Компания Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания с более чем 2500 специалистами. Проект: технологическая платформа для производства, хранения и дистрибуции медиаконтента с использованием AI агентов для автоматизации и творческих задач, публикация контента в 30+ каналах, включая сайты, приложения, мессенджеры и соцсети. Цель — сокращение Time to Market и изменение управления медиа в крупном банковском бизнесе.
Задачи:
— Техническое лидерство в создании интерфейсов управления интеллектуальным конвейером.
— Ключевое участие в проектировании AI агентов и мульти агентных систем.
— Проектирование архитектуры взаимодействия пользователей с мульти агентными системами.
— Наставничество команды и установка технологических стандартов.
Требования:
— Опыт коммерческой фронтенд-разработки от 5 лет, из них от 2 лет в роли Senior.
— Глубокий опыт с React, Next.js, TypeScript, понимание внутреннего устройства.
— Опыт проектирования архитектуры сложных фронтенд-приложений и принятия ключевых технических решений.
— Знание принципов SOLID, DRY, KISS и паттернов проектирования.
— Опыт работы с Redux Toolkit, RTK Query в крупных проектах.
— Уверенные знания HTML5, CSS3, препроцессоров SASS.
— Опыт работы с REST API, SSR и Node.js на продвинутом уровне.
— Опыт работы с Server-Sent Events (SSE): проектирование стриминговых интерфейсов, обработка событий, реконнекты, graceful degradation.
— Навыки написания unit тестов (Jest, React Testing Library), внедрение культуры тестирования.
— Опыт наставничества, менторства, проведения код ревью, работа по GitFlow.
— Навыки работы с дизайн системами, чтение макетов в Figma/Pixso.
— Опыт с AI инструментами и практиками (плюсом): работа с AI агентами (Roo Code, Giga Code, Open Code, Claude Code, Codex), настройка agents.md, правила и промпты, внедрение в команду.
— Понимание и опыт работы с MCP (Model Context Protocol), архитектура MCP серверов, взаимодействие интерфейс — агент — инструменты.
— Навыки продвинутого промпт-инжиниринга и взаимодействия с AI ассистентами.
— Опыт использования AI инструментов для генерации и ревью кода (GitHub Copilot, Codium, Codeium).
— Опыт оптимизации производительности высоконагруженных веб-приложений.
Условия:
— Участие в интересном проекте.
— Профессиональный и карьерный рост.
— Работа в команде профессионалов.
— Уровень заработной платы обсуждается индивидуально.
— Формат работы офисный/гибридный в Москве (на период ИС офис).
О проекте:
Мы строим технологическую платформу для производства, хранения и дистрибуции медиаконтента. Это медиа-хранилище нового поколения, где AI‑агенты берут на себя рутинные и творческие задачи: от автоматической разметки и адаптации контента до его подготовки к публикации в 30+ каналах (сайты и приложения Банка, мессенджеры, соцсети). Решение кардинально сокращает Time‑to‑Market вывода контента и меняет подход к управлению медиа в масштабах крупного банковского бизнеса.
Вы возьмёте на себя техническое лидерство в создании интерфейсов, через которые люди управляют этим интеллектуальным конвейером, и будете ключевым участником проектирования собственных AI‑агентов и мульти‑агентных систем.
Задачи:
В первые 3 месяца (испытательный срок):
• Погружение в платформу: архитектура, кодовая база, бизнес-логика.
• Исправление 1–2 багов для быстрого входа в контекст продукта.
• Реализация 2 небольших фичей под менторством тимлида или самостоятельно.
• Реализация 1 крупной фичи — полноценного модуля с AI‑интеграцией.
После испытательного срока (4–6 месяцев и далее):
• Создание новых сервисов и модулей платформы с нуля.
• Проектирование архитектуры поверхностей взаимодействия с AI — чаты с потоковой передачей ответов (SSE), канвасы, панели мониторинга агентов.
• Участие в проектировании и разработке мульти‑агентных систем и собственных AI‑агентов, интегрированных в продукт.
• Разработка и подключение инструментов на базе Model Context Protocol (MCP).
• Проведение код‑ревью и поддержание высоких стандартов качества.
• Менторство middle- и junior-разработчиков.
• Активное участие в планировании спринтов (2‑недельные циклы), оценка сложности задач.
• Тесное взаимодействие с аналитиками, бэкенд-разработчиками, дизайнерами и тестировщиками.
• Участие в подготовке и выпуске релизов.
