Вакансии

Задачи: — Поддержка, развитие и улучшение облачной инфраструктуры в AWS (включая VPC, EC2, EKS, IAM, Route 53, S3); — Управление платформами на базе Kubernetes; — Проектирование, внедрение и поддержка Infrastructure as Code с использованием Terraform и Ansible; — Поддержка деплоя сервисов и стандартизации платформы с помощью Helm; — Построение, поддержка и развитие CI/CD‑пайплайнов с использованием GitLab CI и Argo CD, администрирование on‑premises GitLab; — Поддержка и развитие мониторинга и observability (VictoriaMetrics, VictoriaLogs, Grafana); — Администрирование и поддержка HashiCorp Vault; — Диагностика и поддержка Linux‑окружений, работающих на EC2 и в Kubernetes; — Базовая операционная поддержка PostgreSQL, MS SQL, Apache Airflow, а также БД, работающих в AWS RDS и Kubernetes; — Участие во внедрении мер безопасности инфраструктуры и платформ (шифрование, сегментация сети, безопасное взаимодействие сервисов и т. д.); — Разработка внутренних инструментов и решений для автоматизации; — Разбор инцидентов, выявление первопричин и внедрение превентивных улучшений. Требования: — Высшее образование; — Сильный практический опыт работы с AWS, особенно VPC, EC2, EKS, IAM, Route 53, а также понимание сетевых концепций; — Уверенный опыт использования Terraform в продакшене; — Глубокий практический опыт работы с Kubernetes; — Хорошие знания Helm и опыт поддержки переиспользуемых шаблонов и chart’ов; — Практический опыт с Helm Library Charts и Go‑templating; — Уверенные навыки администрирования Linux; — Хорошее понимание сетевых основ: TCP/IP, DNS, HTTP(S), TLS, VPN, балансировка нагрузки, ingress; — Опыт построения и поддержки CI/CD‑пайплайнов, предпочтительно с GitLab CI; — Опыт работы с GitOps‑инструментами, такими как Argo CD; — Понимание мониторинга, логирования и устранения проблем в распределённых системах; — Умение писать скрипты и инструменты автоматизации на Bash, Python или Go; — Понимание основ безопасности инфраструктуры: работа с секретами, шифрование, контроль сетевого доступа, принцип наименьших привилегий, безопасные соединения; — Английский язык на уровне минимум B1, предстоит общение с иностранцами. Условия: — Прозрачную систему мотивации (оклад + ежегодные бонусы до 3ех окладов); — Подключение на крупный и стабильный проект. Разнообразие интересных задач; — Отсутствие бюрократии, высокая степень свободы. Решения принимаются очень быстро; — Карьерный рост, прямое влияние на бизнес и возможность использовать новейшие технологии.

Задачи: — Администрировать продуктивные и тестовые кластеры ClickHouse, контролировать состояние шардов, реплик, Distributed-таблиц и ReplicatedMergeTree-таблиц; — Диагностировать replication queue, merges, mutations, inserts, деградацию запросов и проблемы с дисковой подсистемой; — Анализировать системные таблицы ClickHouse и состояние кластера; — Участвовать в изменении топологии кластера: добавление шардов, реплик, серверов, изменение Distributed-таблиц; — Планировать горизонтальное масштабирование ClickHouse-кластера; — Оптимизировать схемы данных, партиционирование, ключи сортировки, TTL, индексы, storage policy и настройки сервера; — Работать с хранением данных: локальные диски, LUN, DAS, hot / warm storage, S3-совместимое хранилище; — Прорабатывать дедупликацию данных, повышение уровня сжатия и механизм токенизации / full text search по событиям; — Настраивать и сопровождать ClickHouse Keeper / ZooKeeper; — Настраивать TLS/SSL для клиентских подключений и межсерверного взаимодействия; — Разрабатывать и проверять backup/restore и disaster recovery; — Настраивать мониторинг, алерты и дашборды по ClickHouse; — Готовить Ansible playbooks / roles, runbook’и, инструкции, чек-листы и технические отчёты. — Администрировать продуктивные и тестовые инсталляции MariaDB; — Контролировать состояние серверов, репликации, соединений, транзакций, блокировок и фоновых процессов; — Настраивать и сопровождать репликацию: master-slave, master-master, GTID-based replication; — Диагностировать replication lag, ошибки SQL thread / IO thread, рассинхронизацию данных и конфликты при master-master-схемах; — Участвовать в миграции MariaDB с master-master-репликации на Galera Cluster; — Настраивать, сопровождать и диагностировать Galera Cluster; — Прорабатывать HA-архитектуру MariaDB: failover, fencing, VIP / proxy layer, split-brain-риски; — Разрабатывать и проверять disaster recovery-сценарии, RPO / RTO и восстановимость резервных копий; — Анализировать производительность: slow queries, EXPLAIN, индексы, locks, deadlocks, buffer pool, connection pool, disk IO; — Оптимизировать конфигурацию MariaDB с учётом нагрузки, объёма данных, RAM, CPU, дисковой подсистемы и сети; — Настраивать TLS/SSL для клиентских подключений и репликации; — Настраивать мониторинг, алерты, дашборды и runbook’и по MariaDB. — Участвовать в расследовании production-инцидентов, связанных с ClickHouse, MariaDB, Linux, сетью или дисковой подсистемой; — Анализировать метрики, логи, системные таблицы, состояние репликации, блокировки, диски, сеть и конфигурации; — Формулировать технические гипотезы, проверять их и отделять первопричину от сопутствующих факторов; — Готовить технические выводы по итогам инцидентов и участвовать в postmortem-разборах; — Разворачивать тестовые стенды ClickHouse и MariaDB для проверки архитектурных решений; — Проверять обновления, изменение топологии, расширение хранилища, storage policy и параметры ClickHouse / MariaDB до применения в production; — Автоматизировать типовые операции через Ansible / Bash / Python / Terraform или аналогичные инструменты; — Взаимодействовать с заказчиками, объяснять технические риски понятным языком, предлагать решения и лидировать технические обсуждения. Требования: — Практический опыт промышленной эксплуатации ClickHouse; — Понимание архитектуры ClickHouse: shards, replicas, Distributed tables, ReplicatedMergeTree, MergeTree family; — Опыт диагностики replication queue, merges, mutations, insert/select latency, деградации запросов и проблем с дисковой подсистемой; — Понимание партиционирования, ключей сортировки, TTL, storage policies, disks, volumes, data skipping indexes; — Опыт изменения топологии ClickHouse-кластера или глубокое понимание порядка и рисков таких изменений; — Опыт настройки TLS/SSL для ClickHouse; — Опыт эксплуатации MariaDB в продуктивной или близкой к продуктивной среде; — Понимание MariaDB, InnoDB, транзакций, индексов, блокировок, deadlocks, isolation levels; — Опыт настройки и диагностики репликации MariaDB; — Понимание GTID, binary logs, relay logs, replication lag, failover и рисков master-master-репликации; — Опыт настройки backup/restore MariaDB и проверки восстановимости резервных копий; — Опыт диагностики производительности MariaDB: slow query log, EXPLAIN, индексы, locks, buffer pool, disk IO; — Опыт эксплуатации Linux-серверов; — Понимание влияния CPU, RAM, disk IO, network и filesystem на работу ClickHouse и MariaDB; — Опыт настройки мониторинга и алертов для ClickHouse, MariaDB и инфраструктуры; — Опыт работы с Prometheus, Grafana, Zabbix или аналогичными системами мониторинга; — Опыт автоматизации через Ansible, Bash, Python или аналогичные инструменты; — Умение аккуратно проводить изменения в production: план работ, оценка рисков, rollback-план, проверка результата; — Умение писать техническую документацию: инструкции, runbook’и, чек-листы, postmortem-отчёты. Желательные требования: — Опыт или уверенное понимание Galera Cluster; — Опыт эксплуатации ClickHouse и MariaDB в составе SIEM, SOC, log management, observability, telemetry или других высоконагруженных систем; — Опыт работы с большими объёмами данных: десятки или сотни ТБ; — Опыт работы с ClickHouse Keeper или ZooKeeper; — Опыт эксплуатации ClickHouse / MariaDB на bare metal; — Опыт работы с LUN, DAS, локальными дисковыми массивами и S3-совместимыми объектными хранилищами; — Опыт нагрузочного тестирования ClickHouse и MariaDB; — Опыт построения процедур disaster recovery; — Опыт подготовки архитектурных и эксплуатационных документов для заказчиков; — Опыт работы с ProxySQL, MaxScale, HAProxy, Keepalived, Pacemaker / Corosync или аналогичными решениями; — Опыт проведения регламентных работ с минимальным downtime; — Опыт аудита продуктивных инсталляций у заказчиков. Условия: — Постоянная занятость; — Работа с продуктивной, тестовой и лабораторной инфраструктурой; — Взаимодействие с командой эксплуатации, инженерами SIEM, разработчиками, архитекторами и техническими представителями заказчика; — Участие в планировании изменений, разборе инцидентов и развитии архитектуры хранения данных.

