Загружаем вакансии…
Проектировать и разворачивать инфраструктуру с нуля. Настраивать CI/CD пайплайны для фронта и бэка, поднимать и сопровождать кластер Docker Swarm и выстраивать процессы деплоя, а после переезда спроектировать и провести миграцию на Kubernetes.
Зарплата не указана
Подготовка деплой-пакетов и конфигураций Создание и поддержка Helm-чартов, Kubernetes-манифестов, стандартизация конфигураций. Управление секретами, сертификатами и переменными окружения.
Зарплата не указана
-Создавать AI-агенты и платформы для них. -Строить MLOps-инфраструктуру.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
6–10 years of Salesforce administration and development experience with platform ownership responsibilities. Expert-level Salesforce Flow experience.
Зарплата не указана
DevOps IT Вакансии Ищем DevOps инженера с опытом работы от 4 лет для работы с Kubernetes и инфраструктурой закрытых контуров. Проект предполагает самостоятельное развертывание кластеров с нуля и внедрение решений у внешних заказчиков.
280 000 – 320 000 ₽
- опыт работы DevOps от 4 лет. - практический production-опыт с Kubernetes.
280 000 – 320 000 ₽
Responsibilities AWS Security: Own and improve security across Phantom’s multi-account AWS environment, including IAM, Identity Center, networking, compute, storage, secrets, logging, and organization-level guardrails. Identity and Access: Design least-privilege access models for engineers, services, and automation.
200 000 – 250 000 $
Nebius is an international cloud technology company that is fully focused on infrastructure for artificial intelligence. Work format: On-site (Israel) or remote work (Europe, United Kingdom).
Зарплата не указана
Are you a data-driven lifecycle marketer with a passion for customer engagement and the technical chops to strengthen and scale customer lifecycle marketing capabilities? We're looking for a Lifecycle Marketing Manager to join our powerhouse team and lead lifecycle strategy and execution across Oportun's product ecosystem and key member moments.
Зарплата не указана
Задачи: — Разработка масштабируемых распределённых систем и работа с высоконагруженной архитектурой — Интеграция сторонних API и участие в развитии продукта Требования: — Опыт backend-разработки не менее 5 лет, из них минимум 2 года с Golang — Глубокое понимание backend-инструментов и технологий: PostgreSQL, Redis, Kubernetes, Google Cloud Platform, GitLab, микросервисная архитектура — Умение писать чистый, тестируемый и поддерживаемый код — Проактивность и способность работать самостоятельно — Хорошие коммуникативные навыки на английском языке (уровень B2 и выше) Условия: — Полная занятость по контракту B2B — Полностью удалённая работа — Налоговый вычет до 20% — 22 оплачиваемых дня отпуска в год — Опционы (ESOP) в быстрорастущей компании перед IPO — Гибкие бонусы на здоровье, путешествия и обучение — Работа в международной команде в глобальном финтех-единороге — Поддержка релокации в офисы в Армении, Грузии, Сербии, Польше и Испании, включая перелёты, временное жильё и юридическое сопровождение (при необходимости)
Зарплата не указана
Разработка и внедрение ML-моделей прогнозирования спроса (временные ряды + градиентный бустинг + нейросети) на уровне SKU; Автоматизация пайплайнов ретрайна и мониторинга качества прогнозов в продакшене (MLflow, Airflow, Docker);
Зарплата не указана
• Provide second-line support for all offices and local IT for the Limassol team. • Administer GitLab, Google Cloud IAM, and manage access requests.
Зарплата не указана
About Glean: Glean is the Work AI platform that helps everyone work smarter with AI. It offers an advanced enterprise search evolving into a full-scale Work AI ecosystem with intelligent Search, AI Assistant, and scalable AI agents on a secure, open platform. It supports over 100 enterprise SaaS connectors, flexible LLM choice, and robust APIs, enabling organizations to govern, scale, and customize AI without vendor lock-in or costly implementation cycles. Glean redefines how enterprises find, use, and act on knowledge through its Enterprise Graph and Personal Knowledge Graph, delivering personalized, context-aware responses. Its AI agents automate work across teams by accessing broad data sources, resulting in measurable business impact such as faster onboarding, increased productivity, and smarter decisions. Recognized by Fast Company, CNBC, Bloomberg, Forbes, and Gartner, Glean serves customers across 50+ industries with 1,000+ employees in 25+ countries, integrating with platforms like Microsoft Teams, Zoom, ServiceNow, Zendesk, and GitHub. About the Role: Glean seeks an Enterprise Account Executive to drive new business and expand relationships within large enterprise accounts. Responsibilities include landing and managing multi-million dollar global accounts using Glean’s AI technology and knowledge graph to deliver business outcomes. You will: — Source and close new logos within a territory — Navigate complex organizations to identify executive sponsors and champions — Understand customer business objectives and perform value-driven sales cycles — Collaborate internally to advance deals and ensure customer success — Consistently deliver ARR revenue targets using a metric-based approach — Develop and execute sales strategies to generate pipeline and predictable bookings — Provide timely input to corporate functions — Create ROI and business justification reports based on data — Run tight POCs based on business success criteria About you: — 6+ years of closing experience in sales with a top performer track record — Ability to learn, pitch, and demonstrate a highly technical product in a fast-changing environment — Proven success closing complex deals and selling into complex organizations — Experience uncovering greenfield opportunities and building new territories — Experience building relationships and selling face-to-face to C-level executives — Knowledge of best-of-breed software, technical understanding of integrations, APIs, infrastructure management, security, and analytics — Experience selling technical SaaS and cloud-based software solutions — Basic understanding of search infrastructure is a plus — Experience working with multiple teammates including SEs, BDRs, PMs, Executives, and Engineers — Familiarity with target account selling, solution selling, and methodologies like MEDDIC and Challenger is a plus Location: This role is remote but requires the candidate to be based in Chicago. Compensation and Benefits: OTE range is $250,000 - $300,000 annually, determined by location, level, knowledge, skills, and experience. Some roles may be eligible for variable compensation, equity, and benefits. Benefits include competitive compensation, Medical, Vision, Dental coverage, generous time-off, 401k plan contributions, home office improvement stipend, annual education and wellness stipends, regular company events, and daily healthy lunches. Diversity and Inclusion: Glean is committed to an inclusive and diverse company, not discriminating based on gender, ethnicity, sexual orientation, religion, civil or family status, age, disability, or race. AI-First Mindset: AI fluency is core to Glean’s work culture. The interview process includes an AI-focused exercise or discussion to assess candidates' approach to AI integration in their role. Global Data Privacy Notice: Applicants agree to data processing as per Glean’s Privacy Policy and Applicant Arbitration Agreement by submitting their application.
Задачи: — разработка, обучение и оптимизация ML/AI-моделей на PyTorch и/или TensorFlow — проектирование end-to-end ML-пайплайнов — работа с LLM, NLP, Computer Vision и Generative AI — подготовка моделей к production и масштабированию — интеграция моделей с backend — оптимизация inference и производительности — построение MLOps-процессов — работа с Docker и cloud-инфраструктурой — принятие архитектурных решений и техническое руководство AI-командой Требования: — от 4 лет коммерческого опыта в Machine Learning / AI Engineering — практический опыт разработки и внедрения ML-моделей в production — уверенный Python — PyTorch и/или TensorFlow — понимание Machine Learning и Deep Learning — знание ML-метрик и методов оптимизации моделей — Docker, Git — AWS или аналогичные cloud-платформы — практический опыт с MLflow, Kubeflow, AWS SageMaker или аналогичными MLOps-инструментами — свободный английский язык Условия: — full-time — офис в Ташкенте — официальное трудоустройство по ТК Узбекистана — вилка от $3,500
от 3 500 $
Задачи: — Строить и развивать аналитическое хранилище компании на базе BigQuery. — Настраивать конвейеры данных из продуктовых и маркетинговых источников (AppsFlyer, Adjust, RevenueCat, Amplitude, Mixpanel, Facebook Ads и др.). — Формировать данные в удобный для аналитиков и продуктовых менеджеров вид. — Документировать модель данных. — Внедрять лучшие практики работы с хранилищем: слоистая архитектура (raw / staging / marts), соглашения по наименованиям, версионирование, тесты качества данных. — Взаимодействовать с продуктом, маркетингом и аналитикой для понимания бизнес-требований и трансформации их в структуру данных. Требования: — Опыт работы в data engineering от 2 лет или сильная аналитическая роль с реальным инженерным компонентом (уровень solid junior / light middle). — Уверенное владение Python для написания ETL/ELT скриптов, работы с API и автоматизации конвейеров. — Опыт работы с GCP (BigQuery, Cloud Functions, Cloud Storage). — Уверенный уровень SQL: оконные функции, CTE, оптимизация запросов. — Понимание принципов аналитических хранилищ: слоистая архитектура, нормализация/денормализация, идемпотентность конвейеров, инкрементальные загрузки. — Опыт интеграции данных из внешних источников через API или готовые коннекторы. — Сильные коммуникативные навыки для общения с нетехническими стейкхолдерами, умение задавать уточняющие вопросы и объяснять технические ограничения простым языком. — Опыт работы с Git: ветвление, код-ревью. Желательно: — Опыт с типичными источниками подписочного/мобильного стека: AppsFlyer, Adjust, Adapty, Amplitude, Mixpanel. — Понимание специфики мобильной атрибуции: SKAdNetwork, постбеки, детерминистическая и вероятностная атрибуция. — Опыт работы с BI-инструментами (Looker Studio, Metabase, Tableau, Power BI) на уровне настройки источника и построения дашбордов. — Знания Terraform / IaC для ресурсов GCP. — Опыт с CDC / стримингом (Pub/Sub, Dataflow) — плюс, но не критично. Условия: — Гибридный формат работы: 2 дня в офисе в Варшаве, 3 дня удаленно. — Обеды оплачиваются в офисные дни. — Возможность участвовать в командных мероприятиях. — Гибкий график с фокусом на результат. — Работа в молодой команде с энергией стартапа, без бюрократии и микроменеджмента.
