Задачи:
— разработка и внедрение AI-агентов
— помощь в разработке и внедрении AI-агентов другим командам
— выработка стандартов и best practice
— построение архитектуры агентного ландшафта канала.
Требования:
— уверенный пользователь Python 3.10+
— знание framework: FastAPI, FastStream, aiohttp, asyncio, grpcio
— работа с Kafka, redis/memcache/ignite, Kubernetes/docker/podman, sql (желательно postgre), elasticsearch/opensearch, git
— умение применять менеджеры пакетов (poetry/uv), линтеры (flake8, ruff, mypy), тестовые фреймворки (pytest)
— владение паттернами надежности и отказоустойчивости, микросервисной архитектуры
— опыт оптимизации кода и code-review
— уверенное пользование ОС семейства Unix систем.
Плюсом будет:
— знание Java, хотя бы на уровне понимания синтаксиса языка
— опыт создания AI-агентов и работа с агентными фреймворками, знания принципов работы LLM.
Условия:
— комфортный современный офис на м. Кутузовская
— формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид (2–3 дня в неделю в офисе)
— ежегодный пересмотр зарплаты, 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
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.
Задачи:
— Проектировать и разрабатывать пайплайны загрузки данных, оптимизируя их под потребности команд-потребителей
— Проектировать загрузку данных, раскладку по слоям, витрины в ClickHouse, включая выбор движка таблиц, ключей сортировки, партиционирования, шардирования и репликации
— Оптимизировать запросы и хранение данных, выявлять и устранять причины медленных запросов и аномального роста таблиц
— Разрабатывать и поддерживать DAGи в Apache Airflow с учетом идемпотентности, ретраев, бэкфиллов и зависимостей между задачами
— Обеспечивать качество данных через проверки полноты и консистентности, сверки между системами, алертинг и мониторинг пайплайнов
— Взаимодействовать с продуктовыми командами и аналитиками для разбора требований, согласования контрактов данных, объяснения ограничений и предложения вариантов
Требования:
— Опыт работы с ClickHouse, включая идентификацию проблем на кластере и работу с распределенной БД
— Уверенное владение SQL и опыт работы с большими объемами данных (таблицы 50+ Тб)
— Владение Python для разработки пайплайнов и бекенда на FastAPI
— Опыт работы с Apache Airflow, включая разработку и эксплуатацию DAGов в продакшене
— Опыт работы с Apache Kafka, понимание модели топиков, партиций, консьюмер-групп, оффсетов и семантики доставки, опыт построения загрузки из Kafka в хранилище
— Опыт интеграции данных из REST API и реляционных БД (PostgreSQL и аналоги), включая инкрементальную загрузку и работу с изменениями данных
Задачи:
— Разработка и поддержка full-stack приложений с использованием Laravel, React и Next.js.
— Интеграция AI-решений с использованием LLM и FastAPI.
— Настройка и поддержка DevOps процессов, включая CI/CD, Docker и автоматизацию релизов.
— Управление пользовательским контентом и файлами через S3 хранилище MinIO с использованием Laravel Spatie Media Library.
— Организация безопасного хранения и выгрузки данных из Postgres, Surreal и S3 с шифрованием.
— Реализация полнотекстового поиска с защитой данных.
Требования:
— Опыт работы 7 лет в full-stack разработке, DevOps и AI-интеграциях.
— Уверенное владение Laravel, React, Next.js, FastAPI.
— Опыт работы с базами данных PostgreSQL и Surreal.
— Навыки настройки CI/CD, Docker, работы с S3 и MinIO.
— Знание методов шифрования данных и безопасности.
Условия:
— Возможность работы full-time, part-time или по B2B.
— Удалённый формат работы.
— Зарплата от $2500 в месяц на руки (примерно $15 в час), обсуждаемо.
Дополнительно:
— Резюме доступно по ссылке: https://docs.google.com/document/d/1681p8QLtPeoIzDwnPKgVVHfL51F2Y1CsS_l73OQchBE/
— Контакт для связи: Telegram @ekangash
— Примеры проектов и портфолио доступны на https://unstock.net и GitHub/GitLab.
