Задачи:
- Разрабатывать сервисы под NLP и LLM
- Разрабатывать AI-тренажеры, работа с RAG, интеграция с голосовым движком (ASR/TTS)
- Проводить PoC по новым инициативам
- Проводить code review
Требования:
- Уверенные знания Python
- Стек: FastAPI, asyncio, PostgreSQL, Redis, Docker/Kubernetes
- Опыт работы с RAG, векторными БД (Milvus, Chroma)
- Умение писать тесты (pytest) и проектировать отказоустойчивые API
- Опыт разработки телеграм и макс ботов (библиотеки maxapi, aiogram)
- Опыт работы с ASR/TTS
- Знание инфраструктуры ML (Triton Inference Server, локальные LLM)
- Опыт проектирования или работы с AI платформами
- Опыт работы в кросс-функциональных командах с DS и DevOps
Задачи:
- разрабатывать бекенд на Python;
- вносить изменения в уже существующие компоненты;
- проактивно предлагать улучшения в архитектуре и коде, опережая появление проблем;
- участвовать в планировании развития системы и приоритезации технических задач;
- проектировать архитектуру новых сервисов бекенда Авиасейлс для бизнеса (корпоративные путешествия: авиа, ж/д, отели, автобусы, бизнес-трипы, политики, отчётность).
Требования:
- уверенное владение Python;
- экспертиза в DDD и лучших архитектурных практиках;
- опыт с любым из современных Python-стеков: Django / FastAPI / SQLAlchemy;
- опыт применения паттернов проектирования и SOLID;
- опыт работы с PostgreSQL, MongoDB и построения оптимальных схем данных;
- знание Kubernetes, Docker, CI/CD (Jenkins, GitHub Actions);
- опыт с системами очередей и асинхронными задачами (Kafka);
- опыт проектирования систем с четким разделением на слои ответственности;
- опыт фича оунерства: умение коммуницировать с бизнес-заказчиками и техническими специалистами, а также рассказывать интересные кейсы;
- навыки автоматизированного тестирования (pytest).
УдалённоГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— Работать над повышением стабильности и улучшением производительности платформы;
— Сопровождать клиентские запуски совместно с клиентским менеджером и заказчиком;
— Разрабатывать новые интеграции и дорабатывать функционал;
— Создавать и настраивать автоматизации на платформе;
— Разбирать тикеты и фиксить баги.
Требования:
— Хорошо знать современный Python, фреймворки не принципиальны;
— Иметь опыт разработки функционала, связанного с LLM, знакомство с OpenAI API, принципами составления промптов, tool calling, prompt caching, RAG;
— Уметь использовать ИИ в работе: составлять требования, проверять, тестить, а не просто ваншотить;
— Иметь опыт с API и интеграциями в основных российских CRM (AmoCRM, Bitrix24 и тд);
— Проактивность, готовность учиться новому и внедрять лучшие практики.
Будет плюсом:
— Наличие pet-проектов, связанных с LLM/AI;
— Хорошее знание SQL и PostgreSQL / Clickhouse;
— Техническое образование;
— Опыт работы в небольших командах / стартапах;
Условия:
— Работа в быстрорастущем стартапе с максимально разнообразными задачами и быстрым ростом.
Задачи:
- Разрабатывать микросервисы и пайплайны обработки данных на Python.
- Внедрять разрабатываемые DS специалистами ML-модели в продукты команды (продуктивизация).
- Создавать отказоустойчивые интеграции с внешними и внутренними провайдерами данных.
- Покрывать код тестами, метриками и создавать технические дэшборды.
- Следовать единым подходам к созданию сервисов и обеспечению их наблюдаемости (observability).
- Выстраивать процессы взаимодействия ML и Dev части команды для уменьшения TTM.
Требования:
- Опыт коммерческой разработки на Python от 3-х лет.
- Опыт создания веб-сервисов (FastAPI).
- Знание основ ООП, SOLID, шаблонов проектирования, умение писать чистый, поддерживаемый код.
- Понимание принципов CI/CD и практический опыт работы с Gitlab CI/CD.