ОБЗОР ПОЗИЦИИ И ПРОДУКТА Разработка и поддержка серверной части платформы цифрового ипотечного брокера. Проект создается «с нуля» на современном стеке без легаси. СТЕК ТЕХНОЛОГИЙ C# / .NET, ASP.NET Core, Entity Framework Core, PostgreSQL, JWT, паттерны проектирования (Repository, Service Layer, DI). ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ • Разработка и поддержка REST API на ASP.NET Core; • Работа с базой данных PostgreSQL через Entity Framework Core; • Интеграция с внешними сервисами (банки, ЭЦП, госсервисы, SMS, хранилище файлов); • Реализация фоновых задач через Hangfire; • Поддержка реального времени через SignalR; • Написание юнит-тестов (NUnit, Moq); • Участие в code review. ТРЕБОВАНИЯ К КАНДИДАТУ • От 1 до 3 лет коммерческого опыта разработки на C# / .NET; • Уверенное владение C# / .NET и разработка REST API на ASP.NET Core; • Проектирование реляционных баз данных (PostgreSQL), работа с ORM (Entity Framework Core); • Понимание принципов REST и HTTP; • Опыт реализации аутентификации и авторизации (JWT); • Опыт использования AI-инструментов для разработки (Claude, ChatGPT, GitHub Copilot); • Навык чтения чужого кода, работы в команде и соблюдение стандартов качества кода. БУДЕТ ПЛЮСОМ • Опыт работы с SignalR (WebSocket), Hangfire (или аналоги); • Опыт интеграции с внешними HTTP-сервисами (IHttpClientFactory, Polly); • Знание FluentValidation, OpenAPI / Swagger; • Опыт работы с MinIO или S3-совместимыми хранилищами; • Понимание Docker, основ контейнеризации и Kubernetes; • Опыт работы с CI/CD пайплайнами (GitLab CI). УСЛОВИЯ • Офлайн работа в офисе (стабильность крупной группы компаний при динамике продуктовой разработки); • Возможность влиять на архитектуру; • Культура качественного кода: юнит-тестирование, code review; • Работа над продуктом с реальным влиянием на бизнес и клиентов.

Задачи: — Обслуживание и обновление LMS: управление получением пакетов обновлений и их применение к системе LMS, загрузка контейнерных образов и их отправка во внутренний Docker регистр. — Управление инфраструктурой: локальное развертывание и конфигурация инфраструктуры, выполнение развертывания и настройки кластеров Kubernetes, обслуживание базы данных на выделенном инстансе отдельно от кластера Kubernetes, установка и мониторинг автоматического резервного копирования БД с периодичностью каждые 24 часа. — Хранилище и пайплайны развертывания: управление доступом к объектным хранилищам (AWS S3 или аналогичным), получение пакетов из назначенных источников и управление их загрузкой в объектное хранилище. Требования: — Облачные платформы и инфраструктура: AWS, GCP, Azure; экспертный опыт работы с Docker и Kubernetes (развертывание, конфигурация и оркестрация); уверенное владение подходом Infrastructure as Code (Terraform, Ansible). — CI/CD и автоматизация: опыт проектирования и поддержки пайплайнов CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD). — Программирование и скрипты: уверенное владение Python и Go (Golang); навыки написания скриптов на Bash/Shell для автоматизации. — Мониторинг и Observability: опыт развертывания и управления инструментами мониторинга (Prometheus, Grafana, Zabbix, ELK Stack: ElasticSearch/Kibana). — Операционные системы: глубокие знания операционных систем на базе Linux (NixOS, Ubuntu Core). — Понимание микросервисной архитектуры и распределенных систем. — Знание методологий Agile, стандартов ITIL и процессов управления инцидентами. — Опыт работы с высоконагруженными средами и проведения аудита инфраструктуры. Условия: — Заработная плата обсуждается по результатам собеседования и зависит от навыков кандидата. — Формат работы — офис (удалёнка не предусмотрена, специфика проекта). — Москва, Зеленоград, Казань. — Работа над технологически сложным продуктом на стыке Computer Vision и мобильной разработки. — Возможности для профессионального роста и влияния на процессы.

