Вакансии

Location: Azerbaijan; Ukraine About Onedome We're a UK fintech building high-throughput digital infrastructure for the mortgage and property space. Recently acquired Trussle. We're taking our platform to the next level: fully automated, self-healing, observable, and built to handle real traffic spikes (we have a TV launch coming up). The role You'll be our senior platform engineer. Not a traditional ops role. You'll treat infrastructure as a product, build the internal developer platform our engineers deploy through, and bring SRE discipline into the application tier when it's needed. You won't have a platform team to lean on. You'll be building that capability. We know exactly what we need. What you'll do Own 5 AWS accounts across the organisation (QA, Prod, Infra, plus two others) Architect and maintain infrastructure as code with Terraform. Replace the click-ops that's still around Stand up CI/CD pipelines engineers actually want to use. Blue/green and canary where it makes sense Run releases reliably and reduce key-person risk on the deploy process Set up monitoring, alerting, and incident response so we catch issues before customers do. Define SLIs and SLOs that map to real user journeys Lead incident response as the primary infra responder. Run blameless post-mortems Patch and harden the platform. We're a fintech, this matters. IAM least privilege, secrets management, vulnerability scanning, MFA enforcement Lead infrastructure work for the TV launch: traffic spikes, autoscaling, capacity planning, runbooks Partner with backend engineers when production issues cross into the app tier. JVM tuning, connection pools, async patterns, memory leaks Architect multi-region DR. Drive the platform toward self-healing Optimise cost across DynamoDB, Lambda, and the wider AWS footprint Set architectural guardrails with tech leads and SWEs. Mentor engineers as the platform capability grows You must have 6+ years hands-on AWS in production (VPC, IAM, EC2/ECS/EKS, Lambda, S3, CloudFront, Route53, RDS, DynamoDB, SQS) Production Terraform (Terragrunt a plus). Multi-environment state management Production Kubernetes and Docker. EKS specifically Strong CI/CD experience: GitHub Actions, GitLab, Jenkins, or ArgoCD. GitOps practices Strong infrastructure security: IAM least privilege, secrets, patching, vulnerability scanning, MFA enforcement Observability from scratch: CloudWatch, Datadog, Grafana, Prometheus, OpenTelemetry, or ELK Solid backend competency in Java (Spring Boot), Python, or Node. Understanding of JVM, concurrency, async systems Comfort being the senior infrastructure person. Self-directed, opinionated, disciplined about documentation B2/C1 Level English Nice to have Fintech or other regulated industry experience DynamoDB at scale (we run many tables with PITR and S3 exports, Lambda-driven daily incrementals) AWS cost optimisation track record Past experience as a first infrastructure hire at a small team Building internal developer platforms or self-service tooling AWS DevOps Pro, Solutions Architect Pro, or CKA Service mesh experience (Istio, Linkerd) and DevSecOps practices Firebase or GCP exposure (we have a small footprint there) What you won't get from us A platform team to lean on. You'll be building that capability Click-ops everywhere. You'll be replacing what exists with IaC Ambiguity about the work. We know exactly what we need Working setup UK working hours. Fully remote across the EU Tooling: Microsoft 365, Teams, Planner, Nuclino, GitHub aws-vault with MFA enforcement on all accounts Sustainable on-call rotation Salary: $4,000 – $5,000 / month

Задачи: — Разрабатывать микросервисы на Java и Spring Boot — Проектировать REST API и интеграции с внешними системами — Работать с PostgreSQL, проектировать схемы и оптимизировать SQL-запросы — Развивать и рефакторить существующий код, включая legacy-компоненты — Использовать Kafka или RabbitMQ для обмена сообщениями — Писать unit- и интеграционные тесты, проводить code review — Участвовать в архитектурных обсуждениях, декомпозиции и оценке задач — Работать по Agile/Scrum совместно с аналитиками, тестировщиками и DevOps Требования: — Коммерческая разработка на Java от 3 лет для Middle и от 6 лет для Senior — Уверенное знание Java 8, 11 или 17 и Spring Boot, Data, Security, MVC — Практика разработки микросервисов и REST API — Уверенная работа с PostgreSQL и SQL, включая оптимизацию запросов — Знание Kafka или RabbitMQ — Навыки работы с Docker, Kubernetes, Git и CI/CD — Написание unit-тестов с JUnit и Mockito — Понимание ООП, SOLID и принципов чистого кода — Умение декомпозировать задачи, оценивать трудоёмкость и технические риски Будет плюсом: — Проекты в банковской, финтех-, страховой сфере или промышленности — Знание Kotlin — Работа с MongoDB или Redis — Знакомство с Prometheus, Grafana, ELK или Elasticsearch — Использование Camunda, Liquibase или Flyway — Разработка высоконагруженных систем — Английский на уровне чтения технической документации Условия: — Подработка — Оформление: Договор ГПХ с ИП, с физлицом — График: 5/2 — Формат работы: удалённо

