Вакансии

Задачи: — Создавать и улучшать REST API — Работать с SQL-запросами и миграциями баз данных — Писать unit-тесты — Обнаруживать и исправлять ошибки — Участвовать в процессе Code Review — Взаимодействовать с командами Frontend, Mobile и QA Требования: — Опыт 1–3 года, минимум 1 год с C#/.NET — Знание C#, .NET, ASP.NET Core — Понимание OOP, LINQ, async/await — Опыт работы с REST API и HTTP — Знание MySQL или PostgreSQL, SQL — Опыт с EF Core и/или Dapper — Знание принципов SOLID — Навыки unit-тестирования (xUnit/NUnit) — Базовые знания Git и Docker Условия: — Работа над современными fintech проектами — Поддержка ментора и команды — Уроки английского языка — Компенсация образовательных расходов — Медицинская страховка — Профессиональный и карьерный рост Дополнительные преимущества: Опыт с DDD, CQRS, Kafka, RabbitMQ, Redis, Kubernetes, CI/CD, Grafana и Sentry.

Responsibilities: — Build and maintain cloud infrastructure using DigitalOcean, Cloudflare, Kubernetes with IaC tools such as Terraform, Ansible, and Helm. — Automate CI/CD pipelines using GitHub Actions and ArgoCD for zero-touch deployments. — Integrate end-to-end tests into release processes. — Set up full-stack observability with Prometheus, Grafana, Elasticsearch. — Implement security measures across distributed services using HashiCorp Vault and Auth0. Requirements: — Experience with Docker, Kubernetes, Git, and building/supporting CI/CD pipelines. — Practical skills in setting up monitoring and logging for distributed systems using Prometheus, Grafana, Elasticsearch, or similar tools. — Proficiency in at least one programming language, preferably Python. — English language proficiency at Upper-Intermediate (B2) level or higher. The position is remote but limited to candidates located in the EU, Balkans, Georgia, or Armenia.

Location: Москва Вакансия для того, кто хочет строить инновации мирового уровня и видеть реальный след от своей работы. Команда создаёт ИИ-решение для анализа реализации стратегии Сбера. Это кейс на уровне топовых мировых исследований в области сценарного моделирования комплексных экономико-социальных систем и построения предиктивных алгоритмов. Ищем в команду ребят с сильным техническим и концептуальным мышлением и жаждой создавать новое. Обязанности ### Обязанности * функциональное тестирование backend сервисов и UI и написание и поддержка тестовой документации (чек-листы, тест-кейсы, баг-репорты, инструкции) * подготовка тестовых данных для тестирования / проведения ПСИ, участие в релизах, проведение регрессионного тестирования и в проведении сценариев приемо-сдаточных испытаний (ПСИ) * участие в работе с обращениями от пользователей и анализ информации в БД и логах сервисов * построение и поддержка eval-набора (golden set) и регрессионного контроля качества при смене моделей, промптов и версий приложения * автоматизированная оценка качества генерации (LLM-as-judge, метрики типа Ragas) при релизах * тестирование RAG: качество поиска релевантного контекста, корректность источников, поведение при неполной / противоречивой информации * тестирование агентных сценариев: многошаговые цепочки, вызовы инструментов (MCP), повторные попытки, эскалация к человеку * участие в мониторинге качества в проде и настройке обратной связи от пользователей. Требования ### Требования * опыт работы на позиции AQA на Python от 1 года * понимание HTTP, кодов ответов, авторизации * опыт тестирования API (REST/JSON) для проверки интеграций и бизнес-логики, микросервисного взаимодействия * опыт тестирования запросов с помощью Postman/Insomnia/Swagger * опыт работы с форматами данных: JSON, YAML, XML, HTML * знание SQL, умение написать SQL запрос средней сложности * базовый опыт работы с системами сбора и визуализации метрик, работа с логами (Prometheus, Grafana) и понимание CI/CD и участия QA в пайплайнах доставки * понимание принципов работы LLM и их ограничений: недетерминированность вывода, галлюцинации, методы оценки качества генеративных моделей и опыт построения eval-наборов (golden set) и оценки качества LLM; желательно — LLM-as-judge, Ragas. ### Будет плюсом * понимание RAG и методов оценки качества retrieval: релевантность контекста, корректность источников * опыт тестирования агентных систем: многошаговые агенты, tool calling * опыт работы с Python для автоматизации оценки (pytest) * понимание метрик качества AI-продукта и мониторинга качества в проде * опыт работы с Kafka * опыт работы с векторными / графовыми БД (например, Qdrant). Условия ### Условия * гибридный формат работы из офиса в г. Москва * годовой бонус и ежегодный пересмотр * ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях * офис на Ленинском проспекте с зонами отдыха и спортзалом * льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.

Location: Рязань Мы приглашаем квалифицированного DevOps-инженера для участия в развитии наших производственных процессов и инфраструктуры. Вам предстоит создавать и поддерживать DevOps Pipeline, обеспечивать стабильность и надежность производственно-технологических процессов, оптимизировать рабочие процессы. Обязанности * проектирование и развитие действующих DevOps-конвейеров для ускорения выпуска релизов * управление, администрирование и мониторинг Unix-серверов и кластеров Kubernetes * написание и актуализация технической документации, ведение внутренней базы знаний * участие в совместной деятельности с разработчиками, инженерной поддержкой и экспертами инфраструктуры * проведение регламентных работ, выполнение обновлений и планового обслуживания * подготовку и поддержку тестовых стендов, автоматизацию процессов настройки и конфигурирования рабочих окружений * внедрение и сопровождение процессов CI/CD, разработку и улучшение пайплайнов в инструментах Jenkins и Argo CD * использование инструментов Git, Docker, Ansible, Bash, PostgreSQL и прочие. Требования * опыт работы в роли DevOps от 2 лет * способность уверенно управлять и строить процессы CI/CD/CDP * знания Docker, PostgreSQL, Ansible, Bash * опыт работы с OpenShift/Kubernetes, облачными архитектурами и опытом эксплуатации контейнерных платформ * знакомство с мониторинговыми инструментами (Prometheus, Grafana, Zabbix); * навыки работы с операционными системами Unix * опыт практической работы с инструментами управления конфигурацией и автоматизацией (Ansible, Terraform и др.) * хорошее знание SQL и работу с базами данных (PostgreSQL) * базовые навыки программирования (Python/Bash). ### **Будет плюсом:** * имеете опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия * комфортный современный офис на Семашко, 14 * формат работы – офис/гибрид * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * 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.