Требования:
• Опыт коммерческой фронтенд-разработки от 5 лет, из них от 2 лет в роли Senior.
• Глубокий практический опыт с React, Next.js и TypeScript, понимание внутреннего устройства.
• Опыт проектирования архитектуры сложных фронтенд-приложений и принятия ключевых технических решений.
• Понимание и применение принципов SOLID, DRY, KISS, а также паттернов проектирования.
• Опыт работы с менеджерами состояний (Redux Toolkit, RTK Query) в крупных проектах.
• Уверенные знания HTML5, CSS3 и препроцессоров (SASS).
• Опыт работы с REST API, SSR и серверным Node.js на продвинутом уровне.
• Опыт работы с Server-Sent Events (SSE): проектирование стриминговых интерфейсов, обработка событий на клиенте, реконнекты, graceful degradation.
• Умение писать unit‑тесты (Jest/React Testing Library), опыт внедрения культуры тестирования в команде.
• Опыт наставничества и менторства разработчиков.
• Уверенное проведение код‑ревью и работа по GitFlow.
• Навыки работы с дизайн‑системами и Figma/Pixso для самостоятельного чтения макетов.
Soft Skills и контекст:
• Приоритет: опыт работы в банковской сфере и понимание банковских процессов, требований к безопасности и надёжности.
• Умение аргументировать технические решения перед командой и стейкхолдерами.
• Проактивность: видишь проблемы и предлагаешь решения до того, как они станут критичными.
• Способность вести техническую документацию и понятно транслировать сложные концепции.
Образ идеального кандидата:
Senior фронтенд-разработчик с опытом от 5 лет, с несколькими сложными проектами, желательно в банковской или финтех-сфере. Описывает конкретные архитектурные решения и их влияние на бизнес: проектировал архитектуру фронтенда для стримингового AI‑чата, внедрял MCP‑интеграцию, проводил рефакторинг модулей, снижая Time-to-Market.
Умеет работать в команде, проактивно видит проблемы и предлагает решения, интересуется конструированием AI‑агентов и мульти‑агентных взаимодействий, понимает real‑time интерфейсы на SSE.
Хотит задавать технологические стандарты, растить команду и влиять на продукт.
Условия:
• достойный уровень заработной платы (по итогам технического интервью)
• работа в аккредитованной IT компании
• сотрудничество: ТК РФ, ИП, ГПХ
• ДМС, расширенные возможности стандартного социального пакета
• корпоративный абонемент на фитнес и курсы английского языка
• командная работа по гибким методологиям
• реферальная система «Приведи друга – получи бонус»
Задачи:
— Повышение качества RAG-агентов по трём направлениям: поиск по технической документации, нормативной базе, бухгалтерской документации;
— Промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг для всех агентов команды;
— Подготовка эталонных наборов оценки качества;
— Реализация LLM-as-a-judge для автоматических регрессионных проверок;
— Настройка защит для production-агентов: фильтры от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек персональных данных, anti-hallucination механизмы;
— A/B-тестирование промптов и моделей для подбора лучших конфигураций;
— Тюнинг качества по сигналам обратной связи пользователей и трассировкам из Langfuse.
Требования:
— Python от 2 лет коммерческой разработки;
— Практический опыт RAG-систем в продакшене: эмбеддинги, векторные базы (Qdrant, FAISS или pgvector), переранжирование, чанкинг;
— Опыт построения и поддержки как минимум одного RAG-решения от начала до конца, не прототип;
— Практический опыт оценки качества LLM-систем: подготовка эталонных наборов, offline-метрики, LLM-as-judge, регрессионные проверки;
— Опыт работы с фреймворками оценки (Ragas, DeepEval или аналоги);
— Практический опыт настройки защит для LLM-приложений: защита от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек персональных данных;
— Опыт промпт-инжиниринга и контекст-инжиниринга в реальных проектах: итеративная настройка промптов, structured output, function calling;
— Понимание архитектуры RAG: стратегии нарезки документов, метаданные, выбор моделей эмбеддингов, переранжирование, точность ссылок на источник;
— Практический опыт работы хотя бы с одним LLM-фреймворком: LangChain, LangGraph, PydanticAI, OpenAI API или аналоги;
— Практический опыт A/B-тестирования промптов и моделей в продакшене;
— Опыт работы с агентскими протоколами (MCP) или собственным tool-layer для агентов;
— SQL и работа с реляционными базами на базовом уровне.
ОфисseniorМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Ищем Senior GenAI-разработчика на проект крупной компании из сферы добывающей промышленности.