- Опыт работы с K8s для развёртывания приложений.
Задачи:
— Совершенствовать сервис
— Разрабатывать продуктовую и бизнес-логику
— Реализовывать интеграции с сервисами базовой инфраструктуры
— Улучшать observability и архитектуру решения
Требования:
— Разрабатывали на Python от трёх лет
— Знакомы с классическими алгоритмами и структурами данных
— Знакомы с Tortoise ORM или другой ORM
— Работали с многопоточностью: процессами, тредами, очередями, локами
— Проектировали базы данных
— Разрабатывали gRPC или REST API
Обязанности:
- Запускать и развивать сервисы, которые основаны 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
- Вместе с командой влиять на технические решения и стандарты, внедрять лучшие практики
Требования:
- Опыт работы с Python 3
- Умение работать с FastAPI и базами данных PostgreSQL, контейнерами в Docker и кластерами Kubernetes
- Умение писать тесты на Pytest
- Интерес к миру ML на уровне доменной области
- Самостоятельность и готовность нести ответственность за проект
Задачи:
— Разрабатывать и поддерживать QA пайплайны тестирования для MWS Data Lakehouse: юнит-тесты, интеграции, end2end, производительность, безопасность.
— Проектировать, писать и автоматизировать тест-кейсы.
— Выполнять ручное тестирование новых фич и сложных data-сценариев.
— Проводить нагрузочное и стресс-тестирование (1000+ QPS), работу с конкуренцией в StarRocks и S3-интеграциями.
— Тестировать GitOps-деплойменты и корректность работы Iceberg таблиц.
— Тестировать интеграции: Iceberg REST Catalog — StarRocks S3/Iceberg — Spark/Trino.
— Вести баг-трекинг, писать воспроизводимые баг-репорты с логами, метриками и трассировкой данных.
— Участвовать в планировании спринтов релизного цикла и тестировании тестовых и пре-прод стендов.
Требования:
— Гражданство и локация: РФ, РБ.
— Опыт работы в качестве QA инженера 3+ лет.
— Ключевые навыки и технологии: SQL, Python, Kubernetes (k8s), YAML, Spark, QA frameworks, Apache Iceberg, Allure, S3.
— Опыт в методологиях обеспечения качества, организация процессов предотвращения дефектов и соблюдения стандартов разработки.
— Опыт тестирования API и баз данных, знакомство с регрессионным тестированием и автоматизацией регрессии.
— Внимание к деталям, аналитический склад ума, способность находить аномалии.
Условия:
— Формат работы: удалённо.
— Зарплата: до 190 000 руб.
— Полная занятость.
О компании:
— Более 10 лет в IT, разные виды тестирования и поддержка релизов.
Мы — амбициозная команда специалистов, которая ставит перед собой амбициозную задачу по разработке и внедрению ИИ-агента для управления технологическими рисками Банка. Наше решение помогает быстро выявлять, оценивать и минимизировать последствия технологических рисков. В нашей команде ты сможешь быть вкладом в создание и развитие продукта с 0 и работать с передовыми технологиями, свободные коммуникации и быстрые решения без долгих согласований.
Задачи:
— проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability)
— выстраивать и развивать архитектуру агентских систем (оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества)
— внедрять ML System Design подходы: искать и применять передовые идеи и мировой опыт в области архитектур агентских систем
— работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API
— проводить технические исследования (R&D), быстро прототипировать, измерять, масштабировать в прод
— развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, расходы
— влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство.
Требования:
— от 4 лет промышленной backend-разработки на Python с акцентом на надёжность и производительность
— опыт проектирования распределённых систем и высоконагруженных сервисов
— уверенная математическая база (вероятность/статистика/оптимизация), инженерный вкус и привычка мерить всё метриками
— практика работы с ML-системами в проде: фичи, офлайн/онлайн-оценка, A/B, наблюдаемость качества
— навык разбираться в новых подходах (LLM-агенты, инструменты, память, RAG, оценка), критически их проверять и доводить до результата
— готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код.