Location: United States (Remote) Grafana Labs is the company behind Grafana Cloud, the fully managed observability platform trusted by more than 10,000 organizations to ensure reliability, resolve incidents faster, and optimize telemetry at scale. Built on open source and open standards and designed for interoperability across any stack, Grafana Cloud brings AI to observability and observability to AI, giving teams (and their agents) unified visibility so they can see, understand, and act on all their disparate data, wherever it lives, and move at the speed of their ambitions. Customers, including Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft, and Salesforce, rely on Grafana Labs. We are a 100% remote company with team members across 40+ countries, backed by leading investors including Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, and Lead Edge Capital. Learn more at grafana.com and follow us on LinkedIn and X . We’re scaling fast and staying true to what makes us different: an open-source legacy, a global collaborative culture, and a passion for meaningful work. Our team thrives in an innovation-driven environment where transparency, autonomy, and trust fuel everything we do. You may not meet every requirement, and that’s okay. If this role excites you, we’d love you to raise your hand for what could be a truly career-defining opportunity. This is a full-time remote opportunity. We are considering candidates from US and Canada only (EST time zone). The opportunity: Grafana Labs is building a native experimentation platform: a Grafana app that lets teams define A/B tests, connect them to feature flags and product telemetry, and get trustworthy, statistically sound answers about what their changes actually did. It started as a hackathon project and is now used by Grafana engineering and product teams in our internal environment to run real experiments. The next step is to make it a first-class product: one we rely on every day internally and, over time, one we offer to Grafana Cloud customers alongside Frontend Observability, Session Replay and our other user-experience capabilities. You'll join the Product Analytics team , a group of highly technical product analysts who help teams across Grafana understand how our products are used and run experiments on them. As the team's dedicated software engineer, you'll own the engineering of the experimentation app and have a lot of influence over where it goes. You'll partner closely with data scientists on the statistics, data engineers on event pipelines and the data warehouse, software engineers across Grafana on feature flags, Frontend Observability and the App Platform, and product stakeholders who rely on experiment results to make decisions. This is a hands-on engineering role that ships production code. It is not an analyst role. About the product: The experimentation app is built on the Grafana App Platform: Frontend: a TypeScript and React app plugin using @grafana/ui, plus a custom datasource plugin that powers experiment statistics panels. Backend: Go, built with the Grafana App SDK. Experiments are Kubernetes-style custom resources defined in CUE, with an operator, admission webhooks, and support for declarative, GitOps-style management. Feature flags: integration with OpenFeature and the OpenFeature Remote Evaluation Protocol (OFREP) , Grafana's multi-tenant feature toggle service, and an embedded GO Feature Flag evaluator. Statistics engine: a Bayesian analysis engine (TypeScript, with a Go port) that produces a direction-aware verdict per metric, probability to be best, credible intervals, expected loss and sample-size recommendations. Data: experiment exposure and outcome events flow from product instrumentation through RudderStack into BigQuery, or from Grafana Faro into Loki, and are queried live through Grafana datasources. AI: experiment authoring assisted by Grafana Assistant , which discovers relevant data and drafts the experiment configuration for a human to review. What You’ll be doing: Evolve the experimentation app from internal tool to product. Full ownership of features end to end across the React frontend and Go backend, from problem framing and design through rollout, measurement and iteration. Build the experimentation experience. Develop intuitive workflows for defining hypotheses, configuring experiments and metrics, managing their lifecycle, and exploring results. Make these experiences useful for product managers and analysts as well as engineers. Make instrumentation easier to adopt and trust . Evolve the experimentation SDK and its OpenFeature and Faro integrations. Help teams connect variant assignment, actual exposure, and outcome events with consistent identity and event contracts. Connect experiments to the rest of Grafana’s user-experience stack. Integrate with Grafana Faro and Frontend Observability so flag exposures and outcomes are captured automatically, and link experiment results to Session Replay and critical user journeys so teams can see why a variant won, not only that it won. Harden the statistics and analysis path. Work with our data analysts to extend the statistics engine, and make analysis scalable, cost-aware and correct. Examples include moving computation server-side, scheduled analysis, alerting on experiment health, and guardrails against misleading results. Use AI where it genuinely helps. Extend the Grafana Assistant integration for authoring, explaining and reporting on experiments. Raise the engineering bar. Mentor teammates, including analysts who contribute code, through code review, pairing and design docs. Write the architecture decision records (ADRs), docs and demos that help other teams adopt experimentation. Own what