Location: Remote - United States Reddit is a community of communities. It’s built on shared interests, passion, and trust, and is home to the most open and authentic conversations on the internet. Every day, Reddit users submit, vote, and comment on the topics they care most about. With 100,000+ active communities and approximately 130 million daily active unique visitors, Reddit is one of the internet’s largest sources of information. For more information, visit www.redditinc.com . Who We Are: The Infrastructure organization enables Reddit to deliver reliability, performance, and efficiency with a single opinionated technology stack. The Ingestion Platform team within Infrastructure builds a low-code interface for moving data from supported sources to supported sinks, making it easier for teams across Reddit to create reliable, scalable data pipelines without building and operating bespoke infrastructure.  Our platform supports streaming and batch data movement from Kafka to destinations such as BigQuery and object storage, and is expanding toward S3/GCS, Apache Iceberg, transformations, deduplication, and additional sinks. We work closely with Data Pipelines, Data Movement, Ads Data Platform, ML Indexing, Flink Platform, Storage, and other partner teams to improve developer velocity, reliability, observability, and operational efficiency. We are looking to hire a Staff Software Engineer to help shape and scale this platform. This is a high-impact role where your technical judgment, customer empathy, and operational mindset will influence the future direction of data movement at Reddit. What You’ll Do: As a Staff Engineer, you will lead the development and evolution of Reddit’s Ingestion Platform. Design, write, and deliver reliable software for distributed data movement across streaming and batch workloads, with a focus on availability, scalability, latency, correctness, and cost efficiency. Own the architecture and evolution of the platform’s control plane and data plane, including pipeline APIs, controllers, connectors, target managers, schemas, and sink integrations. Expand the platform beyond Kafka-to-BigQuery by helping deliver production-ready paths to S3/GCS and Apache Iceberg, as well as transformations, deduplication, dead-letter queues, and other reusable capabilities. Build high-quality connectors and abstractions for systems such as Kafka, BigQuery, S3, GCS, Iceberg, Flink, and other data stores, while keeping the platform modular and easy to extend. Improve the self-service experience for platform users through clear APIs, safe defaults, automated provisioning, documentation, onboarding workflows, and actionable observability and alerting. Lead migrations from bespoke and legacy ingestion systems to the Ingestion Platform, partnering with teams such as Ads Data Platform and ML Indexing to make migrations safe, incremental, and low-touch. Establish strong reliability, security, and operational practices for pipelines running across Kubernetes clusters, including schema evolution, workload identity, permissions, deployment safety, monitoring, and incident response. Identify gaps in the platform’s architecture and product experience, and lead redesigns that improve developer velocity and enable Reddit’s continued growth. Work collaboratively with engineers and stakeholders across Infrastructure, Data Platform, Product, Ads, ML, Storage, and partner teams to align roadmaps and deliver durable solutions. Mentor and guide backend and data infrastructure engineers across the company, raising the bar for technical design, operational excellence, and customer focus. Who You Might Be: 10+ years of hands-on experience building internet-scale distributed systems, data infrastructure, or platforms used by other developers. BS, MS, PhD in Computer Science, a related field, or equivalent practical experience. Strong software development experience in one or more general-purpose languages such as Go, Python, Java, or Scala. Deep experience designing and operating high-throughput, fault-tolerant data pipelines or platform services, including streaming and batch processing. Experience with data movement patterns and systems such as Kafka, BigQuery, S3, GCS, Apache Iceberg, Flink, or comparable technologies. Experience designing APIs and platform abstractions, including schema evolution, serialization formats such as Protocol Buffers, and service-to-service communication such as gRPC. Familiarity with Kubernetes and cloud-native platform concepts, including controllers, custom resources, workload identity, infrastructure automation, and multi-cluster deployments. A strong understanding of observability and operational excellence: metrics, logging, alerting, SLOs, incident response, data quality, and safe migration practices. A product-minded engineer who advocates for platform users and can turn ambiguous customer and partner needs into simple, reliable, and scalable solutions. Demonstrated technical leadership and a history of guiding teams through complex, cross-functional initiatives with meaningful impact. Exceptional written and verbal communication skills, with the ability to collaborate effectively across engineering teams and stakeholders. Experience building low-code or self-service developer platforms, or curiosity to learn, is a strong plus. Benefits Comprehensive Healthcare Benefits and Income Replacement Programs 401k with Employer Match Global Benefit programs that fit your lifestyle, from workspace to professional development to caregiving support Family Planning Support Gender-Affirming Care Mental Health & Coaching Benefits Flexible Vacation & Paid Volunteer Time Off Generous Paid Parental Leave #LI-Remote Pay Transparency: This job posting may span more than one career level. In addition to base salary, this job is eligible to receive equity in the form of restricted stock units, and depending on the position offered, it may also be eligible to receive a commission. Additionally, Reddit offers a wide range of benefits to U.S.-based employees, including medical, dental, and vision insurance, 401(k) program with employer match, generous time off for vacation, and parental leave. To learn more, please visit https://www.redditinc.com/careers/ . To provide greater transparency to candidates, we share base salary ranges for all US-based job postings regardless of state. We set standard base pay ranges for all roles based on function, level, and country location, benchmarked against similar stage growth companies. Final offer amounts are determined by multiple factors including, skills, depth of work experience and relevant licenses/credentials, and may vary from the amounts listed below. The base salary range for this position is: $217,000 — $303,900 USD In select roles and locations, the interviews will be recorded, transcribed and summarized by artificial intelligence (AI). You will have the opportunity to opt out of recording, transcription and summarization prior to any scheduled interviews. During the interview, we will collect the following categories of personal information: Identifiers, Professional and Employment-Related Information, Sensory Information (audio/video recording), and any other categories of personal information you choose to share with us. We will use this information to evaluate your application for employment or an independent contractor role, as applicable.  We will not sell your personal information or disclose it to any third party for their marketing purposes.  We will delete any recording of your interview promptly after making a hiring decision.  For more information about how we will handle your personal information, including our retention of it, please refer to our Candidate Privacy Policy for Potential Employees and Contractors . Reddit is proud to be an equal opportunity employer, and is committed to building a workforce representative of the diverse communities we serve.  Reddit is committed to providing reasonable accommodations for qualified individuals with disabilities and disabled veterans in our job application procedures. If, due to a disability, you need an accommodation during the interview process, please let your recruiter know.

Location: Remote, DC MinIO is the data and memory foundation for enterprise AI. Built for the speed, scale, and economics that AI and analytics demand, AIStor and MemKV unify every layer of the data stack, from agentic and inference context memory to tables and objects across core, edge, and cloud. Trusted by 77% of the Fortune 100, MinIO is redefining how AI factories, intelligent applications, and autonomous agents secure, persist, and unlock the full value of their data. The Federal Field Architect at MinIO will bridge our technical platform and the mission requirements of our federal customers. You will bring deep technical expertise to bear across DoW, IC, and civilian agency engagements, spanning data infrastructure for both traditional workloads and AI training and inference at scale, working closely with our Federal Partner Sales team along with Engineering, Support, our channel and systems integrator partners, and our technology ecosystem partners, to ensure customers succeed from Proof of Value through production and beyond, including in air-gapped, classified, and DDIL (Denied, Degraded, Intermittent, Limited) environments. What You Will Do: Technical Architecture & Design: Architect AIStor deployments for federal customers, spanning on-prem, air-gapped, sovereign cloud, and tactical edge environments, including erasure coding, tiering, and replication topology design. Federal Compliance Expertise: Serve as the technical authority on FIPS 140-3, FedRAMP, NIST 800-53, and Zero Trust alignment, translating compliance requirements into deployable architecture for agency customers and partners. Proof of Value & Technical Validation: Lead PoVs, technical demonstrations, and reference architecture design for DoW, IC, and civilian agency opportunities, in direct engagement with customers and through our channel partner and FSI ecosystem. Partner Enablement: Provide technical training and architecture guidance to our federal reseller, systems integrator (FSI), and technology ecosystem partners, ensuring they can independently represent and deploy MinIO solutions with confidence. Ecosystem & Technology Partnerships: Serve as the technical point of contact for joint architecture work with ecosystem partners (e.g., NVIDIA, Databricks, Supermicro), supporting joint solutions, reference architectures, and co-sell motions. Kubernetes & Cloud-Native Deployment: Guide customers and partners on deploying AIStor across Kubernetes distributions common in federal environments, including OpenShift and Rancher. AI/ML Data Infrastructure: Architect data infrastructure for AI training, fine-tuning, and large-scale data lake workloads, ensuring GPU clusters stay fully fed and utilized rather than data-starved. Inference & Agentic AI Enablement: Advise on architecture that reduces recompute overhead and maximizes GPU utilization during inference at scale, including context memory strategies for agentic and long-running AI workloads. Technical Content Development: Develop reference architectures, technical white papers, and solution briefs that support the Federal Partner Sales team and our partner network in active pursuits. Your Skills and Experience: Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, or a related field, or equivalent experience. 4+ years in a solutions architect, sales engineering, or field engineering role, preferably within cloud, storage, or federal systems integration. Active security clearance strongly preferred; ability to obtain a clearance required. Deep technical knowledge of object storage (S3-compatible platforms), Kubernetes, and cloud-native/on-prem hybrid architectures. Familiarity with GPU-accelerated infrastructure and the data/memory demands of AI training and inference workloads at scale. Familiarity with federal compliance frameworks (FIPS 140-3, NIST 800-53, FedRAMP) and DoW/IC deployment environments (air-gapped, classified, DDIL). Strong technical acumen with the ability to communicate complex architecture decisions clearly to both technical and non-technical stakeholders. Experience working through or alongside channel partners, FSIs, and technology ecosystem partners (e.g., NVIDIA, Databricks) is a plus. What We Offer: Health Care Plan (Medical, Dental & Vision) 401K with 3% Contribution Pre-IPO Stock Options At least 12 Public Holidays Flexible Time Off Equal Opportunity Policy (EEO) MinIO is proud to be an equal opportunity workplace and an affirmative action employer. We review applications for employment without regard to their race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, ancestry, citizenship, age, veteran status, genetic information, physical or mental disability, medical condition, marital status, or any other basis prohibited by law.