Задачи: — Развертывание, конфигурирование и автоматизация в части ОС семейства Linux и системного ПО виртуализации и кластеризации (программный стек Альт, Astra, kvm/qemu/libvirt, pcs, patroni/etcd, postgres, drbd и т.п.); — Участие в рабочей группе 3й линии технической поддержки в части ОС и системного ПО в качестве эксперта, подготовка рекомендаций для второй линии; — Развертывание, конфигурирование, оптимизация производительности, проведение нагрузочного и функционального тестирования программно-аппаратных комплексов виртуализации (ПАК). Требования: — Законченное высшее техническое образование; — Релевантный опыт работы от 5 лет; — Опыт администрирования Linux; — Владение инструментами troubleshooting'а (например, strace, tcpdump); — Опыт работы с системами виртуализации (Vmware и отечественных аналогов); — Знания базовых сетевых технологий и протоколов; — Базовые знания и опыт работы со средствами балансировки нагрузки; — Знания и опыт работы с Apache Tomcat; — Базовые знания SQL запросов (PostgreSQL); — Опыт использования контейнеризации (Docker, Kubernetes); — Опыт работы с Prometheus, Grafana; — Опыт настройки и оптимизации параметров ОС для приложений на Java; — Опыт сопровождения и траблшутинга энтерпрайз приложений с трехзвенной архитектурой. Условия: — Уютный, комфортный и современный офис в пешей доступности от м. Алексеевская с дежурным врачом, кафе, столовой, кофе, фруктами, фитнес-центром, коворкингом и другими удобствами; — Стабильный и «белый» конкурентный доход, обсуждаемый при встрече; — Удобный график — гибрид или офис (в зависимости от подразделения); — Работа в аккредитованной ИТ-компании из реестра Минцифры (отсрочка от мобилизации); — Профессиональный рост, обучение и развитие, участие в проекте «Лекторий Rubytech»; — Развитые спортивные комьюнити: футбол, волейбол, баскетбол и шахматы; — ДМС для сотрудника и семьи на особых условиях; — Тимбилдинги, митапы и другие корпоративные мероприятия; — Скидки у 500+ партнеров (платформы BestBenefits и Lerna).

Location: Москва Команда юридических ИИ-систем и автоматизации правового анализа. Основной стек: Python 3.10+, FastAPI, LangChain / LangGraph, OpenSearch, Redis, Kafka Обязанности * разработка и поддержка промышленных пайплайнов вокруг больших языковых моделей (LLM) — интеграция агентов, RAG-модулей, кэширования и асинхронных очередей * реализация многоагентных систем на базе LangGraph / LangChain — orchestration, routing, memory-модули, логика принятия решений * интеграция LLM API (GigaChat, OpenAI, Gemini, Qwen) и разработка внутренних сервисов общения между агентами * подключение векторных и поисковых движков (OpenSearch, Qdrant) для семантического поиска в юридических документах * разработка внутренних REST/gRPC-API для взаимодействия с фронтом, хранилищем и внешними LegalTech-системами * настройка пайплайнов логирования, трейсинга и мониторинга (Prometheus, Grafana, Loki) * совместная работа с Data Science-командой — внедрение моделей, дообучение и эксперименты в продакшне. Требования * опыт коммерческой разработки на Python 3+ от 3 лет * глубокое понимание асинхронного программирования, многопоточности и очередей сообщений * опыт построения микросервисной архитектуры и REST/gRPC-API * навыки работы с векторными базами данных или поисковыми движками * базовое понимание принципов работы LLM, RAG, агентов и промтинг-пайплайнов. Будет плюсом: * опыт с GraphRAG / LangGraph * знание DevOps-практик (CI/CD, контейнеризация, мониторинг) * опыт интеграции с LegalTech-системами, ML-API или хранилищами нормативных актов * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия * офисный формат работы, после испытательного гибрид обсуждаем * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Требования к опыту: — Высшее техническое образование; — Общий опыт работы от 7 лет в должности системного администратора; — Сертификаты Microsoft; — Знание Linux (преимущество). Технические компетенции: — Экспертные знания Windows Server 2016/2019/2022 (опыт от 5 лет); — Глубокое понимание Active Directory (опыт от 5 лет); — Продвинутое владение PowerShell; — Опыт работы с DNS, DHCP, GPO (от 5 лет); — Продвинутый уровень владения Astra Linux; — Знание Linux-семейства (Debian/Ubuntu/Astra); — Знание протоколов TCP/IP, VLAN, QoS; — Понимание принципов построения сетей; — Опыт работы с системами мониторинга (Grafana, Zabbix, Prometheus); — Знание принципов резервного копирования; — Знание Python и Bash; — Опыт работы с SCCM; — Понимание протоколов OpenID, OAuth, SAML; — Опыт работы с системами контейнеризации; — Опыт работы с VMware vSphere. Обязанности: Администрирование инфраструктуры: — Управление и поддержка Active Directory; — Администрирование серверной инфраструктуры Windows; — Настройка и обслуживание DNS, DHCP, Terminal Server; — Работа с файловыми службами и службами печати; — Поддержка и мониторинг Hyper-V; — Настройка и обслуживание серверной инфраструктуры на базе Astra Linux; — Администрирование Termidesk VM Manager; — Мониторинг производительности СУБД; — Работа с VMware vSphere. Безопасность и управление: — Управление групповыми политиками; — Создание/удаление учетных записей; — Расследование технических инцидентов; — Анализ журналов событий; — Поддержка антивирусной защиты Kaspersky Endpoint Security. Автоматизация: — Разработка скриптов для автоматизации. Условия: — Официальная заработная плата; — Квартальные и годовые премии; — Формат работы — офис в Москве; — ДМС со стоматологией; — Бесплатный спортзал в офисе и другие условия.

