Задачи:
— создание и развитие решений с задействованием LLM-агентов (полноценные мультиагентские системы)
— создание RAG-систем
— разработка и поддержка ML/DL моделей, включая их обновление и адаптацию к меняющимся условиям и требованиям бизнеса
— дообучение и адаптация открытых LLM
— создание системы мониторинга качества моделей и контроль их эффективности.
Требования:
— опыт работы от 3-х лет в коммерческой разработке на позиции Data Scientist / ML Engineer с подтверждённым опытом вывода моделей в продакшен
— понимание математики классического ML и архитектуры нейросетей (PyTorch/TF)
— уверенное понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с LLM API и локальными моделями через PyTorch / Hugging Face
— уверенный Python (чистый код, ООП, знание numpy/pandas/scikit-learn) и понимание принципов микросервесной архитектуры (Asyncio, FastAPI)
— опыт создания агентов на LangChain/LangGraph
— знание основных концепций промпт-инжиниринга и использования Structured Outputs и Function Calling
— опыт проектирования и развития RAG-систем (Multi-stage Retrieval, Dense + Sparse/BM25, Rerankers, Chunking strategies)
— опыт развертывания локальных open-source моделей (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.) в продакшн-окружении и настройки высокопроизводительного инференса LLM с помощью vLLM
— опыт проведения Fine-tuning LLM-моделей (PEFT, LoRA/QLoRA)
— настройка мониторинга data drift и model decay, а также валидация моделей
— навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
— опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
— инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Условия:
— инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти
— среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды
— сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать
— нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам
— стабильная заработная плата и годовой бонус
— полностью офисный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Задачи:
- Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы и REST API на Python (FastAPI)
- Проектировать компоненты системы, API-контракты, модели данных
- Разрабатывать интеграции с AI-компонентами, внутренними сервисами и внешними API
- Проектировать асинхронные и событийно-ориентированные процессы с использованием Kafka
- Работать с PostgreSQL: проектировать схемы данных, писать и оптимизировать запросы
Требования:
- От 4–5 лет коммерческого опыта в backend-разработке на Python
- Практический опыт разработки production-сервисов на FastAPI
- Понимание безопасности API: OAuth 2.0, JWT, RBAC
- Глубокое понимание асинхронного Python: async/await
- Практический опыт работы с Kafka
- Уверенный опыт работы с PostgreSQL и SQL
Условия:
- Формат работы: полная удалёнка или гибрид
Задачи:
— Собирать требования от заказчика и формировать ТЗ
— Формировать техническую документацию по продукту, возможно в автоматическом режиме
— Контролировать реализацию в соответствии с ТЗ
— Заниматься валидацией тест-кейсов, подготовленных QA
— Разрабатывать приложения в трехзвенной архитектуре
— Подключаться к вопросам деплоя совместно с Devops
— Подключаться к разбору ошибок
Требования к кандидату:
— Fullstack-разработчик от 1 года
— Python от 4 лет
— Опыт разработки на FastAPI от 2 лет
— Опыт проектирования и использования реляционных БД
— Опыт проектирования и разработки API среднего слоя с возможностью масштабирования (Python)
— Опыт покрытия модульными тестами всего кода
— Практический опыт разработки front-end части приложений (Vue)
— Практический опыт составления ТЗ, контроль корректности реализации
— Практический опыт сборки артефактов приложения в CI/CD с последующим автоматическим деплоем (K8S)
Условия:
— Формат работы: Удаленка, Гибрид, Офис (Москва, Краснодар)
ГибридseniorМосква
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Собирать требования от заказчика и формировать ТЗ;
— Формировать техническую документацию по продукту, возможно в автоматическом режиме;
— Контролировать реализацию в соответствии с ТЗ;
— Заниматься валидацией тест-кейсов, подготовленных QA;
— Разрабатывать приложения в трехзвенной архитектуре;
— Подключаться к вопросам деплоя совместно с Devops;
— Подключаться к разбору ошибок.
