Вакансии

Location: Москва Мы ищем сильного Senior Java-разработчика / Tech Lead, который умеет проектировать сложные технические решения, писать качественный код и обеспечивать стабильную работу сервисов в промышленной эксплуатации. Мы развиваем высоконагруженную платформу финансовой доставки, объединяющую обработку заявок, интеллектуальную маршрутизацию, планирование и исполнение доставок. Нам нужен инженер с end-to-end подходом: от проектирования архитектуры и разработки до запуска в ПРОМ, анализа метрик и развития технического решения. Обязанности * проектировать и разрабатывать высоконагруженные backend-сервисы на Java / Spring Boot * развивать микросервисную архитектуру и интеграционные взаимодействия (REST API, Kafka) * проводить Code Review, обеспечивать качество кода и соблюдение инженерных стандартов * отвечать за техническую реализацию фич: от проектирования до стабильной работы в ПРОМ * декомпозировать задачи, оценивать сложность и управлять техническими рисками * помогать разработчикам решать сложные инженерные задачи, развивать экспертизу команды * участвовать в планировании релизов и оперативном устранении проблем после запуска * обеспечивать производительность и стабильность сервисов, работать с SLA/SLO, latency, error rate * анализировать инциденты, выявлять первопричины и предотвращать повторные сбои * управлять техническим долгом, инициировать рефакторинг и архитектурные улучшения * развивать практики автоматизированного тестирования и CI/CD. Требования * опыт коммерческой разработки на Java от 5 лет * глубокое знание Java Core, многопоточности, JVM и Spring Boot * опыт проектирования высоконагруженных микросервисных систем * практический опыт работы с Kafka, REST API, PostgreSQL и SQL * понимание транзакционности, идемпотентности, асинхронных процессов и отказоустойчивости * опыт работы с Docker, Kubernetes и CI/CD * умение диагностировать проблемы производительности и оптимизировать работу приложений * опыт принятия архитектурных решений, проведения Code Review и технического наставничества. **Будет преимуществом:** * опыт технического лидерства команды разработки * опыт работы с логистикой, маршрутизацией или курьерской доставкой * знакомство с алгоритмами оптимизации, OR-Tools, VROOM и задачами Vehicle Routing Problem * опыт работы с Redis, Grafana, Kibana, Prometheus * опыт интеграции backend-сервисов с LLM и AI-агентами * опыт применения AI-инструментов и Spec-Driven Development (SDD) в разработке. Условия * офис: г Москва, проспект Кутузовский, 32к3 * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Нам в команду требуется опытный разработчик, который умеет строить качественные системы c применением GPT/LLM. Мы разрабатываем продукт на базе ML и LLM для аналитики деятельности компаний, которые работают с зарубежными партнерами. Цель: научиться прогнозировать их валютные операции и выстроить агентскую логику вокруг ML-моделей, позволяющую предоставить пользователю конкретные рекомендации/лиды для работы с клиентом. Обязанности * разработка и поддержка backend-приложений на Python (Django/FastAPI/Flask) * разработка RAG’ов * оптимизация производительности сервисов * интеграция с внешними API и базами данных (PostgreSQL, Redis и др.) * разработка и поддержка ETL-процессов, обработка и анализ больших данных. Требования * опыт коммерческой разработки на Python от 3-х лет * знание фреймворков: Django/ FastAPI/ Flask * опыт работы с базами данных (SQL/ NoSQL) * понимание основ машинного обучения и аналитики данных * опыт работы с инструментами для обработки данных * знание Docker, Kubernetes, CI/CD * умение разрабатывать и оптимизировать REST/gRPC API * опыт разработки AI/GPT решений (RAG, AI-агенты) * опыт работы с LangChain, LLaMa-index и др. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская, ул. Кутузовский проспект 32, формат работы - гибрид (3 дня в неделю офис, 2 дня удаленно) * **оформление на срочный договор, до сентября 2027 года** * 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 рекомендацию друзей в команду Сбера.

