Вакансии

Задачи: — Разработка и развитие AI-платформы для healthtech-продукта на рынке США — Проектирование архитектуры продукта: модульный монолит / микросервисы, event-driven архитектура — Работа с Go как основным backend-языком — Разработка и интеграция AI/ML-сервисов на Python / FastAPI — Интеграция LLM, AI-агентов, RAG и self-hosted inference в продуктовую систему — Работа с workflow orchestration через Temporal — Проектирование API и интеграций: REST, API Gateway, FHIR / HL7, gRPC — Работа с базами данных и инфраструктурой данных: PostgreSQL, pgvector, Redis, Neo4j / Amazon Neptune — Участие в построении облачной инфраструктуры на AWS — Настройка и развитие DevOps-процессов: Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, Terraform — Обеспечение наблюдаемости систем через Prometheus / Grafana, CloudWatch, OpenTelemetry — Участие в вопросах безопасности, авторизации и compliance: OAuth2 / OIDC, управление секретами, шифрование данных, HIPAA / SOC 2 — Hands-on разработка платформенной части, не только архитектурное проектирование Требования: — Сильный опыт системного дизайна: сервисы, API, интеграции, базы данных, распределённые системы и облачная инфраструктура — Опыт разработки на Go и готовность писать код — Понимание AI / LLM на архитектурном уровне — Понимание интеграции AI-агентов, RAG и инференса в продуктовые системы — Опыт проектирования отказоустойчивых и масштабируемых систем — Понимание принципов event-driven архитектуры и workflow orchestration — Самостоятельность, ownership и готовность работать в условиях неопределённости стартапа — Английский язык для чтения технической документации и взаимодействия с партнёрами из США — Высшее образование в области IT, системного анализа, прикладной математики или инженерии Будет плюсом: — Архитектурный опыт построения AI / LLM-систем: агенты, RAG, self-hosted inference, vLLM — Опыт использования Temporal или аналогичных систем оркестрации workflow — Понимание распределённых систем: масштабирование, согласованность, отказоустойчивость — Опыт работы с графовыми базами данных — Опыт работы в стартапах или в роли founding / lead engineer — Понимание требований безопасности и compliance: HIPAA, SOC 2 или аналогичные стандарты — Опыт работы с AWS Условия: — Официальное трудоустройство по ТК РК — Работа из офиса в Астане — После 7–8 месяцев возможен гибридный или удалённый формат — Зарплата: $3 000–$4 000 — Опционы / доля в компании обсуждаются отдельно — Работа в healthtech-стартапе для рынка США — Возможность влиять на архитектуру продукта и технические решения — Участие в создании AI-платформы с реальным impact для healthcare-сферы

Location: Remote Workplace: Remote ABOUT US Constructor is the next-generation platform for search and discovery in ecommerce, built to explicitly optimize for metrics like revenue, conversion rate, and profit. Our search engine is entirely invented in-house utilizing transformers and generative LLMs, and we use its core and personalization capabilities to power everything from search itself to recommendations to shopping agents. Engineering is by far our largest department, and we've built our proprietary engine to be the best on the market, having never lost an A/B test to a competitive technology. We're passionate about maintaining this and work on the bleeding edge of AI to do so. Out of necessity, our engine is built for extreme scale and powers over 1 billion queries every day across 150 languages and roughly 100 countries. It is used by some of the biggest ecommerce companies in the world like Sephora, Under Armour, and Petco. We're a passionate team who love solving problems and want to make our customers' and coworkers' lives better. We value empathy, openness, curiosity, continuous improvement, and are excited by metrics that matter. We believe that empowering everyone in a company to do what they do best can lead to great things. Constructor is a U.S. based company that has been in the market since 2019. It was founded by Eli Finkelshteyn and Dan McCormick who still lead the company today. ABOUT THE TEAM The Experiments team at Constructor builds an experimentation platform: traffic allocation, exposure logging, metric computation, statistical analysis, and a UI for launching experiments and interpreting results. It’s used both internally and by customers running experiments on production traffic. We’re scaling customer experimentation usage and investing in making experiments faster, more reliable, and easier to interpret. Unlike boxed experimentation tools, our platform has to support a wide range of customer integrations, traffic patterns, and industry constraints — which makes the engineering problems unusually real-world and high-leverage. Team: 3 Software Engineers, 1 Data Analyst, an Engineering Manager, and a Product Manager. THE ROLE This is primarily a backend role (Python services + data-heavy systems). You’ll occasionally work in the Dash UI and contribute to Spark jobs, but those are not the main focus. We care about correctness, observability, and product usability more than complex infrastructure. Tech: Python, FastAPI, PostgreSQL, Plotly Dash, PySpark/Databricks, AWS, CloudWatch, Sentry (Spark work is ~5–10% — we don’t expect you to be a data engineer or own the data platform.) WHAT YOU’LL DO - Build and maintain backend services for experiment assignment, logging, and report generation - Improve scalability, performance, and reliability of experiment reporting pipelines - Add product-facing features to the UI to help users launch experiments and interpret results - Take technical ownership of projects: shape solutions, break down work, and drive execution with the team - Participate in a weekly on-call rotation (investigating occasional issues and answering internal questions) You’ll collaborate closely with Search/Recommendations engineers, ML/DS partners, and customer-facing teams when needed. This role does not require frequent direct customer calls. REQUIREMENTS MUST-HAVE - Strong experience building and owning production backend services in Python - Experience with monitoring, alerting, and debugging user-facing systems - Strong SQL skills and confidence working with data-heavy systems (metrics, logging, analytics) - Ability to ship maintainable software (tests, code review, incremental delivery) MINDSET - You take ownership: you can turn ambiguous problems into an executable technical plan - You care about building systems people trust and rely on NICE-TO-HAVE - Experience with experimentation systems, metrics platforms, or A/B testing workflows - Experience with PySpark and/or Databricks - We don’t expect you to already be an expert in experimentation methodology — but we do expect strong backend fundamentals and the ability to ramp up effectively in a data-heavy domain LOCATION / TIME ZONES - We’re a distributed team. Preferred time zones are UTC+1 to UTC+7, but we’re flexible BENEFITS - 🏝️ Unlimited vacation time - we strongly encourage all employees to take at least 3 weeks per year - 🌎 Fully remote team - choose where you live - 🛋️ Work from home stipend - we want you to have the resources you need to set up your home office - 💻 Apple laptops provided for new employees - 🧑‍🎓 Training and development budget - refreshed each year for every employee - 👪 Maternity & Paternity leave for qualified employees - 🧠 Work with smart people who will help you grow and make a meaningful impact - 💵 Base salary: $80k–$110k USD, depending on knowledge, skills, experience, and interview results - 📈 Stock options - offered in addition to the base salary - 🎉 Regular team offsites to connect and collaborate DIVERSITY, EQUITY, AND INCLUSION AT CONSTRUCTOR At Constructor.io http://Constructor.io we are committed to cultivating a work environment that is diverse, equitable, and inclusive. As an equal opportunity employer, we welcome individuals of all backgrounds and provide equal opportunities to all applicants regardless of their education, diversity of opinion, race, color, religion, gender, gender expression, sexual orientation, national origin, genetics, disability, age, veteran status or affiliation in any other protected group. Studies have shown that women and people of color may be less likely to apply for jobs unless they meet every one of the qualifications listed. Our primary interest is in finding the best candidate for the job. We encourage you to apply even if you don’t meet all of our listed qualifications. How we handle your data. By submitting this application, you acknowledge that Constructor will collect and process the personal data you provide for the purpose of evaluating your candidacy for this role. If you are not selected, we will retain your data for a limited period as described in our Recruitment Privacy Notice https://constructor.com/recruitment-privacy-notice. After that period your data will be deleted or anonymized.

