Anthropic Fellows Program is designed to foster AI research and engineering talent by providing funding and mentorship to promising technical talent regardless of previous experience. Fellows primarily use external infrastructure such as open-source models and public APIs to work on empirical projects aligned with Anthropic's research priorities, aiming to produce public outputs like paper submissions. The program runs multiple cohorts yearly with rolling application reviews, expecting a start in January 2027 but flexible start dates can be requested.
The program includes 4 months of full-time research, direct mentorship from Anthropic researchers, access to a shared workspace, connection to the AI safety and security research community, a weekly stipend of 3,850 USD / 2,310 GBP / 4,300 CAD plus benefits varying by country, and funding for compute (~$15k/month) and other research expenses.
The interview process involves an initial application and reference check, technical assessments and interviews, and a research discussion. Applicants are encouraged to apply even if they do not meet every qualification, with emphasis on diversity and inclusion.
There are two main fellow tracks:
ML Systems & Performance Fellows:
- Mentors include Alwin Peng and Zygi Straznickas.
- Projects may involve building CPU simulators for accelerator workloads, adding backends for accelerators on open source projects, building on-demand infrastructure, and creating complex synthetic data or environment pipelines.
- Candidates should have strong software engineering skills, experience with complex ML systems, ability to balance research and engineering rigor, comfort with large-scale distributed systems and high-performance computing, experience with training or evaluating large language models, and skills in analyzing and debugging model training.
- Fluency in Python and full-time availability are required.
Reinforcement Learning Fellows:
- Mentors include Ruhua Jiang, Kaidi Cao, Sunny Duan, David Brandfonbrener, Colt Steele, Dino Distefano, and Will Williams.
- Projects may include building model-based tools to understand and improve AI training data, research on generalization, creating RL environments to improve Claude models and safety-related tasks, and research and implementation of RL algorithms.
- Candidate criteria are similar to ML Systems Fellows.
Logistics:
- Participants must have work authorization and be located in the US, UK, or Canada during the program.
- Shared workspaces are available in San Francisco; remote participation is allowed in the UK, US, or Canada.
- Visa sponsorship is not provided; candidates must have or obtain full-time work authorization independently.
- The program duration is 4 months full-time, with possible extensions and flexibility for partial commitments.
Additional notes:
- No guarantee of full-time offers post-program, though strong performers may receive offers or continue impactful AI safety work elsewhere.
- Anthropic's full-time role policies do not apply to the Fellows Program.
- The company emphasizes collaborative, large-scale AI research with a focus on safety, interpretability, and steerability.
- Candidates must be fluent in Python and able to commit full-time.
- The program values diversity and encourages applications from underrepresented groups.
- Safety advice is provided regarding recruitment communications.
Apply at the provided link.
Задачи:
— Управление полным циклом продаж от первого звонка/теплого лида до подписания контракта (краткосрочные проекты и долгосрочные технические партнерства).
— Тесное взаимодействие с командой лидогенерации для направления и активного участия в стратегии поиска клиентов на Upwork.
— Эффективная квалификация клиентов с минимальной нагрузкой на них и предложение гибких решений при превышении бюджета.
— Координация с бизнес-аналитиками, дизайнерами и техническими командами для подготовки оценок и передачи проектов менеджерам.
— Продажа веб-приложений (React, Node, Python), AI/ML проектов и контрактов на расширение команды (Outstaff) сроком более 6 месяцев.
— Активное использование AI-инструментов для ускорения процессов, анализа требований и подготовки предложений.
— Быстрая и проактивная коммуникация с международными клиентами, адаптация к часовым поясам США, Канады и Европы.
Требования:
— Опыт работы в IT бизнес-развитии не менее 2 лет с акцентом на закрытие сделок.
— Обязательный опыт лидогенерации не менее 2 лет.
— Подтвержденный опыт продаж аутсорсинговых проектов веб-приложений и долгосрочных контрактов.
— Опыт управления несколькими пресейл-процессами и ведения сложных переговоров.
— Практический опыт использования AI-инструментов для оптимизации продаж.
— Проактивность и лидерские качества, умение планировать и не ждать готовых брифов.
— Уверенное владение CRM и ERP системами.
— Свободное владение английским языком (C1+).
— Проживание за пределами России и Беларуси.
Плюсы:
— Опыт продажи проектов с оплачиваемыми фазами Discovery.
— Опыт продажи AI/ML проектов (NLP, Computer Vision и др.).
— Опыт продажи контрактов на расширение команды / Outstaff.
