Задачи:
— Интеграция с автопилотами (PX4/ArduPilot), доработка прошивок, offboard управление, MAVlink
— Разработка симуляционного стенда и HIL/SIL пайплайнов, автоматизация регрессионных тестов управления
— Подготовка и проведение летных испытаний, анализ логов, доработка по полученным данным
— Работа с отказоустойчивостью: детекция отказов, safety-логика, деградация режимов
— Оценка состояния и sensor fusion (IMU, барометр, магнитометр, GNSS, дальномеры) совместно с командой разработки
— Разработка и настройка контуров управления БПЛА (мультироторы): attitude/rate, position, velocity, guidance
Требования:
— Понимание теории управления на практическом уровне: PID/каскадные схемы, LQR, MPC, фильтр Калмана (EKF/UKF)
— Хорошие навыки кодинга на Python
— Опыт работы с динамикой летательных аппаратов или роботов: моделирование, идентификация, кинематика/динамика твёрдого тела, кватернионы
— Опыт с PX4/ArduPilot/BetaFlight и/или ROS/ROS2
— Сильный бэкграунд в математике и/или физике
— Умение работать с реальным железом и логами, а не только с моделью в MATLAB
Будет плюсом:
— Реальные налёты и опыт настройки аппаратов «в поле», навыки пилотирования
— Опыт с симуляторами: Gazebo, Isaac Sim, AirSim, jMAVSim
— Навигация без GNSS: VIO, terrain-relative navigation, оптический поток
— Опыт с embedded: STM32, RTOS, интеграция на Jetson/Rockchip/RPi
— RL или learning-based control как дополнение к классике
Условия:
— Официальное трудоустройство по ТК РФ с первого рабочего дня, полностью «белая» заработная плата
— Соц. пакет по ТК РФ
— Конкурентная белая заработная плата, обсуждается индивидуально, оклад 100%
— Годовая премия по результатам работы
— Офис в ОЭЗ «Технополис Москва» Руднево, рядом со станциями метро Некрасовка/Лухмановская
— Современный офис, оснащённый по последнему слову техники
— График 5/2 с гибким началом рабочего дня (с 08:00 до 10:00), пятница сокращённый день
— Испытательный срок 3 месяца
— После испытательного срока гибридный график по согласованию с руководителем
— Возможность реализовать свои идеи и получить практический опыт в цифровизации/автоматизации
— Открытая, демократичная культура, дружный коллектив и хороший психологический климат
Просьба в сопроводительном письме указывать зарплатные ожидания.
Задачи:
- Вёрстка экранов по макетам, адаптация под разные размеры экрана, сборка общих компонентов
- Подключение API: формы и настройки, загрузка файлов, библиотека результатов, личный кабинет
- Реализация асинхронного флоу с долгими операциями: ожидание, ошибки, результат, возможность повторить действие
- Разработка канваса на React Flow: добавление и соединение нод, сохранение рабочего пространства, запуск обработки и показ результата
Требования:
- Писать React + TypeScript компоненты, уверенно работать с HTML/CSS, разбираться в чужом коде
- Понимать HTTP/REST, асинхронные запросы и состояние интерфейса; в проекте используется Next.js
- Для канваса — React Flow, понимание debounce и производительности методов JS, быстрая интеграция по API
Условия:
- Формат работы: можно удалённо
- Оформление: договор с ИП
Задачи:
- Проектирование и реализация backend-сервисов на Python
- Оптимизация производительности и надёжности системы
Требования:
- Высшее техническое/экономическое образование
- Уверенные знания по SQL
- Навыки разработки API, понимание JWT
- Понимание принципов ООП, SOLID, работы REST
- Опыт работы с Python 3.10+, Django, Django REST Framework, PostgreSQL, Celery, Redis
- Опыт разработки на Python от 2 лет
- Опыт применения Bitbucket, Git, Jenkins, Openshift, Confluence
Условия:
- Формат работы: удалённый из любой точки России
- Оформление по ТК РФ
Удалённоmiddle
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
В крупный развивающийся VPN-сервис требуется специалист для закрытия контура мобильных приложений. Сейчас пользователи подключаются через универсальные клиенты (Happ, v2RayTun и т.п.). Следующий шаг — собственные приложения под iOS и Android. Для этого ищут Flutter-разработчика уровня middle+/senior.