Location: St. Petersburg, Russia; Moscow, Russia; Belgrade, Serbia Workplace: remote At NOVACARD , we’re redefining how people use credit. We are the first interest-free and no-annual-fee credit card in Mexico , designed to simplify personal finances and give users complete control - all from a mobile app. With NOVACARD, users can access up to $200,000 MXN in credit , only pay when they use it, and manage everything digitally in under 5 minutes. Our mission is to empower people to make smarter financial decisions by offering flexibility, transparency, and the freedom they need to reach their goals. Simple finances, big goals. About the Role: We’re looking for a DevOps Engineer to design, deploy, and operate AWS infrastructure for a large-scale migration of a digital financial product. You’ll build and maintain a production-ready platform covering AWS networking, Kubernetes/EKS, CI/CD, observability, backup/restore, and secure access management. You’ll collaborate closely with development, system analysis, QA, and engineering teams to ensure fast delivery, stable services, and a controlled migration. Key Responsibilities: AWS Infrastructure Design & Operations Design, deploy, and maintain AWS infrastructure: VPC, Subnets, Route Tables, Security Groups, IAM, EC2, EBS, S3, ELB/ALB/NLB, Route53. Configure AWS networking: public/private subnets, NAT Gateway, Internet Gateway, VPC Peering / Transit Gateway, VPN, routing. Ensure HA, backup/restore, disaster recovery, and production infrastructure principles. Create and maintain AWS infrastructure as code using Terraform. Kubernetes & Containerization Build and operate Kubernetes on AWS (EKS). Work with core Kubernetes objects: Deployment, StatefulSet, DaemonSet, Service, Ingress, ConfigMap, Secret, Job/CronJob, PVC/PV, Namespace, ServiceAccount. Use Helm for application management. Configure Ingress Controller, Load Balancer, and TLS/certificates. Understand Kubernetes storage and ensure stateful applications run reliably. Work with Docker: image builds, registry, container troubleshooting. CI/CD & Automation Build CI/CD processes, preferably with GitLab CI. Automate deployment of applications and dependent services. Integrate infrastructure changes into pipelines and maintain reproducible environments. Observability, Reliability & Operations Set up monitoring with Prometheus + Grafana: metrics and alerts. Organize centralized log collection and analysis: Loki/ELK/OpenSearch. Diagnose network and system issues in Linux. Ensure production stability, respond to incidents, and eliminate root causes. Security & Access Management Manage secrets: AWS Secrets Manager / Vault/OpenBao / External Secrets. Configure RBAC/IAM and follow the principle of least privilege. Ensure secure service-to-service communication and infrastructure access. Data & Services Support PostgreSQL, Redis, RabbitMQ/Kafka at the infrastructure and application integration level. Ensure backup/restore and fault tolerance for stateful services. Help teams deploy and maintain dependent services in Kubernetes. Key Requirements: AWS & Networking Strong AWS experience: VPC, Subnets, Route Tables, Security Groups, IAM, EC2, EBS, S3, ELB/ALB/NLB, Route53. Good understanding of AWS networking: public/private subnets, NAT Gateway, Internet Gateway, VPC Peering / Transit Gateway, VPN, routing. Kubernetes & Containers Hands-on experience building and operating Kubernetes on AWS (EKS). Understanding of core Kubernetes objects: Deployment, StatefulSet, DaemonSet, Service, Ingress, ConfigMap, Secret, Job/CronJob, PVC/PV, Namespace, ServiceAccount. Experience with Helm. Experience configuring Ingress Controller, Load Balancer, and TLS/certificates. Experience with Docker: image builds, registry, container troubleshooting. Understanding of Kubernetes storage and stateful application operation. IaC & CI/CD Terraform — creating and maintaining AWS infrastructure as code. Experience building CI/CD, preferably GitLab CI. Data, Queues & Storage Experience with PostgreSQL, Redis, RabbitMQ/Kafka at the infrastructure and application integration level. Understanding of HA, backup/restore, disaster recovery, and production infrastructure principles. Monitoring, Logging & Secrets Monitoring: Prometheus + Grafana, configuring metrics and alerts. Centralized log collection and analysis: Loki/ELK/OpenSearch. Secrets management: AWS Secrets Manager / Vault/OpenBao / External Secrets. Linux & Security Linux administration and confident diagnosis of network and system issues. Experience configuring RBAC/IAM and following the principle of least privilege. Especially Important Practical Experience: The engineer must be able to design an AWS network from scratch → set up EKS → deploy an application and dependent services → configure ingress/DNS/TLS → CI/CD → monitoring/logging → backup → hand over a production-ready infrastructure for operation. Nice to Have: Experience migrating lending systems or fintech products. Experience building CI/CD with GitLab CI. Hands-on experience with Vault/OpenBao, External Secrets. Experience with Kafka and stateful services in Kubernetes. What We Offer: Participation in a large-scale migration of a digital financial product. Work with a modern stack: AWS, Kubernetes/EKS, Terraform, CI/CD, Prometheus/Grafana. Close collaboration with development, system analysts, QA, and engineers. Opportunity to build a production-ready platform from scratch and hand it over to operations. Terms and work format — discussed individually

