• python + fastapi yordamida backend ishlab chiqish: ombor va qoldiqlar hisobi, buyurtmalar, narxlar, yuk jo‘natmalari, 1c va to‘lov tizimlari bilan integratsiya. • vue 3 + typescript asosida menejerlar uchun admin-panel, mijozlar shaxsiy kabineti va rahbariyat uchun dashboardlar yaratish.
Toshkent
Зарплата не указана
РРекрутинговое агентство, специализирующееся на подборе персонала.
Что предстоит: • Строить AI-first продукт и определять его техническое будущее; • Проектировать, разрабатывать и развивать API для ключевых health management функций продукта;
Удалённоsenior
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Проект: Финтех
На данную позицию рассматриваются кандидаты с официальным опытом в качестве тестировщика (по ТК).
Требования:
— Опыт работы от 2-х лет в тестировании.
— Тест-дизайн и документация: разработка тест-кейсов, чек-листов и инструкций; работа в Jira, Confluence, Zephyr.
— Типы тестирования: функциональное, интеграционное, E2E, регрессионное, API (REST), Kafka, тестирование AI/LLM-систем (проверка качества ответов, RAG-пайплайнов, мультиагентных систем, выявление галлюцинаций).
— Автоматизация (Python – основной стек): PyTest, Requests/Httpx, async/await.
— API & брокеры: Postman, Insomnia, SoapUI; опыт тестирования интеграций через Apache Kafka.
— Базы данных: PostgreSQL, MySQL – продвинутые SQL-запросы (JOIN, подзапросы, агрегации).
— CI/CD & DevOps: Jenkins, GitLab CI/CD, Git/GitLab; настройка пайплайнов для запуска тестов.
— AI/ML специфика: понимание принципов работы LLM, RAG, промпт-инжиниринга, эмбеддингов; опыт оценки качества AI (метрики, LLM-as-a-judge).
— Инструменты: Grafana, чтение логов (Kibana/ELK).
— Процессы: анализ требований, баг-репортинг, взаимодействие с разработкой и бизнесом, демонстрации функциональности, локализация багов через чтение кода (Python/Java) и логи.
— Понимание основ математической статистики и метрик машинного обучения.
Условия:
— Официальное трудоустройство; оплата больничного, отпуск 28 календарных дней.
— Возможность карьерного роста.
— Возможность участия в интересном проекте.
— Опыт работы в команде профессионалов.
Emerging Travel Group — travel-tech компания с продуктами в сегментах B2C, B2B, B2A (RateHawk, Roundtrip, ZenHotels), которые помогают клиентам управлять всеми потребностями в путешествиях.
Задачи:
— разработка ПО на Senior-level с использованием Python, Django, FastAPI
— работа с PostgreSQL
— использование GitFlow, CI/CD, Docker, Kubernetes
Требования:
— 5+ лет опыта в разработке ПО
— уровень английского B1+
Условия:
— удалённая работа
— в компании работает много русскоговорящих сотрудников
— размер команды 3500+ человек
— инвестиции $78 млн
В рамках данной позиции предстоит заниматься проектированием и разработкой AI-агентов, включая реализацию сценариев, оркестрацию, вызов инструментов и интеграцию с внутренними сервисами. Необходимо преобразовывать прототипы и модели Data Science в стабильные промышленные решения, обеспечивая их упаковку, интеграцию в сервисы и пайплайны, версионирование и сопровождение. Работа включает разработку на Python сервисов, библиотек и пайплайнов, написание автотестов и участие в код-ревью. Также требуется проектировать, создавать и поддерживать витрины данных для ML-моделей и агентов, обрабатывать большие объемы данных с использованием SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи. Важной частью является обеспечение качества и наблюдаемости решений через логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных. Кандидат должен иметь опыт промышленной разработки на Python не менее двух лет, уметь писать поддерживаемый код с типизацией, тестированием, обработкой ошибок и логированием, а также уверенно владеть SQL, включая сложные запросы, оконные функции и оптимизацию. Требуется опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных, а также опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию. Необходимо понимание принципов работы AI-агентов, включая оркестрацию, вызов инструментов, управление состоянием и интеграцию с API, а также жизненного цикла ML-модели от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления. Будет преимуществом опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора, а также опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами. Дополнительным плюсом считается опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах, работы с Kafka и событийными архитектурами, знание Docker, CI/CD и Kubernetes, практический опыт с Hadoop и Spark, внедрение ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре, а также опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте. Формат работы — офис или гибрид в Москве.