Задачи: — Запускать и развивать сервисы, основанные на ML-моделях и LLM — Работать над проектами от идеи до продакшена: анализировать потребности, проектировать архитектуру, разрабатывать и внедрять проекты — Интегрировать модели в удобные для сотрудников интерфейсы — Влиять на технические решения и стандарты, внедрять лучшие практики Требования: — Опыт работы с Python 3 — Опыт с FastAPI и базами данных (PostgreSQL) — Умение работать с контейнерами в Docker и кластерами Kubernetes — Навыки написания тестов на Pytest — Интерес к ML и доменной области, самостоятельность и ответственность

Задачи: - Разработка и сопровождение backend-сервисов на Python в микросервисной архитектуре - Разработка нового функционала платформы мониторинга и валидации моделей - Участие в развитии компонента автоматизированной валидации моделей - Проектирование и реализация REST API и интеграционных взаимодействий между сервисами - Разработка и сопровождение интеграций с внутренними системами банка - Оптимизация производительности приложений и SQL-запросов - Участие в проектировании технических решений и code review - Анализ, локализация и устранение дефектов - Развитие и поддержка пользовательского интерфейса платформы на React - Взаимодействие с аналитиками, тестировщиками, DevOps-инженерами и другими участниками команды Требования: - Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет - Уверенное знание Python 3 и принципов разработки ПО - Опыт разработки backend-приложений с использованием FastAPI - Опыт проектирования и разработки REST API - Уверенные знания SQL и опыт работы с реляционными базами данных - Опыт работы с SQLAlchemy - Опыт работы с React и TypeScript - Опыт разработки и сопровождения пользовательских интерфейсов - Опыт работы с Kafka или аналогичными брокерами сообщений - Понимание принципов микросервисной архитектуры - Опыт работы с Docker и Git - Понимание CI/CD-процессов - Способность самостоятельно решать задачи и принимать технические решения на уровне Middle+

Задачи: - Разработка и развитие платформенной части продукта: создание библиотек и компонентов, используемых продуктовыми командами, инициирование и продвижение технических улучшений - Участие в проектировании и разработке технического дизайна и архитектуры middleload & peakload приложений - Разработка ETL-процессов с использованием Apache Airflow, претендующих на highload - Активное участие в миграции на микросервисную архитектуру, включая лидирование в end-to-end выносе функциональности - Настройка и улучшение CI/CD-процессов, автоматизация рутинных операций - Внедрение и улучшение инструментов для тестирования и мониторинга - Поддержание и повышение качества кода: написание unit-тестов, проведение Code Review, контроль линтер-политик, усиление типизации Требования: - Опыт коммерческой разработки на Python 3.8 и выше от 5 лет - Опыт работы с async кодом от 3 лет - Опыт коммерческой разработки на Django и FastAPI от 2 лет - Опыт в проработке архитектуры системы, выстраивании межсервисного взаимодействия, умение видеть узкие места - Понимание принципов отказоустойчивости, безопасности и производительности; опыт с highload безопасными системами - Опыт работы с ORM: Django ORM, SQLAlchemy ORM; понимание оптимизации работы с базой, поиск утечек памяти через профилирование кода - Уверенные практические навыки работы с PostgreSQL: декларация сложных запросов, работа с индексами, полнотекстовый поиск, чтение explain - Коммерческий опыт работы с MongoDB: выстраивание структуры хранения данных и оптимизация - Опыт декомпозиции монолитных приложений на микросервисы: от отщепления функционала до запуска микросервиса в продуктив - Коммерческий опыт работы с Kafka от 1 года: написание consumer, producer, handlers, использование consumer group, настройка Kafka - Навыки работы с CI/CD (Gitlab CI) - Умение работать с системами мониторинга и составлять expression для визуализаций по метрикам (Prometheus, Grafana) - Открытость, умение работать в команде и активное предложение путей оптимизации инструментов и процессов