Требования: — Опыт работы DevOps Engineer от 3–4 лет. — Уверенное владение GitLab CI/CD и Git, опыт проектирования сложных пайплайнов. — Практический опыт с Docker, Kaniko, BuildKit. — Знание Kubernetes, GitOps и Argo CD. — Опыт разработки и поддержки Helm Charts. — Опыт эксплуатации production-инфраструктуры и сервисов: MySQL, PostgreSQL, Redis, Kafka, ClickHouse, MongoDB, Vault. — Готовность осваивать и внедрять новые технологии. — Умение самостоятельно проектировать и внедрять инфраструктурные решения до production. — Системный подход к автоматизации и стандартизации процессов. — Ответственность за стабильность инфраструктуры и качество релизов. — Навыки взаимодействия с командами разработки и решения инфраструктурных задач. Локация: Для кандидатов, которые проживают в Грузии, Польше, Армении.

Location: Москва Workplace: Комбинированный Мы — команда, которая строит и развивает LLM-агентов для поддержки пользователей и внутренних бизнес-процессов. Делаем решения под ключ: от прототипов и экспериментов до промышленных сервисов с мониторингом качества, метриками и стабильной эксплуатацией. Работаем на стыке ML/LLM и backend-разработки: проектируем пайплайны, интегрируемся с продуктами и инфраструктурой, строим RAG-системы и агентные сценарии, измеряем качество (precision/recall/F1, macro-F1), ведём эксперименты и улучшаем модели на данных. Используем Python, LangGraph/LangChain-подходы, Langfuse для наблюдаемости, Git и внутренние платформы хранения/обработки данных (в том числе YTsaurus), а также очереди и хранилища (Kafka/Redis). Задачи Разрабатывать и развивать LLM-агентов: сценарии, инструменты (tools), оркестрацию, память, маршрутизацию, обработку ошибок и fallback-логики Проектировать и внедрять RAG: индексация, эмбеддинги, ретриверы, ранжирование, чанкинг, оценка качества поиска и ответа Интегрировать агентные решения в прод: сервисы, API, взаимодействие с Kafka/Redis и другими компонентами инфраструктуры Настраивать наблюдаемость и контроль качества: логирование/трейсинг, Langfuse, дашборды, алерты, анализ деградаций Проводить офлайн/онлайн-оценку качества: считать precision/recall/F1/F1-macro, строить датасеты, проводить A/B или квазиэксперименты, формулировать гипотезы улучшений Участвовать в улучшении пайплайнов данных и экспериментов: подготовка данных, разметка/валидация, хранение и воспроизводимость Писать поддерживаемый код: ревью, тесты, документация, CI/CD, участие в архитектурных решениях Требования Уверенный Python (проектирование модулей, типизация, тестирование, работа с API/сервисами) Практический опыт работы с LLM/agentic-подходами: промптинг, tool calling, цепочки/графы, управление контекстом, обработка галлюцинаций и ограничений моделей Понимание и опыт оценки качества: precision/recall/F1, macro-F1, построение датасетов и интерпретация метрик Опыт построения или внедрения RAG (retrieval, embeddings, индексация, ранжирование, чанкинг, оценка retrieval-качества) Опыт разработки и эксплуатации сервисов: REST/gRPC, асинхронность, логирование, мониторинг, работа с Git Понимание очередей/кешей/хранилищ (Kafka, Redis или аналоги), опыт интеграций Будет плюсом Опыт с LangGraph/LangChain, Langfuse (трейсинг, промпт-менеджмент, датасеты, evaluation) Опыт с YTsaurus или другими распределёнными системами хранения/обработки данных Опыт low-code/конструкторов пайплайнов и быстрых прототипов, доведение их до production Знание подходов к ранжированию, rerank, hybrid search, query rewriting, guardrails/safety Опыт A/B-тестов, построения продуктовых метрик и причинно-следственного анализа Опыт работы с контейнеризацией и деплоем (Docker/K8s), CI/CD