— Способность участвовать в технических обсуждениях по React, Node.js, Python или Flutter.
Условия:
— Полностью удаленная, полная занятость.
— Гибкий график с работой в европейских и международных часовых поясах.
— Базовая зарплата $800–1000 + неограниченная комиссия 5–8%.
— Оплата испытательного срока $1300–1500 при выполнении активностей.
— 20 оплачиваемых отпускных дней + 5 больничных + дополнительные выходные.
— Работа с международными клиентами на высокоценных проектах.
— Культура AI-first: активное использование и разработка AI.
— Возможности карьерного роста в расширяющемся отделе бизнес-развития.
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
ОфисleadТашкент
от 3 500 $
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.
Banco Plata, a technology-driven platform utilizing AI to transform financial services in Mexico, is seeking a Risk Data Scientist at the Middle+ level. The role involves managing the entire machine learning model lifecycle, including development, deployment, and monitoring. Candidates should have over three years of practical experience in Data Science, preferably within banking or financial sectors. A solid understanding of machine learning algorithms and feature engineering is essential. Proficiency in Python, SQL, Airflow, Git, and BI tools such as Streamlit is required. Educational background should be in Mathematics, Physics, Computer Science, or related STEM fields. Effective communication skills in English at a B1 level or higher are necessary. The position is based in Colombia, with relocation assistance provided.
About garden3d:
We are a worker owned creative collective innovating on brands, IRL communities, IoT devices, and cross platform apps. We share profit, open source everything, spin out new businesses, and invest in exciting ideas through financial and/or in-kind contributions. Our clients include Google, Stripe, Figma, Hinge, ACLU, Mozilla, The Nobel Prize, MIT, Etsy, and others. We operate a global decentralized community space collective called Index Space.
About Sanctuary Computer:
We build a technology shop prioritizing close collaboration between client and craftsperson, working on design-forward websites, robust web apps, and native mobile development.
Who we’re looking for:
Senior Shopify Developer with deep e-commerce expertise and modern frontend engineering skills. Responsibilities include:
— Collaborate with Technical Leads and Designers to meet custom e-commerce and technical needs.
— Build and maintain high-performance storefronts using custom Liquid (Online Store 2.0) and headless architectures (Shopify Storefront API, GraphQL, Hydrogen/Remix, Next.js).
— Implement responsive, accessible, pixel-perfect interfaces based on design specs with attention to interaction details and motion design.
— Integrate storefronts with headless CMS (Sanity, Contentful), payment gateways, subscriptions, search, and third-party e-commerce APIs.
— Optimize e-commerce performance focusing on Core Web Vitals, asset delivery, bundle size, and runtime efficiency.
— Architect scalable, reusable component libraries and design systems.
— Write clear documentation for store management, custom app integrations, and codebase maintenance.
— Participate in project rituals including Sprint Planning, standups, code reviews, and retrospectives.
Candidate profile:
Happy, relaxed, easy to get along with, flexible except on work quality, smart workflow management, prefers deep work but participates in strategic conversations. Interests in design, art, music, food, or fashion are a plus.
Must-Have Competencies:
— 8+ years writing highly performant frontend code with focus on 95+ Lighthouse scores and Core Web Vitals.
— Deep Shopify ecosystem mastery: custom Shopify themes (Liquid, JSON templates, Online Store 2.0), headless storefronts using Shopify Storefront API (GraphQL), Hydrogen/Remix, Next.js.
— Expert-level TypeScript and modern CSS (Tailwind CSS, CSS Modules), animation libraries (GSAP, Framer Motion).
— Experience integrating Shopify with headless CMS (Sanity, Contentful, Prismic) and third-party services (Klaviyo, Recharge, Algolia/Searchspring, Stripe).
— Fluency with PaaS platforms: Vercel, Netlify, Shopify Oxygen.
— Experience with state management (Zustand, Redux, Pinia) and API integration for cart state, multi-currency, checkout flows.
— Building accessible (WCAG compliant), responsive interfaces with SEO best practices, testing frameworks (Jest, Playwright, Cypress), maintainable code.
— Knowledge of WebSockets, caching strategies (Redis, CDN-level/Cloudflare), advanced image delivery.
Nice-to-Have Competencies:
— Custom Shopify App development using Node.js, Remix, GraphQL Admin API, Shopify CLI.
— Shopify Plus & Enterprise features: Shopify Functions, Checkout Branding API, Shopify Scripts, B2B configurations.
— Tracking & Analytics: server-side tracking, GTM, Meta Pixel, Customer Privacy APIs.