you ship. Take part in on-call for the services you build, and support the internal teams that run experiments on them. We invest heavily in developer productivity. You can use modern AI coding assistants as part of your daily workflow (your choice of tools, within security guidelines), backed by a company-funded usage budget so you can iterate quickly without unnecessary friction. We encourage pragmatic AI-assisted development: faster prototyping, test generation, refactors, documentation, and incident follow-ups, always with strong code review and quality standards. You’ll also have access to the latest frontier models from OpenAI, Anthropic, and Google. What makes you a great fit: We highly value people who are intellectually curious, default to transparency, have a strong bias towards action, and are kind and enjoy working as a team. Strong full-stack engineering experience. You’ve built and operated production web applications with TypeScript and React, and backend services in Go (or a similar language, with willingness to work in Go). You value maintainability, automated testing and secure development practices. Experience building an in-house platform or integrating existing experimentation and A/B testing platform (for example Statsig, Eppo, GrowthBook, Optimizely, LaunchDarkly experiments, or an in-house platform). Product and data intuition. You care whether what you shipped actually moved the needle, and you’re comfortable working with event data, SQL and data warehouses such as BigQuery. Technical ownership. You’ve delivered complex projects with minimal supervision, broken them into short feedback loops (analyze, design, ship an MVP, learn, iterate), and helped teammates work more effectively. Operational responsibility. You’ve been on call, supported software in production, and know how to make systems observable and debuggable. Pragmatic AI usage. You use AI coding tools thoughtfully, validate their output, and share practices that improve the team’s speed and quality. Clear communication. You can explain technical and statistical tradeoffs to engineers, analysts and product managers in a fully remote, asynchronous environment. Bonus Points For: Hands-on experience with feature flags and OpenFeature. A working understanding of experiment statistics: Bayesian or frequentist testing, sample sizing, variance reduction, and common pitfalls such as peeking and sample ratio mismatch. Experience with Kubernetes concepts: custom resources, operators, admission webhooks, GitOps. Experience building Grafana plugins or apps, or with the Grafana App SDK or Scenes. Familiarity with frontend observability and product analytics tooling, such as Grafana Faro, RUM, session replay, RudderStack or Segment. Open source contribution or maintainership. Experience as a user of Grafana, Prometheus, Loki or Tempo, whether at work or on a homelab. Compensation & Rewards: In US, the base compensation range for this role is USD $167,000 - $209,000. Actual compensation may vary based on level, experience, and skillset as assessed throughout the interview process. All of our roles include Restricted Stock Units (RSUs), giving every team member ownership in Grafana Labs' success. We believe in shared outcomes—RSUs help us stay aligned and invested as we scale globally. *Compensation ranges are country specific. If you are applying for this role from a different location than listed above, your recruiter will discuss your specific market’s defined pay range & benefits at the beginning of the process. Why You’ll Thrive at Grafana Labs: 100% Remote, Global Culture - As a remote-only company, we bring together talent from around the world, united by a culture of collaboration and shared purpose. Scaling Organization – Tackle meaningful work in a high-growth, ever-evolving environment. Transparent Communication – Expect open decision-making and regular company-wide updates. Innovation-Driven – Autonomy and support to ship great work and try new things. Open Source Roots – Built on community-driven values that shape how we work. Empowered Teams – High trust, low ego culture that values outcomes over optics. Career Growth Pathways – Defined opportunities to grow and develop your career. Approachable Leadership – Transparent execs who are involved, visible, and human. Passionate People – Join a team of smart, supportive folks who care deeply about what they do. In-Person onboarding - We want you to thrive from day 1 with your fellow new ‘Grafanistas’ to learn all about what we do and how we do it. Balance is Key - We operate a global annual leave policy of 30 days per annum. 3 days of your annual leave entitlement are reserved for Grafana Shutdown Days to allow the team to really disconnect. *We will comply with local legislation where applicable. Equal Opportunity Employer: Grafana Labs is an equal opportunities employer. We welcome applications from everyone regardless of race, colour, nationality, origin, caste, sex, gender reassignment identity or expression, sexual orientation, age, religion or belief, disability, veteran status, genetic information, pregnancy, maternity, marital, family or carer status, or any other characteristic which is protected by local law. We believe that equality and diversity build a strong organisation, and we work hard to ensure that is the foundation of our organisation as we grow. Grafana Labs may utilize AI tools in its recruitment process to assist in matching information provided in CVs to job postings. The recruitment team will continue to review inbound CVs manually to identify alignment with current openings. #LI-Remote For information about how your personal data is used once you’ve applied to a job, check out our privacy policy .

