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.
Наш клиент: Продуктовая компания по разработке ПО для защиты информации, операционных систем, прикладного ПО на проекты федерального уровня.
Команда: всего 6 продуктовых команд, в каждой по 10 специалистов.
Стек: C#/.NET, MS SQL Server, PostgreSQL, Linux, Windows, C/C++ (будет плюсом).
Обязанности:
— Разработка сервисов/утилит/инструментов на C#/.NET; интеграция native ↔ .NET (interop/IPC/API).
— Проектирование архитектуры БД (MS SQL Server + PostgreSQL).
— Кроссплатформенная разработка и сопровождение под Linux и Windows.
— Техническое лидерство: ревью, архитектурные решения, устранение техдолга, повышение надёжности под нагрузкой.
— Проектирование и разработка модулей на C/C++
Требования:
— Опыт коммерческой разработки в роли C#/.NET разработчика от 5 лет - обязательно.
— Опыт работы с БД от 5 лет: уверенный SQL + опыт проектирования БД под нагрузкой (именно архитектура данных) - обязательно.
— Опыт работы на проектах информационной безопасности - будет плюсом.
— Опыт разработки проектов с высокой нагрузкой от 2 лет.
— Опыт с C#/.NET: уверенный уровень (async/await, Task, cancellation, конкурентный доступ, диагностика).
— Практика отладки и профилирования: gdb/lldb/Visual Studio Debugger, анализ падений, утечек, деградаций производительности.
— MS SQL Server (Windows + Linux) и PostgreSQL: индексы, планы запросов, транзакции, уровни изоляции, блокировки/дедлоки.
— Linux и Windows: опыт (5+ лет) разработки/сборки/диагностики в обеих ОС.
— Криптография (базовые знания и опыт): различать хэш/шифрование/MAC/подпись; понимать назначение примитивов и типовые ошибки применения.
Будет преимуществом:
— опыт коммерческой разработки на C/C++: уверенное владение памятью, RAII, многопоточностью, синхронизацией, сетевыми/IO задачами.
Условия:
— Оформление по ТК РФ с первого дня работы.
— Заработная плата: 280 000-330 000 рублей на руки + премии.
— ДМС, после прохождения испытательного срока.
— Аккредитованная IT компания.
— Компенсация спорта и обучения за счет компании.
— Работа в офисе, 5/2, гибкое начало рабочего дня (с 8-12 утра).
— Масштабные проекты федерального уровня.
— Стабильная компания, слаженная команда, без текучки кадров.
— Возможности профессионального и карьерного роста.
Проект: переработка бэкенда действующей staffing/HR-платформы под новую структуру базы данных, по сути миграция сложной системы с сохранением бизнес-логики.
Обязанности:
— Спроектировать новую схему БД (PostgreSQL) взамен текущей
— Выполнить миграцию системы с сохранением бизнес-логики
— Разработка бэкенда на Python и взаимодействие с фронтендом на Vue 3
Требования:
— опыт разработки на Python
— знание PostgreSQL
— опыт миграции/проектирования баз данных
— опыт fullstack разработки (Vue 3)
Компания МТС Банк ищет Разработчика Системы принятия решений в Центр Риск-технологий. Команда отвечает за весь жизненный цикл стратегий принятия кредитных решений по всем видам кредитования, включая взаимодействие с портфельными менеджерами, разработку архитектуры и техническую реализацию стратегий. Управляет инфраструктурой для принятия кредитных решений в режиме реального времени и автоматическим расчетом x-sell предложений.