Location: Bengaluru, India We are looking for an experienced Platform Engineer to support the existing AWS infrastructure and contribute to its ongoing modernization and consolidation. The role combines hands-on cloud engineering with a product mindset. We are not looking only for someone who can build or operate infrastructure – we need an engineer who treats the platform as a product and product engineering teams as customers: starting from developer friction rather than a preferred tool, building self-service and golden paths, and proving impact with data. The working schedule is aligned with UK business hours, from 9:00 AM to 5:30 PM UK time. Participation in an on-call rota may be required. This position includes a sign-in bonus. You will contribute to a transformation from team operated infrastructure toward a platform with clear self service capabilities. The platform is run as an internal product: product engineering teams are its customers, and success is measured by developer experience, adoption, reliability, delivery speed and cost. Design and evolve reliable AWS, Kubernetes, Terraform and CI/CD platform capabilities for engineering teams. Understand developer friction through conversations, feedback and data before choosing a technical solution. Build self-service capabilities, golden paths and guardrails that make the right thing easy for engineers. Measure outcomes (e.g. lead time, deployment frequency, reliability, cost) to prioritize work and confirm improvements. Work with product engineering teams to iterate on solutions and drive platform adoption. Balance standardization and controls with usability, so the platform enables teams rather than adding process. Strengthen observability, resilience, security and incident readiness. Take part in incident response, post-incident reviews and the on-call rota. Strong hands on AWS platform engineering experience in production environments. Practical experience with Kubernetes, EKS, Docker, Terraform, and Helm. Strong CI/CD experience, particularly with GitHub Actions and reusable pipeline design. Experience with logging and monitoring, networking and protocols, secrets management, and service discovery. Experience with at least one programming or scripting language. Evidence of designing secure, reliable, and maintainable platform solutions. Experience supporting business critical services, including participation in an on call rota. Experience identifying developer needs and translating them into practical platform improvements. Experience building self service capabilities, reusable workflows, or guardrails adopted by engineering teams. Ability to use data and metrics to prioritize platform improvements and evaluate their impact on developer experience, reliability, delivery speed, or cost. Experience collaborating with engineering teams to gather feedback, iterate on solutions, and drive adoption. Ability to balance standardization, security, and operational controls with developer usability. Experience with Honeycomb, OpenTelemetry, Prometheus or Splunk, including SLO-driven practices. Experience using platform engineering metrics to measure adoption, developer experience and operational outcomes. Pragmatic use of AI-assisted engineering tools to improve quality and productivity.

Задачи: — Подготовка документации: методика нагрузочного тестирования, руководство по установке и настройке скриптов и инструментов для проведения нагрузочного тестирования. — Разработка и актуализация скриптов нагрузочного тестирования на Jmeter. — Разработка заглушек на Java. — Установка и настройка мониторинга и сбора метрик. — Настройка генераторов нагрузки. Требования: — Опыт работы от года. — Теория тестирования: знание основных видов нагрузочного тестирования и их назначения. — Знание основных метрик производительности и их смысла. — Понимание мониторинга и его назначения. — Инструменты тестирования и мониторинга: Jmeter. — Знание типов элементов Jmeter, используемых для построения сценария нагрузки (тест плана), и их назначение. — Понимание порядка исполнения и области действия каждого типа элементов Jmeter. — Знание популярных элементов сценария (тест плана) Jmeter каждого типа. — Использование Grafana, Prometheus. — Технические навыки: базовые знания командной строки Linux (навигация по файловой системе, создание, копирование, перемещение, редактирование файлов, ssh). — SQL на уровне понимания операций join, group by, функций агрегации. — Понимание работы HTTP на базовом уровне (основные правила коммуникации и структуры сообщений). — Назначение REST API. Условия: — Стабильный доход на уровне рынка. — ДМС.

Задачи: — Разработка и поддержка CI/CD пайплайнов — Автоматизация инфраструктуры (IaC) — Развертывание и поддержка Kubernetes-кластеров — Мониторинг, логирование и алертинг — Обеспечение отказоустойчивости и масштабируемости систем — Внедрение DevSecOps практик — Оптимизация cloud-инфраструктуры и затрат — Поддержка production-среды Требования: — Проживание на территории РФ — Опыт работы DevOps/SRE от 2+ (Middle) — Уверенное знание Linux — Опыт работы с контейнерами и оркестрацией (Docker, Kubernetes) — Опыт построения CI/CD (GitLab CI / Jenkins / GitHub Actions) — Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) — Опыт работы с облаками (Amazon Web Services / Google Cloud Platform / Microsoft Azure) — Мониторинг и логирование (Prometheus, Grafana, ELK Stack / Loki) — Опыт работы с Git — Будет плюсом опыт с: Argo CD / Flux, Работа с секретами (HashiCorp Vault), Опыт DevSecOps (SonarQube), Опыт работы с брокерами/БД (Kafka, PostgreSQL), Опыт построения highload систем — Понимание DevOps практик и CI/CD подходов — Навыки troubleshooting — Опыт работы с production системами — Умение работать в команде Условия: — Официальное трудоустройство в аккредитованную IT-компанию — Полностью удалённая работа (РФ) — 28 календарных дней оплачиваемого отпуска в год — Бенефиты (компенсация спорта, скидки у партнеров и др.)