Компания IT_ONE запускает стажировку для будущих Java разработчиков, целью которой является подготовка специалистов уровня от Junior+ до Middle-.
Наши стажеры смогут получить опыт работы в профессиональной среде, развить свои навыки под руководством высококвалифицированных специалистов и открыть новые возможности для своей карьеры в IT-индустрии.
О программе:
Период стажировки: июль-август 2025;
Продолжительность 6 недель;
Онлайн формат;
20 часов в неделю;
Работа над собственным проектом с ментором;
Материалы для изучения + домашние задания по проекту;
Этапы отбора: отправка резюме -> заполнение анкеты -> собеседование с рекрутером и прохождение технического скрининга -> собеседование с техническим специалистом.
Ожидания от кандидата:
Мы ищем кандидатов с 2 годами коммерческого опыта, которые хотели бы прокачать свои навыки, поработать над проектом совместно с ментором;
Уверенные знания Java Core (Collections, Stream API, Concurrency, многопоточность);
Spring Framework, SQL, REST API, Git, понимание Gitflow.
Что мы предлагаем после успешного прохождения стажировки:
Официальное трудоустройство по ТК РФ в аккредитованную IT-компанию;
ДМС после прохождения испытательного срока;
Работа в команде высококвалифицированных профессионалов;
Дополнительное обучение, библиотека, возможность посещения конференций, вебинаров, тренингов;
Корпоративные скидки от партнеров;
Насыщенная корпоративная культура.
Задачи:
— сопровождение и развитие аналитической отчетности с фокусом на работу с данными, SQL-логикой и корректностью бизнес-показателей;
— автоматизированный отчет, который обращается к данным витрины с использованием PySpark, обработка данных на Python и Pandas, формирование итоговой HTML-страницы;
— анализ и доработка источников данных;
— контроль корректности показателей, актуальности бизнес-логики, качества данных и стабильности формирования отчета;
— доработка SQL-логики, обработки данных, структуры отчета и итоговой HTML-страницы.
Дополнительно:
— участие в развитии AI-агента по отчетности, автоматизирующего text2sql-задачи: перевод пользовательских запросов в SQL, сбор данных, проверка показателей, подготовка структурированных ответов для руководства банка;
— понимание SQL, аналитического контекста, структуры витрин данных;
— проверка корректности сгенерированных запросов и результатов;
— участие в настройке логики взаимодействия агента с данными.
Требования:
— опыт работы в разработке на Python от 3 лет;
— уверенное владение Python, Pandas, SQL, PySpark (Hadoop/Spark);
— знание matplotlib/seaborn, Jupyter Notebook;
— знание HTML;
— навыки работы с Git, умение читать код DS и приводить его к инженерным стандартам production.
Условия:
— график работы 5/2, офисный формат (м. Кутузовская);
— оформление по ТК РФ, оплачиваемые больничные листы;
— спортивные и корпоративные мероприятия;
— программа обучения;
— добровольное медицинское страхование;
— и многое другое.
Задачи:
— разрабатывать новую бизнес-логику, бизнес-процессы и модули системы Directum HR Pro;
— вместе с командой писать много кода и автотестов;
— проводить code review;
— участвовать в проектировании новых функций с использованием User Story Mapping, Customer Journey Mapping, Domain-Driven Design;
— анализировать и воспроизводить дефекты с их исправлением.
Требования:
— умение декомпозировать крупные задачи на мелкие, оценивать трудоемкость и прогнозировать сроки;
— умение работать с неопределенностью, выявлять неочевидные требования и помогать формулировать критерии приёмки;
— развитое системное мышление, понимание User Story Mapping, Customer Journey Mapping, Domain-Driven Design;
— стремление к балансу между производительностью и стоимостью, сложностью и гибкостью;
— умение обеспечивать масштабируемость, стабильность и безопасность системы;
— опыт менторинга менее опытных коллег;
— опыт коммерческой разработки на C# .Net от 5 лет;
— опыт поиска, профилирования и оптимизации узких мест приложений;
— опыт проектирования, разработки и документирования публичного API;
— опыт работы с автоматизированным тестированием (Unit/Integration/E2E/UI, TDD, BDD);
— опыт работы с базами данных, PostgreSQL будет плюсом.