Основная задача - разработка и внедрение корпоративных GenAI-решений: AI-агентов, мультиагентных систем, RAG-конвейеров и автоматизаций в закрытом защищённом контуре.
Задачи:
— Разработка AI-агентов и субагентов с использованием tool-calling
— Построение мультиагентных систем и управление цепочками вызовов
— Создание автоматизаций и workflow в n8n, Flowise, Dify, Langflow или аналогичных платформах
— Разработка бизнес-логики и кастомных функций на JavaScript, TypeScript и Python
— Построение RAG-конвейеров: подготовка данных, embeddings, поиск и работа с векторными базами
— Интеграция с внутренними сервисами и витринами данных через REST API и OAuth2
— Парсинг, сбор, нормализация и трансформация данных из внешних источников
— Проектирование промптов для суммаризации и генерации структурированных отчётов
— Развёртывание и эксплуатация open-source и on-prem LLM в закрытом корпоративном контуре
— Работа со структурированными данными, PostgreSQL и JSON
— Участие в анализе и формализации бизнес-требований
Требования:
— Опыт коммерческой разработки GenAI-решений на уровне Senior
— Уверенное владение JavaScript, TypeScript и Python
— Практический опыт создания AI-агентов и мультиагентных систем
— Опыт хотя бы с одним из стеков: LangChain / LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI / AutoGen, n8n / Flowise / Dify / Langflow
— Опыт разработки RAG-решений и работы с векторными хранилищами: PGVector, Qdrant, Milvus или аналогами
— Уверенная работа с PostgreSQL, JSON, REST API и OAuth2
— Опыт работы с LLM и prompt engineering
— Опыт развёртывания локальных моделей в закрытом контуре
— Готовность вести разработку и эксплуатацию решения в ОС Windows
— Понимание принципов защиты чувствительных и корпоративных данных
Будет преимуществом:
— Опыт работы с MCP — Model Context Protocol
— Разработка кастомных нод и sub-workflows в n8n
— React
— GraphQL
— FastAPI
— Опыт работы с веб-поиском, парсингом и внешними API
— Опыт участия в корпоративных или промышленных проектах
Задачи:
— Разработка и поддержка продуктов с использованием TypeScript, React и Node.js
— Работа с MCP-сервером и AI-ревьюерами
Требования:
— Опыт работы на позиции Senior Full-stack Developer
— Продуктовое мышление
— Понимание инженерной культуры и агентного воркфлоу
Условия:
— Удаленная работа (кроме России и Беларуси)
— Полная занятость
— Зарплата от $5 000 до $7 000 в месяц
Ключевая миссия CTO: построить инженерную организацию нового поколения. Ожидается построение AI Native Engineering Organization, внедрение AI PDLC как основного процесса разработки, организация работы автономных Tiny Teams, создание культуры постоянных экспериментов и быстрого вывода гипотез в продукт, широкое использование AI для автоматизации инженерной деятельности, сокращение времени полного цикла Idea → Prototype → MVP → Production, формирование инженерной культуры с акцентом на скорость обучения и внедрения инноваций.
Задачи:
— Определять и реализовывать технологическую стратегию направления совместно с Product Lead и бизнесом;
— Отвечать за разработку и развитие ключевых продуктов направления: мобильного приложения нового поколения, AI-помощника, платформы персонализированного риск-профиля и интеллектуальных сервисов повышения качества и продолжительности жизни;
— Формировать AI Native инженерную организацию для высокой скорости вывода новых продуктов и функций;
— Внедрять современные практики AI PDLC на всех этапах жизненного цикла AI-продуктов;
— Организовывать эффективный процесс исследований (R&D), быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез;
— Руководить несколькими автономными инженерными командами (Tiny Teams), обеспечивая их эффективность и ответственность;
— Развивать практики агентной разработки (Agentic AI), AI Coding и использование AI-инструментов для автоматизации инженерной деятельности;
— Формировать масштабируемую архитектуру AI-first продуктов для быстрого внедрения новых моделей, сервисов и сценариев;
— Управлять архитектурой решений, техническим долгом и технологическими рисками;
— Обеспечивать надежность, масштабируемость, наблюдаемость и безопасность сервисов промышленного уровня;
— Развивать инженерную культуру, основанную на автоматизации, непрерывном обучении, экспериментах и улучшении процессов;
— Формировать технологический roadmap направления и обеспечивать достижение бизнес- и продуктовых целей.