Задачи: — разработка и отладка торговых стратегий: портфельное управление, арбитраж, маркет-мейкинг, аукционы, хеджирование на множестве инструментов от акций и бондов до REPO и опционов — разработка движка: внутренний и внешний мессенджинг, генераторы/оптимизаторы кода, конвейер Quality Gates, система управления конфигурациями и потоками — SRE: нагрузочное тестирование на собственном движке Tsunami, способном давать более 100к order book’ов в секунду с e2e профилированием на всех этапах в Prometheus и Grafana, бесшовные релизы на baremetal и Kubernetes — R&D: продвинутый data science и quantitative анализ на собственной платформе QUBE, автоматизированные agent2agent quality gates — AI кодогенерация: агент-разработчик на базе Qwen Code, собственная инсталляция SOTA OS моделей и собственные эволюционные решения. Требования: — владение GenAI инструментами, включая кодинг-агентов и универсальных агентов (OpenClode, OpenCode, Gemini CLI, Cursor, OpenClow) — владение современным стеком .NET и сопутствующими технологиями, понимание принципов SOLID и способность вести разработку в соответствии с ними — экспертиза в обработке параллельных и асинхронных задач — экспертиза в разработке эффективного zero-allocation кода — понимание, как работает CLR «под капотом» — экспертиза в разработке решений с реляционными базами данных — умение работать как в команде, так и автономно — активность и инициативность — умение применять принципы DRY / KISS / YAGNI на всех этапах командной работы — понимание SRE практик, способность переключаться между задачами Условия: — комфортный современный офис в Москве, Вавилова 19 — гибридный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — система обучения для профессионального и карьерного развития — расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи — программа ипотеки для сотрудников — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Поддерживать инфраструктуру на bare metal и виртуальных машинах. — Разворачивать и обслуживать кластеры Kubernetes. — Администрировать базы данных: PostgreSQL, Elasticsearch, Redis, Clickhouse. — Сопровождать Airflow и другие инфраструктурные сервисы (GitLab, Harbor, Vault). — Автоматизировать процессы (Ansible, Terraform, Flux). — Настраивать и поддерживать мониторинг (VictoriaMetrics, Grafana). — Заботиться о стабильной работе сервисов. — Вести техническую документацию — понятно и по делу. Требования: — Уверенное владение Linux (Debian/Ubuntu), понимание сетевого стека и принципов контейнеризации. — Опыт развёртывания и сопровождения продуктовых кластеров Kubernetes. — Умение автоматизировать инфраструктуру с помощью Ansible и Terraform. — Знакомство с GitOps-подходом (FluxCD или ArgoCD). — Навыки настройки мониторинга и логирования (Grafana, Prometheus, ELK Stack, Sentry, VictoriaMetrics). — Опыт построения CI/CD на базе GitLab CI. Условия: — Зарплата, соответствующая опыту, и прозрачная система мотивации. — Оформление по ТК РФ: белая зарплата, отпуска, больничные. — Возможность прикрепиться по ОМС к ведомственной клинике рядом с офисом. — Гибридный график 5/2 с плавающим началом дня. — Современный комфортный офис (м. Щукинская). — Бронь от призыва для военнообязанных сотрудников. — Поддержка профессионального развития: участие в конференциях и профильное обучение за счет компании. — Работа на стыке науки и современных технологий — Big Data и ML в продуктовой среде.

