Вакансии

Задачи: — Разработка backend на Python — Создание устойчивой браузерной автоматизации — Работа с пользовательскими сессиями, очередями и расписаниями — Интеграция LLM и vision-моделей — Реализация памяти, контекста и инструментов AI-агента — Настройка логирования, мониторинга и восстановления после ошибок — Защита пользовательских данных и секретов — Участие в оценке архитектуры, сроков и технических рисков Требования: — Уверенное знание Python и asyncio — Опыт разработки production-систем, а не только отдельных скриптов — Опыт работы с Playwright или аналогами — Умение создавать автоматизацию для меняющегося и нестабильного интерфейса — Опыт реализации повторных попыток, переавторизации и восстановления после сбоев — Понимание идемпотентности действий — Опыт с долгоживущими фоновыми процессами, очередями, расписаниями и квотами — Опыт разработки LLM-приложений: агентные циклы, function calling, память и контекст диалога — Опыт работы с vision-моделями и контроля стоимости инференса — Понимание принципов шифрования, хранения секретов, разграничения доступа и аудита — Базовые навыки Docker, CI, логирования, метрик и алертов Будет преимуществом: — Опыт работы с прокси-инфраструктурой и сетевой изоляцией клиентов — Опыт в антифрод-, платёжных или дейтинг-продуктах — Понимание того, как внешние площадки реагируют на нетипичную активность — Опыт продуктовой разработки в условиях нестабильного внешнего API или интерфейса — Умение самостоятельно декомпозировать задачи и предлагать проверяемые решения На первом этапе необходимо: — Оценить реализуемость первой версии — Предложить архитектуру и последовательность разработки — Определить необходимые доступы, инфраструктуру и расходы — Собрать прототип для тестирования на отдельном аккаунте — Настроить фиксацию результатов, ошибок и причин остановки системы

Задачи: - Разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы - Исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) - Участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM - Проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - Участие в Code Review Требования: - Базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - Понимание Git (коммиты, ветки, PR) - Знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - Понимание SQL (простые запросы) и принципов БД Условия: - Стажировка 3 месяца с возможностью продления или перехода в штат

Обязанности: • Разработка и поддержка модулей сервиса резервного копирования Базис.Virtual Protect • Разработка и поддержка систем резервного копирования виртуальных машин • Разработка и поддержка... Требования: • Python 3.x, ООП, паттернов • Опыт работы с любым веб-фреймворком (fastapi, flask) • Понимание работы с асинхронным кодом в Python

Задачи: -Писать код, тесты, планировать и создавать архитектуру -Выполнять ревью и тестирование кода -Проводить консультации и менторинг менее опытных коллег -Отвечать за работу сервиса(-ов) Требования: -Уверенное владение Python -Уверенное владение СУБД и NoSQL; обязательно PostgresQL; желательно Redis, ClickHouse -Уверенное владение фреймворками Django и Flask, DRF, а также ORM: Django ORM, SQLAlchemy -Опыт поддержания автотестов: юнит, интеграционное, end-to-end -Опыт работы с сетевым оборудованием (Juniper/Cisco/Huawei)

Яндекс Лавка — сервис быстрой доставки продуктов и товаров первой необходимости. Наша команда разрабатывает бэкенд платформы, которая автоматизирует бизнес-процессы на складах Лавки. Мы отслеживаем в реальном времени, сколько продуктов и на каких полках хранится в каждом дарксторе, и помогаем совершенствовать складские процессы. Благодаря нашей системе кладовщики быстро и чётко собирают заказы, а курьеры и роботы доставки привозят только свежие продукты. Мы используем: * Python 3, asyncio, aiohttp, asyncpg, pytest * шардированный PostgreSQL как основную базу данных * MongoDB для сервера доставки событий на фронтенд * ClickHouse для аналитики * Amazon SQS для очереди сообщений * OpenAPI для взаимодействия с фронтендом (React и Vue), мобильными приложениями и внешними сервисами * Docker для локальной разработки и деплоя * покрытие кода тестами — более 90% * AI-инструменты Задачи: — автоматизировать сложные бизнес-процессы, связанные с жизненным циклом товаров на складах и доставкой заказов клиентам — разработать инфраструктуру для сбора и отображения метрик в реальном времени — создавать идемпотентные и асинхронные API — интегрироваться с внешними сервисами — работать в кросс-функциональной команде и тесно сотрудничать с продактами, аналитиками, дизайнерами и тестировщиками — создавать гибкие, масштабируемые и отказоустойчивые сервисы — распиливать монолит и добавлять сервисы на Go — проводить код-ревью, держать codecoverage близким к 90%, улучшать мониторинги и алерты для сохранения uptime 99,9% Требования: — уверенное знание Python — опыт работы с базами данных: SQL, NoSQL — понимание денормализации данных, документоориентированных и колоночных СУБД — умение писать тесты — опыт разработки веб-приложений — понимание устройства *nix-подобных операционных систем — способность работать в команде и самостоятельно — готовность быстро расти вместе с Лавкой Дополнительно: — понимание нюансов асинхронного программирования на Python — опыт работы с PostgreSQL — опыт разработки высоконагруженных веб-приложений и распределённых систем обработки данных с тысячами RPS и миллионами записей — опыт разработки приложений на Go — опыт проектирования и разработки сервисов с нуля