Требования:
— Опыт руководства несколькими инженерными командами разработки от 2 лет;
— Опыт создания и развития современных цифровых продуктов с высокой скоростью поставки изменений;
— Опыт формирования и реализации технологической стратегии продукта;
— Практический опыт построения архитектуры мобильных и backend-продуктов промышленного уровня;
— Опыт управления архитектурой, качеством разработки и техническим долгом;
— Практический опыт внедрения AI PDLC или аналогичных процессов разработки AI-продуктов;
— Глубокое понимание жизненного цикла AI-продуктов: Data → Prompt → Model → Evaluation → Production → Monitoring → Continuous Improvement;
— Понимание современных подходов к разработке LLM-приложений, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, Workflow Orchestration и Retrieval-Augmented Generation (RAG);
— Практический опыт применения современных AI-инструментов разработки (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и др.);
— Опыт построения процессов R&D, быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез;
— Опыт организации работы автономных инженерных команд (Tiny Teams);
— Опыт разработки мобильных приложений и высоконагруженных backend-сервисов;
— Понимание принципов построения персонализированных цифровых сервисов и работы с пользовательскими данными;
— Понимание современных практик DevSecOps, CI/CD, Observability и Platform Engineering;
— Опыт эффективного взаимодействия с продуктовой командой и бизнесом.
Будет преимуществом:
— Опыт создания AI-first продуктов на базе современных LLM;
— Опыт построения агентных платформ или мультиагентных систем;
— Опыт внедрения AI Native Engineering в инженерной организации;
— Опыт организации процессов AI Quality Engineering, Continuous Evaluation и AI Observability;
— Опыт создания персонализированных рекомендательных систем;
— Опыт разработки AI Copilot, AI Assistant или AI Agent продуктов;
— Опыт работы в MedTech, HealthTech, Digital Health или Wellness;
— Опыт создания мобильных consumer-продуктов с высокой ежедневной активностью пользователей (DAU/MAU);
— Понимание современных подходов Product Discovery, Experiment Driven Development и Lean Startup.
Условия:
— Формат: Гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк);
— Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами);
— Условия ипотечного кредитования от Сбербанка;
— Индивидуальный план развития;
— Обучение: английский с корпоративным преподавателем, скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ;
— Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника;
— Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.
Ключевая миссия CTO:
- Построение AI Native Engineering Organization;
- Внедрение AI PDLC как основного процесса разработки;
- Организация работы автономных Tiny Teams;
- Создание культуры постоянных экспериментов и быстрого вывода гипотез в продукт;
- Широкое использование AI для автоматизации инженерной деятельности;
- Сокращение времени прохождения полного цикла Idea → Prototype → MVP → Production;
- Формирование инженерной культуры, где скорость обучения и внедрения инноваций становится ключевым конкурентным преимуществом.
Задачи:
- Определять и реализовывать технологическую стратегию направления совместно с Product Lead и бизнесом;
- Отвечать за разработку и развитие ключевых продуктов направления: мобильного приложения нового поколения, AI-помощника, платформы персонализированного риск-профиля и интеллектуальных сервисов повышения качества и продолжительности жизни;
- Формировать AI Native инженерную организацию, обеспечивающую высокую скорость вывода новых продуктов и функций;
- Внедрять современные практики AI PDLC на всех этапах жизненного цикла AI-продуктов — от идеи и исследований до промышленной эксплуатации;
- Организовывать эффективный процесс исследований (R&D), быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез;
- Руководить несколькими автономными инженерными командами (Tiny Teams), обеспечивая их высокую эффективность и ответственность за конечный результат;
- Развивать практики агентной разработки (Agentic AI), AI Coding и использования AI-инструментов для автоматизации инженерной деятельности;
- Формировать масштабируемую архитектуру AI-first продуктов, обеспечивающую быстрое внедрение новых моделей, сервисов и пользовательских сценариев;
- Управлять архитектурой решений, техническим долгом и технологическими рисками;
- Обеспечивать надежность, масштабируемость, наблюдаемость и безопасность сервисов промышленного уровня;
- Развивать инженерную культуру, основанную на автоматизации, непрерывном обучении, экспериментах и постоянном улучшении процессов;
- Формировать технологический roadmap направления и обеспечивать достижение бизнес- и продуктовых целей.