— WebGL, Canvas & 3D: Three.js or similar.
— Full-stack & API design: PostgreSQL, REST/GraphQL API, OAuth, JWT.
— Client-facing and management experience.
Compensation:
$40/hr to $120/hr depending on seniority and leadership experience. Projects typically at least 8 full-time weeks.
Interview process:
Intro call, panel interview, reference call, then offer.
Work culture:
Transparency with profit & loss sharing, carbon negative studio, strong morals rejecting non-aligned work, async and decentralized communication, remote friendly, building open source and internal products.
Application instructions:
Submit complete and thoughtful application with relevant links.
About Niantic Spatial: Niantic Spatial develops geospatial AI and digital mapping technologies, including a proprietary database of over 30 billion posed images and a Visual Positioning System for precise positioning worldwide. They serve customers in robotics, public sector, energy, and industrial markets.
About the Role: The Head of Talent Acquisition will lead and personally execute the recruiting function, reporting to the Chief People Officer. Responsibilities include full life cycle recruiting, recruiting operations, workforce planning, reporting, tools, external partners, and candidate experience. The role involves managing contract recruiting resources and designing and building the Talent Acquisition organization as the company grows. The position requires moving quickly without sacrificing quality and helping hiring teams focus on essential capabilities in deep-tech markets.
What You'll Do:
Full Life Cycle Recruiting - Manage a portfolio of searches across engineering, AI/ML, research, product, go-to-market, operations, and corporate functions, including executive and specialized roles. Handle all stages from intake to onboarding.
Direct Sourcing - Develop creative sourcing strategies to engage passive talent in competitive markets and represent the company credibly.
Executive Talent Advisory - Advise executives and hiring managers on role design, candidate profiles, talent availability, market dynamics, and hiring strategy. Lead intake and search-strategy discussions.
Hiring Process & Assessment - Design hiring processes balancing speed, rigor, inclusion, and candidate experience. Build structured interviews, coach interviewers, maintain momentum, and partner with Compensation on offers.
Recruiting Team & Partners - Manage contract recruiters, sourcers, search firms, and agencies. Set priorities, allocate requisitions, evaluate partners, and decide on support types.
Build the Function - Define future Talent Acquisition structure, recruit and develop the team, and build a recruiting culture focused on speed, quality, and impact.
Recruiting Operations & AI - Improve recruiting processes, adopt AI-enabled tools responsibly, maintain ATS data discipline, and ensure compliance with employment law and data privacy.
Reporting, Insights & Talent Brand - Create dashboards and updates for executives on pipeline health, conversion, time to fill, source effectiveness, offer acceptance, and agency spend. Partner with Marketing to enhance the employee value proposition.
What You'll Bring:
8+ years of full life cycle recruiting experience, ideally in high-growth technology, AI, deep tech, or competitive talent markets.
Experience as a hands-on Talent Acquisition leader or functional owner with a meaningful requisition load.
Exceptional direct-sourcing skills with a track record of engaging and closing passive candidates.
Experience advising executives and senior hiring managers as a credible talent partner.
An AI-forward mindset with experience integrating AI tools into recruiting workflows.
Ability to manage a broad and shifting workload using technology, automation, and prioritization.
Comfort with ambiguity and changing priorities, and ability to move between strategy, leadership, and execution.
Focus on simplifying processes, evidence-based assessment, and high integrity with sensitive information.
Bachelor's degree or equivalent experience.
Nice to Have:
Experience managing contract recruiters, sourcers, external partners, or internal Talent Acquisition professionals.
Experience building or scaling a Talent Acquisition team, especially in early-stage or pre-product-market-fit companies.
Familiarity with responsible and legally compliant use of AI and automation in recruiting.
Recruiting experience in computer vision, machine learning, robotics, geospatial technology, enterprise software, or physical AI.
Experience supporting U.S. and international hiring.
Compensation & Benefits: Base salary range $225,000-$250,000, plus annual bonus, equity, and comprehensive benefits including medical, dental, vision coverage, and 401(k).
Location & Work Model: Based in San Francisco office, with four days per week in office and additional on-site time as needed.
Inclusive Application and Equal Opportunity statements included.
CodiLime is an IT company specializing in complex computer networks, cloud infrastructure, and low-level software development. The position is for a Software Engineer working with Go, Networking, and Distributed Systems. The work format can be remote, office, or hybrid based in Poland.
Задачи:
— Разрабатывать mobile-first игровой интерфейс: live-плеер, ставки и cash-out в один тап, отрисовка раундов и множителей в реальном времени.