Задачи: — Разработка и настройка AI-функций продукта — Работа с LLM, RAG, embeddings и векторными базами данных — Интеграция OpenAI, Gemini, DeepSeek и других AI API — Настройка промптов и улучшение качества ответов моделей — Работа с учебными материалами и базой знаний — Поддержка серверной части: Linux, Docker, логи, конфигурации и деплой — Оптимизация скорости работы и стоимости AI-запросов Требования: — Опыт работы от 3 до 6 лет — Уверенное владение Python — Опыт работы с LLM, RAG и embeddings — Опыт интеграции AI API — Понимание FastAPI и REST API — Опыт работы с Linux-серверами — Владение Docker, Git, переменными окружения и инструментами работы с логами — Умение доводить AI-функции до рабочего состояния в продукте — Будет преимуществом: опыт работы с Qdrant, Pinecone, Weaviate, Chroma, PostgreSQL, Redis, TTS/STT, Telegram Bot API, Mini App, MLOps и компьютерным зрением Условия: — Официальное оформление по Трудовому договору или договору ГПХ (с самозанятым, ИП или физическим лицом) — График работы 5/2 — Рабочий день: 8 часов — Гибридный формат работы — Выплата заработной платы два раза в месяц — Возможность проектной или долгосрочной занятости — Условия оплаты обсуждаются по итогам собеседования Адрес: Астана, улица Сарайшык, 5