Задачи: — Разрабатывать новую функциональность на базе 1C: Управление МФО и КПК и БИТ.ФИНАНС.МСФО в условиях высоконагруженной информационной базы — Оптимизировать и поддерживать функциональность в условиях большой кодовой базы — Писать код в 1C: Enterprise Development Tools — Выпускать релизы по регламентированному пайплайну, пользоваться Git/GitLab — Проходить код-ревью своих Merge Request’ов и код-ревью запросов коллег — Участвовать в командном Task Grooming и вместе с программистами 1C и Golang находить удачные архитектурные решения — Работать по гибким методологиям вместе с командой (Scrum) Требования: — Опыт работы разработчиком 1C не менее 6 лет — Опыт написания кода в IDE 1C: Enterprise Development Tools — Знание Git — Умение решать интеграционные задачи с различными сервисами и другими продуктами 1C (например, HTTP и асинхронный обмен по шине данных) — Опыт работы с клиент-серверной архитектурой на управляемых формах — Знание базовых механизмов 1С: БСП — Глубокое знание работы платформы 1С:Предприятие 8.3 — Опыт разработки решений в многопоточной параллельной обработке данных — Умение и готовность работать в команде Будет плюсом: — Опыт работы с 1С: Управление МФО и КПК — Опыт работы в компаниях, связанных с финансами, в идеале — с кредитами и займами юридическим и физическим лицам — Сертификация и аттестация по платформе 1C: Предприятие 8 — Обучение или сертификат по 1С:Эксперт по технологическим вопросам Условия: — Работа в команде Банка Ozon, создающей и развивающей сервисы для покупателей и продавцов — Использование передовых технологий и микросервисной архитектуры — Работа с процессингом, учётным ядром, финансовым мониторингом, переводами через Систему быстрых платежей — Разработка продуктов: виртуальная и пластиковая карта, рассрочка, банк для юридических лиц, программы финансирования продавцов Стек технологий: — Основной язык: 1C (1C:EDT + Strict Type) — Дополнительно: Go, Python, C++ — Тестируемость: YaxUnit, Vanessa, E2E на Python — Хранение / обмен: Kafka, ClickHouse, MS SQL (для 1С), S3 (CEPH), Nginx, Vertica, PostgreSQL (для Go) — CI / CD: Kubernetes, Docker, Vault, Keycloak, GitLab + Git — Наблюдаемость: Prometheus, Thanos, Grafana, Alert registry (на Prometheus Rules), ЦКК, 1SMonitor — Безопасность: Vault, Keycloak, Kerberos, AD, splunk, LDAP — Трекер задач: Jira — Документация: Confluence, Holst, PlantUML — Управление проектами: Квартальное планирование, Scrum poker planning

Задачи: — Проектирование, развёртывание и развитие инфраструктуры платформы искусственного интеллекта (on-prem и облако): Kubernetes-кластеры, GPU-ноды, storage, сети, безопасность. — Построение и поддержка CI/CD/CT-пайплайнов для ML-моделей и сервисов: от артефакта DS до продакшн-инференса с откатами и канареечными релизами. — Интеграция и эксплуатация LLM/ML-сервисов для внутренних команд и рыночных внедрений: упаковка моделей в сервисы, конфигурация autoscaling, SLA, observability. — Настройка мониторинга и алертинга по инфраструктуре и моделям (метрики ресурсов, latency, ошибки, дрейф данных), реагирование на инциденты, участие в post-mortem. — Автоматизация ML-пайплайнов: подготовка данных, обучение, переобучение, регистрация моделей, управление версиями и окружениями. — Поддержка внедрений у клиентов: тиражирование платформенных компонентов, адаптация инфраструктуры под контур заказчика, участие в performance-оптимизации и cost-cutting (GPU/CPU). Требования: — Высшее образование. — Опыт работы: 5+ лет. — Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от экспериментов до продакшн-инференса и мониторинга. — Уверенный Linux, сетевые основы, безопасность, работа с контейнерами и оркестраторами. — Опыт построения CI/CD-пайплайнов для сервисов и ML-артефактов (Docker images, модели, данные). — Опыт с LLM/GenAI-платформами: vLLM, TGI, Hugging Face, Triton/ONNX Runtime, оптимизация инференса. — Опыт построения feature store, model registry, ML pipelines (Kubeflow, MLflow, Airflow, Argo Workflows). — Работа в гибридной инфраструктуре: on-prem кластеры + публичные облака (T1 Cloud, VK Cloud, Yandex Cloud и др.). — Понимание cost-optimization: FinOps для GPU/CPU, автобалансировка нагрузок. — Языки: Python (утилиты, обвязка) / Bash. — Контейнеризация и оркестрация: Docker, Docker Compose, Kubernetes (Helm, Operators), желательно Kubeflow. — CI/CD: GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins / Argo CD. — Инфраструктура: Terraform / Ansible, конфигурация Linux-серверов, Nginx, cert-manager. — Data/ML-инфраструктура: Apache Kafka, Airflow/Argo Workflows, S3-совместимые хранилища, MLflow/Weights&Biases. — Мониторинг и логи: Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Sentry, alertmanager. Профессиональные навыки: — Проектирование и развёртывание инфраструктуры платформы ИИ (кластер Kubernetes, storage, сети, security) под LLM/ML-нагрузки. — Построение воспроизводимых ML-пайплайнов: обучение, валидация, packaging модели, деплой в batch и real-time режимах. — Настройка мониторинга моделей: метрики качества, дрейф данных, latency/throughput, автоматический rollback и retraining-триггеры. — Совместная работа с DS/разработчиками и внедренцами: перевод экспериментальных ноутбуков в надёжные сервисы для внутренних и внешних клиентов. Специализированные программы: — GitLab / GitHub, Jira / Confluence/Сфера — Kubernetes ecosystem: kubectl, Helm, K9s, Lens. — ML-инструменты: MLflow / Weights & Biases, Kubeflow Pipelines / Airflow, model registry. — Мониторинг: Prometheus, Grafana, Loki/ELK, Alertmanager, Sentry.