Условия:
— работа в стабильной федеральной компании Directum, лидере рынка;
— решение сложных востребованных задач без готовых решений или аналогов;
— практика TDD, рефакторинга, техдолга, code review, анализа производительности;
— профессиональное развитие: митапы, выступления на ИТ-конференциях, мозговые штурмы, инженерные дни, внутреннее обучение;
— достойная оплата, обсуждается индивидуально, регулярные пересмотры;
— официальное трудоустройство;
— возможность удалённой работы или в офисах Directum в Ижевске, Уфе, Тюмени;
— ДМС, обучение и другие корпоративные плюшки.
О компании и команде
Учебный центр IBS – ведущий российский провайдер ИТ-обучения, специализирующийся на развитии профессиональных навыков специалистов в сфере разработки и внедрения ПО.
Задачи:
— Проведение комплексной обучающей программы: "Rust для опытных разработчиков: финтех и высоконагруженные системы".
— Ревью и актуализация материалов (презентации, описание задания, кодовая база), возможно обновление материалов.
Требования:
— Опыт разработки на Rust от 3 лет (Senior / Team Lead).
— Знание возможностей языка, синтаксиса, особенностей микросервисной архитектуры.
— Стремление делиться опытом и знаниями с другими.
— Грамотная речь, умение объяснять сложные вещи простым языком.
— Опыт преподавания, публичных выступлений или разработки методических материалов будет плюсом.
Условия:
— Сотрудничество с аккредитованной IT-компанией, одним из лидеров IT образования в РФ (оформление через самозанятость, ИП, ГПХ).
— Частичная занятость, возможность совмещения с основной работой.
— Индивидуально согласованный график (будни, 9:00-20:00 по 2-4 часа).
— Достойное вознаграждение по итогам собеседования.
— Бесплатное обучение для развития тренерских навыков - тренинг для тренеров, воркшопы, тренерское комьюнити, доступ к тренингам УЦ IBS.
— Участие в образовательных проектах для крупных коммерческих компаний (банковский сектор, телеком, ритэйл и т.д.).
— Активное продвижение вас как эксперта в соцсетях, на сайте УЦ, внутренних ресурсах компании.
Дополнительные инструкции:
— Оставить отклик на вакансию или отправить актуальное CV.
— Пройти техническое интервью с экспертом направления.
— Самостоятельно подготовить и провести тестовый семинар (60-90 мин) по теме «Golang».
Обязательные требования:
— Знание архитектур нейросетей (Transformer, CNN, RNN, GAN, Diffusion);
— Владение методами обучения моделей с нуля и дообучения (fine‑tune) существующих решений;
— Опыт работы с фреймворками PyTorch, TensorFlow, JAX;
— Навыки написания кода для инференса и развёртывания моделей в продакшн‑среде;
— Понимание принципов оптимизации: градиентный спуск, функции потерь, регуляризация;
— Комплекс компетенций ML‑инженера с фокусом на самостоятельную реализацию алгоритмов;
— Уверенное владение языками программирования Python и C++;
— Способность реализовать с нуля отдельные компоненты модели: например, механизм внимания или отдельный слой;
— Глубокое понимание внутренней логики работы моделей (не ограничиваясь использованием готовых методов вроде model.predict()).
Задачи на проекте:
— Внедрение обученных моделей в закрытый контур экосистемы компании (на частных серверах) с обеспечением их автономной работы и защитой от внешних воздействий;
— Адаптация и оптимизация AI‑алгоритмов для эксплуатации на защищённых мобильных устройствах с учётом ограниченного объёма вычислительных ресурсов и необходимости минимизировать энергопотребление;
— Размещение обученных моделей в закрытом контуре экосистемы компании (на частных серверах), поддержание их автономной работы и реализация мер защиты от внешних воздействий.
Ищем Senior GenAI-разработчика на проект крупной компании из сферы добывающей промышленности.