Location: Москва Мы - команда инженеров SRE в составе инфраструктурной платформы. Отвечаем за отказоустойчивость нашей системы, прорабатываем различные теории и решения для оценки их внедрения и использования. Ищем в команду коллегу, который поможет нам усилиться и решать новые, сложные задачи. Обязанности •    администрирование и сопровождение облачной платформы Банка в соответствии с принципами ITIL\\ITSM •    управление операционными мощностями, развертывание новых контуров, управление конфигурацией платформы и доступами •    исполнением релизного цикла ПО платформы Частного облака, автоматизирование процессов управления жизненного цикла, сопровождение циклы тестирования и вывод в промышленную эксплуатацию ПО платформы •    обеспечение требуемого уровня надежности и отказоустойчивости платформы, участвовать в проектах по развитию облачной платформы Банка •    автоматизация процессов сопровождения облачной платформы •    работать с дефектами/системой багтрекинга, взаимодействие с разработчиками платформы и смежными подразделениями •    заниматься ведением технической документации. Требования * опыт работы в командах прикладной поддержки в части Ops в процессах DevSecOps, понимал принципы CI/CD, Agile, ITIL\\ITSM * уверенные практические знания Linux на уровне администратора * опыт работы с контейнерной изоляцией (Docker, Kubernetes, OpenShift) или большое желание научиться * опыт работы c платформами виртуализации (VMWare, OpenStack), понимал принципы IaaS, PaaS, IaC * опыт с ELK, Opensearch, Grafana, Zabbix, Prometheus, VictoriaMetrics, PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, Redis, Ansible, Jenkins, Bitbucket * уверенное чтение код на Python, bash * инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия * офисный формат работы рядом с м. Кожуховская по адресу: 2-й Южнопортовый проезд,12А * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Построение и развитие инфраструктуры продукта с нуля. — Проектирование и внедрение CI/CD-процессов. — Развёртывание, настройка и сопровождение Kubernetes-кластеров. — Автоматизация инфраструктуры и процессов деплоя. — Настройка мониторинга, логирования и алертинга. — Обеспечение отказоустойчивости и стабильной работы production-систем. — Взаимодействие с командой разработки и техническими специалистами. Требования: — 5+ лет опыта в DevOps/SRE. — Практический опыт самостоятельного построения инфраструктуры с нуля. — Production-опыт работы с Kubernetes. — Опыт настройки и поддержки CI/CD (GitLab CI/CD). — Уверенное владение Docker. — Опыт работы с Linux и сетевой инфраструктурой. — Опыт настройки Nginx и reverse proxy. — Понимание принципов работы PostgreSQL, Redis. — Опыт настройки мониторинга и логирования: Prometheus, Grafana, Loki, Zabbix. — Умение автоматизировать инфраструктурные процессы. Будет преимуществом: — Опыт работы с Percona XtraDB Cluster / Galera. — Опыт работы с Docker Swarm. — Terraform, Ansible. — Опыт работы с S3-совместимыми хранилищами. — Опыт миграции инфраструктуры между платформами и перехода с Docker Swarm на Kubernetes. Важно: ищем специалиста, который способен самостоятельно спроектировать и построить инфраструктуру с нуля, а не только поддерживать уже существующие решения.

Задачи: — Разработка и поддержка backend-сервисов на Python с использованием Django и FastAPI. — Проектирование API, интеграций и архитектуры backend-приложений. — Работа с PostgreSQL, Redis, оптимизация запросов и производительности сервисов. — Разработка AI-агентов и агентных систем на базе LLM. — Создание агентных решений с использованием фреймворков LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK и без них. — Интеграция локальных и облачных LLM в существующие продукты. — Разработка инструментов, управление вызовами функций, состоянием и контекстом агентов. — Контейнеризация, развертывание и сопровождение сервисов с использованием Docker. — Работа с AI-инфраструктурой: запуск, настройка и поддержка LLM на собственных серверах и облачных GPU-платформах. Требования: — Уверенное знание Python, опыт коммерческой backend-разработки. — Опыт работы с Django и FastAPI. — Хорошее знание PostgreSQL и Redis. — Уверенное владение Docker и Docker Compose. — Понимание асинхронного программирования в Python (asyncio). — Практический опыт интеграции LLM в приложения. — Опыт разработки AI-агентов, использования tool calling / function calling. — Понимание принципов работы LLM, управления контекстом и построения агентных процессов. — Опыт работы с REST API, внешними сервисами и сторонними интеграциями. — Уверенное владение Git, Linux. Будет большим плюсом: — Опыт работы с LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK. — Опыт самостоятельного проектирования агентных архитектур без использования готовых фреймворков. — Опыт развертывания и обслуживания локальных LLM (Qwen, Gemma, Llama и другие). — Опыт работы с GPU-инфраструктурой, RunPod и аналогичными платформами. — Знание vLLM, llama.cpp, Ollama и других инструментов инференса. — Понимание принципов квантования моделей, ограничений VRAM и оптимизации инференса. — Опыт построения RAG-систем, работы с эмбеддингами и векторным поиском. — Опыт настройки мониторинга, логирования и CI/CD. Условия: — Удалённая работа. — Договор гражданско-правового характера с ИП или самозанятым. География работы: Москва.