Задачи:
— написание автотестов на Python с использованием pytest для backend и UI
— использование подходов Playwright по аутентификации (Storage state, cookies, storage)
— работа с базами данных через SQL и ORM
— работа с брокерами сообщений Kafka
— интеграционное тестирование, включая подготовку данных и мокирование
— нагрузочное тестирование с использованием JMeter
— параллельный запуск автотестов с Pytest XDist
— валидация ответов с помощью Pydantic и JSON-схем, мокирование запросов через page.route
— параметризация фикстур и тестов, multi-page сценарии в Playwright
— мобильное тестирование
— анализ утилизации ресурсов сервера при нагрузке
Требования:
— опыт работы в роли QA Automation Engineer (Python) от 3 лет
— высшее IT-образование
— уверенное знание SQL, опыт работы с Git
— базовые знания по настройке CI для автотестов
— понимание клиент-серверной архитектуры и HTTP-протокола
— знание SOLID и DDD
— понимание разницы между инженером по качеству и автоматизатором
— понимание концепции мокирования
Будет плюсом:
— опыт работы с RabbitMQ
— понимание RAG-систем
— знание промт-инъекций
— опыт тестирования LLM с подходом LLM-as-a-judge
— понимание галлюцинаций в ответах LLM
— написание пайплайнов CI/CD
Условия:
— формат работы: удалённо, в офисе или гибридно — на выбор
Задачи:
— Развивать платформу: работать над функционалом, стабильностью и производительностью;
— Развивать AI-функционал: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики;
— Разбираться со сложными production-инцидентами и устранять причины проблем;
— Превращать пожелания клиента в дорожную карту запуска;
— Проектировать архитектуру интеграции Sance.AI с инфраструктурой клиента;
— Отвечать за техническую часть сложных клиентских запусков от discovery до production;
— Менторить junior/middle-разработчиков, помогать с декомпозицией задач, архитектурой и сложными техническими вопросами;
— Проводить code review и повышать качество решений команды.
Требования:
— Опыт от 4 лет в разработке, желательно с production-опытом в AI/LLM-продуктах;
— Уверенные знания Python и backend: asyncio, очереди, кеширование, конкурентность;
— Практический опыт создания production-функционала на базе LLM, а не только использование ChatGPT;
— Опыт с OpenAI API или другими LLM API, prompt engineering, tool calling, RAG, caching, context management;
— Опыт с embeddings, vector search, agentic workflows, тестированием и evals;
— Понимание production-проблем: latency, стоимость, rate limits, hallucinations, retries, observability;
— Уверенная работа с REST API сторонних сервисов, webhooks и внешними сервисами;
— Опыт интеграций с CRM, особенно amoCRM и/или Bitrix24;
— Самостоятельность и ownership: умение довести размытую бизнес-задачу до работающего production-решения, видеть системные проблемы и помогать команде расти.
Будет плюсом:
— Опыт B2B/Enterprise-внедрений, highload и event-driven систем;
— Собственные AI-проекты и опыт работы в стартапах.
Условия:
— Работа в быстрорастущем AI-стартапе, влияние на продукт, архитектуру и процессы;
— Разнообразные задачи, крупные клиенты и короткий путь от идеи до production;
— Быстрый карьерный рост.
Наши пожелания к кандидатам:
- Знания Python
- Core Python
- ООП
- Функциональные конструкции
- Желательно async/await
- Базовое понимание REST / HTTP, HTML, SQL
- Ответственность и организованность
Компания с 20-летним опытом в сфере travel technology, а также в банковских и финансовых областях, электронной коммерции, социальных сетях и онлайн-маркетинге приглашает на позицию Junior Python Developer.
Требования к стеку: Python, алгоритмы, структуры данных, ООП, API.
Задачи:
— Писать код, следуя стандартам проекта и принятой архитектуре (изоляция слоёв).
— Оценивать задачи в трекере.
— Покрывать код тестами, проводить рефакторинг, поддерживать документацию.
— Участвовать в code review, поддерживать code style и процесс деплоя.
Требования:
— Коммерческий опыт разработки на Python от 2х лет.
— Уверенное владение современным Python: type hints, async/await для всего I/O.
Технологический стек:
Основные: FastAPI, asyncpg, NumPy, pyproj, uv, ruff, pyright, hypothesis, pytest.
Будет плюсом: Docker + docker-compose, Helm / Kubernetes, GitLab CI, базовый опыт с Vue 3, математическая подготовка (линейная алгебра, тригонометрия, теория вероятностей, статистика), алгоритмы на графах, работа с 3D-пространством, цифровая обработка сигналов, data fusion, английский (чтение и ведение технической документации).
Условия:
— Официальное трудоустройство по ТК РФ.