Обязательные требования:
— Fullstack-разработчик от 1 года;
— Python от 4 лет;
— Опыт разработки на FastAPI от 2 лет;
— Опыт проектирования и использования реляционных БД;
— Опыт проектирования и разработки API среднего слоя с возможностью масштабирования (Python);
— Опыт покрытия модульными тестами всего кода;
— Практический опыт разработки front-end части приложений (Vue);
— Практический опыт составления ТЗ, контроль корректности реализации;
— Практический опыт сборки артефактов приложения в CI/CD с последующим автоматическим деплоем (K8S).
Компания "Урал Логистика" приглашает AI-инженера для участия в создании собственной системы обработки документов и данных для грузовых железнодорожных перевозок и связанных услуг.
Задачи:
— Проектировать и разрабатывать конвейер обработки документов: загрузку, нормализацию, сегментацию, определение структуры и подготовку контекста
— Извлекать структурированные данные из договоров, приложений, дополнительных соглашений, актов и других связанных документов
— Работать с длинным контекстом, таблицами, пересекающимися формулировками и изменениями условий во времени
— Обеспечивать атрибуцию результата к документу, странице и исходному фрагменту
— Строить гибридный поиск: полнотекстовый и векторный retrieval, фильтрацию, реранкинг и сбор контекста
— Развивать графовое представление документов, сущностей и связей для поисковых и аналитических сценариев
— Проектировать агентные и workflow-сценарии: управление состоянием, инструментальные вызовы, повторы, fallback-механизмы и обработку отказов
— Создавать эталонные наборы, метрики по полям и регрессионные тесты для оценки извлечения, поиска и генерации — чтобы при смене модели, промпта или retrieval-стратегии было видно, что улучшилось, а что деградировало
— Разрабатывать Python-сервисы, API, фоновые задачи и интеграции с внутренними источниками
— Участвовать в выборе моделей, постановке экспериментов, fine-tuning и оптимизации локального inference
Требования:
— Уверенная промышленная разработка на Python уровня middle+ и выше
— Опыт с FastAPI или аналогичным фреймворком, асинхронным исполнением, очередями и фоновой обработкой
— PostgreSQL и SQL на рабочем уровне
— Практический опыт вывода LLM-решений в production
— Понимание RAG, structured output, tool calling и многошаговых модельных сценариев
— Умение измерять качество: строить эталонные наборы, выбирать метрики, классифицировать ошибки и проводить регрессионное тестирование
— Опыт с Docker, Kubernetes и CI/CD
— Готовность доводить вертикальную задачу от спецификации и эксперимента до эксплуатации
Условия:
— Полная занятость и возможность трудоустройства через российское юридическое лицо в штат или через согласованную аутстафф-модель
— Основной формат — офис или гибрид
— Для самостоятельных специалистов возможна распределённая работа из России
Итоговый грейд и масштаб ответственности определяются по результатам собеседования.
Задачи:
— Разработка и развитие backend-сервисов на Python (FastAPI, Django, Flask) в микросервисной архитектуре
— Проектирование и реализация REST API, проработка контрактов, версионирование API и интеграций
— Работа с данными: проектирование схемы, оптимизация запросов, миграции в PostgreSQL (SQLAlchemy, Alembic)
— Интеграция с очередями сообщений и кэшами: RabbitMQ, Redis
— Написание unit- и integration-тестов (pytest), участие в code review
— Участие в CI/CD-процессах: Docker, docker-compose, GitLab CI/GitHub Actions
Требования:
— Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, уровень Middle+ / Senior
— Уверенное владение Python 3.10+: typing, asyncio, concurrency patterns
— Глубокое знание веб-фреймворков: FastAPI, Django (DRF), Flask
— Опыт работы с PostgreSQL: схема, сложные запросы, оптимизация, транзакции
— Уверенная работа с ORM (SQLAlchemy, Django ORM) и миграциями
— Понимание принципов микросервисной архитектуры и распределённых систем
Задачи:
— Разработка сервисов, ботов, интеграций и автоматизации на Python / FastAPI;
— Ведение проекта под ключ: ТЗ, созвоны с заказчиком, план, дедлайны, демо MVP;
— Доработка AI-кода до продакшен-уровня;
— Проверка AI-кода на уязвимости, тесты на критичных участках;
— Запуск в продакшен, обеспечение устойчивости сервисов, устранение сбоев;
— Менторство: составление ТЗ для джунов, код-ревью, развитие младших специалистов;
— Презентация проектов заказчику;
— Работа с API-ключами и данными строго по правилам доступа.