Удалённо
от 2 500 $
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Требуется Python разработчик для работы над крупными финтех/телеком/ритейл проектами.
Задачи:
— Работа над крупными финтех/телеком/ритейл проектами
Требования к кандидату:
— Опыт разработки не менее 3х лет
— Опыт разработки на FastApi не менее 2х лет
— Сложность алгоритмов
— Структуры данных
— Уметь читать и работать с UML, BPMN, диаграммы запросов
— RESTful
— Asyncio
— FastAPI
— SQL
— Алхимия
— PyTest
— Postgres
— Redis
— Flake8
— SonarQube
— Docker
— Ci/Cd
— Redis
— Kafka/RabbitMQ
— принципы SOLID
Условия работы:
— full-time
Задачи:
— Проектирование и разработка сервисов с применением DDD.
— Формирование культуры тестирования: unit/integration тесты и поддержание покрытия.
— Обеспечение наблюдаемости: метрики, структурные логи и сквозная трассировка.
— Защита архитектурных решений и ведение ADR.
— Развитие платёжного/заказного контура: асинхронное взаимодействие, идемпотентность, transactional outbox, retry и отложенные срабатывания.
Требования:
— Коммерческий опыт backend от 4 лет на Go или Python.
— Уверенные знания алгоритмов и структур данных.
— PostgreSQL: оптимизация запросов, транзакции, уровни изоляции, EXPLAIN, миграции; опыт работы с GORM.
— Проектирование API (REST, gRPC), версионирование и контрактное тестирование.
— Опыт работы с Linux, Docker, Kubernetes и настройкой CI/CD.
— Принципы чистого кода, SOLID, DDD, микросервисная архитектура; опыт с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka или аналоги), обработка ошибок, DLQ и идемпотентность; опыт AI-assisted development и готовность нести ответственность за код.
— Вывод Python-сервисов в продакшен (FastAPI, Django/DRF).
— Опыт работы с платёжным/финансовым контуром.
— Интеграции с LLM-провайдерами.
Условия:
— Удалённо, только для резидентов РФ (часовой пояс ±3 к МСК).
— Полная занятость, оформление по ТК РФ.
Задачи:
– Разрабатывать и проектировать backend-сервисы на Python / FastAPI.
– Проектировать и поддерживать REST API для мобильного приложения, PWA, риск-профиля и ИИ-помощника.
– Описывать и поддерживать контракты API: request/response schemas, validation, error model, versioning.
– Работать с Pydantic, PostgreSQL, Redis и, при необходимости, S3-compatible storage.
– Интегрироваться с AI/ML-слоем: n8n-прототипы, FastAPI/FastMCP-сервисы, LLM API, RAG/context, Qdrant, traces.
– Строить observability: structured logs, trace/request id, metrics, dashboards, error tracking.
– Писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами, участвовать в code review и технических обсуждениях.
Требования:
– Опыт backend-разработки на Python от 3 лет.
– Хорошая база в технологиях веба: HTTP, контейнеры, хранение, веб-серверы.
– Практический опыт разработки production API на FastAPI, Django, Flask или аналогичном backend-фреймворке; FastAPI будет сильным плюсом.
– Уверенное владение Python.
– Здравый смысл в использовании ИИ-агентов.
– Хорошее понимание PostgreSQL: схемы, связи, индексы, транзакции, миграции, профилирование запросов.
– Опыт проектирования REST API и умение договариваться о контрактах с mobile/frontend/SA/QA.
– Опыт работы с микросервисами.
– Умение писать тесты для критичной backend-логики.
– Готовность работать в продуктовой команде, где требования меняются быстро, а API влияет на mobile, PWA и AI-сценарии.
Требуются сеньоры Python с опытом работы с Django на последних 2-3 местах работы (опыт Django 4-5 лет) и сетевым опытом. FastAPI не подходит. Необходимо присылать резюме, где подробно описан сетевой опыт и опыт работы с Django.
Требуется специалист на позицию Senior AI/ML Engineer.
Требуемые навыки:
— Python
— OpenCV
— Deep Learning
— Компьютерное зрение
— Agentic systems
— FastAPI
— Langgraph
— DeepEval
— Langfuse
— vLLM
Вакансия предполагает полный рабочий день с возможностью удалённой работы.