— Реализовывать realtime-взаимодействие клиента и сервера через WebSocket / Socket.IO: синхронизация раундов, лидерборды, чат в лобби.
— Писать серверную логику на Node.js + TypeScript + Express 5: betting engine, обработка исходов, история ставок.
— Работать с PostgreSQL + Prisma, использовать Redis для кэширования и синхронизации состояния.
— Покрывать код тестами на Vitest, участвовать в code review.
— Поднимать и поддерживать локальное окружение через Docker Compose.
Цели на первые 1–3 месяца:
— Вместе с командой довести продукт до работающего прототипа и беты.
— Возможность влиять на код, архитектуру, технические решения и развитие продукта.
Требования:
— 3+ года коммерческой разработки на TypeScript — Node.js на бэкенде и React на фронтенде.
— Практический опыт с realtime-системами и WebSocket / Socket.IO.
— Понимание синхронизации состояния, latency, reconnect-механик и других особенностей realtime.
— Уверенная работа с PostgreSQL и Redis.
— Опыт построения REST- и WebSocket API.
— Понимание производительности и отзывчивости интерфейсов на мобильных устройствах.
— Аккуратная работа с тестами (Vitest / Jest) и Git-flow.
— Самостоятельность и уровень ответственности Middle+.
— Опыт в iGaming / betting, понимание игровых механик и принципов provably fair.
Будет большим плюсом:
— Опыт работы с Kafka / KafkaJS.
— Опыт с ClickHouse.
— Работа с видеопотоками (HLS / .m3u8) или computer vision.
— Опыт разработки PWA и мобильной оптимизации.
— Опыт построения высоконагруженных realtime-систем.
Условия:
— Full-time.
— Испытательный срок — 1 месяц.
— Удаленная работа.
— Конкурентный доход.
Задачи:
— Выявление производственных проблем и точек роста на основе данных;
— Участие в обследовании производственных участков, выезды в цеха, изучение технологических процессов на месте;
— Формализация производственных задач в цифровые кейсы: прогнозирование, классификация, детекция отклонений, контроль качества, оптимизация режимов;
— Сбор, выгрузка, очистка и консолидация данных из производственных и корпоративных информационных систем;
— Анализ данных технологических процессов, поиск закономерностей, факторов влияния и причин отклонений;
— Разработка, обучение и валидация ML-моделей для прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений;
— Разработка и внедрение CV-решений;
— Подготовка датасетов, разметка данных, организация процессов сбора и актуализации обучающих выборок;
— Проверка гипотез, проведение пилотных проектов и оценка экономического эффекта;
— Визуализация результатов анализа, подготовка отчетов и рекомендаций для производственных подразделений;
— Взаимодействие с внутренними заказчиками, подрядчиками, интеграторами и смежными командами.
Требования:
— Практический опыт разработки и внедрения решений на базе ML;
— Практический опыт разработки и внедрения решений на базе Computer Vision;
— Опыт работы с производственными данными, временными рядами, журналами событий, технологическими параметрами;
— Опыт полного цикла работы с данными: сбор, выгрузка, очистка, анализ, построение признаков, обучение моделей, внедрение;
— Опыт проведения обследований производственных процессов и интервью с внутренними заказчиками;
— Понимание специфики промышленного предприятия и готовность работать “в поле”;
— Желателен опыт работы в металлургии, горнодобывающей промышленности, тяжелой промышленности, химическом производстве или энергетике;
— Понимание технологических процессов агломерационного, коксового или доменного производства будет преимуществом;
— Уверенное владение Python и библиотеками для ML/CV;
— Знание методов регрессии, классификации, кластеризации, поиска аномалий, анализа временных рядов, оптимизации, глубокого обучения;
— Опыт построения CV-моделей;
— Опыт работы с SQL и промышленными базами данных (MES, ERP, SCADA, historians, лабораторные системы, систем АСУ ТП);
— Понимание принципов интеграции моделей в промышленный ИТ-ландшафт;
— Опыт работы с Docker, Git, MLOps-инфраструктурой;
— Применение LLM в разработке решений;
— Понимание производственных показателей: качество сырья и продукции, производительность, простои, расход топлива и энергоресурсов, стабильность технологических режимов, надежность оборудования;
— Понимание причинно-следственных связей в производственном процессе и умение переводить экспертные знания технологов в аналитические модели;
— Навык оценки экономического эффекта от цифровых инициатив: снижение потерь, снижение брака, снижение простоев, рост производительности, снижение расхода ресурсов.