Location: Hybrid About Us At Cloudflare, we are on a mission to help build a better Internet. Today the company runs one of the world’s largest networks that powers millions of websites and other Internet properties for customers ranging from individual bloggers to SMBs to Fortune 500 companies. Cloudflare protects and accelerates any Internet application online without adding hardware, installing software, or changing a line of code. Internet properties powered by Cloudflare all have web traffic routed through its intelligent global network, which gets smarter with every request. As a result, they see significant improvement in performance and a decrease in spam and other attacks. Cloudflare was named to Entrepreneur Magazine’s Top Company Cultures list and ranked among the World’s Most Innovative Companies by Fast Company. At Cloudflare, we’re not looking for people who wait for a polished roadmap; we’re looking for the builders who see the cracks in the Internet that everyone else has simply learned to live with. We value candidates who have the instinct to spot a "normalized" problem and the AI-native curiosity to create a solution using the latest tools. Our culture is built on iteration, leveraging AI to ship faster today to make it better tomorrow, while ensuring that every improvement, no matter how small, is shared across the team to lift everyone up. If you’re the type of person who values curiosity over bureaucracy, and that AI is a partner in solving tough problems to keep the Internet moving forward, you’ll fit right in. Available Locations: Austin, TX - Hybrid About the team The Data Intelligence & Analytics organization builds the core data platform and internal products that power decision-making across the company. We design and operate large-scale data systems, own the company’s data lake, ingestion infrastructure, and platform tooling, and develop end-to-end applications that transform complex datasets into fast, reliable, business-critical products used daily by go-to-market, product, and engineering teams. Our work sits at the intersection of data platforms, distributed systems, and product development, giving engineers the opportunity to own meaningful problems across the stack and build systems that truly run the business. About the role We are looking for a visionary and hands-on Lead Machine Learning Engineer to join our Austin team. In this role, you will be the principal architect behind the next generation of our unified AI/ML platform, designing and building the infrastructure that powers everything from traditional predictive models to generative AI, large language models (LLMs), and autonomous agent frameworks. You will own the end-to-end technical strategy, blueprint, and execution of scalable backend services and data pipelines that support AI-driven applications across go-to-market, engineering, and product teams. Because our products are initiated and owned entirely within the team, you will drive the vision from initial requirements and system design to global deployment, optimization, and long-term evolutionary ownership. What you'll do Architect and evolve a highly scalable, multi-tenant AI/ML platform that seamlessly unifies traditional ML (classification, regression, forecasting) and Generative AI/LLM orchestration. Design and implement robust production-grade AI Agents and Advanced Chatbots. Build reliable execution environments for Multi-Agent Systems, including state management, long-term memory architectures, and Model Context Protocol (MCP) server integrations. Build high-throughput, low-latency application backends and orchestration layers. Partner closely with data, platform, and full-stack engineers to ensure seamless feature delivery and reliable production operations. Act as a technical anchor for the Data Science team – enforcing rigorous engineering standards, leading design and security reviews, evaluating build-vs-buy decisions, and mapping business requirements to robust technical designs. Evaluate trade-offs and drive adoption of modern AI infrastructure tools, optimized embedding pipelines, vector databases, and serverless compute paradigms (such as Workers AI).\ Must-Have Skills Extensive experience as a Senior or Lead ML Engineer, with a proven track record of architecting and operating production-grade ML platforms, services  and distributed backends. Strong competency in Traditional ML lifecycles (feature stores, training pipelines, model monitoring) alongside deep experience in Generative AI patterns (RAG pipelines, context engineering, fine-tuning, guardrailing, and agentic AI systems). Mastery of Python and robust experience with modern backend ecosystems. Familiarity with (or willingness to collaborate on) full-stack technologies like React and TypeScript is highly valued. A builder's mindset. You are comfortable navigating ambiguity, shaping your own technical roadmap, adapt as needed and taking extreme ownership of system reliability, costs, and model performance. Nice-to-Have Skills Technical Leadership & Systems Architecture 3+ years of dedicated ML Engineering experience within a large-scale, enterprise environment (handling petabyte-scale data and working across globally distributed teams). Proven ability to architect, scale, and secure reliable, highly observable distributed systems, with a track record of leveling up platform foundations. Experience mentoring engineers, leading by example through high-quality code and rigorous design reviews, and fostering a culture of technical excellence. Strong problem-solving skills with a demonstrated ability to independently drive complex projects through ambiguous spaces and collaborate cross-functionally with data engineers, full-stack teams, and analysts. AI, LLMOps & Agentic Engineering Hands-on proficiency in building production-grade GenAI applications and multi-agent systems using advanced LLM frameworks like LangGraph, LangChain, or Autogen. Deep understanding of agent harness primitives, state management, memory architectures, and tool-calling loop mechanics. Experience establishing LLMOps foundations, including automated prompt tracking, LLM evaluation pipelines (e.g., Ragas, TruLens), vector database optimization, context/token management, and real-time guardrailing/moderation layers. Deep experience in scientific computing using Python (Scikit-Learn, PyTorch, or TensorFlow) and deploying traditional systems for end-to-end training, batch/real-time inference, and model observability. Infrastructure, Cloud & Data Platforms Strong experience with Docker and Kubernetes for containerization and orchestration, alongside Infrastructure-as-Code tools like Terraform and public cloud ecosystems (GCP, AWS, or Azure). Hands-on experience with modern MLOps platform tools (e.g., Airflow, Argo Workflows, ArgoCD) and data systems including BigQuery, Postgres, and robust ETL/ELT practices. Experience with full-stack web technologies and serverless/edge environments (FastAPI, TypeScript/JavaScript, Cloudflare Workers), with the agility to contribute across a multi-language stack. Strong foundation in continuous integration/continuous deployment (CI/CD), testing frameworks (Pytest), and robust version control practices. Education & Communication M.S. or Ph.D. in Computer Science, Statistics, Mathematics, or a related quantitative field. Exceptional written and verbal communication skills, with the ability to translate complex technical architectures into clear concepts for both engineering peers and business stakeholders. Equity This role is eligible to participate in Cloudflare's equity plan. Benefits Cloudflare offers a complete package of benefits and programs to support you and your family. Our benefits programs can help you pay health care expenses, support caregiving, build capital for the future and make life a little easier and fun! The below is a description of our benefits for employees in the United States, and benefits may vary for employees based outside the U.S. Health & Welfare Benefits Medical/Rx Insurance Dental Insurance Vision Insurance Flexible Spending Accounts Commuter Spending Accounts Fertility & Family Forming Benefits On-demand mental health support and Employee Assistance Program Global Travel Medical Insurance Financial Benefits Short and Long Term Disability Insurance Life & Accident Insurance 401(k) Retirement Savings Plan Employee Stock Participation Plan Time Off Flexible paid time off covering vacation and sick leave Leave programs, including parental, pregnancy health, medical, and bereavement leave What Makes Cloudflare Special? We’re not just a highly ambitious, large-scale technology company. We’re a highly ambitious, large-scale technology company with a soul. Fundamental to our mission to help build a better Internet is protecting the free and open Internet. Project Galileo : Since 2014, we've equipped more than 2,400 journalism and civil society organizations in 111 countries with powerful tools to defend themselves against attacks that would otherwise censor their work, technology already used by Cloudflare’s enterprise customers--at no cost. Athenian Project : In 2017, we created the Athenian Project to ensure that state and local governments have the highest level of protection and reliability for free, so that their constituents have access to election information and voter registration. Since the project, we've provided services to more than 425 local government election websites in 33 states. 1.1.1.1 : We released 1.1.1.1 to help fix the foundation of the Internet by building a faster, more secure and privacy-centric public DNS resolver. This is available publicly for everyone to use - it is the first consumer-focused service Cloudflare has ever released. Here’s the deal - we don’t store client IP addresses never, ever. We will continue to abide by our privacy commitment and ensure that no user data is sold to advertisers or used to target consumers. Sound like something you’d like to be a part of? We’d love to hear from you! Please note that applicants who progress to the offer stage of the interview process may be asked to attend an in-person interview within one of the Cloudflare Offices or Cloudflare Hubs.  More details about this will be available at that stage of the interview process. This position may require access to information protected under U.S. export control laws, including the U.S. Export Administration Regulations. Please note that any offer of employment may be conditioned on your authorization to receive software or technology controlled under these U.S. export laws without sponsorship for an export license. Cloudflare is proud to be an equal opportunity employer.  We are committed to providing equal employment opportunity for all people and place great value in both diversity and inclusiveness.  All qualified applicants will be considered for employment without regard to their, or any other person's, perceived or actual race, color, religion, sex, gender, gender identity, gender expression, sexual orientation, national origin, ancestry, citizenship, age, physical or mental disability, medical condition, family care status, or any other basis protected by law. We are an AA/Veterans/Disabled Employer. Cloudflare provides reasonable accommodations to qualified individuals with disabilities.  Please tell us if you require a reasonable accommodation to apply for a job. Examples of reasonable accommodations include, but are not limited to, changing the application process, providing documents in an alternate format, using a sign language interpreter, or using specialized equipment.  If you require a reasonable accommodation to apply for a job, please contact us via e-mail at hr@cloudflare.com or via mail at 101 Townsend St. San Francisco, CA 94107.