Основная задача - разработка и внедрение корпоративных GenAI-решений: AI-агентов, мультиагентных систем, RAG-конвейеров и автоматизаций в закрытом защищённом контуре.
Задачи:
— Разработка AI-агентов и субагентов с использованием tool-calling
— Построение мультиагентных систем и управление цепочками вызовов
— Создание автоматизаций и workflow в n8n, Flowise, Dify, Langflow или аналогичных платформах
— Разработка бизнес-логики и кастомных функций на JavaScript, TypeScript и Python
— Построение RAG-конвейеров: подготовка данных, embeddings, поиск и работа с векторными базами
— Интеграция с внутренними сервисами и витринами данных через REST API и OAuth2
— Парсинг, сбор, нормализация и трансформация данных из внешних источников
— Проектирование промптов для суммаризации и генерации структурированных отчётов
— Развёртывание и эксплуатация open-source и on-prem LLM в закрытом корпоративном контуре
— Работа со структурированными данными, PostgreSQL и JSON
— Участие в анализе и формализации бизнес-требований
Требования:
— Опыт коммерческой разработки GenAI-решений на уровне Senior
— Уверенное владение JavaScript, TypeScript и Python
— Практический опыт создания AI-агентов и мультиагентных систем
— Опыт хотя бы с одним из стеков: LangChain / LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI / AutoGen, n8n / Flowise / Dify / Langflow
— Опыт разработки RAG-решений и работы с векторными хранилищами: PGVector, Qdrant, Milvus или аналогами
— Уверенная работа с PostgreSQL, JSON, REST API и OAuth2
— Опыт работы с LLM и prompt engineering
— Опыт развёртывания локальных моделей в закрытом контуре
— Готовность вести разработку и эксплуатацию решения в ОС Windows
— Понимание принципов защиты чувствительных и корпоративных данных
Будет преимуществом:
— Опыт работы с MCP — Model Context Protocol
— Разработка кастомных нод и sub-workflows в n8n
— React
— GraphQL
— FastAPI
— Опыт работы с веб-поиском, парсингом и внешними API
— Опыт участия в корпоративных или промышленных проектах
Требования:
• Агентная разработка (vibe coding)
• Опыт продуктовой разработки от 4 лет, уровень senior fullstack
• Агентные CLI-инструменты (Claude Code, Codex CLI, Cursor agent mode, Aider) как основной способ работы — поставленные и поддерживаемые продуктовые фичи, а не прототипы; ключевым является методика, а не знание конкретного инструмента
• Spec-driven development: функциональные и нефункциональные требования формулируются до первого промпта; спецификация → план → код; умение писать инженерные спецификации и контекстные файлы (правила, схемы, markdown), удерживающие агента в рамках задачи
• Модульность как условие агентной работы: слабая связанность и доменные границы, нарезка проекта на небольшие изолированные файлы вместо монолита
• Управление контекстным окном: осознанный подбор того, что попадает в контекст, для предотвращения дрейфа и галлюцинаций на устаревшем коде
• Умение вовремя сбросить сессию: остановить зациклившегося агента, очистить рабочее дерево и начать заново с более жёсткими ограничениями
• Разработка в несколько потоков, менеджмент репозитория под агентную работу, опыт коллаборативной AI-разработки
• Ревью и аудит AI-кода: слабые имена, дублирование, отсутствующие проверки, небезопасная работа с данными
• Тесты как способ управления агентом: осмысленные юнит- и интеграционные тесты пишутся до логики фичи
• Инфраструктура и восстановление: версионирование, снапшоты БД, бэкапы, CI, готовая процедура восстановления данных
• Готовность писать код руками, когда агент упёрся, и ответственность за результат, включая код, сгенерированный агентом
• Современный типизированный backend-язык: асинхронность, модель ошибок, управление зависимостями, воспроизводимое окружение
• HTTP API и realtime-транспорт: REST и двусторонние соединения — стриминг, протокол сообщений, переподключения, валидация схем на границе
• Автотесты как норма: юнит- и интеграционные, изоляция внешних сервисов и тяжёлых зависимостей, поддержание тестовых данных
• Реляционные БД руками: схема, миграции, индексы, нетривиальные запросы, понимание пределов выбранной БД
• Разрешение конфликтов зависимостей, включая бинарную несовместимость библиотек (характерно для окружений с ML-пакетами)
