Задачи:
— Владение инфраструктурой: облако, сторонние поставщики и все, что с этим связано
— Создание инструментов для повышения продуктивности разработчиков, обеспечивающих AI-first подход для всех инженерных команд
— Владение SRE и поддержкой производства, внедрение дисциплины производства в период быстрого роста и масштабирования
— Формирование команды: рост с 2 до 5-6 человек в течение трех месяцев
— Активное участие в работе команды, выполнение задач самостоятельно, а не только управление
— Постепенное развитие каждой функции в отдельную команду: инфраструктура, продуктивность разработчиков, SRE/поддержка производства
Требования:
— Минимум 2 года опыта в роли линейного менеджера с непосредственным управлением командами из 6-10 человек или готовность к такому росту
— Практический опыт работы с AWS или GCP и сильные навыки устранения неполадок в базах данных
— Опыт работы с масштабами порядка миллиона запросов в минуту
— Умение устранять неполадки в базах данных, сетях, вычислениях, Docker, Kubernetes и других аспектах инфраструктуры
— Забота о продуктивности разработчиков и AI-инструментах наравне с инфраструктурой
— Знание практик on-call, SLA, SLO и SRE
— Желание оставаться hands-on и развиваться в полноценного менеджера со временем
Желательно:
— Наличие собственной сети для найма или комфортная работа с рекрутерами
— Опыт создания инструментов продуктивности разработчиков и AI-харнесов для инженерных команд
— Опыт построения команды с нуля
— Опыт работы в стартапах, особенно в период гиперроста
Условия:
— Зарплата $225,000–$275,000 в год
— Локация: Сан-Франциско, офис, требуется проживание или готовность к переезду
— График: понедельник–пятница, полный рабочий день в офисе
— Бенефиты: транспортные льготы Uber, питание (завтрак, обед, ужин), закуски, напитки, кофе, бесплатный абонемент в спортзал, медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка
Процесс найма:
— Скрининг с менеджером по найму (30 минут видео)
— Технический скрининг (60 минут удаленно): глубокое обсуждение проекта и системный дизайн
— Super Day на месте: встреча с командой, участие в операциях, выполнение реальной работы вместе с командой
Задачи:
— Выполнение комплексного ручного тестирования
— Проведение обширного регрессионного тестирования
— Проведение исследовательского тестирования для выявления дефектов и рисков качества
— Тестирование мобильных приложений и мобильных устройств, включая решения на базе Android
— Проверка взаимодействия различных функций и компонентов системы
— Проверка обновлений программного обеспечения и совместимости между версиями с подробным описанием дефектов и шагов воспроизведения
— Сотрудничество с командами разработки и бизнес-стейкхолдерами
— Выявление областей, которые могут быть автоматизированы
Требования:
— Опыт работы на уровне senior в области обеспечения качества
— Сильные навыки ручного тестирования
— Опыт тестирования мобильных приложений и/или мобильных устройств
— Опыт тестирования Android
— Практический опыт регрессионного тестирования
— Сильные навыки исследовательского тестирования
— Отличные навыки отчетности по дефектам и документации
— Способность работать самостоятельно и эффективно управлять приоритетами
— Сильные коммуникативные и организационные навыки
Желательно:
— Понимание концепций и лучших практик автоматизации тестирования
— Умение выявлять тест-кейсы, подходящие для автоматизации
— Опыт поддержки или сотрудничества в инициативах по автоматизации
— Знание Kotlin и Appium
— Консультативные навыки и умение общаться с заинтересованными сторонами
Условия:
— Частная медицинская помощь
— Софинансирование спортивной карты
— Постоянная поддержка выделенного консультанта
— Программа рекомендаций сотрудников
— Совпадение 0 %
Roundz.ai is an AI platform for conducting technical interviews and automatically screening candidates, designed specifically for the IT industry and engineering hiring.
Synthesia Roleplay Sessions is a training tool that lets people practice real conversations with AI avatars. Instead of just watching training videos, learners do interactive roleplay exercises, like practicing a sales pitch or handling a customer complaint with an AI coach. The AI gives instant feedback so people know what they did well and what to improve. Managers can use a dashboard to track which employees have completed their training, see how well they performed, and measure if the training actually improved their skills. The whole platform is built around learning by doing rather than just passive video watching.
For your ML engineer role, you'd be building the AI engine that makes the coaching work. That means creating the models that listen to what learners say during roleplay, score their performance, generate helpful feedback in real time, and decide how the AI avatar should respond next based on what the learner does. This is an applied ML position, not a research one. We expect you to have a good understanding of ML but on the other side to be a good product-focused software developer as you will be expected to work on different products.