Условия:
— ДМС, включая стоматологию;
— Страхование жизни и страховка для путешественников;
— Корпоративная мобильная связь;
— Система скидок для сотрудников НЛМК ИТ;
— Частичная компенсация питания в корпоративных столовых;
— Возможность обучения за счет работодателя;
— Активная корпоративная жизнь;
— Поддержка от компании в жизненно важных событиях;
— Бесплатный доступ к электронной библиотеке.
Anthropic Fellows Program is designed to foster AI research and engineering talent by providing funding and mentorship to promising technical talent regardless of previous experience. Fellows primarily use external infrastructure such as open-source models and public APIs to work on empirical projects aligned with Anthropic's research priorities, aiming to produce public outputs like paper submissions. The program runs for 4 months full-time, with a weekly stipend of 3,850 USD / 2,310 GBP / 4,300 CAD plus benefits and funding for compute (~$15k/month) and other research expenses. Fellows receive direct mentorship from Anthropic researchers, access to shared workspaces in Berkeley, California or London, UK, and connection to the broader AI safety and security research community.
Interview process includes initial application and reference check, technical assessments and interviews, and a research discussion. Candidates are encouraged to apply even if they do not meet every qualification. The program values diversity and representation.
Fellows workstreams include AI Safety Fellows, AI Security Fellows, ML Systems & Performance Fellows, Reinforcement Learning Fellows, and The Anthropic Institute Fellows (Economics & Policy). Candidates may be considered for all workstreams by default and can specify preferences.
General candidate criteria: motivated by AI safety and societal benefit, strong technical background in computer science, mathematics, or physics, ability to implement ideas quickly and communicate clearly, fluent in Python, and available full-time for the program.
AI Safety Fellows focus on research areas such as scalable oversight, adversarial robustness and AI control, model organisms, mechanistic interpretability, and AI welfare. Mentors include Sam Bowman, Sara Price, Alex Tamkin, and others. Candidates with experience in empirical ML research, large language models, and open-source contributions are a good fit.
AI Security Fellows focus on reducing catastrophic risks from advanced AI systems, with mentors like Nicholas Carlini and Keri Warr. Candidates with experience in pentesting, vulnerability research, offensive security, CVE reporting, bug bounties, and empirical ML research are preferred.
Logistics: applicants must have work authorization and be located in the US, UK, or Canada during the program. Shared workspaces are available in London and Berkeley, with remote options in these countries. Visa sponsorship is not provided. The program duration is 4 months full-time, with possible extensions. Strong performance may lead to full-time offers at Anthropic, though not guaranteed.
Applications are currently closed and will be updated when reopened. The program is managed by Constellation recruiting partner. The description includes policies for full-time roles which do not apply to the Fellows Program.
Anthropic is a public benefit corporation headquartered in San Francisco offering competitive compensation, benefits, equity donation matching, vacation and parental leave, flexible hours, and office space. The company emphasizes collaborative, high-impact AI research with a focus on steerable, trustworthy AI.
Azumo is looking for a highly motivated Python Engineer to develop and enhance high performing and scalable software infrastructures in AI, NLP and data intensive software environments. This position will give you the opportunity to collaborate with a growing team and bright engineering minds in AI computing. You will enjoy the role if you love designing and developing scalable, high performant backend infrastructure using Python, React + Django / Flask / Eve / FastAPI open-source frameworks and connecting applications to modern cloud-based technologies.
Responsibilities:
— Design, develop and test server features and robust APIs
— Integrate existing applications with third party systems
— Evaluate multiple approaches and technologies to solving a problem
Requirements:
— BS or Master’s degree in Computer Science, related degree, or equivalent experience
— 5+ years experience with backend development, Python Django / Flask / Eve / FastAPI
— Deep expertise with Linux and hosted cloud environments (Heroku, AWS, App Engine or other)
— Practical experience with open source technologies, including SQL and NoSQL DBs
— Experience integrating solutions with 3rd party APIs (RESTful, OAuth, JSON)
— Self-driven and motivated, with a strong work ethic and a passion for problem solving
Preferred Qualifications:
— Love for coding and willingness to be agile
— Hacker spirit within a collaborative team
Benefits:
— The Python Engineer will be based remotely
— Compensation commensurate with experience and candidate potential
— 10 PTO
— Training Udemy free
— English Lessons
— Mentored career development
— U.S. Holidays
— Profit Sharing
— $US Remuneration
DomainTools is looking for a Principal Product Manager to join its Product team. This role is responsible for growing and refining data products that drive threat intelligence solutions, with API-first delivery and integration into UI, AI, and third-party experiences and workflows. It is a strategic role with high impact and visibility inside and outside the company.