Требования:
— Уверенное владение Python (middle/senior) и FastAPI: async, структура проекта, модели, валидация;
— Опыт работы с PostgreSQL, MySQL, SQLite: схемы, оптимизация запросов, миграции;
— Знание ORM и raw SQL, понимание, когда что уместно;
— Опыт работы с Git: ветки, PR, ревью кода джунов;
— Знание Docker, сборка и деплой в dev/prod, понимание CI/CD;
— Опыт работы с внешними API и интеграциями, обработка ошибок и недоступности;
— Ежедневное использование Cursor и Claude Code, понимание границ применимости;
— Знание безопасности: секреты, типовые уязвимости, тесты на критичных участках;
— Технический английский;
— Опыт работы с webhooks;
— Умение работать с JWT и OAuth.
Работа с AI (ключевое отличие):
— Уверенное использование AI-инструментов в разработке (Cursor, Claude Code, Replit, Windsurf, Copilot, Codeium);
— Умение разбивать задачи на промпты;
— Умение генерировать код через AI;
— Умение проверять, дорабатывать и исправлять AI-код;
— Контроль качества AI-кода, безопасности и стабильности.
Условия:
— Конкурентный оклад по результатам собеседования;
— Стабильные выплаты зарплаты 2 раза в месяц;
— Возможность развиваться в экспертной команде с открытостью к идеям и свободой их реализации;
— Открытая корпоративная культура с клубами по интересам, корпоративами и тимбилдингами;
— Отсутствие бюрократии и высокая скорость принятия решений.
Задачи:
— Администрировать и развивать Linux-инфраструктуру;
— Настраивать и оптимизировать сетевой стек;
— Писать production-коды на GO и Python;
— Работать с сетевыми протоколами, поддерживать и развивать распределенную инфраструктуру доставки и маршрутизации трафика.
Требования:
— Уверенное администрирование Ubuntu;
— Опыт работы с systemd (юниты, зависимости, hot-reload сервисов), netplan, journald, logrotate;
— Настройку и оптимизацию сетевого стека Linux через sysctl (буферы, conntrack, очереди NIC), настройка IPv4/IPv6, swap;
— Опыт написания идемпотентных Bash-скриптов;
— Уверенная работа по SSH с большим количеством серверов;
— Опыт реализации безопасных деплоев и green-blue updates;
— Глубокое понимание TCP/UDP, TLS (SNI, ALPN, handshake на уровне пакетов), HTTP/1.1–HTTP/2, WebSocket;
— Экспертное знание DNS;
— Опыт построения DNS Load Balancing;
— Опыт работы с CDN, nginx Reverse Proxy, TLS-терминацией, проксированием WebSocket, fallback-страницами и health-check;
— Уверенный опыт разработки на Go (concurrency, тестирование, работа с сетевым стеком);
— Опыт разработки на Python (FastAPI; слоистая архитектура);
— Уверенный технический стек (SQLAlchemy, Alembic, pytest (unit и e2e, генерация конфигураций из YAML-деклараций));
— Опыт работы с Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose;
— Навыки диагностики production-инцидентов с использованием tcpdump, dig, ss, iproute2;
— Ежедневное использование AI-инструментов в разработке, автоматизации и инженерных задачах.