• Компонентный SPA-фреймворк и типизированный JavaScript; конкретный фреймворк не принципиален, принципиальна готовность сменить его за неделю
• Компонентные тесты в браузерном окружении, а не только ручная проверка
• Realtime-клиент: переподключения, стриминг, рантайм-валидация входящих сообщений
• Медиа в браузере: доступ к устройствам ввода, работа с аудиопотоком, кодирование и передача
• Состояние на клиенте и ограничения браузера: защищённый контекст, сертификаты в dev, хранилище
• Умеренность в UI: простой интерфейс без тяжёлых фреймворков и дизайн-систем
• Классические CV-задачи: детекция, эмбеддинги и кластеризация объектов, обработка изображений и метаданных, дедупликация
• Локальные LLM: форматы весов и квантизации, размер контекста, латентность и стоимость запроса; умение измерять, а не предполагать
• Речевые модели: распознавание и синтез речи, размен качества на ресурсы, ограничения по задержке и длине входа
• Мультимодальные модели: генерация описаний по изображению, оценка качества генерации
• Эмбеддинги и векторный поиск: семантический поиск, гибридные схемы с полнотекстовым, переранжирование, метрики качества выдачи
• Ресурсы и эксплуатация inference: одна модель на процесс, память ускорителя, батчинг, прогрев, поведение под нагрузкой
• Не требуется: обучение моделей с нуля, MLOps-платформы, распределённое обучение
• Пайплайны обработки как идемпотентные стадии с фиксацией состояния: перезапускаемость, докат, инкрементальность
• Понимание разницы между инкрементальным и полным пересчётом и цены ошибки (полный пересчёт обычно уничтожает ручную разметку)
• Целостность данных при деплое, сведение расходящихся баз, миграции данных, а не только схемы
• Границы сервисов: как процессы общаются, кто владеет данными, что происходит при отказе одного из них
• Контейнеризация: образы с тяжёлыми зависимостями, тома для данных и весов моделей, политики перезапуска, диагностика падений
• Linux и сеть: удалённый доступ, проброс портов, разрешение конфликтов портов, чтение логов как основной способ разбирательства
• Скриптование рутины: деплой, синхронизация данных, ротация логов
• Уверенное владение Git, включая нетривиальные операции; чтение истории как источника проектных решений
• Базовая безопасность: сервис без аутентификации не выходит за пределы локального интерфейса, секреты не попадают в репозиторий, dev- и prod-режимы разведены явно
• Автоматические smoke-проверки интерфейса после изменений
• 4+ года разработки, из них 2+ года бэкенда в продакшене
• 1+ год реального фуллстека: разработка и клиента, и сервера к нему
• Проект, где LLM/ML были частью продукта, а не демонстрационным примером
• Запуск моделей локально или on-premise, а не только вызовы облачных API
• 2–3+ месяца ежедневной работы через агентные инструменты
Задачи:
• Подключение и настройка USB-камеры на целевом устройстве: интеграция камеры с ПО устройства и захват видеопотока; детекция лиц и определение пользователя, находящегося перед устройством; распознавание управляющих жестов
• Реализация стереоскопического режима 2D→3D: поиск и реализация способа вывода стереоскопического изображения на произвольном телевизоре, не требующем специализированной 3D-панели (приоритетный вариант — пассивное 3D)
• Разработка клиентских интерфейсов для телевизора и мобильного устройства: реализация экранов по предоставляемым Заказчиком дизайн-макетам; адаптация вёрстки под особенности вывода на телевизоре и под мобильные экраны; интеграция с существующим бэкендом Заказчика, включая двустороннее realtime-взаимодействие
• Разработка технической документации по всем перечисленным блокам работ, включая инженерные спецификации и контекстные файлы, использованные при агентной разработке
О команде:
Наша команда разрабатывает сервисы, которые позволяют миллионам пользователей быстро и комфортно перемещаться по городу без собственного автомобиля. Мы непрерывно улучшаем построение экомаршрутов (пешком, на самокате, велосипеде и общественном транспорте), отображение на карте живых меток общественного транспорта и прогноз их прибытия на остановки, а также оптимизируем навигацию для других сервисов Яндекса: Еды и Лавки.