Location: Chicago DRW is a diversified trading firm with over 3 decades of experience bringing sophisticated technology and exceptional people together to operate in markets around the world. We value autonomy and the ability to quickly pivot to capture opportunities, so we operate using our own capital and trading at our own risk. Headquartered in Chicago with offices throughout the U.S., Canada, Europe, and Asia, we trade a variety of asset classes including Fixed Income, ETFs, Equities, FX, Commodities and Energy across all major global markets. We have also leveraged our expertise and technology to expand into three non-traditional strategies: real estate, venture capital and cryptoassets. We operate with respect, curiosity and open minds. The people who thrive here share our belief that it’s not just what we do that matters–it's how we do it. DRW is a place of high expectations, integrity, innovation and a willingness to challenge consensus. About the Role We're looking for an AI Inference Platform Engineer to build, operate , and optimize the systems that serve large language , vision, multimodal, and embedding models across DRW. This role provides DRW's firmwide interface to modern AI models, from early evaluation through reliable production use . You'll work across inference runtimes, distributed systems, and production platform engineering, with deep GPU literacy.  You'll own the serving platform end-to-end: onboarding newly released models, measuring quality and performance equivalence across serving configurations, scheduling workloads across tenants, and continuously improving latency, throughput, utilization, reliability, and cost across the inference fleet. What You'll Do Optimize LLM inference performance across modern NVIDIA GPU architectures and inference runtimes. Build end-to-end performance profiling and observability to identify bottlenecks from individual GPU kernels through multi-node inference systems. Design and optimize KV cache and distributed inference architectures, including caching, routing, memory tiering, and prefill/decode strategies. Own day-0 model onboarding, determining the appropriate runtime, precision, sharding, memory, batching, cache policy, and serving configuration for new models. Maintain validated performance profiles for important model and hardware combinations, including performance and quality regression testing. Measure and monitor quality equivalence across serving configurations, including KV cache quantization, speculative decoding acceptance thresholds, precision choices, and model routing, so in-house serving can be trusted to match reference-model quality on production workloads. Manage the production serving lifecycle of models, including versioning, compatibility, staging, canarying, promotion, rollback, and retirement. Partner with SRE and platform teams to automate model deployment, distribution, production readiness, observability, and reliable operation across environments. Optimize model placement, scaling, and resource allocation across the inference fleet to improve utilization and cost efficiency while meeting performance and reliability requirements. Design and operate multi-tenant scheduling and isolation across shared GPU capacity, balancing latency SLOs, throughput, and priority across concurrent workloads. What We're Looking For The Tech Hands-on experience serving LLMs on NVIDIA GPUs, with familiarity across current and emerging architectures (Hopper, Blackwell, and successors), HBM, Tensor Cores, NVLink / NVSwitch , and the compute and memory bottlenecks that shape serving decisions . Deep expertise in at least one modern inference runtime such as TensorRT-LLM, vLLM, or SGLang. Practical knowledge of inference optimization techniques including continuous batching, scheduling, chunked prefill, speculative decoding, quantization, CUDA Graphs, and paged attention. Understanding of KV cache architecture, including prefix caching, block management, sizing, eviction, quantization, cache-aware routing, and multi-tier caching. Experience measuring model quality equivalence across serving configurations, including evaluation harnesses, task-specific benchmarks, and regression detection for quantization, KV cache, and speculative decoding changes. Experience designing and tuning distributed inference systems, including tensor parallelism, multi-node deployments, and disaggregated prefill and decode. Experience with multi-tenant GPU scheduling, workload isolation, and QoS across concurrent inference workloads. Proficiency with GPU performance and observability tooling such as Nsight, DCGM, OpenTelemetry, Prometheus, and Grafana. Strong Linux and systems performance fundamentals, with the ability to diagnose bottlenecks across hardware, drivers, runtimes, networking, and application layers. Production experience with model serving infrastructure, including CI/CD, automated testing, observability, and production readiness. The Intangibles You take a measurement-driven approach to performance optimization. You take ownership of performance problems across hardware, runtime, model, and infrastructure boundaries. You can move quickly and reprioritize as trading needs change, while maintaining a high bar for production systems. You understand the importance of reliability, predictability, and performance when AI systems are integrated into trading workflows and decision-making processes. You can evaluate unfamiliar models, runtimes, and hardware quickly and make sound engineering decisions with limited prior guidance. You communicate clearly and can explain complex performance tradeoffs across engineering teams. The annual base salary range for this position is $200,000 to $250,000 depending on the candidate’s experience, qualifications, and relevant skill set. The position is also eligible for an annual discretionary bonus. In addition, DRW offers a comprehensive suite of employee benefits including group medical, pharmacy, dental and vision insurance, 401k (with discretionary employer match), short and long-term disability, life and AD&D insurance, health savings accounts, and flexible spending accounts. For more information about DRW's processing activities and our use of job applicants' data, please view our Privacy Notice at https://drw.com/privacy-notice . California residents, please review the California Privacy Notice for information about certain legal rights at https://drw.com/california-privacy-notice . [#LI-VD1]

Задачи: — Проектирование и разработка backend-сервисов на Go — Участие в проектировании архитектуры систем и принятии технических решений — Разработка и поддержка API (REST/gRPC) и интеграций с внешними сервисами — Оптимизация производительности и надежности высоконагруженных сервисов — Работа с базами данных и очередями сообщений — Код-ревью, менторинг middle-разработчиков, участие в формировании стандартов разработки Требования: — Коммерческий опыт разработки на Go от 4 лет — Глубокое понимание конкурентности в Go (goroutines, channels, context) — Опыт проектирования микросервисной архитектуры — Уверенная работа с PostgreSQL, понимание индексов и оптимизации запросов — Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka/RabbitMQ/NATS) — Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD — Опыт написания тестов (unit, интеграционные) Будет плюсом: — Опыт работы с ClickHouse / Redis — Опыт настройки мониторинга (Prometheus, Grafana) — Опыт интеграции LLM/ИИ-сервисов в backend — Опыт работы в аутсорс/аутстафф формате Условия: — Полная занятость (fulltime), удаленный формат работы — Заработная плата от 350 000 ₽ в месяц — Участие в технологических ИИ-проектах — Прямая коммуникация с техническим руководством без бюрократии — Реальное влияние на архитектуру и технические решения