Условия:
— Полностью Remote, full-time 5/2;
— Конкурентная заработная плата;
— Полностью оплачиваемый испытательный срок (1 месяц);
— Возможность напрямую влиять на архитектуру продукта и принимать ключевые технические решения;
— Работу в небольшой сильной команде без бюрократии и долгих согласований.
Задачи:
— Подготовка данных: выгрузки из PostgreSQL и POS, очистка, пропуски, выбросы
— Прогнозные модели: поток гостей, спрос на позиции меню, потребность в закупках
— Признаки предметной области: сезонность, праздники, погода, история продаж
— Валидация: разбиение по времени, контроль утечек, бизнес-метрика рядом с технической
— Продуктовые исследования: сегменты гостей, средний чек, отток, эффективность акций
— Передача модели в прод вместе с бэкендом: контракт данных, инференс, мониторинг качества
— Код-ревью, обсуждение гипотез, планирование задач
Требования:
— Python 3.11+, аннотации типов
— pandas, NumPy: группировки, join'ы, оконные функции, даты
— scikit-learn: пайплайны, кросс-валидация, подбор гиперпараметров
— Метрики и переобучение: MAE / MAPE, бейзлайн, утечки
— SQL: join'ы, агрегаты, оконные функции
— EDA: matplotlib или seaborn
— Git, ветки, PR, код-ревью
— Плюсом: statsmodels, Prophet, CatBoost, Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, LLM и RAG
Условия:
— Удалённо из России, свободный график
— Доступы к AI-сервисам (ChatGPT, Claude и другие)
— Обучение за счёт компании: курсы, книги, конференции, хакатоны
— Ревью каждые 6 месяцев, путь до Middle+ за 0.5–1 года
Задачи:
— Поиск заказов и первичный скоринг: находить клиента, выяснять задачу, бюджет и сроки на уровне «плюс-минус тёплый лид».
— Передавать клиента разработчику для дальнейшей работы (созвон, оценка, ТЗ, разработка, сдача, поддержка).
Требования:
— Есть выходы на заказчиков: малый и средний бизнес, агентства, стартапы, знакомые предприниматели, профильные сообщества.
— Умение вести разговор до стадии «окей, давайте обсудим детали».
— Ориентация на результат, а не просто попытки поспрашивать.
— Опыт в IT-продажах приветствуется, но не обязателен.
— Не требуется эксклюзивность, можно работать с другими исполнителями параллельно.
Условия:
— Оплата 50% с каждого заказа (от суммы, фактически заплаченной клиентом, за вычетом прямых расходов по проекту).
— Выплаты по факту поступления денег, по этапам, если проект разбит.
— Повторные заказы от приведённого клиента делятся по той же схеме.
— Техническая часть и поддержка на этапе продажи обеспечивает разработчик.
Описание разработчика:
— Fullstack-разработчик с 6-летним опытом.
— Ведёт проект целиком: созвон с заказчиком, ТЗ, архитектура, дизайн, код, тесты, деплой, поддержка.
— Технологии: Python (FastAPI, Django), React, Next.js, Flutter, AI-интеграции, инфраструктура.
— Делает SaaS-продукты, CRM, Telegram-боты, парсеры, AI- и RAG-решения, мобильные приложения, сайты и лендинги.
Как откликнуться:
— Коротко ответить на три вопроса: откуда планируете брать заказы, что продавали раньше и средний чек, сколько времени готовы уделять.
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
Компания МТС Банк ищет специалиста на позицию ML/DevOps Engineer в Москве.