Please bring with you:
— Ability to apply your machine learning knowledge to solve real product problems.
— At least seven (7) years of experience as a software engineer, with at least 2 years at senior level.
— Experience in a high-performing engineering team operating at scale, whether in a scale-up or established organisation recognised for strong engineering culture.
— Strong alignment with commercial success.
— Pragmatism and bias towards action.
— Comfort with fast iteration.
Why join us?
— We’re living the golden age of AI.
— Our culture is focused on building and empowering people to work fast.
— Serving 50,000+ customers including 50% of the Fortune 500.
— Proprietary AI technology built in-house by world-class AI researchers and engineers.
— Commitment to AI safety, ethics, and security.
The hiring process includes:
— Tech Recruiter Interview (30-40min) covering technical background and experience.
— Delivery and Impact Interview (60min) deep dive into past projects and impact.
— Technical Rounds including Work Scenario Round (75-90min) and System Design Technical Discussion (60min).
— Leadership Retrospective (60min) discussing collaboration, growth, and role expectations.
— Final debrief leading to offer or end of process.
Other important info:
— Preference for role based in-office or remote in UK, Germany, Switzerland or Ireland, with possible support for remote workers elsewhere in Europe.
— Salary starts at EUR/GBP/CHF 120,000 base plus RSUs.
— Full-time employment only, no contractors.
— 25 days of leave plus local holidays.
ChillBase — геймдев-студия, специализирующаяся на разработке мобильных мидкор-игр (Action RPG) и масштабных симуляторов жизни (например, OneState).
Офис в Алматы, Казахстан. Предоставляется помощь при переезде.
Задачи:
— Разработка и поддержка автотестов на уровнях UI и E2E с использованием TypeScript и Playwright
— Выполнение ручного тестирования веб-приложений и API; участие в регрессионном и smoke-тестировании
— Выявление, локализация и документирование дефектов; анализ и документирование результатов тестирования
— Выполнение нагрузочного тестирования
— Взаимодействие с разработчиками и командой по вопросам качества продукта
— Работа с Jira, Confluence, Jenkins; применение AI-инструментов для генерации тест-кейсов и тестовых данных
Требования:
— Опыт в QA от 3 лет на TypeScript / JavaScript
— Практический опыт с Playwright и разработкой E2E-тестов
— Опыт ручного тестирования веб-приложений и API; понимание REST и SOAP
— Знание SQL и принципов работы реляционных баз данных
— Уверенное владение Git; понимание HTML и CSS
— Знание основных принципов разработки и тестирования ПО; понимание Agile (Scrum, Kanban)
Условия:
— Оформление по ТК РФ или ИП
— Техника предоставляется
— ДМС со стоматологией
— Компенсация фитнеса
— Скидки на обучение, кино, Skyeng
— Индексация зарплаты
XUND is a medical technology company that builds AI-powered digital health assistants to digitize the patient journey from the first symptoms to treatment.
Work format: Remote or on-site in Vienna, Budapest, Berlin.
Задачи:
— Архитектура новой системы данных компании с нуля.
— Преобразование больших и разнородных медицинских данных в унифицированный, высокопроизводительный граф знаний.
— Работа с медицинскими экспертами, продуктовыми командами и дата-сайентистами для перевода сложной клинической логики в чистые, взаимосвязанные структуры и модели данных.
— Поиск креативных решений с использованием различных типов баз данных и конвейеров данных для обеспечения согласованности и совместимости медицинских данных.
— Разработка и интеграция частей клинического inference engine, основанного на правилах и статистических моделях.
— Проектирование и расширение клинических моделей данных с использованием доменных онтологий (например, SNOMED-CT, FHIR, UMLS) для создания богатых, запросных графовых структур.
— Перевод исследовательских результатов в масштабируемое, промышленное программное обеспечение в рамках agile-команды.
— Тесное сотрудничество с медицинскими экспертами для фиксации клинических рабочих процессов и валидации отображений онтологий.
— Формирование технического направления, дизайна схем и лучших инженерных практик в команде.
Требования:
— Магистр или кандидат наук в области компьютерных наук, математики или смежных областей.
— Более 4 лет опыта работы с медицинскими данными или в области data engineering либо соответствующие академические исследования.
— Глубокие знания графовых баз данных, языков запросов, алгоритмов поиска и/или систем вывода (например, Neo4j, Memgraph, Cypher, SQL, Datalog).
— Обширный опыт разработки на Python и/или TypeScript, комфортное переключение между языками и фреймворками.
— Наличие разрешения на работу в ЕС и проживание в ЕС.