Будет плюсом:
— опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многoшаговые цепочки, инструментализация, безопасность)
— опыт реализации высокоэффективного инференса LLM моделей, глубокое понимание работы kernel для инференса
— вклад в open-source или публикации/доклады
— знание домена рисков.
Piklema занимается разработкой решений в области предиктивной аналитики для горнодобывающей отрасли.
Формат: Гибрид (Москва)
Требования:
— Уверенный Python (asyncio, threading, multiprocessing)
— Опыт backend-разработки (FastAPI или аналоги, БД, ORM)
— Практический опыт с Docker и docker-compose
— Уверенный Linux (настройка, диагностика, работа с сервисами)
— Понимание работы брокеров сообщений (RabbitMQ, Redis, Celery, Dramatiq)
— Базовое понимание сетей (TCP/IP, маршрутизация)
— Опыт деплоя и сопровождения сервисов
— Понимание, как работает система в продакшене (логи, метрики, отказоустойчивость)
— Навыки работы с GPU и умение запускать и отлаживать приложения в Docker с GPU
— Понимание принципов observability (метрики, логи, трейсы)
— Опыт или знакомство с инструментами: Grafana, Prometheus, Telegraf, Loki
Обязанности:
- разработка прикладного ПО на Python
- применение практик GenAI для решения задач Python-разработки
- написание unit-тестов
- поиск наилучших решений совместно с дизайнерами и аналитиками
- менторство (развитие tech skills) стажёров (актуально для middle, senior)
- взаимодействие с разработчиками и другими командами в формате Agile.
Требования:
- высшее образование
- опыт работы в роли разработчика от двух лет в проектах по разработке и/или модификации и/или внедрению ПО с использованием инструментов и технологий Python
- опыт работы с фреймворками в направлении Python: FastAPI, Flask
- опыт работы со всеми указанными библиотеками Python: AsyncIO, SQLAlchemy, Pydantic
- опыт работы с реляционными БД (Oracle DB и/или PostgreSQL и/или MySQL)
- опыт оптимизации производительности SQL запросов (план запроса, полное сканирование)
- опыт интеграции инфраструктурных компонентов с сторонними системами
- опыт командной разработки с использованием программных продуктов Confluence и Jira
- опыт работы в гибких методологиях (Agile и/или DevOps и/или Scrum) разработки.
Задачи:
— Разработка AI-агентов и RAG-решений
— Создание Python-микросервисов
— Проектирование архитектуры
— Код-ревью и участие в развитии продукта
Требования:
— Коммерческий опыт Python от 4 лет
— Опыт с LangChain/LangGraph и внедрением AI-решений
— Опыт работы с микросервисной архитектурой, FastAPI, PostgreSQL, Git, асинхронное программирование
— Опыт код-ревью и работы в Agile
Условия:
— Офис (Москва, Кутузовский проспект, 32к1), полная занятость
— Профессиональный рост: работа в сильной команде и участие в развитии современных AI-продуктов
Задачи:
— Проектировать и разрабатывать интеграционные системы на базе микросервисной архитектуры
— Внедрять новые технологии, инструменты и методы разработки
— Взаимодействовать с командой, поиск и решение проблем
— Участвовать в брейнштормах
Требования:
— Опыт разработки Backend приложений (Python 3.>) от 5 лет
— Уверенное владение базовыми архитектурными паттернами
— Понимание асинхронной парадигмы программирования
— Желание придерживаться культуры разработки и Best practices (SOLID, KISS, DRY, etc.)