The ideal candidate is a strong leader and successful product manager with a track record of delivering market-leading data products, based on insights from direct customer interaction and big-data analysis.
The product manager is expected to contribute solid knowledge of business constraints and prioritize opportunities, deep knowledge of users and customers, and understanding of platforms customers use to engage with products. They must track industry trends and competitive landscape relevant to their products.
The product manager collaborates closely with engineering, marketing, sales, and solutions engineering teams to deliver world-class solutions. This is an individual contributor role requiring influence through data and logic.
Basic Qualifications:
— Minimum 7 years in cybersecurity or data-related product management, delivering data-driven analytics and products
— Deep knowledge of business and customers, understanding data product usage and value
— Experience with threat intelligence products, threat feeds, APIs, and related technologies
— Experience interacting with customers using data warehousing, data science, and Big Data technologies
— Experience integrating data products into third-party environments (customer and partner ecosystems)
— Experience working with Agile (kanban/scrum) development teams and processes
— Excellent people skills working cross-functionally from ideation to market
— Excellent writing, communication, and presentation skills
— US-based with willingness to accommodate core hours overlapping 9am-3pm US Pacific time
Preferred Qualifications:
— Experience in cybersecurity investigations, threat defense, incident response, or related activities
— Solid understanding of cybersecurity market and modern security architectures
— Familiarity with cybersecurity data domains including DNS, IP, TLS/SSL certificates, web crawl, BGP, NetFlow data
— Experience with real-time data collection, processing, and delivery
— Experience with large language models (LLMs) and agentic workflows
— Experience with data products leveraging predictive analytics / machine learning (ML)
— Experience with distributed systems and cloud computing
Задачи:
— Обслуживание и обновление LMS: управление получением пакетов обновлений и их применение к системе LMS, загрузка контейнерных образов и их отправка во внутренний Docker регистр.
— Управление инфраструктурой: локальное развертывание и конфигурация инфраструктуры, выполнение развертывания и настройки кластеров Kubernetes, обслуживание базы данных на выделенном инстансе отдельно от кластера Kubernetes, установка и мониторинг автоматического резервного копирования БД с периодичностью каждые 24 часа.
— Хранилище и пайплайны развертывания: управление доступом к объектным хранилищам (AWS S3 или аналогичным), получение пакетов из назначенных источников и управление их загрузкой в объектное хранилище.
Требования:
— Облачные платформы и инфраструктура: AWS, GCP, Azure; экспертный опыт работы с Docker и Kubernetes (развертывание, конфигурация и оркестрация); уверенное владение подходом Infrastructure as Code (Terraform, Ansible).
— CI/CD и автоматизация: опыт проектирования и поддержки пайплайнов CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD).
— Программирование и скрипты: уверенное владение Python и Go (Golang); навыки написания скриптов на Bash/Shell для автоматизации.
— Мониторинг и Observability: опыт развертывания и управления инструментами мониторинга (Prometheus, Grafana, Zabbix, ELK Stack: ElasticSearch/Kibana).
— Операционные системы: глубокие знания операционных систем на базе Linux (NixOS, Ubuntu Core).
— Понимание микросервисной архитектуры и распределенных систем.
— Знание методологий Agile, стандартов ITIL и процессов управления инцидентами.
— Опыт работы с высоконагруженными средами и проведения аудита инфраструктуры.
Условия:
— Заработная плата обсуждается по результатам собеседования и зависит от навыков кандидата.
— Формат работы — офис (удалёнка не предусмотрена, специфика проекта).
— Москва, Зеленоград, Казань.
— Работа над технологически сложным продуктом на стыке Computer Vision и мобильной разработки.
— Возможности для профессионального роста и влияния на процессы.
Компания Centicore ищет опытного инженера DevOps для работы над централизованной MLOps-инфраструктурой.
Задачи:
— Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты
— Адаптировать и разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (AutoML, LLM, computer vision и пр.)
— Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения
— Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения
Требования:
— Опыт DevOps от 5 лет с инструментами docker, helm, jenkins/gitlab CI, python
— Желателен опыт ML/MLOps от 1 года с airflow, jupyterhub, mlflow, seldon, cuda
— Опыт администрирования Kubernetes от 2 лет
— Опыт работы с Hadoop, Spark, Kafka, ELK
Условия:
— Удаленный формат работы в IT аккредитованной компании
— Оформление по ТК
— Оплачиваемый отпуск 28 календарных дней в год и оплачиваемые больничные
— Предоставление техники (MAC, Windows)
— ДМС со стоматологией
— Компенсация хобби/спортзала/английского языка
— Компенсация профессионального обучения
— Возможность участия во внутренних программах компании и активностях
— Онлайн и оффлайн корпоративные мероприятия
— Программа лояльности Сентибонусы
Заказчик — крупный российский ритейлер.