Задачи:
— деплоить и интегрировать модели, сопутствующие сервисы и инструменты, автоматизировать поставку и оптимизировать потребление ресурсов
— мониторить и поддерживать работоспособность
— обеспечивать соответствие политикам информационной безопасности и стандартам надёжности при развёртывании ML‑решений
Требования:
— уверенное администрирование Linux, понимание сетевых протоколов и потенциальных точек отказа
— опыт конфигурации и распределения мощностей видеокарт для обучения и инференса моделей
— опыт настройки мониторинга инфраструктуры и метрик деградации моделей
— опыт работы с vllm, Triton Inference Server, FastAPI, KServe или TorchServe
— опыт построения сложных многоэтапных пайплайнов с упором на безопасность
Технологический стек включает Docker, Linux, Kubernetes, Bash, GitLab CI, Ansible, Terraform, Airflow, Python, vllm, cuda, triton, Prometheus/Victoria Metrics, Grafana, SQL, Postgres, Elasticsearch, MLflow, Qdrant, Nexus, Vault.
The Client Solutions & Analytics engineering team builds and maintains a suite of proprietary quantitative platforms spanning portfolio construction and optimization, retirement and defined contribution solutions, Capital Market Assumptions, multi-asset risk analytics, and institutional client intelligence tooling.
Responsibilities:
— Design and implement RESTful APIs using Python frameworks (FastAPI, Django, Tornado)
— Build and maintain data pipelines and backend services for analytics workloads
— Design and optimize database schemas across relational, NoSQL, and cloud data stores
— Work with structured and unstructured data across Snowflake, Postgres, S3, and MongoDB
— Collaborate closely with quantitative researchers, frontend engineers, and business stakeholders
— Contribute to system design and architecture decisions — scalability, reliability, security
— Monitor and troubleshoot production systems using observability tooling
Requirements:
— 9+ years of backend development experience
— Strong Python proficiency — the team's primary language
— Solid hands-on experience with Postgres, Snowflake, MongoDB, and S3
— Strong grasp of data modeling (ER design) and system design principles
— Interest in AI-assisted development and modern developer tooling
— Experience building and shipping production-grade REST APIs
We offer:
— Flexible work setup: remote model (Poland, Serbia, Georgia, Spain, Portugal, Armenia) or hybrid if desired (Poland)
— Health insurance coverage for those based in Poland
— 50% coverage of health insurance for spouses and children in Poland
— 24 days of paid vacation
— 10 days of paid sick leave
— 50% reimbursement for professional training, education, conferences
— Work alongside a highly professional team
— Engaging teambuilding events and activities
Задачи:
— Разработка и развитие backend-сервисов на Python (FastAPI, Django, Flask) в микросервисной архитектуре.
— Проектирование и реализация REST API, проработка контрактов, версионирование API и интеграций.
— Работа с данными: проектирование схемы, оптимизация запросов, миграции в PostgreSQL (SQLAlchemy, Alembic).
— Интеграция с очередями сообщений и кэшами: RabbitMQ, Redis — очереди, pub/sub, кэширование.
— Участие в архитектурных решениях, оптимизация производительности сервисов (asyncio, concurrency, кэширование).
— Написание unit- и integration-тестов (pytest), участие в code review.
— Участие в CI/CD-процессах: Docker, docker-compose, GitLab CI/GitHub Actions, базовое понимание Kubernetes.
— Взаимодействие с командами разработки, DevOps, аналитиками и бизнес-стейкхолдерами.
Требования:
— Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, уровень Middle+ / Senior.
— Уверенное владение Python 3.10+: typing, asyncio, concurrency patterns, структуры данных.
— Глубокое знание веб-фреймворков: FastAPI, Django (DRF), Flask — опыт построения REST API в production.
— Опыт работы с PostgreSQL: схема, сложные запросы, оптимизация, индексы, транзакции, isolation levels.
— Уверенная работа с ORM (SQLAlchemy, Django ORM) и миграциями (Alembic, Django migrations).
— Опыт работы с очередями сообщений и кэшами: RabbitMQ, Redis — очереди, pub/sub, кэширование, сессии.
— Понимание принципов микросервисной архитектуры и распределённых систем: service discovery, circuit breaker, rate limiting, observability.
— Опыт работы с Docker, docker-compose, CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions), базовое понимание Kubernetes.