Задачи:
— развивать и рефакторить оркестрацию агентов на LangGraph
— разрабатывать скиллы и инструменты (tools) для агента
— интегрировать LLM (писать и оптимизировать system/user-промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, настраивать параметры моделей)
— подключать внешние системы (HTTP API, Kafka, поисковые движки)
— строить RAG-пайплайн
— покрывать код unit-тестами
— участвовать в проектировании архитектуры агентских систем.
Требования:
— опыт разработки AI агентов от 1 года
— опыт разработки python от 3 лет
— опыт с веб-фреймворками (FastAPI и/или aiohttp) и проектировали REST API; опыт работы с WebSocket/SSE для real-time коммуникаций
— опыт интеграции LLM через API (GigaChat, аналоги)
— опыт с LangGraph/LangChain или похожими оркестраторами агентов
— опыт с PostgreSQL (проектирование схем, миграции, транзакции) и асинхронным доступом к БД
— умеете доводить LLM-фичи до стабильной работы в проде.
Будет плюсом:
— опыт работы с AEF
— опыт с RAG
— опыт с Kafka и событийными интеграциями
— опыт работы с Docker / Kubernetes, Helm, CI/CD пайплайнами
— 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
— инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия:
— гибридный формат работы (2-3 дня в офисе). Офис по адресу: г.Москва офис Кутузовский проспект 32
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте
— 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.
Задачи:
— разработка LLM агентов
— создание логики работы и взаимодействия агентов
— дообучение NLP моделей
— создание RAG систем
— вывод и сопровождение моделей
— написание API для выводимых моделей.
Требования:
— знания в области математики, data science
— владение Python (pandas, numpy, torch, fastapi, langchain, etc)
— знание SQL, spark
— приветствуется опыт работы с git, docker
— опыт работы с NLP пайплайнами.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
— 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.
Задачи:
— Отвечать за часть системы целиком в области Web Scraping, Data Engineering, AI и автоматизации для зарубежных клиентов.
Требования:
— Опыт продакшн-разработки на Python не менее 3 лет.
— Уровень Middle, способный самостоятельно вести часть системы.
— Ежедневная работа с LLM и агентами.
— Проактивность и умение дебажить чужой код в продакшене.
Условия:
— Зарплата до 2500 долларов США на B2B.
— Полная удалённая работа (кроме России).
— Гибкий график.
— Оплата AI-тулинга.
— Процесс найма: интро-звонок, технический разговор, оффер.
Технологический стек:
Python 3.12, FastAPI, Celery, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, Playwright, Docker, Kubernetes, OpenTelemetry.
Задачи:
• Проектирование и разработка сложных Агентных и AgenticRAG систем. Обеспечение воспроизводимости и отказоустойчивости
• Разработка решений начиная от прототипа, заканчивая выводом в промышленную эксплуатацию
• Определение ML SysDes решения с учетом разрешенного технологического стека
• Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B тестирования
Требования:
• Высшее образование в сфере компьютерных наук, физ-мата, прикладной математики и информатики. Приветствуются дипломы ведущих технических и научных ВУЗов (МФТИ, МГУ, Сколтех, ВШЭ, ИТМО, МИФИ и др.)
• Знание мат. статистики, классического ML, NLP, опыт в постановке и интерпретации экспериментов
• Опыт e2e-разработки ML/AI-пайплайнов (в т.ч. RAG-пайплайнов) и проектировании архитектуры AI решений
• Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку
• Высокий уровень владения Python и SQL
• Знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: XGBoost, CatBoost, PyTorch, TensorFlow, Transformers
• Знание принципов построения RAG, VisionRAG и AgenticRAG систем
• Знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5)
• Знание агентных архитектур (ReAct, Multi-agent и др.)
• Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain, LangGraph и др.)