Зарплата не указана
Ищем сильного DevOps-инженера, который будет отвечать за инфраструктуру Orion: облачные и on-premise развёртывания, стабильность сервисов, CI/CD, мониторинг, безопасность и поддержку высоконагруженных AI-видеоаналитических систем. В работе будут Docker, PostgreSQL, RabbitMQ, GPU-серверы, VPN, видеопотоки и production-окружения клиентов. Обязательные требования: — Опыт DevOps / SRE / Infrastructure Engineer от 3 лет. — Уверенное администрирование Linux: troubleshooting, networking, systemd, package management. — Сети: TCP/IP, DNS, load balancing, firewall, VPN, reverse proxy; умение диагностировать потери пакетов, пропускную способность и узкие места. — Практический опыт с AWS, GCP, Azure или Yandex Cloud. — Docker: Dockerfile, multi-stage builds, docker-compose, оптимизация и безопасность образов. — Terraform и Ansible. — Prometheus, Grafana, логирование и алертинг. — OpenTelemetry: collectors и pipeline traces / metrics / logs. — PostgreSQL + Patroni: репликация, failover, backup, performance tuning. — RabbitMQ: очереди, exchanges, кластеризация, мониторинг. — Nginx: reverse proxy, SSL/TLS, load balancing, rate limiting, caching. — GitLab CI/CD. — Keycloak, FreeIPA и HashiCorp Vault. Будет плюсом: — WireGuard или Amnezia VPN. — NVIDIA GPU: драйверы, CUDA, мониторинг и контейнеризация. — Kubernetes, Helm, Ingress, operators и troubleshooting. — Bash/Python-скрипты. — Security best practices: least privilege, CIS benchmarks, secrets rotation. — Опыт high-load и high-availability систем. — Умение писать небольшие инфраструктурные утилиты с использованием AI-агентов.
2 000 – 3 000 $
Databricks, an American IT firm specializing in a unified cloud platform for big data and AI, is seeking Forward Deployed Engineers in Amsterdam and Senior Forward Deployed Engineers in Stockholm. Candidates should have experience with Python, Scala, JavaScript or TypeScript, Apache Spark, and cloud platforms such as AWS, Azure, or GCP. Familiarity with CI/CD pipelines, MLOps, machine learning and AI models, as well as AI APIs, is required. These positions are on-site roles.
Зарплата не указана
Задачи: — Закрытие инфраструктуры, CI/CD, Kubernetes, мониторинг, секреты и автоматизация. — Настройка и оптимизация CI/CD в GitLab CI. — Внедрение и поддержка Kubernetes. — Настройка мониторинга с Prometheus, Grafana, Loki, Alertmanager. — Автоматизация инфраструктуры с использованием Terraform и Ansible. — Управление секретами и доступами через HashiCorp Vault. — Работа с базами данных PostgreSQL и mongoDB, включая HA и backup/restore. — Обеспечение безопасности: RBAC, NetworkPolicy, Pod Security. — Работа с инфраструктурой в Yandex Cloud и proxmox. Практический опыт: — Работа с нейронными сетями для трекинга лиц на Tesla T4. — Создание админки для управления терминалами. — Разработка MVP моделей новых систем. — Настройка локальной инфраструктуры в ЦОДе компании. — Участие в разработке инфраструктуры новых продуктов. — Выполнение функций SRE на проектах во время мероприятий. — Внедрение CDN и Kubernetes, настройка инфраструктуры с возможностью отключения интернета, сокращение времени релизов на 20%. — Настройка Terraform-инфраструктуры в Yandex Cloud и proxmox, автоматизация кластеров, сети, DNS, балансировщиков и IAM. — Внедрение Prometheus, Grafana, Loki, Alertmanager и blackbox, сокращение времени обнаружения инцидентов до 3 минут. — Оптимизация GitLab CI: добавление кэширования, параллельных джобов, встроенное SAST/DAST-сканирование образов, сокращение времени сборки с 10 до 3-5 минут. — Внедрение агента для поиска уязвимостей. — Внедрение HashiCorp Vault с настройкой Kubernetes auth, AppRole и доставки секретов через Agent Injector. — Опыт работы с big data объемом около 20 ТБ. Требования: — Опыт работы DevOps-инженером от 3 лет. — Знание и опыт работы с Linux, Docker, Kubernetes, GitLab CI, Terraform, Ansible, Vault, Prometheus, Grafana, Loki, Alertmanager. — Опыт работы с PostgreSQL, Yandex Cloud. — Навыки автоматизации и обеспечения безопасности инфраструктуры. Условия: — Формат работы: удалённо или гибрид. — Занятость: full-time или part-time. — Оформление обсуждаемо. — Ожидаемая зарплата: 200000 рублей в месяц.
200 000 – 200 000 ₽
250 000 – 300 000 $