Проект связан с масштабной миграцией инфраструктуры и приложений в Yandex Cloud: перенос Kubernetes-приложений со старых версий Kubernetes, миграция виртуальных машин и баз данных, а также перевод CI/CD-процессов с Bamboo на GitLab CI.
Работа ведётся в команде заказчика под руководством проектного менеджера.
Обязательные требования
— Не менее 3 лет коммерческого опыта в направлениях DevOps, SRE или Platform Engineering.
— Практический опыт работы с сервисами Yandex Cloud: Compute Cloud, VPC, Managed Service for Kubernetes, Object Storage, а также с managed-сервисами баз данных.
— Уверенное владение Kubernetes и Helm.
— Опыт адаптации приложений — перенос решений со старых версий Kubernetes на актуальные.
— Навыки работы с Terraform либо OpenTofu, в том числе с готовыми IaC-модулями.
— Знание особенностей устаревания (deprecation) API Kubernetes, включая типовые сложности при миграции с Kubernetes 1.11.
— Опыт разработки и поддержки CI/CD-пайплайнов в GitLab.
— Опыт переноса CI/CD-процессов из Bamboo или схожих систем.
— Практические навыки Linux-администрирования, настройки виртуальных машин и сетевых параметров.
— Опыт миграции баз данных — в частности, PostgreSQL, MySQL либо других СУБД, задействованных в проекте.
— Способность следовать установленным шаблонам и инженерным стандартам, а также фиксировать изменения в документации.
— Готовность к работе в команде заказчика под руководством проектного менеджера.
Дополнительные требования
— Практический опыт работы с Yandex Managed Service для PostgreSQL, MySQL, Redis и Kafka.
— Навыки применения GitOps-инструментов Argo CD, FluxCD.
— Опыт использования Container Registry.
— Владение Helmfile и Kustomize.
— Опыт переноса legacy-приложений и миграции устаревших Kubernetes-кластеров.
— Участие в крупных миграционных проектах с параллельными потоками работ.
Задачи на проекте
Подготовка к миграции
— Изучение существующих шаблонов развёртывания: Terraform-модулей, Kubernetes-манифестов, Helm-чартов, GitLab CI-шаблонов и эксплуатационных инструкций.
— Техническая инвентаризация переносимого приложения или компонента: контейнеры, зависимости, конфигурация, секреты, хранилища, БД, сетевые взаимодействия.
— Оценка технической готовности компонентов к переносу и выявление отклонений от типовых шаблонов.
— Согласование выявленных технических блокеров и нестандартных решений с представителями заказчика.
Миграция Kubernetes-приложений
— Подготовка приложений, работающих в Kubernetes 1.11, к развёртыванию в целевом Kubernetes-кластере Yandex Cloud.
— Адаптация манифестов, Helm-чартов и иных deployment-конфигураций под актуальную версию Kubernetes и принятые на проекте шаблоны.
— Устранение использования устаревших Kubernetes API и несовместимых параметров конфигурации.
— Настройка параметров приложений: ConfigMap, Secret, Ingress, Service, PersistentVolumeClaim, resource limits/requests, probes и других необходимых сущностей.
— Выполнение развёртывания и технической проверки работоспособности в согласованных окружениях.
— Подготовка технических процедур отката в рамках принятого процесса релизов.
— Переключение сервисов в новое окружение.
Перенос ВМ и сервисных компонентов
— Перенос прикладных компонентов с on-premise ВМ в Yandex Cloud с использованием существующих шаблонов и подходов проекта.
— Развёртывание и настройка целевых ВМ, если компонент не переводится в managed-сервис.
— Перенос баз данных и сервисных компонентов в определённые заказчиком managed-сервисы Yandex Cloud либо на целевые ВМ.
— Миграция данных по утверждённой процедуре.
— Техническая валидация: доступность сервиса, сетевые соединения, корректность конфигурации, целостность данных и запуск приложений.
Трансформация с Bamboo на GitLab CI
— Анализ действующих Bamboo-планов конкретных переносимых приложений.
— Перенос логики сборки, тестирования, упаковки и деплоя в GitLab CI.