Location: Москва Наша команда отвечает за **независимую оценку и контроль качества генеративных моделей Банка.** Наша основная задача оценить флагманские генеративные модели Сбера – GigaChat, Kandinsky, GigaCode и PhysicalAI решений. Мы первыми видим, на что способна новая модель и проводим оценку новых возможностей прежде чем она выйдет к пользователям. Мы не просто «проверяем метрики», а: * глубоко разбираемся в подходах команд-разработчиков и в бизнес-процессах, где работают модели * критически рассматриваем архитектурные и методологические решения и предлагаем улучшения * разрабатываем собственные проверки, метрики и бенчмарки и фреймворки для их запуска * проводим оценку логов пользователей для построения наиболее релевантного тестирования Отдельный фокус – R&D деятельность: * создание новых методологий оценки качества * участие в разработке и развитии передовых банковских и российских бенчмарков (MERA, POLLUX и др.) * адаптация передовых мировых бенчмарков под специфику банковских кейсов * и многое другое Эта роль про независимое измерение фундаментального качества модели: не про их обучение – этим занимается отдельная команда Обязанности **Придумывать, как вообще измерить модель** ИИ стремительно развивается в мире и выходят новые модели и их виды, однако не всегда любая новая модель стала лучше предыдущей. Вам будет необходимо создать план по её проверке: что именно измерять, на какой выборке, с чем сравнивать, какая разница вообще будет считаться разницей в реальном качестве. **Отвечать за достоверность измерений** Полученные метрики не всегда отражают только лишь качество модели. Нужно уметь отделять реальный прирост качества от прочих факторов: ловить утечки данных в обучение, отличать дефект модели от дефекта замера, промпта или обвязки и проявлять тот же скепсис к собственной методологии: измеряем ли мы то, что заявили. **Разбираться в причинах ошибок** «Модель ошиблась» – это не вывод, а начало работы. Найденная вами причина той или иной проблемы модели превращается в рекомендацию команде разработки, а рекомендация – в следующую версию модели, которая этой ошибки уже не делает. **Строить автоматическую оценку** Разрабатывать LLM- и VLM-судей под конкретные задачи, разрабатывать с нуля собственные или дорабатывать существующие библиотеки валидации полного цикла и следим за фронтиром AI-исследований в области оценки моделей. **Строить то, чем пользуются другие** Фреймворки оценки, который вы развиваете – общие для команд по всему Банку. Бенчмарки, которые вы делаете, являются достоверной базой реального качества для разработчиков Банка и вне. Требования * **Умение проводить технический и научный ресерч**: находить и критически разбирать актуальные статьи, бенчмарки, модели и реализации; переводить ресерч в конкретные идеи для тестирования и развития внутренних подходов. * **Статистика и дизайн эксперимента:** доверительные интервалы, размер выборки, проверка гипотез, поправки на множественные сравнения * **Понимание современных AI-агентов и агентных систем**: понимать, чем агент отличается от обычного вызова LLM; знать основные компоненты агентной системы: роли, инструменты, контекст, память и оркестрация; * **Понимаете, как устроены генеративным модели изнутри:** трансформер и механизм внимания, диффузии, токенизация, параметры генерации, этапы обучения * **Опыт с генеративными моделями и понимание, как их оценивают:** метрики, бенчмарки, human evaluation, Model-as-a-judge и его ограничения * **Продуктовое мышление**: связывать тестирование с реальными пользовательскими сценариями и понимать, какие ошибки критичны для продукта, понимать влияние результатов на релиз и дальнейшее развитие модели. * **Python на продакшн-уровне:** чистый код по PEP 8, ООП и типовые паттерны проектирования, аннотации типов, привычка к линтерам и статическому анализу (ruff, mypy). Создаете и поддерживаете production-код eval-пайплайнов, читаете и ревьюите чужой. **Будет плюсом:** R&D-опыт или участие в создании бенчмарков; мультимодальные модели (изображения, видео, аудио); evaluation-фреймворки и harness; RAG; работа с асессорами; coding-агенты (Claude Code, Codex, Cursor); опыт работы с оркестрацией: LangGraph, OpenClaw, навыки вайбкодинга и AI-assisted coding **Стек:** Python, pandas, NumPy, PyTorch, HuggingFace (transformers, datasets), vLLM, SGLang, инференс-API, S3, Git, Docker, CI/CD, Linux, Bash. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибкий формат и удаленной работы, в т.ч. на территории РФ * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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 * скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Santa Clara, CA Workplace: onsite Role Overview We are looking for a Senior Software Engineer to own the systems that power a large-scale data collection operation, including the collection platform, operator tooling, data pipeline, and fleet infrastructure. This is an engineering role. Day-to-day teleoperation is performed by a dedicated operator team that you direct — you build what they run on, and you own what comes out of it. Project Details Location: 100% Onsite (Santa Clara, CA, US) Employment: Full-time W-2, Monday–Friday, 9:00 AM–5:00 PM Start Date: ASAP Contract Duration: 12-month contract with possibility of extension Rate: $105/hour What You’ll Do Design, build, and maintain the software behind our data collection stations — teleoperation stack, multi-camera recording, and session tooling. Deploy and upgrade that stack across the fleet without stopping collection; keep workstations, containers, and networking healthy. Own the data pipeline end to end: automated validation, conversion into our dataset format, upload, metadata, and versioning. Build the QA tooling that catches dropped frames, stream desync, bad calibration, and mislabeled episodes before data reaches training. Direct a team of teleoperators — define task protocols and SOPs, onboard them on new tasks and embodiments, review session quality, and unblock them daily. Own fleet reliability: calibration and firmware pipelines, sensor and end-effector integration, root-cause analysis of recurring faults, and vendor escalation. Bring up new stations and new embodiments; report throughput, yield, and data health to the research team. What we need to see MS in CS, Robotics, EE/ME, or a related field (or BS with equivalent hands-on experience). 3+ years building software for real robot systems — not simulation only. A system you designed and shipped that other people depended on daily, and that you kept running. Strong Python and Linux; Docker, git, CI, and SSH-based fleet administration. Robot middleware and real-time multi-sensor recording — ROS 2 or equivalent vendor SDKs. Experience supporting a data collection or teleoperation operation: you have built the tools operators depend on and owned throughput and quality numbers. Comfortable around robot hardware — arms or humanoids, dexterous hands, RGB-D cameras, and the calibration that keeps them honest. Able to lead operators without formal authority: you write clear SOPs, train people, and communicate status without being asked. Ways to stand out from the crowd Humanoid or bimanual platforms (Unitree, Fourier, ALOHA/ARX-class rigs) and dexterous hands. XR teleoperation: Quest / PICO / Vision Pro, motion-capture gloves, whole-body retargeting. Imitation-learning data tooling — LeRobot, HDF5/Zarr episode stores, dataset versioning, S3 at TB–PB scale. Built internal dashboards or tooling for a production line or high-throughput lab. Open-source contributions to robotics data or teleoperation tooling. #L1-CC1 Please note that in order to verify work authorization as is required by Federal law (I-9 process), all new employees must complete a live video verification with their selected IDs and provide photos of these selected IDs within their first 3 days of employment.   To know more details (Click here)   In compliance with federal law, all persons hired will be required to verify identity and eligibility to work in the United States and to complete the required employment eligibility verification form upon hire.  In addition, we employ anti-fraud checks to ensure all candidates meet the requirements of the program.     As a trusted global transformation partner, Welocalize accelerates the global business journey by enabling brands and companies to reach, engage, and grow international audiences. Welocalize delivers multilingual content transformation services in translation, localization, and adaptation for over 250 languages with a growing network of over 400,000 in-country linguistic resources. Driving innovation in language services, Welocalize delivers high-quality training data transformation solutions for NLP-enabled machine learning by blending technology and human intelligence to collect, annotate, and evaluate all content types. Our team works across locations in North America, Europe, and Asia serving our global clients in the markets that matter to them. www.welocalize.com   To perform this job successfully, an individual must be able to perform each essential duty satisfactorily. The requirements listed below are representative of the knowledge, skill, and/or ability required. Reasonable accommodations may be made to enable individuals with disabilities to perform essential functions.