Требования: — Опыт работы DevOps-инженером от 3 лет, для senior от 5 лет. — Высшее техническое образование. — Уверенные знания Linux (Debian/Ubuntu), сетей и контейнеризации. — Опыт развёртывания и эксплуатации продуктовых Kubernetes кластеров. — Навыки работы с инструментами автоматизации: ansible, terraform, GitOps (Flux, ArgoCD). — Опыт администрирования баз данных и брокеров сообщений: Postgres, Redis, Kafka. — Опыт работы с системами мониторинга: Grafana, Tempo, Prometheus/VM, ELK Stack. — Понимание процессов и опыт работы с инструментами CI/CD (Gitlab ci). Условия: — Локация: Москва, гибридный формат или офис (метро Щукинская).

– Опыт тестирования mobile/web приложений (от 3 лет);

Location: Москва Наша NLP команда занимается задачами, связанными с извлечением информации из документов, диалогов, текстов различной природы. Главной задачей для нас является создание готовых продуктов с LLM под капотом, а также создание self-service для бизнеса, где каждый может создать нужный ему сценарий (скилл) в режиме No-code. Обязанности * проектировать контракты API сервисов оценки: методы, схемы, коды ошибок, версионирование, идемпотентность * описывать пайплайны: приём документа → нарезка → вызов судьи → агрегация оценок → отчёт * собирать требования у владельцев баз знаний и превращать их в измеримые критерии * рисовать диаграммы: контекст, последовательности, состояния, данные * разбирать инциденты и расхождения оценок, ставить задачи разработке, принимать результат * взаимодействовать с заказчиками в рамках ТЗ. Требования * понимать и уметь объяснить, зачем нужно и когда не нужно: API, Swagger/OpenAPI, Kafka, JSON, ETL, Sowa, Redis, SQL, Postman, CI/CD * UML: последовательности, компоненты, состояния, ER * описание API на уровне спецификации, а не списка полей * опыт работы с командами разработки: декомпозиция, ревью реализации, приёмка * от 2х лет в роли системного аналитика на интеграционных проектах. ### Будет плюсом * опыт работы руками: настроить межсетевое взаимодействие через sowa, проверить API в Postman, написать SQL-запрос, достать значение из key-value хранилища * описание бизнес-процессов, BPMN * опыт с LLM: промпты, RAG, эмбеддинги, векторные БД, оценка качества ответов * python на уровне чтения кода и написания скриптов * опыт в Data governance или автоматизации контроля качества данных: RBAC/ABAC, data quality validation, управление консистентностью, документирование датасетов, policy-as-code. Условия * гибридный формат работы * годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * регулярные митапы и развитое DS-community * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.

-Запуск продуктов и функций в формате MVP вместе с продактом: от идеи и проектирования до релиза и доработок по обратной связи.

What You'll Be Doing Lead the technical development of several products built with PHP/Laravel and React. During the first few months, focus primarily on hands-on development (approximately 70% backend and 30% frontend) to gain a deep understanding of the products, business logic, codebase, and existing architecture.

Location: Москва Мы создаем с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса. Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда и машинного обучения, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации. Обязанности * разработка backend для AI-агентов * интеграция с API существующих АС * реализация RAG-пайплайнов * оптимизация производительности * Code review Требования * 3+ года в backend-разработке * Python (FastAPI, Django) / Java / Go * опыт работы с LLM-фреймворками (LangChain, LlamaIndex) * PostgreSQL, Redis, MongoDB * Микросервисы, event-driven архитектура) Будет плюсом: * 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. * навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Руководство группой автоматизации и управления инфраструктурой. Требования: — Опыт работы с Kubernetes, Docker, Helm, Terraform, GitOps, Linux, PostgreSQL, Redis. Условия: — Грейд: Lead. — Формат работы: гибридный.