Location: Australia, Adelaide Why Sony Interactive Entertainment? Sony Interactive Entertainment isn’t just the Best Place to Play — it’s also the Best Place to Work. Sony Interactive Entertainment (SIE) is the company behind the PlayStation brand. As a subsidiary of Sony Group Corporation, we’re part of a proud legacy of innovation and excellence. SIE is a dynamic technology company, delivering cutting-edge hardware and network services to more than 100 million people and an entertainment leader, home to some of the most beloved and recognizable intellectual properties (IP) in the world. Our role at SIE is to create and nurture the experiences under the PlayStation brand, a name synonymous with entertainment excellence and creativity. Site Reliability Engineer Our Site Reliability Engineering team plays a significant role in delivering on the promise of a great cloud gaming experience to our customers.  We do this by influencing design and operational decisions towards the overall stability of the gaming service. Our SREs focus on three main things: overall ownership of production, production code quality, and deployments. The successful candidate will be self-directed and able to participate in the way we make decisions at different levels. We expect our SREs to have opinions on the state of our service and provide critical feedback during different phases of the operational lifecycle. We are engaged throughout the software development lifecycle, ensuring the operational readiness and stability. Requirements Minimum of 5+ years working experience in Software Development and/or Linux Systems Administration role. Strong interpersonal, written and verbal communication skills. Available to be scheduled in on-call rotation. Skills & Knowledge Proficient as a Linux Production Systems Engineer, with experience managing large scale Web Services infrastructure. Development experience in one or more of the following programming languages: Python (preferred) Bash, Go, Java, C++, or Rust In addition, experience with at least 3 of the following topics: Distributed data storage at scale (Hadoop, Ceph) NoSQL at scale (MongoDB, Redis, Cassandra) Data Aggregation technologies. (ElasticSearch, Kafka) Scaling and running traditional RDBMS (PostgreSQL, MySQL) with High Availability Monitoring & Alerting (Prometheus, Grafana), and Incident Management toolsets Kubernetes and/or AWS (deployment and management) Software Distribution (Package management and distribution at scale) Configuration Management (ansible, saltstack, puppet, chef) S/W Performance analysis and load testing (QA or SDET experience: a plus) Responsibilities Lead team technical discussions, especially around ongoing improvements in Reliability and Scalability Be involved in creating High Level Designs (HLDs) for new products and platforms Mentor junior SRE staff and enable them for success Lead incident response and post-mortem activities within your assigned service team Work with other Engineers in a cross-functional team to prioritise reliability improvements to address technical debt and toil Contribute to code to improve reliability Implement automation to reduce ongoing toil Please note, Sony Interactive Entertainment conducts background checks at the offer stage for all new employees (which may include criminal background checks for some roles) and will need to process personal information to support these checks. Please refer to our Candidate Privacy Notice (where applicable) for more information about what personal information we collect, how we use it, who we share it with, and your data protection rights. Equal Opportunity Statement: Sony is an Equal Opportunity Employer. All persons will receive consideration for employment without regard to gender (including gender identity, gender expression and gender reassignment), race (including colour, nationality, ethnic or national origin), religion or belief, marital or civil partnership status, disability, age, sexual orientation, pregnancy, maternity or parental status, trade union membership or membership in any other legally protected category. We strive to create an inclusive environment, empower employees and embrace diversity. We encourage everyone to respond. Sony Interactive Entertainment is a Fair Chance employer and qualified applicants with arrest and conviction records will be considered for employment.

Требования к специалисту: — Коммерческий опыт в DevOps или SRE от 4 лет. — Реальный опыт проектирования и построения инфраструктуры с нуля. — Опыт эксплуатации Docker Swarm в production. — Уверенное знание и production-опыт Kubernetes. — Опыт настройки GitLab CI/CD, раннеров и пайплайнов для фронтенда и бэкенда. — Понимание сетевой модели и проксирования через Nginx. — Опыт эксплуатации Percona XtraDB Cluster / Galera в production: кворум и split-brain, SST/IST, bootstrap после падения, бэкапы через Percona XtraBackup. — Опыт работы с Docker, PostgreSQL, Redis и S3-совместимым хранилищем. — Опыт настройки Prometheus, Grafana, Loki и Zabbix. — Готовность участвовать в архитектурных решениях, работе с командами разработки и технических переговорах с подрядчиками. Задачи: — Спроектировать и развернуть инфраструктуру продукта с нуля. — Настроить CI/CD пайплайны для фронтенда и бэкенда. — Поднять и сопровождать кластер Docker Swarm и процессы деплоя. — Спроектировать и провести миграцию на Kubernetes после завершения переезда. — Администрировать Percona XtraDB Cluster: отказоустойчивость, бэкапы и восстановление. — Настроить мониторинг, алертинг и логирование. — Работать с командами разработки и участвовать в технических переговорах с подрядчиками.