Задачи: — Работа на проектах HR-тех, в команде размером 10+ человек — Активная вовлечённость в постановку и анализ задач — Fullstack-разработка новых бизнес-процессов систем найма сотрудников — Прямая работа с заказчиком — Поддержка существующих уже реализованных процессов в сервисах Требования: — Больше двух лет разработки на Python — Опыт разработки web-сервисов в монолитной и микросервисной парадигме — Уверенное знание SQL или DjangoORM Будет плюсом: — Опыт разработки на Django, Django-ninja — Опыт фронтенд-разработки на TypeScript/React или желание обучиться фронтенд-разработке

Задачи: - Работа на проектах HR-тех, в команде размером 10+ человек - Активная вовлечённость в постановку и анализ задач - Fullstack-разработка новых бизнес-процессов систем найма сотрудников - Прямая работа с заказчиком - Поддержка существующих уже реализованных процессов в сервисах Требования: - Больше двух лет разработки на Python - Опыт разработки web-сервисов в монолитной и микросервисной парадигме - Уверенное знание SQL или DjangoORM

Задачи: — С первого дня решать боевые задачи — Разрабатывать продукты, которыми пользуются клиенты и сотрудники компании — Вместе с опытными разработчиками улучшать существующую инфраструктуру мониторинга private cloud

Задачи: -Писать код, тесты, планировать и создавать архитектуру -Выполнять ревью и тестирование кода -Проводить консультации и менторинг менее опытных коллег -Отвечать за работу сервиса(-ов) Требования: -Уверенное владение Python -Уверенное владение СУБД и NoSQL; обязательно PostgresQL; желательно Redis, ClickHouse -Уверенное владение фреймворками Django и Flask, DRF, а также ORM: Django ORM, SQLAlchemy -Уверенное построение UI как SSR (Django, Jinja), так и SPA (React или аналоги) -Уверенное владение Linux на уровне начального или среднего администратора -Опыт поддержания автотестов: юнит, интеграционное, end-to-end -Опыт работы с сетевым оборудованием (Juniper/Cisco/Huawei) -Опыт работы с системами мониторинга (Zabbix, Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics) -Опыт траблшутинга своих продуктов, анализа логов, метрик

Задачи: - разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы - исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) для автоматизации задач разработки и бизнес-процессов - участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM (совместно с командой) - проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - документирование результатов исследований и подготовка рекомендаций - участие в Code Review - работа в Agile-команде: участие в стендапах, спринтах и ретроспективах. Требования: - базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - понимание Git (коммиты, ветки, PR) - основы SOLID и паттернов проектирования - знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - понимание SQL (простые запросы) и принципов БД - общее представление о CI/CD (Jenkins) и сетевых протоколах - понимание принципов работы LLM (на уровне концепций), опыт использования AI‑CLI (Claude Code, Codex и др. — достаточно пробовал)

Задачи: — развивать backend на Python — подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG — строить пайплайны оценки качества агентов — участвовать в архитектуре и ревью кода Встреча 15 августа онлайн.

Задачи: - Разработка Python-сервисов для аналитики, расчета себестоимости, цен и скидок. - Создание и поддержка API-интеграций с 1С, сайтом, маркетплейсами и внешними системами. - Разработка ETL-процессов и обработка больших объемов данных. - Проектирование и оптимизация запросов в ClickHouse и PostgreSQL. - Настройка асинхронной обработки задач (Celery, RabbitMQ/Kafka). - Создание аналитических дашбордов и отчетности. - Рефакторинг существующих сервисов, код-ревью и повышение качества кода. Требования: - Python от 4 лет в коммерческой разработке. - Опыт работы с Celery и RabbitMQ/Kafka. - Опыт построения ETL-пайплайнов и работы с большими данными. - Уверенный SQL, ClickHouse и PostgreSQL. - Опыт с Airflow или Dagster. - Docker, Kubernetes. - Опыт разработки и поддержки REST API. - Понимание форматов JSON/XML и интеграционных процессов. - Опыт использования AI-инструментов для ускорения рутинных задач, грамотный промпт-инжиниринг и строгое ревью сгенерированного кода. Будет плюсом: - Go. - Apache Superset. - Интеграции с 1С. - Опыт в e-commerce/ритейле, понимание FIFO и расчета себестоимости. - Интеграции с Честным ЗНАКом и ЕГАИС. Условия: - Официальное трудоустройство по ТК РФ и полный социальный пакет. - График работы: 5/2 с 9:00 до 18:00 (сб, вс - выходные). - Корпоративные скидки на автозапчасти для сотрудников. - Материальная помощь по семейным обстоятельствам. - Бесплатные комплексные обеды за счет компании. - Доставка к месту работы служебным транспортом. - На территории имеется парковка и зоны отдыха. - Корпоративная культура: занятия спортом, реферальная программа, мероприятия, новогодние праздники, обучение и повышение квалификации, оплачиваемые курсы.