— Использование существующих на проекте GitLab CI-шаблонов и общих компонентов пайплайнов.
— Настройка передачи артефактов, кэширования, переменных окружения и правил запуска jobs в соответствии с принятыми стандартами проекта.
— Настройка деплоя в согласованные окружения и механизма отката, предусмотренного действующим процессом.
— Проверка пайплайнов на тестовом и целевом окружениях.
Документирование и передача результатов
— Ведение технической документации по каждому перенесённому компоненту.
— Фиксация отклонений от шаблонных решений, принятых workaround'ов и известных ограничений.
— Подготовка инструкций по запуску миграции, валидации, деплою и откату.
— Участие в технических статус-встречах, предоставление актуального статуса и информации о блокерах проектному менеджеру заказчика.
Задачи:
— Архитектура и развертывание корпоративной инфраструктуры Azure с использованием Terraform/Bicep, поддержка модульных библиотек IaC и управление состоянием.
— Обслуживание, патчинг и оптимизация кластеров Azure Kubernetes Service (AKS), управление автоскейлингом, маршрутизацией ingress и политиками service mesh.
— Проектирование, поддержка и обеспечение безопасности автоматизированных CI/CD пайплайнов в Azure DevOps или GitHub Actions для ускорения циклов деплоя.
— Применение Azure Policy, аудит ролей IAM через Entra ID, управление ротацией секретов в Key Vault, устранение уязвимостей с помощью Defender for Cloud.
— Мониторинг метрик системы, реагирование на инциденты инфраструктуры, проведение RCA и оптимизация использования ресурсов для снижения затрат.
Требования:
— Опыт работы не менее 5 лет с Microsoft Azure, включая compute, сети (VNets, ExpressRoute, Application Gateways) и уровни хранения.
— Продвинутые навыки Terraform или Bicep для автоматизации, обнаружения дрейфа и управления состоянием в мульти-подписочных средах.
— Опыт построения, защиты и масштабирования AKS, управление ingress контроллерами и деплой приложений с Helm.
— Глубокое понимание построения CI/CD с Azure DevOps или GitHub Actions, включая автоматическое сканирование безопасности, соблюдение политик и безотказные релизы.
— Знания в области безопасности облака с Microsoft Entra ID, Azure Key Vault, Azure Policy и RBAC в модели Zero Trust.
— Опыт настройки мониторинга и алертинга с Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights или сторонними платформами (Datadog, Dynatrace).
— Локация в часовом поясе CET (+/- 3 часа).
Желательно:
— Сертификаты Azure AZ-104, AZ-305, AZ-400.
— Навыки программирования на Python, Go, PowerShell или Bash для скриптинга инфраструктуры.
— Опыт оптимизации затрат в облаке (FinOps) и управления политиками Azure Cost Management.
— Знакомство с гибридными облачными конфигурациями или Azure Arc.
Условия:
— Своевременная оплата с гибкими вариантами вывода средств.
— Предсказуемый график работы: 8 часов в день.
— До 24 дней гибких выходных в год для полноценных позиций.
— Долгосрочные удалённые позиции в ведущих компаниях.
— Персонально подобранные вакансии без типичных рекрутинговых барьеров.
— Единый процесс контрактации для множества возможностей без дополнительных оценок.
— Стабильная ежемесячная оплата через Proxify.
Мы ищем опытного DevOps-инженера с фокусом на MLOps и BlockchainOps для работы в продуктовой компании ITM. Роль подразумевает полную занятость на удаленке и требует глубокого понимания AI и блокчейн-инфраструктур.
Требования:
— 1+ год опыта с AI-инфраструктурой (биометрия / Computer Vision)
— 1+ год опыта с Blockchain инфраструктурой
— 1+ год работы с Bare metal K8s
— 1+ год работы с Nvidia GPU (Cuda, TensorRT)
— 6+ лет общий опыт работы в роли DevOps Engineer
— Гражданство РФ (проживать можно в любой стране +-UTC+3)
Условия:
— Fully remote work format
— Only fulltime
— Оформление по ТК РФ
— 100% оплата больничного
— Оплачиваемый отпуск 28 календарных дней
Удалённоsenior
300 000 – 400 000 ₽
УдалённоseniorNew York City
40 – 120 $
ГибридheadSan Francisco
225 000 – 250 000 $
УдалённоmiddleМосква
Зарплата не указана
Удалённо
Зарплата не указана
senior
900 – 1 300 $
Все вакансии в одном месте — страница 4 · Job Hunters
