-решения, видеть системные проблемы и помогать команде расти.
Будет плюсом:
— Опыт B2B/Enterprise-внедрений, highload и event-driven систем;
— Собственные AI-проекты и опыт работы в стартапах.
Условия:
— Работа в быстрорастущем AI-стартапе, влияние на продукт, архитектуру и процессы;
— Разнообразные задачи, крупные клиенты и короткий путь от идеи до production;
— Быстрый карьерный рост.