MDiet — early-stage HealthTech стартап, разрабатывающий AI-powered платформу, которая помогает снижать количество повторных госпитализаций пациентов. Продукт ориентирован на рынок здравоохранения США. Возможна релокация в США при успешном росте компании, обсуждается индивидуально. Tech Stack: • LangGraph + LangChain / Agentic AI • vLLM + Hugging Face • PyTorch + PEFT / LoRA / QLoRA • Vector databases: pgvector, Qdrant, Weaviate, Chroma, Pinecone • Advanced RAG, Prompt Engineering, Embeddings • FastAPI + PostgreSQL • Docker + Kubernetes + async processing: Arq / Celery / Redis Streams • Apache Airflow для data pipelines • AWS Cloud: EC2, S3, SageMaker, Lambda, RDS, Bedrock • Structured output: Outlines / Guidance / Instructor • Evaluation & observability: Langfuse, RAGAS / DeepEval, Prometheus + Grafana • MLOps practices Задачи: • Проектирование и разработка multi-step LLM agents и pipelines для обработки медицинских данных • Разработка production RAG-систем с высоким уровнем grounding и качеством citation • Деплой и оптимизация self-hosted LLM inference через vLLM с фокусом на cost и throughput optimization • Fine-tuning open-source моделей на domain-specific medical data с измеримым улучшением результата • Построение data pipelines и versioning для документов, embeddings и training data • Создание evaluation frameworks, guardrails и систем контроля hallucinations • Реализация reliable structured output и data extraction • Тесное взаимодействие с physicians и Platform Architect Требования: • Сильный hands-on опыт с production LLM systems: RAG, agents, inference • Опыт fine-tuning open-source LLMs: LoRA / QLoRA / PEFT, с измеримыми результатами • Опыт построения data pipelines и versioning для LLM / RAG workloads • Сильные навыки в evaluation, hallucination reduction и structured output • Production Python + FastAPI + async processing • Опыт с self-hosted inference: vLLM или аналогичные решения • Опыт GPU optimization • Английский язык на уровне C1: strong written and spoken communication skills • Bachelor’s degree или выше в Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science или смежной технической области • 5+ лет опыта в ML/AI • 1.5–2+ года опыта в production LLM projects • Опыт с MLOps Будет плюсом: • Опыт в medical / clinical NLP или regulated domains • Cost modeling и optimization of LLM workloads • MLOps и production fine-tuning pipelines • Apache Airflow, Prometheus / Grafana или AI Solution Architecture • Publications in relevant fields Условия: • Работа в early-stage HealthTech startup с продуктом для US healthcare market • Возможность участвовать в создании AI-powered платформы с реальным влиянием на healthcare-процессы • Офисный формат в Астане первые 7–9 месяцев, далее возможен hybrid/remote • Зарплата $4 000 – $5 000 USD gross + equity • Возможность релокации в США при успешном росте компании, обсуждается индивидуально

Обязанности: • управлять проектами по разработке агентов: сбирать требования, формулировать метрики качества, согласовывать архитектуру, разрабатывать, проектировать MLOps-пайплайнов • разрабатывать и внедрять AI-агентов на базе LLM (Python, LangChain, LangGraph, GigaChain) • интегрировать решения с core-системами банка (REST, Kafka, PostgreSQL). Требования: • опыт разработки на Python от 3 лет • опыт создания backend приложений и разработки API используя веб-фреймворк FastAPI • опыт работы с PostgreSQL (SQL, индексы, транзакции), SQLAlchemy/asyncpg, Redis • опыт в разработке и проектировании концептуальной и детальной архитектуры ИТ-решений (PoEE, TOGAF), построения MLOps-пайплайнов (Groovy, Jenkins), понимание базовых принципов MLSecOps, LLMOps • опыт создания AI-агентов и их внедрения будет преимуществом. Условия: • гибридный формат работы (3 дня в офисе) • годовой бонус и ежегодный пересмотр • расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи • корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях • офис на Варшавском шоссе д.9 с зонами отдыха и спортзалом • льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