Задачи: — Разработка backend‑сервисов на Go для IaaS/PaaS‑платформы — Проектирование и разработка биллинга: учет потребления ресурсов, тарифы, списания, балансы, инвойсы, ЭДО, интеграция с внешними системами — Реализация quota/resource management: лимиты CPU/RAM/storage/network, tenant/project quotas — Проектирование API и внутренних сервисных контрактов — Работа с PostgreSQL и ClickHouse — Проектирование архитектуры и участие в архитектурных решениях Требования: — Опыт коммерческой разработки на Go — Понимание предметной области IaaS/PaaS, биллинга, квот и учета ресурсов — Опыт и понимание PostgreSQL, timescaledb/ClickHouse для проектирования масштабных систем — Опыт с sqlc или аналогичными typed SQL‑подходами — Понимание Kubernetes и облачной инфраструктуры — Опыт написания операторов/контроллеров для Kubernetes — Опыт работы в облаках, хостинге или телекоме — Знание систем мониторинга: Prometheus, VictoriaMetrics — Знание OpenTelemetry — Умение брать ownership, предлагать и защищать архитектурные решения Условия: — Интересный инфраструктурный продукт и прямое влияние на архитектуру — Отсутствие бюрократии — Оформление: ТК РФ или индивидуальное решение для проживания вне РФ — Полная занятость (full‑time)

Задачи: — проектировать архитектуру приложений: backend, frontend, базы данных, API и интеграции — декомпозировать крупные задачи и проекты до понятных этапов и оценивать трудозатраты — разрабатывать backend на Node.js / TypeScript и frontend на React — проектировать REST API, интеграции и модели данных — работать с PostgreSQL, при необходимости Redis, MongoDB, очередями сообщений — принимать технические решения с учётом производительности, масштабируемости, отказоустойчивости и безопасности — проводить Code Review и отвечать за качество технического результата — писать и контролировать Unit/Integration-тесты — работать с Docker и CI/CD — участвовать в релизах, разбирать production-проблемы, работать с логированием и мониторингом — создавать PoC для проверки технических гипотез — взаимодействовать с заказчиком и уметь объяснять технические решения понятным бизнес-языком Требования: — коммерческий опыт разработки от 5 лет — сильные знания TypeScript, Node.js, React, PostgreSQL — практический опыт проектирования систем целиком, а не только frontend-архитектуры — понимание System Design: монолитная и микросервисная архитектура, API, базы данных, очереди, кэширование, интеграции — умение работать с нефункциональными требованиями: производительность, нагрузка, масштабируемость, отказоустойчивость, безопасность и observability — опыт с Docker и CI/CD — опыт Code Review, Unit и Integration Testing — умение самостоятельно декомпозировать задачу и оценивать разработку в часах — опыт запуска решений от требований до production — самостоятельность в работе с бизнес-задачами: разбор требований, постановка вопросов, предложение архитектуры, оценка рисков и трудозатрат, организация разработки и доведение результата до production — умение работать с AI-инструментами (Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot или аналогичными) — декомпозиция больших задач для AI-агентов, постановка контекста, правил, инструкций — использование AI для разработки, тестов, Code Review, документации, рефакторинга и анализа legacy — организация работы нескольких AI-агентов с разными ролями — проверка и принятие сгенерированного кода, а не слепое доверие AI — понимание ограничений LLM: галлюцинации, потеря контекста, переусложнение решений, ошибки в архитектуре, потенциальные проблемы безопасности — сохранение персональной ответственности за технический результат независимо от участия AI Будет плюсом: — знание Kubernetes — опыт с Redis, Kafka / RabbitMQ, MongoDB — опыт с Prometheus, Grafana, Sentry — опыт работы с высоконагруженными системами — опыт сложных интеграций с внешними системами — участие в пресейле и технической оценке новых проектов — опыт технического лидерства или наставничества разработчиков Условия: — полная занятость — оформление по трудовому договору, договору ГПХ с самозанятым, с ИП или с физлицом — график 5/2 — удалённый формат работы