Требования: — Опыт работы с Python не менее 5 лет, умение писать production-ready код и использовать паттерны проектирования. — Знание и опыт работы с Docker и Kubernetes. — Опыт работы с Apache Airflow. — Навыки работы с Apache Kafka и REST API. — Знание баз данных и распределённых вычислений. — Опыт использования GitLab CI или GitHub Actions. — Навыки мониторинга с Prometheus и Grafana. — Владение системой контроля версий Git. — Будет преимуществом понимание жизненного цикла MLOps. — Опыт работы с Feature Store и DVC. — Базовые знания машинного обучения, глубокого обучения и методов валидации моделей. — Опыт работы с Apache Spark и Hadoop. Локация: удалённо, Москва или Санкт-Петербург. Требуется гражданство РФ. Оформление через ИП или самозанятость.

Location: Москва Наша команда занимается развитием платформы данных в блоке «Люди и Культура». Создаваемые нами Data-продукты являются основой для комплексной HR-аналитики, углубленных исследований по человеческим ресурсам и создания эффективных ML-моделей. Они помогают принимать осознанные решения на основе реальных данных. Мы ищем сильного Python разработчика для развития BI/ETL инструментов и реализации интерфейсов доступа к данным. Первый этап отбора на эту вакансию — общение с AI- рекрутером. После отклика вам на почту придёт приглашение пройти первичное интервью с ГиаРекрутером. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. ГиаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным! Обязанности * написание бэкенд сервиса по оценке качества агентов и MCP Пульс (FastAPI) * поддержка текущего функционала, реализация необходимых расширений и интеграций * участие в разработке архитектуры программного продукта * участие в настройке CI/CD * взаимодействие со смежными командами (DE, DevOps, QA, SRE). Требования * опыт коммерческой разработки на Python от 5 лет * глубокое понимание asyncio, multithreading, multiprocessing для создания высокопроизводительных приложений * продвинутые знания SQL: сложные JOIN, CTE, оконные функции, оптимизация запросов (EXPLAIN), работа с подзапросами * понимание алгоритмов и структур данных для решения нетривиальных задач * опыт работы с Git, Docker, Kubernetes, nginx, OAuth/OpenID * практический опыт работы с Redis (кэширование, брокер) и ClickHouse (или другими колоночными СУБД) * опыт работы с очередями сообщений: Kafka и/или Celery * практический опыт с инструментами ML/DS: LangChain/LlamaIndex, LLM, MLflow, pandas. Будет плюсом: * опыт с langfuse, phoenix или другими средствами визуализации трассировки агентов * Опыт создания MCP серверов/MCP клиентов * Опыт работы с tool calling * опыт создания дашбордов для мониторинга в Grafana * навыки работы с генеративными AI-моделями * опыт создания AI-агентов и использования их в работе * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия * гибридный формат работы. Кутузовский проспект 32 к.1 * 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: — Проведение аудита информационных систем клиентов на платформе Evolution Stack, включая анализ архитектуры, схемы деплоя и эксплуатационных практик. — Многоуровневая оценка текущего уровня SLA (приложение, инфраструктура, сеть, процессы) и выявление пробелов в надежности. — Разработка плана повышения SLA до целевого уровня, включая задачи по изменению архитектуры, деплоя, инфраструктуры и мониторинга (DevOps-трек). — Определение SLO/SLI для критичных сервисов клиента. — Проектирование и внедрение дашбордов мониторинга доступности информационных систем и раннего оповещения о возможных сбоях. — Презентация и защита плана повышения надежности перед руководством клиента, согласование скоупа, сроков и ресурсов. — Реализация плана совместно с командой клиента и инженерами (архитекторами, инженерами внедрения, DevOps-инженерами). — Участие в разборе крупных инцидентов, контроль выполнения корректирующих мер. — Формирование, развитие и операционное управление командой SRE-инженеров: найм, менторство, распределение нагрузки, развитие экспертизы. — Разработка и стандартизация методологии аудита и повышения надежности (чек-листы, playbook'и, шаблоны Production Readiness Review) для тиражирования. — Участие в presales-активностях: оценка технической реализуемости SLA-обязательств и рисков на этапе продажи. — Взаимодействие с продуктовыми и инженерными командами Evolution Stack по вопросам платформенной надежности, влияющей на SLA клиентов. — Регулярная отчетность перед руководством по портфелю SLA-контрактов, статусу проектов повышения надежности и рискам. Требования: — Опыт работы в SRE / DevOps / эксплуатации высоконагруженных систем от 5 лет, из них от 2 лет — на позиции тимлида или руководителя команды. — Опыт управления командой (в среднем от 3 человек). — Практический опыт определения и внедрения SLA/SLO/SLI и многоуровневого анализа доступности. — Опыт построения и эксплуатации observability-стека: Prometheus, Grafana, Zabbix, VictoriaMetrics, ELK, OpenSearch, системы алертинга (Alertmanager, PagerDuty, Opsgenie). — Опыт incident management: разбор инцидентов, постмортемы, root-cause analysis, контроль выполнения corrective actions. — Понимание и опыт применения паттернов отказоустойчивой архитектуры: multi-AZ/failover, балансировка нагрузки, circuit breaker, disaster recovery (RTO/RPO). — Опыт работы с Kubernetes, Terraform, Ansible, CI/CD (GitLab CI, Jenkins, TeamCity), понимание принципов GitOps. — Уверенное владение Linux (администрирование, диагностика). — Знание хотя бы одного языка программирования продакшн-уровня (Go, Python, Java) для автоматизации и написания инструментов. — Опыт работы с распределёнными системами и микросервисной архитектурой. — Развитые навыки коммуникации с заказчиком: презентация и защита технических планов перед руководством клиента, ведение переговоров, управление ожиданиями. — Опыт работы с крупными коммерческими и государственными заказчиками, знание требований к отказоустойчивости в регулируемых отраслях. Условия: — Формат работы: гибрид.

Задачи: — Проектирование, развертывание и сопровождение инфраструктуры платформы генеративного ИИ; — Автоматизация процессов сборки, тестирования, поставки и развертывания решений; — Управление средами разработки, тестирования и эксплуатации, включая контейнеризацию и оркестрацию; — Обеспечение производительности, отказоустойчивости, мониторинга, информационной безопасности и резервного восстановления решений; — Подготовка и ведение технической, эксплуатационной документации и регламентов сопровождения. Требования: — Знание принципов построения, развертывания и эксплуатации распределённых информационных систем и платформ; — Практический опыт работы с Linux, контейнеризацией и оркестрацией (Docker, Kubernetes, Helm), инструментами CI/CD (Git, GitLab CI, Jenkins), Infrastructure as Code и автоматизацией конфигураций (Terraform/OpenTofu, Ansible); — Знание инструментов мониторинга, логирования и трассировки (Prometheus, Grafana, ELK/Loki, OpenTelemetry), принципов обеспечения отказоустойчивости, резервного копирования, восстановления и управления инцидентами; — Понимание основ MLOps/LLMOps, включая развертывание моделей и AI-сервисов, управление вычислительными ресурсами и эксплуатацию GPU-инфраструктуры; — Знание требований информационной безопасности: управление доступом и секретами, RBAC, сегментация сети, защита каналов передачи данных, сканирование уязвимостей, безопасность контейнеров и контроль утечек корпоративных данных; — Навыки написания скриптов на Bash и Python для автоматизации инфраструктурных и эксплуатационных задач. Условия: — Официальное трудоустройство в штат компании; — Срочный трудовой договор до 31.12.2027г, с возможностью дальнейшей пролонгации; — Рабочий день: с 9:00 до 18:00, пятница с 09:00-16:45; — Гибридный режим работы; — ДМС, годовой бонус.