О КОМПАНИИ Мы — международная fintech-компания, развивающая криптоплатежную экосистему. Создаем продукты на стыке crypto, banking и digital payments для пользователей по всему миру. У нас есть живой продукт, активная база пользователей и стабильная выручка. Сейчас мы активно масштабируем продукт и усиливаем инженерную команду. ЗАДАЧИ • Разрабатывать и развивать ключевые backend- (Python) и frontend-сервисы (React Native) экосистемы; • Работать над ядром системы: сложные интеграции, кастомные криптокошельки, подключение бирж и фиатных платежек; • Развивать архитектуру White Label, корпоративные API и личные кабинеты партнеров; • Участвовать в проектировании и улучшении архитектуры существующей системы под задачи масштабирования; • Писать чистый, поддерживаемый код и активно участвовать в code review; • Разбирать, диагностировать и устранять причины инцидентов, улучшать безопасность системы. ТРЕБОВАНИЯ К КАНДИДАТУ • Коммерческий опыт разработки от 4 лет; • Уверенный и глубокий опыт backend-разработки на Python (FastAPI / Django / Flask); • Опыт работы с React Native (или готовность оперативно подхватить мобильное направление, имея сильную базу в React); • Хорошие знания SQL/NoSQL БД, понимание основ работы распределённых систем; • Умение и желание разбираться в комплексном существующем коде; • Английский язык на уровне чтения технической документации. УСЛОВИЯ • Полностью удалённый формат работы из любой точки мира; • Гибкий график и отсутствие бюрократии; • Реальный работающий продукт и сложные, нестандартные задачи на стыке фиата и крипты; • Сильная техническая команда с опытными лидами; • Возможность напрямую влиять на технические решения в своей зоне ответственности; • Конкурентный доход, защищенный от инфляции.

Задачи: — Распил backend-части на микросервисную архитектуру — Разработка новых бизнес-фич: алерты, отчеты, витрины, интеграции с Jira и BI-системами — Масштабирование пайплайнов в Apache Airflow — Работа в Kubernetes, использование Docker и Helm для деплоя — Автоматизация CI/CD, усиление покрытия тестами и улучшение наблюдаемости (Prometheus + Grafana) Требования: — Уверенное знание Python 3.x, опыт коммерческой разработки от 3 лет — Практический опыт работы с FastAPI (разработка REST API, работа с зависимостями, валидацией, middlewares) — Опыт работы с асинхронным стеком (async/await, aiohttp, asyncpg) — Навыки написания тестов (pytest) и отладки приложений — Умение писать чистый, читаемый и тестируемый код (принципы SOLID, PEP8, code review) — Уверенное владение SQL, опыт работы с PostgreSQL (написание запросов, индексация, оптимизация) — Знание принципов контейнеризации, опыт работы с Docker — Понимание основ Kubernetes: деплой приложений, работа с pod-ами, secrets, configmaps