Задачи: — Проектировать, разрабатывать, оптимизировать и поддерживать ETL процессы для загрузки данных из различных источников — Управлять потоковой обработкой данных с использованием Apache Kafka — Разрабатывать и оптимизировать структуры данных, схемы и запросы в PostgreSQL для операционных и транзакционных задач — Строить, администрировать и настраивать ClickHouse кластеры для обеспечения высокой производительности аналитических запросов на больших объемах данных — Разрабатывать и поддерживать решения на базе ClickHouse (или связки PostgreSQL + ClickHouse) — Интегрировать данные между PostgreSQL, Kafka, ClickHouse и другими компонентами инфраструктуры (API, очереди, S3) — Осуществлять мониторинг производительности, отказоустойчивости и безопасности data pipeline и баз данных — Автоматизировать процессы обработки данных и развертывания (CI/CD) — Взаимодействовать с аналитиками, разработчиками и product owner'ами для понимания потребностей в данных и их реализации — Устранять неисправности в pipeline данных и базах данных Требования: — Опыт работы с одним из языков программирования от 2-3-х лет: Python (предпочтительно), Golang (будет плюсом) — Опыт разработки и администрирования ClickHouse (знание особенностей движков таблиц, оптимизация запросов, кластеризация, репликация, шардирование) — Глубокое понимание и практический опыт работы с Apache Kafka, настройка и обеспечение надежности потоков данных — Опыт работы с PostgreSQL (написание сложных SQL-запросов, оптимизация производительности, понимание механизмов транзакций, репликации) — Понимание принципов построения ETL процессов — Знание SQL на продвинутом уровне — Понимание принципов DevOps (Docker, Kubernetes, Linux, CI/CD) применительно к инфраструктуре данных

Обязанности: - Проектировать компоненты систем - Организовывать процесс разработки - Писать код и проводить код-ревью - Писать тесты на свой код - Наставлять и менторить младших коллег Требования: - Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет - Отличное знание Python 3 - Опыт многопоточного и асинхронного программирования - Умение работать с фреймворками FastApi, Flask или другими - Умение работать с реляционными СУБД — PostgreSQL и MySQL - Опыт проектирования отдельных сервисов или распределенных систем - Будет плюсом опыт использования Kafka, Cassandra, Clickhouse, Redis и Elasticsearch

Задачи: — разрабатывать и поддерживать микросервисы на FastAPI и взаимодействовать со смежными командами для интеграции компонентов и ML-моделей в сервисы — проводить системный анализ бизнес-требований при проектировании архитектуры и API (REST, Kafka) для новых сервисов (логика сценария, состояния, переходы, ограничения, ошибки, fallback-ветки, затронутые компоненты и критерии приемки) — развивать AI pipeline агента: корректировать и продумывать промпты для GigaChat, реализовывать RAG классификации, настраивать пороговые значения, настраивать эмбеддинг модели, реализовывать ограничения (лимиты) вызовов LLM с целью оптимизации затрат у ускорения работы — оптимизировать производительность сервисов на всех уровнях: код (asyncio, threading), хранение данных и запросы (PostgreSQL, продвинутый SQL, индексы, шардирование), кэширование (Ignite), работа с очередями (Kafka) — участвовать в проектировании тестовых сценариев и создании тестовых датасетов. Контролировать качество реализации, проводить глубокий анализ дефектов, определять их корневые причины. Требования: — опыт разработки на Python от 3 лет, включая самостоятельное проектирование архитектуры компонентов сервисов на основе бизнес-требований — практический опыт создания высоконагруженных и отказоустойчивых микросервисов на FastAPI, а также продуктов с внедрением ML решений — понимание принципа работы LLM/AI агентов, prompt-engineering, RAG, embeddings, классификации, latency и ограничений генеративных моделей — практический опыт работы с фреймворками ML/DS:(LangChain/GigaChain, Scikit-Learn, Pandas и др.) — глубокие знания в области асинхронных приложений, базовый SQL, опыт работы с брокерами сообщений (Kafka), Docker, Kubernetes — высокая культура совместной работы используя BitBucket/Jira, бережное отношение к коммитам, знание процессов Agile (Scrum) — опыт анализа логов через написание парсеров и диагностических инструментов. 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.