Location: United States How We Build Babylist is in the middle of a fundamental shift in how software gets made, and we are not tiptoeing into it. We are rebuilding our engineering culture around a simple belief: AI changes everything. How teams are structured, how decisions get made, how fast ideas become working software. Our engineers own problems end to end, working directly with product, design, and business partners with short feedback loops and real stakeholder access. We ship, learn, and iterate fast. When something is not working, we throw it out and start over — project failure and personal failure are not the same thing here. AI tools are as natural to our workflow as an IDE or version control. We are not exploring this, we are living it. Our engineers use AI to explore tradeoffs, pressure-test designs, and move from problem to solution in hours instead of days. They generate code with AI so they can stay focused on the decisions that actually require human judgment — not the routine ones. More velocity means more time for craft: better test coverage, stronger architecture, and deeper customer understanding. We hold ourselves to a higher quality bar because of AI, not in spite of it. We are building this playbook in real time, and we are looking for people who want to build it with us. If you have already changed how you work because of AI — or you are ready to — and you care more about shipping something great than following a prescribed process, we should talk. Our Tech Stack Ruby on Rails AWS Sidekiq MySQL Redis What the Role Is Babylist's Platform team is the foundation every engineering team builds on — and this role is at the center of keeping it reliable, fast, scalable, and secure. As a Staff SRE, you'll own the infrastructure and reliability practices that support 9 million+ users and the engineers who build for them. You'll bring strong software engineering skills and experience building security into production systems, turning that experience into code, automation, and secure defaults. You'll evolve our AWS infrastructure, CI systems, and developer tooling as Babylist grows across e-commerce, registry, health, media, and mobile. You'll share the team's core SRE responsibilities and bring particular depth in security engineering, leading security improvements alongside reliability, developer experience, and platform initiatives. Who You Are Strong software engineering skills — you've shipped and operated production-quality tools or services, with tests, code review, and maintainable interfaces Experience building security into production systems — you've personally designed, implemented, and operated controls for access, workload identity, secrets, or network isolation Deep hands-on Terraform expertise — you own IaC, not just contribute to it Proven AWS experience at scale — EKS, RDS, cloud networking, DNS, CDNs, load balancers — you know the gotchas Experienced operating Kubernetes in production — you've debugged the hard stuff, not just deployed the easy stuff Comfortable designing and improving CI/CD systems — CircleCI, GitHub Actions, or similar; you care about developer velocity, not just pipeline uptime Strong observability instincts — Datadog, Sentry, PagerDuty, Cronitor — you build alerting that's actionable, not noisy Experienced with on-call and incident management — you've run the post-mortems and actually changed things afterward Comfortable supporting developers across local, staging, and production — you're a resource, not a gatekeeper You naturally reach for AI in your work — at Babylist, every team uses AI daily. You're already using it to move faster and improve your output, and you stay curious about what's coming next. How You Will Make An Impact Infrastructure ownership — manage and evolve our AWS environment using Terraform, keeping EKS clusters, databases, and core services current, performant, and secure Software and automation — ship tested tools and services with runbooks and self-service workflows that other engineers can adopt and operate Secure infrastructure defaults — build versioned, tested Terraform modules for least-privilege access, secrets, and workload isolation, with automated checks for configuration drift CI/CD reliability — keep delivery fast and dependable across Engineering, integrating dependency and container scanning, secret detection, and short-lived deployment credentials Developer support — be the person engineers turn to when environments break; unblock them fast across local, staging, and production Monitoring & alerting standards — define service-level objectives (SLOs) and actionable alerting with engineering teams, using incident trends to prioritize reliability improvements Recovery readiness — validate backups, restore procedures, and failover paths through regular recovery tests