Требования:
— знание Java, SQL, PLSQL, Gitlab, SVN
— опыт оптимизации SQL запросов (Oracle, Postgres)
— опыт работы с ORACLE, промышленными ETL-средствами
— навыки обследования предметной области, анализа и моделирования бизнес-процессов
— навыки взаимодействия с заказчиками и исполнителями
— будет плюсом опыт разработки СПР (Talys.SDE или SAS RTDM)
Задачи:
— разрабатывать и тестировать изменения стратегии принятия кредитных решений
— анализировать требования на реализацию изменений стратегий
— формировать и актуализировать техническую документацию по системе
— разрабатывать интеграционные механизмы для использования сведений внешних сервисов
— формировать патчи в рамках практик DevOps Банка
Задачи:
— администрировать и сопровождать систему IDM
— разрабатывать и выстраивать архитектуру интеграции IDM-системы с корпоративными системами банка
— разрабатывать коннекторы для подключения корпоративных систем банка к IDM
— формализовывать требования к интеграции корпоративных информационных систем банка с IDM-системой
— анализировать проблемы и исправлять ошибки в работе
— взаимодействовать с интеграторами и формировать запросы на изменение и развитие IDM-системы
— автоматизировать процессы управления доступом к информационным системам и ресурсам
Требования:
— опыт построения CI/CD пайплайнов для поставки артефактов IDM (коннекторов, правил, конфигураций) с использованием GitLab CI / Jenkins / GitHub Actions
— умение автоматизировать инфраструктуру как код (IaC): Terraform, Ansible (или аналоги) для поддержки стендов разработки, тестирования и productive-сред IDM
— опыт внедрения мониторинга, логирования и алертинга для IDM-компонентов (Prometheus + Grafana, ELK/OpenSearch, Loki)
— знание инструментов управления секретами и конфиденциальными данными (Hashicorp Vault, AWS Secrets Manager)
— умение настраивать резервное копирование, восстановление и отказоустойчивость IDM-решений (DRP, кластеризация, репликация каталогов)
— практика работы с Git и системами хранения артефактов (Nexus, Artifactory) для версионирования коннекторов и скриптов
Задачи:
— разрабатывать и поддерживать DAG в Apache Airflow
— работать со скорингом (рассчитывать стратегии взыскания клиентов)
— программировать на Python (основном языке)
— оптимизировать запросы и работать с Oracle (SQL, хранимыми процедурами)
— поддерживать и сопровождать выгруженные DAG
— участвовать в разработке и применении моделей (машинном обучении, сегментации клиентов)
— проводить код-ревью
— самостоятельно проводить аналитику (в команде нет системных аналитиков)
Требования:
— уверенное коммерческое программирование на Python
— опыт создания DAG и работы с Apache Airflow
— опыт оптимизации запросов в Oracle, знание хранимых процедур
— базовые навыки Linux (сборка образа, решение задач без DevOps)
— опыт работы с Kubernetes
— уровень Middle: около 2–3 лет коммерческой разработки на Python
— релевантный опыт с Airflow 2–3 года
— опыт именно оптимизации запросов в Oracle, а не просто написания простых запросов
Компания МТС Банк ищет ведущего разработчика Java в команду "Выгоды". Команда отвечает за основной экран банковской лояльности в мобильном приложении и личном кабинете клиента, где клиент может найти и воспользоваться всеми доступными преимуществами от использования продуктов банка.
Задачи:
— разрабатывать приложения и сервисы на Java
— участвовать в поиске, анализе и выработке архитектурных решений
— проводить code-review для постоянного совершенствования
— участвовать в развитии технических и технологических процессов в команде и компании
— общаться с архитекторами, аналитиками, тестировщиками, другими разработчиками
Требования:
— опыт профилирования Java-приложений
— опыт реализации сервисов в рамках микросервисной архитектуры
— понимание внутреннего устройства Spring Framework
— участие в принятии архитектурных паттернов и решений
— участие в разборе инцидентов
Компания МТС Банк ищет Android-разработчика в команду Мобильной Платформы. Задача команды — развивать Tech Governance и Developer Experience в мобильной разработке, поддерживать высокое качество приложения, убирать рутину из delivery-процессов и создавать инструменты для ускорения поставки ценности клиентам.