• Знание веб-фреймворков (FastAPI, Flask), контейнеризации (Docker)
• Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM)
Условия:
• Гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально)
• Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом
• Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования
• Бесплатная подписка СберПрайм+
• Скидки на продукты компаний-партнеров
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
• Корпоративная пенсионная программа
• Обучение за счет компании: онлайн курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию
• Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира
Компания Action1 предоставляет облачный подход к управлению обновлениями, защите эндпоинтов и повышению производительности в области IT. Компания входит в Inc. 5000 как самая быстрорастущая founder-led компания по кибербезопасности в США. Фаундеры — Alex Vovk и Mike Walters, основатели Netwrix, которую продали в 2018 году. В компании работает много русскоязычных сотрудников.
Технологии и инструменты, используемые в работе: Python, uv, FastAPI, PydanticAI, PostgreSQL, Docker, Docker Compose.
Размер команды — 51-200 человек.
Формат работы — удалённый (Remote) из ряда стран.
Задачи:
— Проектирование и разработка сервисов с применением принципов DDD.
— Формирование культуры тестирования: написание unit/integration тестов, обеспечение необходимого уровня покрытия и тестируемости кода.
— Наблюдаемость на стороне кода: метрики, структурные логи и сквозная трассировка запросов в сервисах.
— Принятие и защита архитектурных решений в команде (контексты С3-С4 из модели C4), ведение ADR (Architecture Decision Records).
— Развитие сделочного контура (заказы и платежи): асинхронное межсервисное взаимодействие, идемпотентность денежных операций, транзакционный outbox, повторные попытки и отложенные срабатывания.
Требования:
— Опыт коммерческой бэкенд-разработки от 4-х лет на Go или Python.
— Владеть вторым языком с первого дня не требуется: вход обеспечивается онбордингом и ревью внутри команды.
— Уверенное знание алгоритмов и структур данных, умение применять их для решения практических задач.
— Уверенный опыт работы с PostgreSQL: оптимизация запросов, индексы, транзакции, уровни изоляции и блокировки, понимание планов выполнения (EXPLAIN), опыт ведения миграций.
— Работа с ORM (GORM) с пониманием генерируемого SQL.
— Умение проектировать и реализовывать API (REST, gRPC), понимание версионирования и контрактного тестирования.
— Уверенный опыт работы с Linux, Docker, Kubernetes (базовое понимание/опыт написания манифестов), настройка CI/CD пайплайнов.
— Глубокое понимание принципов чистого кода, SOLID, DDD, микросервисной архитектуры и паттернов распределенных систем.
— Уверенный опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka или аналоги): понимание гарантий доставки, обработка ошибок и dead-letter queues, идемпотентность и транзакционный outbox.
— Плюсом: опыт вывода Python-сервисов в продакшен (FastAPI, Django/DRF), опыт платёжного или финансового контура, интеграции с LLM-провайдерами.
— Опыт AI-assisted development: использование AI-ассистентов разработки (Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Codex) для декомпозиции задач, подготовки черновиков кода, рефакторинга, написания тестов, поиска дефектов и работы с документацией.
— Умение критически проверять результаты AI: валидировать бизнес-логику, соответствие архитектуре и кодстайлу, покрытие тестами, производительность, безопасность и лицензионные риски.
— Готовность нести персональную ответственность за код и технические решения, независимо от использования AI-инструментов.
Задачи:
- Проектирование и разработка высоконагруженных микросервисных систем с нуля (архитектура, выбор стека, декомпозиция).
- Развитие существующего функционала: рефакторинг, оптимизация узких мест, миграция данных.
- Интеграция и контрактное взаимодействие: разработка и документирование API (REST/AsyncAPI/gRPC), обеспечение бесшовного взаимодействия между десятками сервисов.
- Code Review и менторство: повышение качества кода в команде, внедрение best practices.
- Работа с инфраструктурой: участие в настройке CI/CD, оптимизация Docker-образов, взаимодействие с оркестрацией (Kubernetes/Swarm).
Требования:
- Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет (в идеале от 5 лет), участие в полном жизненном цикле крупных проектов.
- Глубокое понимание асинхронности: работа event loop, конкурентность, параллелизм, специфика GIL.
- Уверенное знание FastAPI, асинхронного SQLAlchemy, Pydantic.
- Экспертный уровень работы с СУБД: написание и оптимизация сложных запросов (EXPLAIN, индексы, партиционирование), проектирование схем данных с учетом нагрузок.