Incident response — lead or support incident response, drive post-incident reviews, and close the loop so the same thing doesn't happen twice Platform strategy — shape our long-term infrastructure roadmap and lead cross-team initiatives from design through rollout, adoption, and ongoing operation, mentoring engineers along the way Why This Role Platform is the team every engineering team depends on — your work has outsized leverage across the entire product org, not just one area The infrastructure is solid and actively evolving — you'll shape how reliability and security are built into the platform as it grows This is a staff-level role with real cross-team visibility — you'll influence how Babylist engineers build and ship, not just keep the lights on You'll work on systems that support millions of families at a high-stakes life moment — the scale is real and the product context makes the reliability work matter About Compensation We use a market-based approach to compensation. The starting salary range for this role is: $226,673 to $271,991 + target 20% annual bonus and competitive equity Your starting salary will be based on your location, experience, and qualifications, with increases over time tied to performance, role growth, and internal pay equity. Who We Are Babylist is the leading platform for expecting and new families. More than 10 million people shop with Babylist every year, making it the go-to destination for seamless purchasing, guidance, and expert recommendations. As a modern, AI-forward tech company, Babylist has expanded from a universal registry into a full ecosystem — the Babylist Shop, Babylist Health, Babylist Money, NYC and LA showrooms, branded content, and more — generating $750M in revenue in 2025. Building the generational brand in baby, Babylist is reshaping the $235B kids and baby market and helping parents feel confident, connected, and cared for at every step. Our Ways of Working Babylist is remote-first with team members across the U.S. and Canada who move fast, think smart, and use AI as part of how they work every day — not as an experiment, as an expectation. We come together twice a year to build the relationships behind the work, and we hire people who are genuinely excited about what's possible and prove it through how they show up. Why You Will Love Working At Babylist Our Culture We work with focus and intention, then step away to recharge We believe in exceptional management, and we invest in the tools and the time to connect with colleagues We build products that positively impact millions of people's lives AI is part of how we work, not a side experiment. You'll have leading tools like Claude and ChatGPT from day one, with no waiting on access, so the busywork gets handled and your judgment goes where it counts Growth & Development Competitive pay and meaningful opportunities for career advancement We believe technology and data can solve hard problems We're committed to career progression and performance-based advancement Benefits Company-paid medical, dental, and vision insurance Retirement savings plan with company matching and flexible spending accounts Generous paid parental leave and PTO Winter Wonder Week: the whole company takes a paid week off at the end of the year, whether or not you celebrate anything, so everyone's out at once and comes back refreshed Remote work stipend to set up your office Perks for physical, mental, and emotional health, parenting, childcare, and financial planning Important Notices Recorded Interviews. Babylist uses an interview recording tool to record and transcribe interviews for evaluation purposes in accordance with applicable privacy laws. By participating in an interview, you consent to this recording and transcription. Interview Integrity. AI is part of how we work at Babylist. We expect you to use it too. Your application and interviews should still reflect you and your own thinking. We'll tell you when AI is encouraged. Misrepresentation at any stage may result in removal from consideration for this and future roles. How We Review Applications We use AI throughout our hiring process to help review, screen, and assess applications. These tools support our team's review; they do not replace it, and every hiring decision is made by a person. Connections at Babylist. If you have a family member or close personal relationship with a current Babylist employee, please let your recruiter know. This helps us keep our process fair and transparent for everyone. Protect Yourself from Scams. All official outreach comes from the Babylist Talent Team via @babylist.com email addresses only. We will never ask for payment or personal financial information. If you receive outreach via WhatsApp, Telegram, or a non-Babylist email, it's not us. Verify open roles at babylist.com/careers.