— Современные инструменты и качественное оборудование.
— Профессиональное обучение и развитие.
— Конкурентная зарплата по итогам собеседования + бонусы и премии.
Задачи:
— разрабатывать и развивать backend SberMode на Python
— проектировать и реализовывать интеграции с внутренними источниками данных
— загружать, преобразовывать и обрабатывать большие объёмы данных
— разрабатывать модели данных и логику расчёта показателей эффективности
— реализовывать сложные расчёты, агрегации и алгоритмы обработки данных
— оптимизировать SQL-запросы и производительность сервисов
— разрабатывать API для собственного frontend-приложения
— участвовать в проектировании архитектуры новых компонентов платформы
— обеспечивать качество и корректность расчётов с помощью тестирования
— находить узкие места в производительности и предлагать решения
— вместе с аналитиками и командой продукта превращать бизнес-задачи в работающие технические решения.
Требования:
— опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет
— уверенное владение Python
— практический опыт работы с Django и/или FastAPI
— хорошее знание SQL и опыт работы с реляционными БД
— опыт работы с большими объёмами данных
— понимание принципов оптимизации запросов и производительности приложений
— понимание REST API и микросервисного взаимодействия
— знание алгоритмов и структур данных
— опыт написания unit-тестов и функциональных тестов
— опыт командной разработки с использованием Git
— способность самостоятельно разобраться в сложной предметной области и предложить решение, а не только реализовать готовое ТЗ
— навыки работы с генеративными AI-моделями
— создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
— опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах
— инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
Будет большим плюсом:
— опыт разработки аналитических или data-intensive систем
— опыт построения ETL/ELT-процессов и интеграций с различными источниками
— опыт оптимизации баз данных и высоконагруженных сервисов
— знание OpenShift/Kubernetes
— опыт работы с большими распределёнными системами
— интерес к AI/GenAI и применению современных технологий для работы с данными.
Условия:
— офисный формат (Кутузовский проспект 32к3)
— ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
— расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
— уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
— выгодная ипотека для сотрудников
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
— корпоративная пенсионная программа.
Задачи:
— Разработка новых коннекторов к источникам данных (REST API, SQL, файловые импорты).
— Реализация движка трансформаций на Python с использованием pandas.
— Создание модуля валидации данных с проверкой бизнес-правил.
— Реализация выгрузок в целевые системы (ЕРМ, Excel-файлы).
— Разработка REST API (FastAPI) для управления мэппингами и загрузками.
— Оптимизация производительности.
— Написание тестов (pytest) и документации.
Требования:
— Знание Python и основ ООП.
— Понимание принципов REST API и HTTP.
— Базовый опыт работы с FastAPI или другим backend-фреймворком.
— Знание SQL и базовый опыт работы с PostgreSQL.
— Понимание асинхронного кода (async/await).
— Уверенное владение Git.
— Базовый опыт написания тестов.
— Умение читать чужой код и разбираться в существующем проекте.
Будет плюсом:
— Опыт работы с SQLAlchemy, Pydantic, pytest и Docker.
— Опыт интеграции с внешними API.
— Базовое знание JavaScript и React.
Условия:
— Работа в команде единомышленников, профессиональных бизнес-аналитиков, внедренцев, разработчиков, управленцев.
— Интересные и сложные задачи, крупные проекты.
— Постоянный профессиональный и личный рост, самостоятельность в работе.
— Оформление в штат компании, согласно ТК РФ, “белая” заработная плата (обсуждается с успешными кандидатами).
— Полис ДМС (Добровольное медицинское страхование).
Задачи:
▫️Работать с нечеткими требованиями, уточнять и формализовывать задачи.
▫️Проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python.
▫️Участвовать в архитектурных решениях и развитии микросервисной платформы.
▫️Использовать AI-агентов (Claude, Cursor, Copilot и др.) для ускорения разработки.
▫️Проводить код-ревью, контролировать качество решений и отвечать за результат до выхода в production.
Требования:
▫️5+ лет коммерческого опыта backend-разработки.
▫️Уверенный опыт разработки на Python.
▫️Опыт работы с микросервисной архитектурой.
▫️Хорошие знания SQL, PostgreSQL и MongoDB.
▫️Опыт работы с Docker, Kubernetes и CI/CD.
▫️Навыки системного анализа и работы с требованиями.
▫️Опыт технического лидирования будет преимуществом.
▫️Практический опыт использования AI-инструментов разработки обязателен.
Условия:
▫️Удаленная работа (для граждан РФ, находящихся в РФ)
▫️Полная занятость
▫️До 270 000 рублей по ИП
▫️Проект на 3 месяца с возможностью продления