Задачи: — Руководство командой из 3 инженеров, распределение задач, контроль нагрузки, развитие сотрудников и участие в найме. — Обеспечение стабильной работы внутренних IT-сервисов и соблюдение SLA. — Управление инцидентами, анализ причин и предотвращение повторных проблем. — Контроль поддержки пользователей, онбординга, доступов и офисной IT-инфраструктуры. — Развитие инфраструктуры, внедрение улучшений и автоматизация процессов. — Взаимодействие с подрядчиками и контроль IT-расходов. Требования: — Опыт работы в IT-инфраструктуре или системном администрировании не менее 5 лет. — Опыт управления командой от 3 инженеров не менее 2 лет. — Практические знания Microsoft Active Directory: GPO, DNS, репликация, права доступа. — Уверенные знания сетевых технологий: DNS, DHCP, Firewall, VPN. — Опыт администрирования Google Workspace и управления политиками безопасности. — Опыт управления инцидентами и внедрения инфраструктурных улучшений от идеи до реализации. — Способность самостоятельно принимать технические решения и взаимодействовать с бизнесом. Будет плюсом: — Знания Terraform, Ansible, Python, Bash, PowerShell. — Опыт работы с Zabbix, Prometheus, Grafana. — Навыки работы с Azure, AWS, MDM-решениями. — Опыт с GitLab CI/CD, Keycloak, SSO, SAML/OIDC. — Опыт работы в регулируемой среде, знание стандартов ISO 27001 или SOC 2. Условия: — Гибридный формат работы на Кипре. — Управление командой из 3 инженеров. — Возможность влиять на развитие инфраструктуры и внедрять собственные технические решения.

Location: Москва SberData - департамент по управлению данными всего Сбербанка. SberData строит централизованное хранилище данных - Корпоративную аналитическую платформу, объем которого превышает 100 ПБ. Это продуктово-ориентированная инженерная команда с функциями развития выделенных технологических направлений, отражающих новый подход Сбербанка к данным и к применению AI. Обеспечим развитие и интересные задачи в направлениях: работа над сопровождением крупных проектов хранилищ данных на базе Apache Hadoop и Kubernetes; Hadoop Ecosystem: Apache Spark, Hive, HBase, Kafka, NiFi; оптимизация процессов: Performance Tuning, улучшение SLA поставки данных; мониторинг качества данных, управление Мастер-данными и поддержание доступности платформ. Обязанности ### Задачи: * разбор и решение инцидентов по платформам и сервисам: Spark, Kafka, Hive, K8s * взаимодействие с разработчиками, бизнесом и 2-й линией * анализ причин проблем, выработка предиктивных мер и корректирующих действий * участие в приемо-сдаточных испытаниях прикладного ПО * исследование поведения системы, локализация дефектов, сопровождение патчей * консультации бизнес-пользователей и 2-й линии по вопросам работы с платформой. Требования ### Требования: * опыт работы Data Engineer / Support Engineer от 1,5 лет * уверенное владение SQL * опыт работы с СУБД (Oracle, PostgreSQL, Teradata) * знание клиент-серверных и микросервисных архитектур, понимание принципов построения интеграций через REST API * английский язык: чтение технической документации. ### Будет плюсом: * опыт работы со стеком Hadoop: Apache Hive, Spark, Kafka * python — для написания скриптов автоматизации * опыт создания дашбордов мониторинга: Grafana, Prometheus * опыт работы с продуктами Atlassian: Jira, Confluence * владение PSQL * понимание принципов функционирования хранилищ данных (OLTP/DWH) и систем хранения. Условия ### Условия: * комфортный современный офис: БЦ Даниловский форт, рядом с М.Тульская, Верхние котлы * **график работы – офис** * 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 * 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: — Менеджмент разработки трёх команд общей численностью более 50 человек, включая backend и frontend разработчиков, аналитиков, QA, девопсов и мобильных разработчиков. — Управление двумя командами software и одной hardware. — Выстраивание процессов разработки в кросс-функциональных командах. — Внедрение искусственного интеллекта в разработку с осознанным подходом, без слепого доверия ИИ агентам. — Решение технических проблем самостоятельно. — Полная свобода в принятии решений по архитектуре, подбору сотрудников, постановке целей и задач. — Влияние на бизнес-стратегию и участие в её формировании. Условия: — Оклад обсуждается. — Годовые бонусы по результатам работы. — Работа в офисе в Астане с испытательным сроком 6 месяцев, далее гибридный формат (4 дня в офисе, 1 день удаленно). — Завтраки, фрукты, кофе и чай за счёт компании. — Компенсация расходов на спорт, медицину, обучение и другие бонусы. Требования: — Опыт управления крупными кросс-функциональными командами. — Знание и понимание внедрения ИИ в процессы разработки. — Готовность активно участвовать в решении технических задач. Технологический стек по продуктам: Продукт 1: — Фронтенд: TypeScript, NgRx, Angular, Nx, Storybook — Бэкенд: Java, Spring Framework, Hibernate, Kafka — DevOps: Kubernetes, GitLab CI, IaC, Debezium (CDC), Elasticsearch, Logstash, Kibana, Kafka Mirror — Базы данных: PostgreSQL — QA: TestRail, Postman, AllureTestOps — Экосистема: YouTrack, Confluence, Nextcloud Продукт 2: — Бэкенд: Java, Spring Framework, Apache Kafka — Фронтенд: TypeScript, React, React Native — QA: Allure Framework, Postman, Apache JMeter — Хранилище: PostgreSQL, MinIO, Redis, Elasticsearch — DevOps: Kubernetes, Rancher, Logstash, Kibana, Grafana, Prometheus Продукт 3: — Язык программирования: C# (.NET) — Клиент: WPF — Базы данных: PostgreSQL — Реал-тайм: SignalR