— Желательно: знакомство со статистикой, формальной логикой и/или машинным обучением.
— Опыт работы с электронными медицинскими картами (EHR) и форматами обмена клиническими данными (например, FHIR).
— Интерес к области представления знаний и рассуждений (Knowledge Representation and Reasoning).
— Опыт самостоятельного управления облачными средами (например, GCP) и CI/CD конвейерами.
Условия:
— Работа в одной из ведущих европейских healthtech компаний с возможностью влиять на продукт.
— Возможность работать удаленно или в офисах в Вене, Будапеште и Берлине.
— Выделенный бюджет на обучение и профессиональное развитие.
— Культура с плоской иерархией, открытым общением и уважением к мнению каждого.
— Участие в виртуальных программах опционов на акции (VSOP).
— Возможность приводить в офис своих домашних животных и общаться с офисными собаками.
— Гибкие условия работы и поддержка разнообразия и инклюзивности.
Задачи:
— работать с частью системы целиком, доводить её до прода
— разбираться с возникающими проблемами в продакшне
Требования:
— 3+ года продакшн-опыта на Python
— ежедневная работа с LLM и агентами, умение объяснить процесс
— проактивность и умение дебажить чужой код в продакшне
Условия:
— зарплата до 2 500 $ (B2B)
— полная удалёнка, гибкий график
— оплата AI-тулинга (Claude Code или другие удобные инструменты)
— интро-звонок, технический разговор, оффер
Задачи:
— Владение глубоким анализом производительности и оптимизацией стека блокчейн-нод, выявление причин потребления ресурсов и внедрение системных исправлений
— Создание систем наблюдения, проверки состояния и автоматического переключения для блокчейн-нод
— Руководство инициативой по оптимизации размеров кластера нод, профилирование рабочих нагрузок и установление моделей емкости
— Взаимодействие с инженерами по интеграции протоколов, командами кошельков и индексаторов
— Определение и внедрение SLO и SLI для сервисов нод
— Поддержка обновлений протоколов и операций нод с акцентом на производительность
Требования:
— Опыт разработки ПО не менее 5 лет с глубокими знаниями в анализе производительности систем, профилировании и оптимизации инфраструктуры
— Практический опыт эксплуатации распределенных систем в масштабе (диагностика узких мест, настройка производительности, управление емкостью)
— Владение backend-программированием (предпочтительно Go) и системными инструментами (pprof, Datadog, Prometheus, Grafana)
— Опыт снижения затрат на инфраструктуру через инженерную оптимизацию, а не просто масштабирование ресурсов
— Желателен опыт работы с блокчейн-нодами, протоколами консенсуса или криптоинфраструктурой
О нас и проекте: Разрабатываем LLM-агентную платформу, которая от имени пользователя ведет переписку в мессенджерах. Решаем нетривиальные задачи на стыке AI, автоматизации и безопасности.
Задачи:
— Бэкенд и API для оркестрации LLM-агентов (память диалогов, мультиязычность, профили пользователей, эскалация на оператора);
— Интеграция агентов с мессенджерами: обработка квалификации, возражений, передача живому оператору;
— Разработка личного кабинета для клиентов: онбординг, дашборд с метриками качества AI, портрет пользователя;
— Работа с фермой устройств: автоматизация на Playwright/Android, обход поведенческого антидетекта (в т.ч. для сбора данных и тестирования);
— Обеспечение безопасности: шифрование данных, работа с KMS, ведение журналов доступа к чувствительной информации.
Требования:
— Опыт Python в продакшене от 3 лет — уверенное владение и архитектурные решения;
— Реальный коммерческий опыт с LLM-приложениями (от прототипа до прода);
— React/Next.js на уровне, достаточном для самостоятельной разработки ЛК и дашборда;
— Практический опыт с браузерной автоматизацией (Playwright/Puppeteer) и/или Android-фермой;
— Понимание устройства антифрод-систем и способов их обхода;
— Готовность работать с чувствительными данными, знание подходов к шифрованию и управлению ключами.
Условия:
— Полностью удаленный формат;
— Гибкий график — 4 часа в день (20 часов в неделю), можно разбивать по своему усмотрению в рамках рабочего дня (по согласованию с командой);
— Заработная плата — 60 000 ₽ на руки;
— Уровень — Lead / Senior (высокая самостоятельность и ответственность);
— Участие в развитии внутренней ИИ-экосистемы для студии с 10+ активными проектами;
— Детали проекта и конкретные задачи обсуждаем на собеседовании.
Удалённоsenior
60 000 – 60 000 ₽
Удалённо
от 120 000 €
Все вакансии в одном месте — страница 40 · Job Hunters