Задачи: - Управление людьми: проведение 1-1 встреч, мотивация и развитие сотрудников, организация Performance review - Управление командой: найм, onboarding, повышение, ФОТ, увольнение - Техническая экспертиза: разработка (до 30% от обязанностей), дизайн архитектуры, Code Review, развитие инженерной культуры - Плотная работа с Product Owner, межкомандные коммуникации, понимание бизнес-метрик - Постановка квартальных целей команды (OKR) и Roadmap, постановка целей спринта - Scrum Master, системная работа с тех. долгом и багами Требования: - Опыт на позиции руководителя не менее 2 лет — управление кросс-функциональной командой (BE, FE, QA, UX) - Реальный опыт построения процессов в команде (Scrum / Kanban) - Опыт разработки на Golang от 3 лет (уровень ME+ или SE) - Навык проектирования архитектуры сложных геораспределённых систем - Опыт найма сотрудников в команду и формирования команды - Опыт стратегического (до 1 года) и тактического (1 квартал) планирования работы команды разработки Будет плюсом: - Опыт проектирования и эксплуатации высоконагруженных сервисов - Опыт работы с AWS S3 - Опыт работы с Ceph

Задачи: — Стриминг и обработка исходных данных с мейнфрейм и устаревших систем, загрузка в AWS S3. — Проектирование и реализация ETL/ELT процессов с использованием AWS Glue. — Проведение сверки данных, проверок качества и валидации для обеспечения точности и надежности данных. — Кураторство и трансформация данных, предоставление чистых наборов данных через AWS Aurora и RDS (PostgreSQL). — Управление хранилищем S3, включая политики хранения данных, стратегии архивирования и управление жизненным циклом. — Автоматизация рабочих процессов и управление деплойментом с помощью GitHub и CI/CD на базе GitHub Actions. — Использование AI-инструментов для повышения продуктивности инженерии и автоматизации рабочих процессов с данными. Требования: — Опыт работы в Data Engineering не менее 5 лет, создание и доставка конвейеров данных, ETL/ELT процессов или платформенных решений. — Практический опыт работы с AWS Glue для проектирования и реализации ETL/ELT процессов. — Глубокие знания AWS сервисов: S3, RDS/Aurora, Glue. — Опыт построения и поддержки потоковых конвейеров данных с использованием Kafka. — Опыт реализации сверки данных, проверок качества и процессов валидации. — Владение управлением репозиториями GitHub и автоматизацией CI/CD с помощью GitHub Actions. — Опыт использования AI-инструментов для автоматизации рабочих процессов и повышения продуктивности. — Способность самостоятельно брать ответственность за результаты и доводить задачи до завершения с минимальным контролем. — Опыт работы с данными мейнфрейм или интеграции с устаревшими системами будет плюсом. — Знакомство с MongoDB или другими NoSQL базами данных будет плюсом. Условия: — Оплата $65 в час на основе W2. — Полностью удаленная работа.

О компании и команде ИТ-Холдинг Т1 — один из лидеров российского ИТ-рынка, партнёр ключевых производителей и разработчиков в сфере ИТ. По версии аналитических агентств CNews Analytics, TAdviser и RAEX, мы входим в топ-3 крупнейших российских ИТ-компаний. В нашем портфеле уже 70+ востребованных на рынке ИТ‑продуктов и услуг, ключевые – внесены в ЕРРП (реестр российского ПО). В Т1 стабильность и финансовая надежность, а также социальные гарантии гармонично сочетаются с преимуществами ИТ‑компании — открытостью, инновациями и гибридным форматом работы. Мы стремительно растём, масштабируемся и ищем новых специалистов в команду! Приглашаем на наши проекты Администратора СХД и SAN (Hitachi / Huawei / NetApp). Вместе с нами тебе предстоит: Администрирование, функциональное и нагрузочное тестирование систем хранения данных, в т.ч. программно-определяемых; Выявление и решение пограничных проблем, связанных со снижением производительности ОС, СХД, СРК; Оптимизация производительности СХД; Контроль за внесением изменений в конфигурацию СХД, написание и поддержание актуальности документации; Взаимодействие с разработчиками ПО и аппаратного обеспечения, инфраструктурными системными администраторами; Эксплуатация, обеспечение непрерывной и отказоустойчивой работы СХД; Эксплуатация, обеспечение непрерывной и отказоустойчивой работы SAN сети; Анализ, тюнинг и решение проблем производительности, определение и устранение узких мест; Cайзинг под задачи, оптимизация использования дисковых ресурсов; Работа в системе Service Desk (заявки, инциденты); Взаимодействие с вендорами, подрядчиками, администраторами ОС, БД и прикладными администраторами; Проактивная работа по предотвращению аварийных ситуаций, обеспечение оперативной реакции на аварии и сбои. Ожидания от кандидата Уверенные знания в области СХД, опыт работы с оборудованием классов MidRange и High-End производства Hitachi, Huawei, NetApp; Уверенные знания FC SAN Brocade, опыт настройки FCR, troubleshooting; Опыт эксплуатации промышленных систем высокой доступности (24х7х365); Опыт разработки скриптов для автоматизации административных задач (bash, python и т.п.); Готовность к ненормированному рабочему дню (возможные переработки в не рабочее время и выходные дни оплачиваются по законодательству); Желание учиться, развиваться и повышать квалификацию, умение самостоятельно находить решение нестандартных задач; Бонусом будет опыт работы с Hitachi HNAS, файловые хранилища NetApp, объектными хранилищами S3. Приветствуется наличие сертификатов: Brocade SAN Administration/Troubleshuting Условия работы Гибрид (работа из офиса 1-3 раза в месяц)

The Client Solutions & Analytics engineering team builds and maintains a suite of proprietary quantitative platforms spanning portfolio construction and optimization, retirement and defined contribution solutions, Capital Market Assumptions, multi-asset risk analytics, and institutional client intelligence tooling. Responsibilities: — Design and implement RESTful APIs using Python frameworks (FastAPI, Django, Tornado) — Build and maintain data pipelines and backend services for analytics workloads — Design and optimize database schemas across relational, NoSQL, and cloud data stores — Work with structured and unstructured data across Snowflake, Postgres, S3, and MongoDB — Collaborate closely with quantitative researchers, frontend engineers, and business stakeholders — Contribute to system design and architecture decisions — scalability, reliability, security — Monitor and troubleshoot production systems using observability tooling Requirements: — 9+ years of backend development experience — Strong Python proficiency — the team's primary language — Solid hands-on experience with Postgres, Snowflake, MongoDB, and S3 — Strong grasp of data modeling (ER design) and system design principles — Interest in AI-assisted development and modern developer tooling — Experience building and shipping production-grade REST APIs We offer: — Flexible work setup: remote model (Poland, Serbia, Georgia, Spain, Portugal, Armenia) or hybrid if desired (Poland) — Health insurance coverage for those based in Poland — 50% coverage of health insurance for spouses and children in Poland — 24 days of paid vacation — 10 days of paid sick leave — 50% reimbursement for professional training, education, conferences — Work alongside a highly professional team — Engaging teambuilding events and activities