Требования: — Опыт работы в DevOps/SRE не менее 3 лет. — Практический опыт эксплуатации Kubernetes/OpenShift и Helm. — Знание Linux, Docker, Git, Bash и сетевых протоколов. — Опыт работы с Kafka и CI/CD системами (Jenkins, GitLab CI, TeamCity, Argo CD). — Знание инфраструктуры как кода (IaC): Ansible, Terraform. — Опыт работы с системами мониторинга и логирования: Prometheus, Grafana, Alertmanager. — Эксплуатация PostgreSQL, понимание ClickHouse и Redis. — Автоматизация процессов с использованием Python и Bash. — Понимание принципов высоконагруженных систем, отказоустойчивости, резервного копирования и восстановления (DR). — Знание основ информационной безопасности. — Приветствуется опыт работы в крупных корпоративных или финансовых организациях. — Опыт решения production-инцидентов. — Навыки взаимодействия с командами разработки, архитекторами и специалистами по информационной безопасности. Локация: удалённо, Россия. Требования к кандидатам: граждане РФ, возраст от 27 лет, опыт работы от 4 лет.

Location: Sweden (Remote) Grafana Labs is the company behind Grafana Cloud, the fully managed observability platform trusted by more than 10,000 organizations to ensure reliability, resolve incidents faster, and optimize telemetry at scale. Built on open source and open standards and designed for interoperability across any stack, Grafana Cloud brings AI to observability and observability to AI, giving teams (and their agents) unified visibility so they can see, understand, and act on all their disparate data, wherever it lives, and move at the speed of their ambitions. Customers, including Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft, and Salesforce, rely on Grafana Labs. We are a 100% remote company with team members across 40+ countries, backed by leading investors including Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, and Lead Edge Capital. Learn more at grafana.com and follow us on LinkedIn and X . We’re scaling fast and staying true to what makes us different: an open-source legacy, a global collaborative culture, and a passion for meaningful work. Our team thrives in an innovation-driven environment where transparency, autonomy, and trust fuel everything we do. You may not meet every requirement, and that’s okay. If this role excites you, we’d love you to raise your hand for what could be a truly career-defining opportunity. The Opportunity Grafana Labs is looking for a Major Account Executive based in Sweden who will be responsible for managing some of our largest enterprise accounts in the Nordics region . You will identify, nurture and close opportunities within your assigned install base, manage forecasts and track customer data. We're strong proponents of a consultative sales approach - learn about the customer's needs first before talking products. Your expertise will be critical in helping articulate the value of our products, work with the customer during the trial phase and hand off a strong relationship to our Growth team. Ideally, you come from a technical background and have sold technical products before. What You’ll Be Doing Identify new opportunities to expand Grafana usage within a set of current customers Meet and exceed individual quarterly and annual sales goals Manage all aspects of the sales process (prospecting, sales meetings, product demos, proofs of concept, proposals, negotiations and account management) Cultivate sales through outbound prospecting and inbound leads Be able to understand and convey the value of both Grafana Cloud and Grafana Enterprise Become an expert in managing your sales pipeline in Salesforce Manage quote creation, order processing, and day-to-day customer requests What Makes You a Great Fit: 6+ Years of experience in infrastructure technology sales Demonstrated history of consistent goal achievement in a highly competitive environment (top 10% performer) Energetic, upbeat, entrepreneurial, tenacious team player Adaptable and with demonstrable experience in high velocity technology companies You will need to be an excellent communicator in all channels (in person, online, in writing) and able to form strong working relationships both in person and virtually Fluent in English & Swedish or Danish or Norwegian or Finnish. Bonus Points For: Familiarity with open source technology is a significant advantage Experience using Salesforce Experience using Command of the Message and MEDD(P)ICC is ideal Compensation & Reward In Sweden, the OTE compensation range for this role is SEK 2,985,000 - SEK 3,090,000. Actual compensation may vary based on level, experience, and skillset as assessed throughout the interview process. All of our roles include Restricted Stock Units (RSUs), giving every team member ownership in Grafana Labs' success. We believe in shared outcomes—RSUs help us stay aligned and invested as we scale globally. *Compensation ranges are country specific. If you are applying for this role from a different location than listed above, your recruiter will discuss your specific market’s defined pay range & benefits at the beginning of the process. Why You’ll Thrive at Grafana Labs: 100% Remote, Global Culture - As a remote-only company, we bring together talent from around the world, united by a culture of collaboration and shared purpose. Scaling Organization – Tackle meaningful work in a high-growth, ever-evolving environment. Transparent Communication – Expect open decision-making and regular company-wide updates. Innovation-Driven – Autonomy and support to ship great work and try new things. Open Source Roots – Built on community-driven values that shape how we work. Empowered Teams – High trust, low ego culture that values outcomes over optics. Career Growth Pathways – Defined opportunities to grow and develop your career. Approachable Leadership – Transparent execs who are involved, visible, and human. Passionate People – Join a team of smart, supportive folks who care deeply about what they do. In-Person onboarding - We want you to thrive from day 1 with your fellow new ‘Grafanistas’ to learn all about what we do and how we do it. Balance is Key - We operate a global annual leave policy of 30 days per annum. 3 days of your annual leave entitlement are reserved for Grafana Shutdown Days to allow the team to really disconnect. *We will comply with local legislation where applicable. Equal Opportunity Employer: Grafana Labs is an equal opportunities employer. We welcome applications from everyone regardless of race, colour, nationality, origin, caste, sex, gender reassignment identity or expression, sexual orientation, age, religion or belief, disability, veteran status, genetic information, pregnancy, maternity, marital, family or carer status, or any other characteristic which is protected by local law. We believe that equality and diversity build a strong organisation, and we work hard to ensure that is the foundation of our organisation as we grow. Grafana Labs may utilize AI tools in its recruitment process to assist in matching information provided in CVs to job postings. The recruitment team will continue to review inbound CVs manually to identify alignment with current openings. #LI-Remote For information about how your personal data is used once you’ve applied to a job, check out our privacy policy .