Location: Bulgaria; Croatia; Hungary; Lithuania; North Macedonia; Poland; Slovakia Why Cast AI? Cast AI is an automation platform that operates cloud-native and AI infrastructure at scale. By embedding autonomous decision-making directly into Kubernetes and cloud environments, Cast AI continuously optimizes performance, reliability, and efficiency in production. The old way doesn't work. As Kubernetes and AI environments grow, manual decisions don’t. Cast AI replaces tickets, alerts, and manual tuning with continuous automation that adapts infrastructure as conditions change. Efficiency and cost savings follow naturally from that automation. Over 2,100 companies already rely on Cast AI, including Akamai, BMW, Cisco, FICO, HuggingFace, NielsenIQ, Swisscom, and TGS. Global team, diverse perspectives We're headquartered in Miami, but our impact is international. We take a global and intentional approach to diversity. Today, Cast AI operates across 34 countries spanning Europe, North America, Latin America, and APAC, bringing a wide range of perspectives into how we build and lead. Unicorn momentum In January 2026, we achieved unicorn status with a strategic investment from Pacific Alliance Ventures, the corporate venture arm of Shinsegae Group (a $50+ billion Korean conglomerate). Our valuation now exceeds $1 billion, and we're just getting started. Join us as we build the future of autonomous infrastructure. This is a location-specific opportunity. We are currently accepting applications from candidates residing in the following European countries: Bulgaria, Croatia, Estonia, Greece, Hungary, Latvia, Lithuania, Poland, Romania, Slovakia, Cyprus, Malta, Finland,Sweden, Ireland, Moldova, North Macedonia, Montenegro, Slovenia, and Ukraine. What you'll be solving Every dollar Cast AI saves a customer has to be provable, every action taken on their infrastructure has to be attributable to someone authorized to take it, and every price used to make that case has to be current across every cloud, region, and availability zone. This is the trust and accounting layer underneath the whole platform: get it wrong, and customers can't log in, can't trust the savings number, or get billed incorrectly - any one of which ends the relationship. This posting covers multiple teams working on different pieces of the same trust-and-accounting problem: authentication, authorization, and SSO for every user and workload. Billing, audit trails, notifications, and feature flags that keep the platform transparent for every customer. Real-time cloud pricing tracking across every region and availability zone, including Spot availability and discounts. And reporting that turns high-volume time-series data into fast, accurate answers about what the automation actually saved. Requirements Strong software engineering fundamentals: you design clean abstractions, write maintainable code, and can justify your architecture choices - not just make something work. Production experience with Go is strongly preferred; candidates without Go should demonstrate strong systems programming skills in a comparable language. You've built or operated trust-critical systems at scale - authentication/authorization, billing, or financial/accounting-adjacent data, where being wrong has real consequences. Good understanding of API design best practices - versioning, backward compatibility, auth, idempotency, async patterns, and similar. Strong debugging, optimization, and performance-tuning skills – including query profiling, index design, and database performance tuning beyond ORM usage. Experience operating and optimizing systems under high load - you know how to find and fix the bottleneck, not just add more resources. Hands-on experience with Kubernetes - you understand the core concepts (pods, services, deployments) and have deployed or debugged something on a cluster. Experience with AI coding agents and agentic development workflows. You've personally driven a complex project end-to-end. Strong English skills, both verbal and written. Startup mindset: adaptable, proactive, and comfortable with ambiguity. Participate in on-call rotation for teams that require it. Nice to haves Multi-tenant identity system design - authentication, authorization, SSO. Enterprise identity protocols - SAML, OIDC, and SCIM for enterprise account provisioning and sync. Billing, audit-trail, notification, or feature-flag systems in production. Experience with cloud provider pricing/billing APIs across AWS, GCP, or Azure, or tracking Spot instance availability. High-cardinality time-series ingestion and querying at scale. Understanding of Kubernetes internals. CI/CD and DevOps practices experience. Observability tooling (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry) in production. Responsibilities Design, build, and operate backend services in Go that other teams and customers depend on being correct. Own features end-to-end: from design through implementation, testing, and production rollout. Debug complex production issues involving security-, money-, or trust-critical flows. Collaborate with product and other engineering teams to solve problems that don't have textbook solutions. Contribute to product direction and backlog - shape what gets built next, not just how it's built. Tools we use daily Programming Language: Go Cloud & Orchestration: Kubernetes, AWS, GCP, Azure Infrastructure as Code: Terraform Databases & Storage: PostgreSQL, Cloud Object Storage, ClickHouse Messaging & APIs: GCP Pub/Sub, gRPC for internal communication, REST for public APIs Observability: Prometheus, Grafana, Loki, Tempo CI/CD & GitOps: GitLab CI with ArgoCD What’s in it for you? Competitive salary (€6,500 – €9,000 gross, depending on the level of experience) plus separate compensation for on-call participation (passive coverage and active interventions) Enjoy a flexible, remote-first global environment. Collaborate with a global team of cloud experts and innovators, passionate about pushing the boundaries of Kubernetes technology. Equity options. Get quick feedback with a fast-paced workflow. Most feature projects are completed in 1 to 4 weeks. Spend 10% of your work time on personal projects or self-improvement. Learning budget for professional and personal development – including access to international conferences and courses that elevate your skills. Annual hackathon to spark new ideas and strengthen team bonds. Team-building budget and company events to connect with your colleagues. Equipment budget to ensure you have everything you need. Extra days off to help maintain a healthy work-life balance. You'll be expected to travel to Vilnius for onboarding - travel costs are covered by the company. Hiring process Screening call with Recruiter Hiring Manager interview Technical interview (system design) Live coding Culture Check interview with an executive *As part of our standard hiring process, we would like to inform you that a background check may be conducted at the final stage of recruitment through our third-party provider, Checkr. *Please note that Cast AI does not provide any form of visa sponsorship/work permit. #LI-Remote

Задачи: — поддерживать и развивать инфраструктуру продукта на Linux; — обеспечивать стабильную работу серверов, прокси и CDN; — обеспечивать доступность продукта для пользователей из разных стран; — автоматизировать инфраструктурные процессы и развивать CI/CD; — развивать мониторинг и участвовать в расследовании инцидентов; — участвовать в разработке внутренних инструментов. Требования: — уверенное знание Linux; — работа с bare-metal; — опыт эксплуатации production-инфраструктуры; — опыт работы с Nginx; — опыт автоматизации рутинных задач; — умение самостоятельно находить причины сложных технических проблем; — опыт с MongoDB, ClickHouse, Prometheus, Grafana (будет плюсом); — опыт с GitHub Actions или другими CI/CD-системами (будет плюсом); — опыт с Docker (будет плюсом); — знание Python или Bash (будет плюсом). Условия: — оформление по ТК РФ; — офис / гибрид / полная удалёнка; — ДМС со стоматологией; — всё необходимое оборудование; — компенсация профессионального развития; — компенсация изучения английского языка.