Технологии и стек:
Язык: Kotlin
UI: Jetpack Compose, View (Legacy)
Архитектура: Clean Architecture, SOLID, паттерны MVI/MVVM
Асинхронность: Kotlin Coroutines/Flow, RxJava (Legacy)
DI: Dagger 2
Требования:
— коммерческий опыт разработки под Android от 2-х лет
— уверенное владение Kotlin, знание Java Core
— практический опыт разработки UI с Jetpack Compose
— опыт работы с Kotlin Coroutines/Flow
— опыт работы с Dagger 2
— понимание Clean Architecture, SOLID
— понимание паттернов MVI и MVVM
— умение писать Unit-тесты
Будет плюсом:
— опыт разработки, публикации и поддержки Android SDK
— опыт работы с многомодульной структурой проекта
— опыт работы с CI/CD (GitLab CI или др.)
— опыт работы с Kotlin Multiplatform, Jetpack Compose Multiplatform
Обязанности:
— работать над качеством приложения, улучшать Crash-free, ANR-free, отзывчивость UI
— поддерживать и разрабатывать инструменты платформы для продуктовых команд: фича-флаги, a/b тесты и т.д.
— анализировать проблемы разработки и внедрять новые Quality Gates
— внедрять новые технологии: Jetpack Compose Multiplatform, ИИ-агентов
Компания МТС Банк — одно из ключевых направлений экосистемы МТС, использует современные цифровые решения и развивает технологичные банковские сервисы для В2В и В2С.
Вакансия: IOS-Разработчик (middle уровень) в команду Кредитование в Мой МТС. Развиваются разделы: МТС Флекс, мобильная коммерция, кредитные карты, лимиты на связь, лимиты на покупки и др.
Технологии и стек: Swift, SnapKit, URLSession, REST API, модульная архитектура, Unit-тесты на Quick/Nimble, моки через Cuckoo, автогенерация через Sourcery, SwiftLint.
Задачи:
— участвовать в разработке продуктов
— участвовать в поддержке и расширении функционала
— проводить code-review для постоянного совершенствования
— участвовать в развитии, планировании и PBR
— общаться с архитекторами, аналитиками, тестировщиками, другими разработчиками
— писать unit-тесты
— заниматься рефакторингом существующей кодовой базы
Требования:
— опыт коммерческой разработки клиентских приложений под iOS от 3-х лет
— верстка кодом и понимание работы Autolayout
— понимание устройства Clean архитектур
— понимание и опыт работы с управлением памятью в Swift
— понимание принципов SOLID и опыт их применения
— понимание Objective-C кода на уровне чтения
— понимание нюансов работы с сетевым слоем
— понимание принципов работы Git
— понимание концепции ООП, работы алгоритмов и структур данных
— понимание концепции многопоточности, опыт работы с ней
— понимание принципов работы DI (например, Swinject)
Компания МТС Банк ищет ведущего разработчика Android для работы в Стриме Состоятельные клиенты. Команда занимается развитием сервисов предоставления нефинансовых привилегий для состоятельных клиентов банка, включая такси, бизнес-залы аэропортов, страхование и программы лояльности.
Технологии и стек:
Языки: Kotlin (основной), Java Core (обязательное знание)
UI: Jetpack Compose (практический опыт)
Архитектура: Clean Architecture, SOLID, паттерны MVI/MVVM
Асинхронность: Kotlin Coroutines/Flow
DI: Dagger 2
Задачи:
— разработка продуктов с использованием Kotlin/Java Core
— поддержка и расширение функционала
— проведение code-review
— участие в развитии, планировании и PBR
— взаимодействие с архитекторами, аналитиками, тестировщиками, разработчиками
— написание юнит тестов
— рефакторинг существующей кодовой базы
Требования:
— коммерческий опыт разработки под Android от 2 лет
— уверенное владение Kotlin, знание Java Core
— практический опыт разработки UI с Jetpack Compose
— опыт работы с Kotlin Coroutines/Flow
— опыт работы с Dagger 2
— понимание Clean Architecture, SOLID
— понимание паттернов MVI и MVVM
— умение писать Unit-тесты
— владение Git
Будет плюсом:
— опыт разработки, публикации и поддержки Android SDK
— опыт работы с многомодульной структурой проекта
— опыт работы с CI/CD (GitLab CI или др.)
middleМосква
Зарплата не указана
Удалённоsenior
272 000 – 300 000 ₽
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.