Для этого мы создаём комплексное решение, которое включает в себя высоконагруженные бэкенд-сервисы, регулярные процессы обработки больших данных, а также клиентскую часть приложения. Мы постоянно следим за качеством и надёжностью решения, поэтому изучаем много разных метрик. В целом наши задачи часто связаны с анализом данных, поэтому знания и желание работать в этой сфере приветствуются. В свою очередь, мы готовы предложить вам интересные задачи, поможем обсуждать подходы к их решению, а также поддержим вас в работе с инфраструктурой и внутренними сервисами.
Задачи:
— Разработка Yandex MapKit — библиотеки для Android и iOS, которая позволяет использовать картографические сервисы Яндекса: строить маршруты, искать места и т. д. в мобильных приложениях. MapKit применяется в Навигаторе, Картах, Яндекс Go, Погоде и множестве внешних приложений.
— Развитие навигации для пользователей без собственного автомобиля (пешеходов, велосипедистов и пассажиров городского транспорта) в MapKit.
— Улучшение алгоритмов построения маршрута, включая сложные комбинированные маршруты.
— Сопровождение внедрения новых функций в продакшен, проведение экспериментов и замеров с помощью А/B-тестов.
— Контроль работоспособности сервисов и поддержание высоких стандартов надёжности.
Требования:
— Уверенное владение С++, хорошее знание стандартной библиотеки.
— Умение писать многопоточный и асинхронный код.
— Хорошее знание классических алгоритмов и структур данных.
— Готовность работать над сложным большим проектом, проактивность и желание осваивать новые технологии.
Условия:
— Расширенная медицинская страховка с первого месяца работы, включающая стоматологию, ежегодные чекапы, неотложную помощь за рубежом, лечение критических заболеваний, включая онкологию, и страхование от несчастных случаев.
— Психотерапия в офисе или онлайн-сервисах.
— Лазерная коррекция зрения через год работы.
— Ведение беременности и роды через два года.
— Страховка для родственников по системе 80/20 (80% стоимости ДМС оплачивает компания, 20% — сотрудник).
Задачи:
- Разрабатывать новые и развивать существующие пользовательские интерфейсы на React
- Участвовать в анализе, проектировании и оценке технических решений вместе с командой
- Писать unit и функциональные тесты
- Участвовать в code review
Требования:
- Обучение на 3-м и выше курсе бакалавриата, специалитета или магистратуры по ИТ-специальности
- Опыт разработки на React
Условия:
- Формат работы: удалённо или гибрид
Задачи:
— Разрабатывать и поддерживать frontend на последней версии Angular;
— Создавать новые пользовательские интерфейсы и дорабатывать существующие;
— Работать в команде с backend-разработчиками, дизайнером и менеджером проекта;
— Участвовать в развитии продукта и внедрении новых решений.
Требования:
— Будет плюсом коммерческий опыт, знание REST API и Git, использование AI-инструментов (Cursor, Codex, ChatGPT), опыт работы с Capacitor/Ionic.
Задачи:
— разработка API: создание надежных REST-сервисов для интеграции между различными системами предприятия и обеспечения работы фронтенд-части;
— реализация бизнес-логики: разработка ядра системы, отвечающего за сложные процессы обслуживания коммерческого транспорта;
— работа с фоновыми процессами: разработка фоновых заданий (background tasks) для обработки данных в режиме реального времени;
— оптимизация: решение задач по производительности в сценариях с высокой нагрузкой.
Требования:
— уверенное владение основами C# (понимание принципов ООП, опыт работы с коллекциями и базовыми структурами данных);
— знание SQL, умение писать запросы и понимание устройства реляционных БД (в частности, PostgreSQL);
— понимание принципов работы REST API (методы GET, POST, PUT, DELETE) и взаимодействия клиента с сервером;
— базовые навыки работы с Git (ветвление, коммиты, командная разработка);
— аналитический склад ума, любовь к алгоритмическим задачам и стремление к написанию чистого, поддерживаемого кода.