Location: Hong Kong Qube Research & Technologies (QRT) is a global quantitative and systematic investment manager, operating in all liquid asset classes across the world. We are a technology- and data-driven group implementing a scientific approach to investing. Combining data, research, technology, and trading expertise has shaped our collaborative mindset, which enables us to solve the most complex challenges. QRT’s culture of innovation continuously drives our ambition to deliver high-quality returns for our investors. You will join the Cloud Infrastructure team in Hong Kong. As QRT continues to expand across APAC, the team is scaling to support a growing book of work across trading and research workloads, from traditional strategies to digital assets. We work shoulder-to-shoulder with engineers, researchers, and trading desks to deliver secure, reliable, and scalable infrastructure with a sharp focus on business outcomes. Your Future Role within QRT Provide end-to-end infrastructure ownership across the full lifecycle: architect, implement, run, and troubleshoot cloud and on-prem environments. Design and execute deployment strategies on AWS, while extending support to on-premises container platforms Partner directly with trading desks, developers, and researchers to translate business requirements into robust technical solutions, delivering quickly without unnecessary bureaucracy Drive CI/CD adoption, automation, and infrastructure-as-code practices to streamline software delivery across both cloud and on-prem estates. Engineer and maintain network, security, and monitoring solutions that ensure the availability, performance, and reliability of production trading systems. Support containerised workloads (Docker, Kubernetes), including cluster management and performance tuning, on both AWS and emerging on-prem platforms. Evaluate and introduce new tooling to improve DevOps efficiency, remaining pragmatic and outcome-focused. Act as a business-oriented liaison between engineering and business teams, facilitating clear communication, managing demanding stakeholders, and ensuring infrastructure decisions align with commercial goals. Thrive in ambiguous environments where roadmaps are driven by business need; you will help define the architecture even when specs are still evolving. Your Present Skillset 3 to 8 years of hands-on infrastructure or cloud engineering experience. Extensive experience with AWS services and infrastructure (e.g., EC2, S3, VPC, IAM, networking, security). Hands-on experience with containerisation and orchestration (Docker, Kubernetes), including on-premises cluster management. Strong grasp of CI/CD principles and tooling (Jenkins, GitLab CI, or similar). Proficiency in Python or Bash for automation. Experience with infrastructure-as-code tools (Terraform, CloudFormation, or AWS CDK). Solid understanding of Linux, networking, and performance optimisation. Familiarity with time synchronisation concepts and protocols (NTP / PTP). A proven ability to work autonomously: given a problem statement, you self-source what you need and deliver a production-grade solution without hand-holding. Excellent communication and collaboration skills; comfortable working alongside highly competent peers and demanding business stakeholders. A team-player mindset with a bias for action and a track record of delivering tangible business outcomes. QRT is an equal opportunity employer. We welcome diversity as essential to our success. QRT empowers employees to work openly and respectfully to achieve collective success. In addition to professional achievement, we are offering initiatives and programs to enable employees achieve a healthy work-life balance.

Задачи: — Проектирование и эксплуатация AWS-инфраструктуры: развёртывание и сопровождение VPC, Subnets, Route Tables, Security Groups, IAM, EC2, EBS, S3, ELB/ALB/NLB, Route53. — Настройка AWS networking: public/private subnets, NAT Gateway, Internet Gateway, VPC Peering / Transit Gateway, VPN, routing. — Обеспечение высокой доступности (HA), backup/restore, disaster recovery и принципов production-инфраструктуры. — Создание и сопровождение AWS-инфраструктуры как кода с помощью Terraform. — Строительство и эксплуатация Kubernetes в AWS (EKS), работа с основными Kubernetes-сущностями: Deployment, StatefulSet, DaemonSet, Service, Ingress, ConfigMap, Secret, Job/CronJob, PVC/PV, Namespace, ServiceAccount. — Использование Helm для управления приложениями. — Настройка Ingress Controller, Load Balancer и TLS/certificates. — Понимание Kubernetes storage и обеспечение работы stateful-приложений. — Работа с Docker: сборка образов, registry, troubleshooting контейнеров. — Построение CI/CD-процессов, желательно на GitLab CI. — Автоматизация развёртывания приложений и зависимых сервисов. — Интеграция инфраструктурных изменений в пайплайны и поддержка воспроизводимости окружений. — Настройка мониторинга на базе Prometheus + Grafana: метрики и алерты. — Организация централизованного сбора и анализа логов: Loki/ELK/OpenSearch. — Диагностика сетевых и системных проблем в Linux. — Обеспечение стабильности production-среды, реагирование на инциденты и устранение их причин. — Управление secrets: AWS Secrets Manager / Vault/OpenBao / External Secrets. — Настройка RBAC/IAM и соблюдение принципа least privilege. — Обеспечение безопасного взаимодействия сервисов и доступа к инфраструктуре. — Поддержка PostgreSQL, Redis, RabbitMQ/Kafka на уровне инфраструктуры и интеграции с приложениями. — Обеспечение backup/restore и отказоустойчивости stateful-сервисов. — Помощь командам в развёртывании и сопровождении зависимых сервисов в Kubernetes. Требования: — Уверенный опыт работы с AWS: VPC, Subnets, Route Tables, Security Groups, IAM, EC2, EBS, S3, ELB/ALB/NLB, Route53. — Хорошее понимание AWS networking: public/private subnets, NAT Gateway, Internet Gateway, VPC Peering / Transit Gateway, VPN, routing. — Практический опыт построения и эксплуатации Kubernetes в AWS (EKS). — Знание основных Kubernetes-сущностей: Deployment, StatefulSet, DaemonSet, Service, Ingress, ConfigMap, Secret, Job/CronJob, PVC/PV, Namespace, ServiceAccount. — Опыт работы с Helm. — Опыт настройки Ingress Controller, Load Balancer и TLS/certificates. — Опыт работы с Docker: сборка образов, registry, troubleshooting контейнеров. — Понимание Kubernetes storage и работы stateful-приложений. — Опыт работы с Terraform для создания и сопровождения AWS-инфраструктуры как кода. — Опыт построения CI/CD, желательно GitLab CI. — Опыт работы с PostgreSQL, Redis, RabbitMQ/Kafka на уровне инфраструктуры и интеграции с приложениями. — Понимание HA, backup/restore, disaster recovery и принципов production-инфраструктуры. — Опыт настройки мониторинга: Prometheus + Grafana, настройка метрик и алертов. — Опыт организации централизованного сбора и анализа логов: Loki/ELK/OpenSearch. — Опыт управления secrets: AWS Secrets Manager / Vault/OpenBao / External Secrets. — Навыки Linux administration и диагностики сетевых и системных проблем. — Опыт настройки RBAC/IAM и соблюдения принципа least privilege. — Практический опыт проектирования AWS-сети, поднятия EKS, развёртывания приложений и зависимых сервисов, организации ingress/DNS/TLS, CI/CD, monitoring/logging, backup и передачи production-ready инфраструктуры в эксплуатацию.

Задачи: — участие в создании и поддержке аналитических решений для повышения эффективности маркетинговых кампаний; — применение методов машинного обучения, особенно uplift-моделирования, для оптимизации взаимодействия с клиентами и повышения ROI; — построение uplift-моделей по сегментам для разных групп; — разработка uplift-моделей для различных номиналов промоакций с последующей оптимизацией; — прогнозирование RFM; — участие в проведении A/B тестов, расчет финансовых эффектов от внедрения моделей, генерация признаков для моделей. Требования: — базовое понимание статистики и теории вероятностей; — опыт работы с Python (Pandas, NumPy); — знание основ машинного обучения (линейная регрессия, деревья решений, случайный лес); — понимание концепции uplift-моделирования; — опыт работы с табличными данными; — понимание принципов распределенных вычислений (PySpark); — опыт коммерческой разработки. Технологии и инструменты: — работа с данными: pyspark, SQL, S3; — классический ML и uplift: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, scikit-uplift; — разработка и версионирование: Jupyter Notebook, VS Code/PyCharm, git; — ML инфраструктура: JupyterHub, MLFlow, Airflow, PostgreSQL; — ML: Transformers, SGLang, Triton; — процессы: Jira, Confluence.