Задачи: — Обеспечение полного цикла нагрузочного тестирования, включая анализ задачи, разработку скриптов и заглушек, запуск тестов и подготовку заключений. — Проведение деструктивного тестирования с запуском тестов и обработкой результатов. Требования: — Опыт выполнения проектов по нагрузочному тестированию не менее 1 года, включая разработку скриптов, эмуляторов и утилит генерации тестовых данных. — Знание одного из инструментов для нагрузочного тестирования: MF Performance Center, MF Load Runner, jmeter, gatling, locust. — Желателен опыт работы в IT подразделениях банковской сферы. — Знание методологий тестирования. — Владение одним из языков программирования JAVA, C#, Python, C++ на уровне разработки скриптов и эмуляторов. — Опыт работы с СУБД Oracle или PostgreSQL. — Понимание концепций контейнеризации (Docker, Kubernetes, OpenShift). — Опыт работы с технологиями и протоколами REST, JSON, XML. — Навыки работы с git. — Знание SQL на уровне DML/DDL. — Знание основ регулярных выражений Perl. — Опыт работы с инструментами мониторинга Grafana, Zabbix. — Желателен опыт работы с Influx DB и VictoriaMetrics. — Опыт работы с ОС Unix и Windows. — Навыки работы с Jira и Confluence. — Владение MS Word и Excel на уровне продвинутого пользователя. Условия: — Удалённая работа. — Зарплата до 140 000 рублей на руки. О компании: — Компания работает в IT-сфере более 10 лет, специализируется на различных видах тестирования и поддерживает руководителей проектов в обеспечении качества релизов.

Location: Москва, удалённая работа или гибрид, RU; Россия О команде Наша команда развивает направление оптимизации инференса LLM на GPU Авито. Мы повышаем эффективность использования оборудования и помогаем продуктовым командам запускать модели с учётом профиля нагрузки, качества и метрик производительности. Какие задачи вас ждут: проводить нагрузочное тестирование моделей по запросам продуктовых команд и оптимизировать их под конкретные сценарии использования; развивать методику оценки производительности LLM на нашем оборудовании: бенчмарки, инструменты и мониторинг; регулярно замерять производительность, отслеживать выход новых моделей и поддерживать таблицу результатов; тестировать новые GPU и сопровождать их настройку вместе с командами инфраструктуры и платформы инференса; масштабировать оптимизации на весь парк моделей: спекулятивное декодирование, мульти-LoRA, распределённый инференс, переход на новые инференс-бэкенды; доводить изменения до продакшена по циклу - профилировать, оптимизировать, тестировать, внедрять при подтверждённых метриках; запускать LLM-модели с использованием платформы инференса. Мы ждём, что вы: оптимизировали LLM-модели с учётом профиля нагрузки; работали с инференс-фреймворками LLM: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM и другими, запускали и настраивали их, подбирали параметры; знаете, как устроен LLM-инференс, и понимаете методы оптимизации: prefill и decode, KV-кеш, batching, спекулятивное декодирование, квантизация; знаете принципы работы GPU: память, пропускная способность, утилизация, NVLink, конфигурации с несколькими GPU; профилировали GPU и работали с инструментами для мониторинга; проводили нагрузочное тестирование и бенчмаркинг LLM-моделей: latency, TTFT, TPOT, throughput, и тд, умеете корректно сравнивать результаты и делать выводы; работали с Docker, Kubernetes, метриками и дашбордами Prometheus, Grafana; готовы внедрять изменения в продакшен, поддерживать их и объяснять результат продуктовым командам. Будет здорово, если вы: писали или оптимизировали CUDA-кернелы, понимаете SIMT и архитектуру GPU NVIDIA; внедряли спекулятивное декодирование, мульти-LoRA-сервинг или распределённый инференс; работали с роутингом и балансировкой с учётом KV-кеша: llm-d, NVIDIA Dynamo, Mooncake или аналогами; знаете C++ или Go; следите за статьями и проектами с открытым исходным кодом по ускорению инференса и быстро проверяете идеи на практике. Работа у нас — это: расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; компенсация питания; инженерная свобода для реализации масштабных задач; продуктовый подход к инфраструктуре, который базируется на метриках; сильное инженерное комьюнити, готовое поддержать и поделиться опытом; эффективные инструменты для роста и развития: матрица компетенций, внутреннее обучение, менторство и обмен опытом.