— Опыт написания unit- и integration-тестов (pytest), участие в code review.
— Умение работать автономно, брать задачу целиком и доводить до результата.
— Умение переводить бизнес-требования в технические решения и аргументировать свой выбор.
Будет плюсом:
— Глубокое понимание asyncio, async I/O, concurrency моделей (aiohttp, FastAPI async, TaskGroup).
— Опыт разработки высоконагруженных и/или low-latency систем: connection pooling, uvloop, кэширование.
— Опыт работы с gRPC, WebSockets, Elasticsearch, Celery/Arq/Dramatiq для фоновых задач.
— Практика работы с Kubernetes, Helm, мониторинг (Prometheus, Grafana), логирование (ELK).
— Знание паттернов DDD, CQRS, Event Sourcing, опыт работы с event-driven архитектурами.
— Английский язык для работы с зарубежной документацией, командами и стейкхолдерами (для европейских и американских проектов нужен уровень B2+).
Условия:
— Заработная плата на уровне middle+ / senior, вилка для middle 100 000 - 180 000 рублей в месяц.
Процесс:
— Короткое общение с рекрутером.
— Техническое интервью / TechCertify-скрининг.
— Передача на подходящие проекты клиентам.
Задачи:
— Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы и REST API на Python (FastAPI)
— Проектировать компоненты системы, API-контракты, модели данных и взаимодействие между сервисами
— Разрабатывать интеграции с AI-компонентами, внутренними сервисами и внешними API
— Проектировать асинхронные и событийно-ориентированные процессы с использованием Kafka
— Работать с PostgreSQL: проектировать схемы данных, писать и оптимизировать запросы и обеспечивать целостность данных
— Создавать и поддерживать миграции базы данных с помощью Alembic
— Писать unit-, integration- и API-тесты для критически важного функционала
— Улучшать производительность, отказоустойчивость и масштабируемость сервисов
— Диагностировать и устранять проблемы на основе логов, метрик и трассировок
— Проводить code review и участвовать в принятии архитектурных решений
— Оценивать технические риски и декомпозировать сложные задачи
— Поддерживать технические стандарты команды и нести ответственность за качество реализованных решений
Требования:
— От 4 -5 лет коммерческого опыта в backend-разработке на Python
— Практический опыт разработки production-сервисов на FastAPI
— Понимание безопасности API: OAuth 2.0, JWT, RBAC и управление секретами
— Глубокое понимание асинхронного Python: async/await
— Опыт проектирования стабильных API-контрактов и версионирования API
— Практический опыт работы с Kafka
— Понимание consumer groups, partitioning, offsets, порядка обработки и повторной доставки сообщений
— Уверенный опыт работы с PostgreSQL и SQL
— Практический опыт работы с SQLAlchemy и Alembic
— Опыт написания unit- и integration-тестов с использованием pytest
— Опыт работы с Git, Docker и Linux
— Понимание принципов чистого кода и разделения ответственности
— Понимание подходов к обработке ошибок, логированию и мониторингу
— Самостоятельность, ответственность за результат и способность аргументированно обсуждать технические решения
Условия:
— Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI
— Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи
— Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
— Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и полная компенсация 10-ти дней больничного
— Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
— Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий
— Предложения от Банка только для сотрудников: собственные спортзалы (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург), а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины
Задачи:
— Разрабатывать и поддерживать фронтенд-приложения на Next.js 14, React 18 и TypeScript;
— Строить адаптивные и переиспользуемые UI-компоненты на Tailwind CSS;
— Проектировать и разрабатывать REST API на FastAPI и Starlette;
— Проектировать, оптимизировать и поддерживать базы данных PostgreSQL и TimescaleDB;
— Реализовывать кеширование и оптимизацию производительности на Redis;
— Сотрудничать с продакт-менеджерами, дизайнерами и инженерами для поставки качественных фич;
— Писать чистый, поддерживаемый и покрытый тестами код;
— Участвовать в код-ревью и технических обсуждениях;
— Диагностировать, дебажить и оптимизировать производительность приложения.