Location: United States Workplace: Remote BUILDING THE FUTURE OF OPEN FINANCE Payward - the parent company behind Kraken, NinjaTrader, Breakout, xStocks, Payward Services and CF Benchmarks - has spent the last 15 years building one of the most modern and globally accessible financial infrastructure platforms in the industry, built to advance an open, global financial system. THE TEAM Founded in 2011, Kraken is one of the world's longest-standing crypto platforms, trusted by over 10 million individuals and institutions across the globe. It offers spot trading, margin, futures, staking, and OTC services, with products built for both individual investors and institutional clients. Kraken’s Core Infrastructure Engineering team builds and operates the shared data systems behind critical production services. Our estate spans on-premises and cloud infrastructure, with MariaDB at its centre and Kafka, Redis and Elasticsearch across the wider platform. We’re hiring a Principal Database Engineer to bring long-term experience and technical judgment to this estate. You’ll assess it, set the goals and direction, and work hands-on with the team to deliver measurable improvements. This is an individual contributor role with influence across teams and several quarters of work.   THE OPPORTUNITY - Review the estate against business needs and production evidence. Judge reliability, scale, cost and operational complexity, identifying what should be preserved and where investment or simplification would make a difference. - Define the target architecture and measurable goals. Agree a prioritised roadmap with engineering leads and dependent teams, explaining the trade-offs and sequencing work around delivery risks. - Execute that roadmap with the team through design, implementation and adoption. Stay personally involved in difficult migrations and scaling decisions, with representative benchmarks, data-integrity checks and credible cutover and rollback plans. Adapt the plan as evidence changes and verify the results in production before calling the work complete. - Investigate difficult MariaDB failures and performance limits through the engine, storage and application behaviour. Improve fleet reliability through useful observability, safer changes and tested backup, restore and disaster recovery procedures. Set recovery objectives with service owners and prove them through exercises. - Build and maintain production software for database provisioning, upgrades and routine maintenance. Make self-service workflows safe and auditable, incorporating access controls and change evidence with Security and Compliance. - Work with application teams on schemas, transaction boundaries, queries and data-store choices. Make the operational consequences clear and resolve dependencies that span teams. - Mentor engineers across the team through design reviews, pairing and incident analysis. Help them deepen their database expertise and take ownership of technical decisions. - Participate in on-call and incident response, leaving clear operational ownership and following through on lessons from production.   WHAT YOU BRING - 8+ years operating and evolving production database estates at scale. You have assessed inherited systems, set technical direction and delivered improvements with engineering teams, and can explain how those decisions held up over time. - Strong understanding of high availability, replication and distributed database failure modes. You can explain consistency and availability trade-offs and reason about transaction boundaries and reliable event delivery, including transactional outbox patterns. - Deep, recent hands-on MariaDB expertise, including InnoDB, MVCC and transaction isolation, locking, query optimisation, binary logs and MariaDB GTID replication. You can explain the mechanisms and diagnostic evidence behind your decisions. - Personal ownership of MariaDB incident diagnosis, performance tuning and tested restore or point-in-time recovery. You can explain what you did, how you established data integrity and what remained uncertain. - Strong software engineering skills in Python, Go, Rust or a comparable language. You have personally built and maintained production software or automation for database workflows such as provisioning, failover, online schema changes and self-service operations, using version control, code review and delivery pipelines, with tested failure handling. - Strong low-level Linux, Kernel, storage and networking fundamentals, with the ability to investigate problems beyond the database process. - Clear written technical judgment and demonstrated delivery across teams without reporting-line authority. You help stakeholders make sound database design and lifecycle decisions, and develop experienced engineers through shared delivery.   NICE TO HAVES - Experience operating databases in containerised, hybrid on-premises/cloud or multi-region environments. Familiarity with Kubernetes, infrastructure as code or GitOps, including their operational trade-offs. - Experience with database proxies or load-balancing layers (MaxScale, HAProxy, ProxySQL, or similar). - Experience with PostgreSQL, Vitess, TiDB, ScyllaDB, ClickHouse or internal database platforms; operational knowledge of Kafka, Redis/Valkey or Elasticsearch/OpenSearch. - Experience in regulated environments or contributions to database engines, operators and other infrastructure software. Unless a specific application deadline is stated in the job posting, applications are accepted on an ongoing basis. Please note, applicants are permitted to redact or remove information on their resume that identifies age, date of birth, or dates of attendance at or graduation from an educational institution. We consider qualified applicants with criminal histories for employment on our team, assessing candidates in a manner consistent with the requirements of the San Francisco Fair Chance Ordinance. OUR COMMITMENT Payward is powered by people from around the world and we celebrate the diverse talents, backgrounds, contributions, and unique perspectives that everyone brings to the table. We hire based on merit, seeking out people with the right abilities, knowledge, and skills for the job. We encourage you to apply for roles where you don't fully meet the listed requirements, especially if you're passionate or knowledgeable about crypto. We may ask candidates to complete job-related skills or work-style assessments as part of our hiring process. These assessments evaluate competencies relevant to the role and are applied consistently across candidates for similar positions. Results are considered alongside experience and interviews, and are not the sole basis for any employment decision. As an equal opportunity employer, we don't tolerate discrimination or harassment of any kind, whether based on race, ethnicity, age, gender identity, citizenship, religion, sexual orientation, disability, pregnancy, veteran status, or any other protected characteristic as outlined by federal, state, or local laws. Stay connected Follow us on X https://twitter.com/krakenfx Learn on the Kraken Blog https://blog.kraken.com/#:~:text=Enter%20your%20email%20address Connect on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/kraken-exchange/ Candidate Privacy Notice https://www.kraken.com/legal/candidate-privacy-notice

Москва · Гибрид. Навыки: Python, Django, FastAPI, Flask, PostgreSQL, Redis.

• От 2 лет в QA, обязательно мобилка (iOS/Android) и веб.