Требования:
- Опыт руководства несколькими инженерными командами разработки от 2 лет;
- Опыт создания и развития современных цифровых продуктов с высокой скоростью поставки изменений;
- Опыт формирования и реализации технологической стратегии продукта;
- Практический опыт построения архитектуры мобильных и backend-продуктов промышленного уровня;
- Опыт управления архитектурой, качеством разработки и техническим долгом;
- Практический опыт внедрения AI PDLC или аналогичных процессов разработки AI-продуктов;
- Глубокое понимание жизненного цикла AI-продуктов: Data → Prompt → Model → Evaluation → Production → Monitoring → Continuous Improvement;
- Понимание современных подходов к разработке LLM-приложений, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, Workflow Orchestration и Retrieval-Augmented Generation (RAG);
- Практический опыт применения современных AI-инструментов разработки (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и др.);
- Опыт построения процессов R&D, быстрого прототипирования и проверки продуктовых гипотез;
- Опыт организации работы автономных инженерных команд (Tiny Teams);
- Опыт разработки мобильных приложений и высоконагруженных backend-сервисов;
- Понимание принципов построения персонализированных цифровых сервисов и работы с пользовательскими данными;
- Понимание современных практик DevSecOps, CI/CD, Observability и Platform Engineering;
- Опыт эффективного взаимодействия с продуктовой командой и бизнесом.
Преимущества:
- Опыт создания AI-first продуктов на базе современных LLM;
- Опыт построения агентных платформ или мультиагентных систем;
- Опыт внедрения AI Native Engineering в инженерной организации;
- Опыт организации процессов AI Quality Engineering, Continuous Evaluation и AI Observability;
- Опыт создания персонализированных рекомендательных систем;
- Опыт разработки AI Copilot, AI Assistant или AI Agent продуктов;
- Опыт работы в MedTech, HealthTech, Digital Health или Wellness;
- Опыт создания мобильных consumer-продуктов с высокой ежедневной активностью пользователей (DAU/MAU);
- Понимание современных подходов Product Discovery, Experiment Driven Development и Lean Startup.
Условия:
- Формат: гибридный (от 2-х дней в неделю, м. Технопарк);
- Бесплатный доступ к телемедицине и очным приемам в частных клиниках (включая стоматологию и сессии с психологами);
- Условия ипотечного кредитования от Сбербанка;
- Индивидуальный план развития;
- Обучение английскому языку с корпоративным преподавателем, скидки на курсы в Skyeng, компенсация обучения от ведущих платформ;
- Официальное оформление, стабильные выплаты, оплата больничного и отпуска, современная техника;
- Частичная компенсация спортивного абонемента, бесплатные занятия сквошем и футболом.
Мой клиент: международное AdTech-агентство, которое создаёт технологические решения для рекламы, аналитики, обработки данных и AI-продуктов. Это не про спокойную разработку одной большой фичи, а про множество небольших сервисов и интеграций, разные кодовые базы, legacy, меняющиеся приоритеты и задачи, которые иногда приходят без идеальной документации. Поэтому мы ищем разработчика, которому интересно разбираться в новом коде и который не боится взяться за production-проблему.
Задачи:
— поддерживать и развивать Java-сервисы и внутренние продукты;
— разбираться в существующем коде и устранять production-проблемы;
— создавать REST API и интеграции с рекламными, аналитическими и AI-платформами;
— работать с большими объёмами данных в ClickHouse и MongoDB;
— развивать сервисы на базе Gemini, Claude, OpenAI и других LLM;
— поддерживать и расширять MCP-интеграции;
— использовать AI coding agents и обязательно проверять результат их работы.
Требования:
— от 3 лет коммерческой разработки на Java, преимущественно Java 11+;
— хороший опыт с Maven, REST API и SQL;
— опыт разработки небольших Java-сервисов на чистой Java, без Spring;
— практический опыт интеграции LLM API в реальные продукты;
— регулярное использование Claude Code, Codex, Cursor или похожих AI-инструментов;
— самостоятельность, любопытство и умение переключаться между разными задачами;
— опыт в AdTech, MarTech, digital или стартапах.
Условия:
— полностью удалённо;
— официальное оформление;
— понедельник–пятница, 10:00–19:00 CET;
— рабочий язык команды — русский, английский от B1 для документации и обсуждения API;
— рассматриваем кандидатов вне РФ, готовых работать в часовом поясе команды;
— зарплата обсуждается индивидуально.
Удалённоmiddle
Зарплата не указана
ГибридseniorМосква
Зарплата не указана
ГибридheadМосква
Зарплата не указана
ГибридheadМосква
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 4 · Job Hunters