Требования:
— Обязателен свежий опыт (минимум 1 год) именно в iGaming;
— Уверенное владение всем указанным стеком технологий;
— Опыт проектирования REST API и работы с реляционными БД.
Будет плюсом:
— Docker и контейнеризованные деплои;
— CI/CD пайплайны;
— Облачные платформы (AWS, GCP или Azure);
— Аутентификация (JWT, OAuth);
— Опыт построения масштабируемых высоконагруженных приложений.
Задачи:
— Разрабатывать новые mini apps и продуктовые модули
— Создавать frontend на React + TypeScript
— Разрабатывать и развивать backend на Python и/или Node.js
— Работать с Python-стеком проекта (FastAPI / Django) и Node.js-решениями
— Интегрировать frontend с API, торговыми и аналитическими сервисами
— Проектировать архитектуру, участвовать в code review и технической декомпозиции
— Использовать AI-инструменты (Cursor, Claude Code, Codex) для ускорения разработки с обязательной проверкой качества кода
Требования:
— Коммерческий опыт с React и TypeScript
— Коммерческий опыт backend-разработки на Python или Node.js
— Опыт работы с FastAPI / Django или NestJS / Express / Fastify
— Если основной опыт кандидата связан с Node.js — готовность изучать и использовать Python в рамках технологического стека проекта
— Опыт работы с PostgreSQL/MySQL, Redis и REST API
— Понимание архитектуры SPA, Docker и CI/CD
— Опыт написания тестов и проведения code review
— Умение писать безопасный, масштабируемый и поддерживаемый код
Будет плюсом:
— Опыт в fintech, trading, betting, gaming или iGaming
— Опыт с WebSocket, Kafka, event-driven архитектурой
— Знание Kubernetes, OpenAPI, BFF
— Понимание OWASP и принципов безопасной разработки
Условия:
— Современный стек: React, TypeScript, Python, Node.js, FastAPI, Django, PostgreSQL, Redis, Docker
— Работа над высоконагруженным продуктом с real-time механиками
— Сильная продуктовая команда и обязательное code review
— Возможность влиять на архитектуру и развитие платформы
Задачи:
— Построение и разработка REST/HTTP API, написание чистой и модульной бизнес-логики
— Работа с Redis: кэширование, rate limiting, хранение временных данных
— Интеграция и работа с Kafka: топики, producers, consumers, обработка событий
— Оптимизация запросов и работа с PostgreSQL: индексы, профилирование, транзакции
— Использование DI-подхода: выделение слоёв, конфигурирование зависимостей, тестируемая архитектура
— Использование AI-инструментов (Cursor и др.) как полноценного инструмента разработки: анализ кодовой базы, рефакторинг, работа с Rules для AI-агентов, AI Skills / workflow
Требования:
— Глубокие знания Python, опыт работы с Django REST Framework (DRF) и FastAPI
— Опыт построения REST/HTTP API, написания чистой модульной бизнес-логики
— Умение работать с Redis (кэширование, rate limiting)
— Опыт с Kafka (топики, producers, consumers)
— Опыт оптимизации запросов и работы с PostgreSQL
— Опыт использования DI-подхода в Python-проектах
— Умение самостоятельно декомпозировать задачи, уверенная работа с AI-powered IDE
— Будет плюсом: понимание CI/CD, опыт с Docker / docker-compose / Kubernetes
Условия:
— Удалённый формат работы
Личностные качества:
— Умение работать в команде и эффективно взаимодействовать с коллегами
— Ответственность и способность доводить задачи до результата
— Внимательность к деталям и стремление к качеству кода
— Желание развиваться и изучать новые технологии
— Способность находить и предлагать оптимальные решения
— Инженерное мышление и понимание последствий принимаемых технических решений
— Готовность активно использовать современные AI-инструменты в ежедневной разработке