Обязанности: • разработка сервисов и библиотек для AI агентов • поддержка и развитие существующих сервисов • проектирование детальной архитектуры и АPI для новых сервисов • интеграция продуктов компании с партнерами • контроль за качеством и отказоустойчивостью Требования: • высшее оконченное образование • опыт коммерческой разработки на Python (от 3 лет) • опыт управления от 2 лет • владение инструментами контроля версий (Git) • знание паттернов и антипаттернов разработки и написания кода (SOLID, ООП) • опыт работы с фреймворками: fastapi, asyncpg, aiopg • опыт написания тестов (pytest) • опыт проведения code-review • опыт работы с PostgreSQL: написание запросов, работа с индексами, транзакциями • понимание общих принципов работы LLM (модальность, токены, температура, галлюцинации) • понимание зачем нужен и как работает RAG • опыт работы с LangChain/LangGraph, Prompt engineering, Tool calling • знание протоколов взаимодействия между агентами. Условия: • офис рядом с метро Кропоткинская • формат работы гибридный • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Berlin Office; Iasi Office; London Office; Dublin Workplace: Hybrid Taktile empowers financial institutions to transform into truly AI-native organizations. We’re growing rapidly with enterprise customers across banks and insurance companies, and we’re looking for a Senior Full-Stack Engineer to join our Platform team. About the role Our Engineering and Product Design teams are building multiple verticals on our platform at high speed, leveraging AI and building agentic functionality into the platform itself. As we scale into the world's largest regulated financial institutions, identity and access management (IAM), authorization, and fine-grained permissions have become foundational to our enterprise readiness. We are hiring a Full-Stack Engineer to join the team building Taktile's IAM and permissions platform: the authorization backbone that powers enterprise-grade access control across our product. Joining us, you'll design and build permission models and access controls end-to-end, from the React/TypeScript access-management and admin UIs down to the Python (FastAPI) authorization services. You'll take on the problems that make enterprise authorization genuinely hard: multi-tenant isolation, fine-grained permission checks in the hot path of millions of decisions a day, audit and access trails, and the constraints of regulated financial services. What You'll Do - Design, build, and operate core authorization primitives such as roles, policies, and fine-grained permission checks (RBAC/ReBAC), along with the authentication and SSO/OAuth/OIDC flows that sit on top of them. - Guarantee strict multi-tenant isolation so every customer's data and decisions stay fully segregated. - Keep fine-grained permission checks fast in the hot path of millions of automated decisions per day, where both latency and correctness are non-negotiable. - Build audit and access-trail capabilities that give customers and auditors a verifiable record of who accessed what, when, and why. - Design for regulated-industry constraints (financial services, SOC 2 / ISO 27001, data residency), where access control is a compliance requirement, not just a feature. - Leverage leading edge AI tools (e.g. Claude) on a daily basis to build industry-shaping AI-native capabilities. Requirement: - 5+ years of professional full-stack experience building backend services in Python (FastAPI or equivalent), including REST APIs and databases - Strong proficiency with React and TypeScript. - Experience building access control systems, with exposure to authentication and authorization concepts (RBAC, SSO, OAuth/OIDC, multi-tenant permissions). - Strong engineering fundamentals with a passion for simplicity and precision. - Experience integrating into AWS or similar cloud providers. - Fluency in English, both written and spoken, is essential as we operate in a remote environment requiring clear and effective communication. Nice, but not required - Deeper backend specialization (async patterns, performance tuning, data modeling). - DynamoDB or Postgres, SQLAlchemy. - Hands-on experience designing authorization systems at scale: fine-grained / ReBAC models, policy engines (OpenFGA or Zanzibar-style systems, OPA), or multi-tenant RBAC for enterprise SaaS. - Prior ops or on-call experience. Our Offer - Work with colleagues that lift you up, challenge you, celebrate you and help you grow. We come from many different backgrounds, but what we have in common is the desire to operate at the very top of our fields. If you are similarly capable, caring, and driven, you'll find yourself at home here. - Experience a truly flat hierarchy and communicate directly with founding team members. Having an opinion and voicing your ideas is not only welcome but encouraged, especially when they challenge the status quo. - Learn from experienced mentors and achieve tremendous personal and professional growth. Get to know and leverage our network of leading tech investors and advisors around the globe. - Receive a top-of-market equity and cash compensation package. - Get access to a self-development budget you can use to e.g. attend conferences, buy books or take classes. - Receive a new Apple MacBook Pro, as well as meaningful home office set-up. About Us Taktile enables financial institutions to transform into AI-native organizations that are increasingly powered by autonomous agents. With our modular Agentic Decision Platform, customers combine AI agents, rules, relevant context, and human oversight to safely automate and optimize their decisions—approving more customers, reimbursing claims instantly, stopping fraud before it spreads, and financing every business worth funding. Founded in 2020, Taktile powers millions of decisions daily for institutions including Mercury, Monzo, Faire, and Pleo. With offices in New York, Berlin, London, São Paulo, and Iași, the company has raised $184M from Growth Equity at Goldman Sachs Alternatives, Index Ventures, Tiger Global, Balderton Capital, and Y Combinator. Learn more at taktile.com http://taktile.com   About Your Employment. Taktile operates through regional entities worldwide. Depending on the location of this role, your employment or engagement will be with Taktile LLC (US), Taktile GmbH (Germany), Taktile Ltd (UK), or Taktile SRL (Romania). The applicable entity will be confirmed during the offer process. Your Privacy. Taktile (“we” or “us”) is the controller of the personal data you provide during this application process. We collect and process your name, contact details, resume/CV, work history, education, and any other information you submit or that we obtain from publicly available sources or references. How we use your data: We process your personal data to evaluate your candidacy, communicate with you about the recruitment process, comply with legal obligations (such as right-to-work verification), and, with your consent, to consider you for future opportunities. Legal basis (EU/UK applicants): We rely on (i) pre-contractual steps at your request (GDPR/UK GDPR Art.6(1)(b)), (ii) legal obligations (Art. 6(1)(c)), and (iii) our legitimate interest in evaluating candidates (Art.6(1)(f)). Retention: If your application is unsuccessful, we retain your data for 12 months after the recruitment process concludes, unless you consent to longer retention. Successful candidates’ data becomes part of their employment records. Your rights: Depending on your location, you may have the right to access, correct, delete, or restrict the processing of your personal data, to data portability, and to withdraw consent. Automated decision-making: We use automated tools to assist in screening applications. No hiring decision is made solely by automated means without human review. International transfers: Your data may be transferred to and processed in the United States, Germany, the United Kingdom, or Romania. Where required, transfers are protected by Standard Contractual Clauses or other approved mechanisms. By submitting your application, you acknowledge that you have read and understood Taktile’s Applicant Privacy Policy. To exercise your rights or ask questions, contact privacy@taktile.com

Задачи: - Проектировать и писать ядро платформы, доводить его до надежной работы в продакшене - Разрабатывать сервисы и программные компоненты - Внедрять новые функции и развивать существующие - Участвовать в архитектурных обсуждениях и принятии решений - Обеспечивать качество кода: писать и поддерживать юнит-тесты, проводить код-ревью - Участвовать в оценке, планировании и приоритизации разработки - Развивать младших и миддл-разработчиков в отделе - Общаться с заказчиками и командами разработки, тестирования, сопровождения Требования: - Опыт разработки на Python: знакомство с Asyncio, Concurrency, FastAPI, Flask, Django, Testing и особенностями масштабирования Python-приложений - Опыт работы с базами данных — SQL Syntax, Indices, Transactions, Locks, Domain Design, Scaling Patterns, NoSQL, популярными ORM, например SQLAlchemy - Опыт создания продуктов и инструментов в области AI и LLM: построение агентов и систем RAG, работа с MCP, реализация механизмов памяти и кодинговых агентов

Задачи: — разработка и поддержка микросервисов на Python с использованием FastAPI — проектирование архитектуры, реализация бизнес-логики, интеграция с внешними сервисами — подготовка к продакшену: покрытие тестами, логирование, деплой, CI/CD — участие в аналитике данных и формировании отчётности для бизнеса и продуктовой команды — проверка продуктовых и технических гипотез, участие в A/B-экспериментах и анализ их результатов — работа с метриками сервисов, интерпретация данных и предложение улучшений на основе аналитики Требования: — опыт коммерческой разработки микросервисов на python — от 2 лет — уверенное владение асинхронным программированием в python (async/await) — отличное знание fastapi, понимание внутренней архитектуры фреймворка — опыт работы с sqlalchemy (core и orm), написание и оптимизация sql-запросов — знание redis — реализация кэширования, очередей задач и временных хранилищ — навыки работы с celery для фоновых задач и отложенных операций — опыт написания тестов (unit, integration, api), работа с pytest — навыки логирования, настройки структурированных логов, мониторинга и алертов — опыт настройки и использования docker, docker compose, деплой через nginx — понимание принципов ci/cd: настройка пайплайнов, автоматическая проверка кода, линтеры и тесты — уверенное владение git, опыт работы в команде с использованием gitflow — опыт работы с реальными production-проектами, умение читать и дорабатывать чужой код Условия: — работа в офисе — команда опытных разработчиков, code review — участие в интересных и стабильных проектах, рост и обучение внутри команды