— Желание следовать Coding Style Guide, PEP8 и типизации данных
— Практические навыки работы с платформами контейнеризации приложений
— Опыт построения архитектур сложных систем
— Умение оценивать сложность задачи
— Умение декомпозировать задачи
— Опыт работы с инструментами командной разработки: Git, Jira, Confluence
— Опыт работы с Linux (Bash)
— Знание и умение работать с одним из брокеров сообщений (RedHat JBOSS AMQ, ActiveMQ Artemis, IBM WebSphere MQ, Apache Kafka)
— Опыт работы с реляционными базами данных (Oracle, PostgreSQL, MySQL)
Будет плюсом:
— Навык владения любой системой оркестрации контейнеров (Kubernetes, Deckhouse)
— Понимание и опыт работы с DDD/Event driven архитектурой
— Опыт работы с потоковой обработкой данных Apache Kafka Streams
— Опыт работы с Prometheus Grafana, ELK, HashiCorp Vault, Keycloak
— Опыт разработки интеграционных решений
— Понимание асинхронной парадигмы программирования
Условия:
— Современный стек технологий, микросервисная архитектура приложений
— Работа в гибкой методологии разработки
— Возможность работать как в офисе, так и в гибридном формате, и удаленном формате
— Поездки на конференции и тренинги за счет компании, внутренние семинары, внутренние митапы
— Новая техника для комфортной работы
— Сессии профессионального развития 2 раза в год с планом индивидуального развития и обратной связью
— Корпоративная культура со своими ценностями и традициями
Задачи:
- Автоматизировать тестирование компонентов Arenadata Hyperwave (ADH) и Arenadata Hyperwave Cloud (ADHC): Spark, Impala, Trino, Kyuubi, Hive, HBase, Ozone, HDFS, YARN, Airflow, Flink;
- Тестировать развёртывание и эксплуатацию платформы на bare metal, VM и в Kubernetes;
- Разрабатывать и развивать тестовые фреймворки на Python для распределённых Big Data-систем;
- Писать интеграционные и e2e-тесты на реальных кластерах: функциональность, отказоустойчивость, производительность;
- Поддерживать и развивать CI/CD-пайплайны автотестов;
- Работать с разработчиками, архитекторами и QA над качеством релизов;
- Делать код-ревью тестового кода.
Требования:
- Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет;
- Умение применять SOLID, DRY, KISS при проектировании тестовых фреймворков;
- Знание паттернов проектирования (Factory, Strategy, Builder, Resource Object) для гибких и масштабируемых решений;
- Экспертное владение pytest: сложные фикстуры, параметризация, плагины (pytest-xdist и другие);
- Опыт использования Linux (Core Utils, Bash): файловые системы, права, процессы, сетевые утилиты;
- Опыт тестирования систем развёртывания и конфигурации распределённого ПО, плюсом будет Ansible, Terraform или Puppet;
- Сетевой бэкграунд: HTTP(S), TCP/IP, SSH, сертификаты;
- Опыт настройки и поддержки CI/CD-пайплайнов (Jenkins, GitLab CI, TeamCity, GitHub Actions);
- Опыт работы с Docker и Kubernetes на уровне эксплуатации и отладки.
Задачи:
— Проектировать отказоустойчивые технические решения
— Разрабатывать высоконагруженные микросервисы по задачам платформы backend
— Отвечать за код до момента релиза и после: делать код-ревью, писать автотесты, релизить, настраивать мониторинги
— Развивать направление на Golang, при желании перехода в будущем, делиться знаниями и практиками между разработчиками других микросервисов
Требования:
— Качественный опыт написания кода на python от 3 лет
— Опыт написания кода на golang и желание развиваться в нем
— Умение и практика написания тестов
— Свободное владение linux (bash, sed, grep и другие утилиты)
— Опыт работы с СУБД: postgresql, MongoDB, ElasticSearch, Redis
— Опыт работы с CI/CD: gitlab, docker, kubernetes
— Знание классических алгоритмов и структур данных
Условия:
— Официальное трудоустройство и конкурентная заработная плата
— Уютный и современный офис в шаговой доступности от станций метро Дмитровская, Савёловская, рядом с Флаконом и Хлебозаводом
— Гибридный формат работы (или возможность переехать в Москву из регионов России)
— Предоставление современной рабочей техники, дополнительного монитора и многое другое для комфортной работы
— Гибкое начало рабочего дня по согласованию с руководителем
— Забота о здоровье: консультации психолога, юриста, финансового консультанта и специалиста по ЗОЖ, после испытательного срока - ДМС (со стоматологией) и страховка для выезда за рубеж
— Поддержка в обмене знаниями и идеями: поощрение выступлений на митапах и помощь с подготовкой докладов
— Бесплатная подписка на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits, доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ»