Желательный опыт:
— понимание принципов асинхронного программирования (async/await) или многопоточности (Multithreading);
— базовое представление о микросервисной архитектуре;
— опыт работы с Docker (контейнеризация приложений);
— базовые знания фронтенд-технологий (например, VueJS), что поможет эффективнее интегрировать бэкенд с интерфейсом.
Условия:
— срочный трудовой договор на 3 месяца;
— график 5/2, не более 30 часов в неделю;
— удаленно/офис/гибрид;
— на стажировку рассматриваются студенты из любых ВУЗов, любой формы обучения, включая заочную и магистратуру.
О компании:
МЕДСИ – лидер в сфере частного здравоохранения, объединяющий более 150 клиник, диагностических центров и санаториев по всей России. Компания развивает цифровые сервисы и автоматизацию ключевых процессов для повышения качества медицинских услуг и эффективности бизнеса.
Задачи:
— Разработка новых и поддержка существующих backend-сервисов на .NET Core в микро-сервисной архитектуре.
— Проектирование и реализация внутренних и внешних API.
— Интеграция с внешними и внутренними системами.
— Работа с реляционными базами данных (PostgreSQL), написание и оптимизация SQL-запросов.
— Реализация бизнес-логики с учетом устойчивости, безопасности и масштабируемости.
— Взаимодействие с командой архитекторов, frontend-разработчиков, аналитиков, тестировщиков и devops.
— Участие в code review и обсуждении архитектурных решений.
Требования:
— Опыт коммерческой разработки на C# от 2 лет.
— Уверенное знание .NET Core и принципов ООП.
— Опыт работы с EF Core и PostgreSQL.
— Понимание архитектуры микросервисов, CQRS и event-driven подхода.
— Знание принципов REST и разработки API.
— Знание принципов разработки gRPC API.
— Опыт работы с брокерами сообщений.
— Умение писать читаемый, сопровождаемый и покрытый тестами код.
Условия:
— Формат работы: гибридный.
— Работа в крупнейшем медицинском холдинге.
— Заработная плата по итогам собеседования.
— Оформление по ТК РФ.
— Индивидуальные условия по страховке (ДМС) в клиниках Медси.
— Компенсация профессиональной литературы, курсов, обучения и участия в конференциях.
— Пятидневный график работы, гибкое начало рабочего дня.
Задачи:
— Улучшение текущих моделей и обучение новых, включая классификаторы, генеративные модели, сложные сценарии на основе агентов и пайплайнов.
— Сбор и анализ данных для дообучения, обучение с использованием SFT- и RL-подходов.
— Быстрая разработка прототипов и MVP для новых проектов, с фокусом на агентах и RAG для обработки большого контекста.
— Автоматизация валидации ML-моделей, внедрение систем автоматической оценки качества моделей в продакшен.
Требования:
— Опыт в машинном обучении.
— Хорошее знание Python.
— Уверенное владение классическими алгоритмами и моделями.
— Глубокие знания в NLP и LLM.
Будет плюсом:
— Опыт работы с агентами и RAG-пайплайнами.
Условия:
— Расширенная медицинская страховка с первого месяца, включая стоматологию, ежегодные чекапы, неотложную помощь за рубежом, лечение критических заболеваний и страхование от несчастных случаев.
— Психотерапия в офисе или онлайн.
— Лазерная коррекция зрения через год работы.
— Ведение беременности и роды через два года.
— Страховка для родственников по системе 80/20 (80% оплачивает компания).
— Внутренняя образовательная платформа, менторство, программы для руководителей.
— Оплата участия в профильных конференциях.
— Внутренние проекты для обмена экспертизой.
— Гибкий график без фиксированного времени начала и конца рабочего дня.
— Льготные жилищные займы для сотрудников российских офисов.
— Программы поддержки для детей: страхование, детские дни в офисе, подарки на рождение, чекапы при планировании беременности.
ОфисМосква
Зарплата не указана
Удалённоsenior
272 000 – 300 000 ₽
Все вакансии в одном месте — страница 30 · Job Hunters