Location: Berlin Workplace: OnSite ABOUT PEEC AI AI search is changing how brands are discovered and chosen. People now ask ChatGPT, Gemini, Claude and Google’s AI answers what they used to search for, and AI assistants increasingly shape the journey from discovery to purchase. Winning customers now means winning over the AI systems that influence their decisions. Peec AI is an AI search platform that helps marketing teams understand and improve how their brands are discovered, represented, and recommended. We show them where they stand, what’s shaping it, and where to act. Since launching in January 2025, Peec AI has passed $20M ARR and 4,000 paying customers. We’re a Series A company backed by 20VC and Singular, with 100+ people across our Berlin HQ and our New York office. WHAT YOU’LL DO - Train, test, and ship models that power Peec AI’s recommendations - helping customers boost their visibility in AI search - Develop algorithms that extract actionable insights from AI search behavior, creating data-driven recommendations that help brands increase their AI Search visibility - Own the full model lifecycle from experimentation to production deployment, working closely with engineering to integrate ML solutions into our systems - Design and implement data pipelines to ingest, process, and analyze large volumes of data WHAT WE’RE LOOKING FOR - Proven backend development skills in Python with experience building APIs, data pipelines, or ML infrastructure, and familiarity with tools like FastAPI, Docker, and cloud platforms (preferably GCP) - Deep curiosity about how LLMs work, with the ability to reverse-engineer AI search behavior and translate patterns into actionable product features - Track record of taking projects from research to production in a fast-moving startup environment, with strong problem-solving skills and comfort working with ambiguous, evolving problems - Excellent communication skills with the ability to explain complex technical concepts to customers and stakeholders OUR DATA SCIENCE STACK - Languages: Python, SQL - Libraries: Pandas, NumPy, HuggingFace, PyTorch, TensorFlow, ONNX - Backend: GCP, Cloud Functions, Firestore, Postgres, AlloyDB, BigQuery - AI Models: OpenAI, Claude, Perplexity, Gemini, Llama, etc. BONUS POINTS - Contributions to open-source projects - Deployed side/hobby projects that we can check out - Presented research papers at top ML or AI conferences - Having started a company before or worked at a high-growth startup - Fluency in Typescript WHAT WE OFFER - Exciting and challenging work with real impact and ownership at one of Europe’s fastest-growing Series A startups - Regular team events and off-sites - Aggressive equity compensation package - Paid Dinner & Uber home when working late - The most beautiful office space and work environment in Berlin

Задачи: — Разработка витрины для взаимодействия с внутренними ИИ моделями/агентами с целью привлечь новых абонентов — Проектирование архитектуры программных средств — Создание Unit-тестов для разработанного кода — Участие в Code Review — Взаимодействие с другими разработчиками, дизайнерами, тестировщиками, менеджерами и аналитиками для эффективного решения задач — Участие в тестировании Требования: — Опыт разработки на Python (3.8+) от 2 лет — Уверенное знание и практический опыт работы с Django (включая Django REST Framework и шаблонизацию для server-side rendering): создание REST API, работа с моделями, миграциями, ORM, аутентификация и авторизация (JWT, OAuth, Django Permissions), оптимизация запросов (select_related, prefetch_related), навыки разработки серверного рендеринга с использованием Django Templates, создание динамических HTML-страниц на стороне сервера, работа с контекстом, формами, включением шаблонов (include, extends), интеграция статики (CSS/JS) через Django Static Files, понимание различий между SSR и фронтенд-рендерингом (SPA) — Опыт разработки микросервисов или API на FastAPI: работа с асинхронностью (async/await), валидация данных (Pydantic), автоматическая генерация документации (Swagger/OpenAPI) — Опыт работы с PostgreSQL: написание сложных SQL-запросов, понимание индексов, производительности, оптимизации, работа с транзакциями, миграциями (например, через Django или Alembic) — Знание принципов REST, опыт проектирования API — Опыт работы с системами контроля версий (Git) — Базовое понимание Docker и контейнеризации — Опыт написания unit- и интеграционных тестов (pytest, unittest) — Понимание принципов CI/CD — Английский язык — чтение технической документации (Pre-Intermediate и выше) Условия: — Удаленный формат работы по ТК — Срок привлечения: 6 месяцев Будет плюсом опыт работы с Golang или желание его освоить

Задачи: — Писать микросервисы на FastAPI, SQLAlchemy и Pydantic — Поддерживать и развивать существующие сервисы — Интегрироваться с другими системами по API (REST, SOAP) Требования: — Опыт работы с Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic — Знание MySQL и PostgreSQL — Опыт работы с Docker, Linux, Git — Знание асинхронного программирования — Опыт работы с Alembic, WebSocket Условия: — Зарплата от 180 000 до 350 000 ₽ (net) — Полная удалённая работа из любой точки мира — Сотрудничество по ИП или ГПХ РФ — Равноправие в команде, лёгкая корпоративная культура