- Опыт построения Event-Driven Architecture поверх RabbitMQ или Kafka, понимание гарантий доставки (at-least-once, exactly-once), работа с DLQ.
- Инфраструктурный кругозор: уверенная работа с Linux (bash, сеть, процессы), опыт контейнеризации (Docker).
- Архитектурное мышление: понимание SOLID, паттернов микросервисной архитектуры (API Gateway, Circuit Breaker, Saga), умение аргументировать технологический выбор.
Будет плюсом:
- Опыт в финтехе или высоконагруженных проектах.
- Навыки настройки мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK).
Условия:
- Оформление по договору ГПХ или ИП (РФ) с компенсацией налога.
- Оплачиваемые отпуска и больничные.
- Горизонтальная культура управления и отсутствие микроменеджмента.
- В процессе отбора предусмотрено небольшое неоплачиваемое тестовое задание.
Компания Top Selection приглашает на позицию Senior Python Developer для работы в финансовом секторе (банк) в формате полного рабочего дня удаленно из России, Беларуси или Казахстана. Оформление предполагается через ИП, заработная плата составляет 250-270 тысяч рублей в месяц до вычета налогов. Кандидат должен иметь не менее 4 лет коммерческого опыта разработки на Python, владеть хотя бы одним из фреймворков FastAPI или Litestar (Starlite), а также иметь опыт работы с AsyncIO, concurrency и multiprocessing. Требуется знание Kafka и Redis PubSub, опыт работы с PostgreSQL (с использованием sqlalchemy) и Redis. Важным является понимание и опыт реализации наблюдаемости систем (трейсинг, логи, метрики). Опыт работы с Event-Driven архитектурами, включая проектирование и разработку таких систем с нуля, будет преимуществом, как и знание других архитектурных подходов. Необходимо умение работать с Git, Docker и CI/CD, а также опыт тестирования собственных решений без поддержки команды тестирования. Дополнительным плюсом считается опыт работы с Coding Agents.
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
Задачи:
— Разработка и поддержка backend-сервисов на Python (REST API / gRPC)
— Проектирование и оптимизация схем баз данных (PostgreSQL/MySQL), написание и оптимизация SQL-запросов
— Работа с очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ, Redis)
— Написание unit- и интеграционных тестов, поддержка покрытия кода тестами
— Код-ревью коллег, участие в обсуждении архитектурных решений
— Взаимодействие с DevOps по вопросам CI/CD, деплоя и мониторинга сервисов
— Диагностика и устранение проблем production (логи, метрики, трассировка)
— Написание технической документации (API-спецификации, README, ADR)
Требования:
— Опыт коммерческой разработки на Python от 2–3 лет
— Уверенное знание одного из фреймворков: Django / FastAPI / Flask
— Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL предпочтительно), понимание индексов, транзакций, нормализации
— Знание принципов проектирования REST API, опыт работы с OpenAPI/Swagger
— Опыт работы с Git, понимание Git flow
— Знание основ Docker, опыт работы в контейнеризированной среде
— Понимание принципов асинхронного программирования (asyncio, async/await)
— Базовые знания в области безопасности бэкенда (валидация данных, аутентификация/авторизация — JWT, OAuth2)
Будет плюсом:
— Опыт работы с очередями сообщений (Kafka, RabbitMQ)
— Опыт работы с CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins)
— Знание Redis/Memcached для кэширования
— Опыт работы с микросервисной архитектурой
— Опыт написания CDC-пайплайнов / работы с Debezium
— Опыт работы с системами мониторинга (Prometheus, Grafana, Sentry)
— Английский язык на уровне чтения технической документации
Условия:
— Конкурентная заработная плата (готовы отталкиваться от ваших ожиданий)
— Оформление по ИП
— Полностью удаленный формат работы или возможность работать в офисах в Казани
— ДМС после 3-х месяцев работы
— 2 Day-off и премии к значимым событиям
— Корпоративные мероприятия
— Отсутствие формализма и бюрократии
— Поддержка в развитии: внутреннее и внешнее обучение, тренинги и корпоративные поездки для лучших сотрудников