Задачи: — Прием и обработка заявок сотрудников (HelpDesk / GLPI), помощь в решении инцидентов; — Поддержка пользователей Windows: установка и настройка ПО, работа с учетными записями (Active Directory), помощь с почтой и периферией; — Поддержка пользователей Linux: помощь с установкой и настройкой дистрибутивов (Mint, Fedora, Ubuntu, RHEL, AlmaLinux, CentOS), работа с командной строкой, правами доступа; — Диагностика проблем на рабочих местах и серверах: анализ логов, диагностика CPU, памяти, дисков, сетевых подключений и трафика; — Документирование инцидентов в Jira, ведение комментариев и написание инструкций; — Регулярные поездки в Зеленоград (1–2 раза в неделю). Требования: — Опыт работы с пользователями (поддержка, helpdesk, сервисное обслуживание); — Коммуникабельность, терпение, желание помогать людям; — Практический опыт работы с Windows на уровне уверенного пользователя или администратора; — Практический опыт работы с Linux на уровне продвинутого пользователя; — Пунктуальность и дисциплина: приходить вовремя, соблюдать график, без систематических опозданий; — Ответственность за результат: доводить заявки до решения, не терять обращения, отписываться по задачам, быть на связи на случай аварий; — Готовность к регулярным поездкам в Зеленоград и к работе в офисе в Москве; — Обучаемость и мотивация развиваться в IT. Будет плюсом: — Опыт администрирования Linux; — Навыки работы с сетями (маршрутизация, VPN); — Опыт с виртуализацией (Proxmox); — Опыт работы с мониторингом (Zabbix, Grafana, Prometheus), реагирования на алерты; — Опыт написания скриптов автоматизации (bash, Ansible); — Знакомство с САПР для разработки микросхем (Calibre, Innovus и т.д.) будет дополнительным плюсом. Условия: — Работа в динамично развивающейся компании, лидере в области разработки микропроцессоров; — Развитие внутри функционала: помощь в освоение новых компетенций и возможности решать сложные задачи; — Современный тихий комфортабельный офис в Москве (Ostankino Business Park) в 5 минутах от метро; — Просторный светлый офис в Зеленограде (Северная Промзона); — Фиксированный график 9:00–18:00; — при экстренных авариях — последующие отгулы; — Заработную плату по итогам собеседования, соответствующую вашему опыту; — Официальное трудоустройство в аккредитованной IT-компании с предоставлением отсрочки от армии; — Расширенную ДМС (стоматология, стационар, страхование в путешествиях); — Профессиональный коллектив и комфортную рабочую атмосферу. Этапы: 1. Звонок с HR 2. Онлайн-интервью с руководителем IT-отдела 3. Очная встреча в офисе с руководителями отдела и департамента.

Location: Georgia On behalf of NDA, SaaS e-commerce , SD Solutions is looking for a talented Senior MLOps Engineer (Data & ML Platform) based in Georgia (Tbilisi) to join our growing team. You’ll own the data that Falcon’s offer-ranking model learns from: the raw sources, the pipelines, the training tables, and the monitoring around them. SD Solutions is a staffing company operating globally. Contact us to get more details about the benefits we offer. Responsibilities: What you’ll do: Own the ML data pipelines: build and run batch pipelines on Spark and Databricks, from raw data to feature and training tables, including enrichment and backfills for late-arriving data. Onboard new data sources: bring in internal databases, external APIs, partner feeds and web data, and match them to Falcon’s own entities. Use LLMs inside pipelines: add LLM steps to batch jobs, such as turning text into embeddings and structured attributes. Keep training and serving consistent: make sure features match between training and the live inference service, which includes reading its Java code. Monitor data and model inputs: run scheduled data quality checks and Grafana alerts that catch bad data before it reaches the model, and find the root cause when something breaks. Ship like an MLOps engineer: deploy pipelines through CI/CD (GitHub Actions, Docker, AWS) with proper secrets handling, and keep run time and cost under control. Work with AI agents: coding agents write most of Falcon’s code. You’ll decide where agents fit, then check their output on row counts, distributions and edge cases before anyone relies on it. Requirements: 5+ years in data engineering, MLOps or ML platform roles, with pipelines you’ve run in production Production Spark: complex transformations, window functions, large joins, partitioning, and tuning for shuffles and skew. Databricks (jobs, Delta tables) is a big plus. Production Snowflake: SQL, loading and unloading, and cost management Large data volumes: hundreds of millions of rows a month, with incremental loads and backfills that keep run time and cost under control Strong Python: clean, tested code; Spark UDFs including pandas UDFs; pandas and PyArrow Data quality and monitoring: quality checks, drift and anomaly detection, and alerts people can act on Deployment: GitHub Actions, Docker, AWS (S3, IAM) and proper secrets handling Backend engineering: comfortable working in a service codebase, not only in notebooks and SQL AI-first habits: you already use coding agents daily and look for what to automate Fluent English and based in Georgia Nice to have: MLflow and feature stores Airflow or Databricks Workflows Kafka or Spark Structured Streaming Terraform DBT Scala for Spark Reading Java Time-based splits and preventing data leakage in training sets Ad-tech or e-commerce data experience About the company: NDA helps eCommerce brands boost revenue with highly relevant and rewarding post-purchase offers. Our platform delivers personalized offers to customers right after checkout, driving repeat purchases and increasing lifetime value through seamless integrations and data-driven insights By applying for this position, you agree to the terms outlined in our Privacy Policy. Please take a moment to review our Privacy Policy https://sd-solutions.breezy.hr/privacy-notice , and make sure you understand its contents. If you have any questions or concerns regarding our Privacy Policy, please feel free to contact us.