Responsibilities:
• Design multi-agent systems and integrate LLMs with internal tools
• Develop backend APIs, RAG pipelines, and tool/function calling
• Build computer vision pipelines for detection, tracking, and re-identification
• Optimize real-time video and GPU inference
Requirements:
• Node.js/Express.js and Python
• LLM APIs, prompt engineering, RAG, tool calling, or agent frameworks
• Docker, Linux, and Git
• PyTorch and OpenCV
• Object detection and multi-object tracking (YOLO, ByteTrack/BoT-SORT)
• Person re-identification, vector search, and video streaming (RTSP)
Задачи:
— Design and build AI/ML-powered features and systems
— Work with LLMs, APIs, and model integrations
— Develop and optimize AI pipelines for real-world use cases
— Collaborate with product and engineering teams
— Turn complex AI ideas into scalable production features
Требования:
— Strong experience with Python and AI/ML frameworks
— Hands-on experience with LLMs (OpenAI, LangChain, etc.)
— Understanding of model integration, prompting, or fine-tuning
— Experience with APIs and backend systems
— Strong problem-solving mindset and startup experience
What You’ll Do
Perform daily charge audits, reviewing clinical documentation for accurate CPT, ICD-10, and HCPCS code assignment. Verify charges align with payer-specific billing rules and medical necessity requirements before submission. Identify and correct coding discrepancies proactively, before claims go out. Submit clean claims daily through Apero and the clearinghouse. Monitor claim system and clearinghouse rejection queues; research and resolve rejections promptly to avoid timely-filing exposure. Correct and resubmit rejected claims, tracking each through to acceptance. Stay current on coding updates, payer policy changes, and industry regulations. Collaborate with Medical Billing Associates and the Medical Billing Team Lead on recurring coding or rejection patterns.
What You Bring
Minimum 3 years of experience in medical billing and coding within a healthcare setting. Strong understanding of coding standards (ICD-10, CPT, HCPCS), claim submission workflows, and clearinghouse rejection handling. Exceptional attention to detail and accuracy in code assignment. Experience with Apero or similar clearinghouse/practice management software preferred. Experience in Sleep Medicine and/or DME billing strongly preferred. Professional coding certification (CPC, CCS, RHIT, or RHIA) a plus but not required. Genuine interest in sleep, health, and helping people better understand and improve their well-being.
Who You Are
Core values emphasize clarity, trust, collaboration, optimism, and compassion.
Tech Stack
Apero and the clearinghouse systems for charge submission and rejection management.
Team Description
Collaborate with Medical Billing Associates and the Medical Billing Team Lead on recurring coding or rejection patterns.
Benefits & Perks
Meaningful work that directly improves peoples’ lives. Be part of an international team across the US, France, Belgium. Annual team offsite. Comprehensive health benefits (medical, dental, vision). FREE One Medical membership. 401(k) with company match. 20 days PTO + 10 paid holidays + 80 hours paid sick leave. Monthly phone and internet stipend. Compensation $55,000 - $60,000 depending on experience.
Удалённо
55 000 – 60 000 $
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
- Развитие архитектуры Cortex: LangGraph-агенты, маршрутизация запросов, мультиагентные сценарии
- Разработка и оптимизация RAG-пайплайна: индексация документов, работа с эмбеддингами и реранкерами, поиск по векторным представлениям
- Интеграция с LLM (Claude / OpenAI / GigaChat / open-source модели), контроль стоимости инференса, стриминг ответов (SSE)
- Разработка backend-сервисов на Python
- Работа с PostgreSQL, в т.ч. с хранением и поиском по векторам
- Интеграция с ядром платформы Visiology через REST API (дашборды, метрики, модели данных)
- Точечные задачи на Angular/TypeScript (UI Cortex) и C#/.NET при стыковке с сервисами платформы
- Написание unit- и интеграционных тестов, разработка технической документации
Требования:
- Опыт коммерческой разработки от 6 лет
- Уверенное знание Python, опыт построения backend-сервисов
- Опыт работы с PostgreSQL
- Понимание базовых принципов работы с LLM и RAG: эмбеддинги, векторный поиск, prompt engineering, ограничения контекста
- Практический опыт работы с AI-ассистентами разработки (Claude Code, Cursor, Copilot или аналогами)
- Понимание работы веб-приложений (HTTP, REST API)
- Знание структур данных и шаблонов проектирования
- Умение проводить качественное code review
- Опыт работы с системами контроля версий (Git)
- Знание английского языка на уровне чтения технической документации
Задачи:
— Проектирование и разработка микросервисной архитектуры на Java 17+ с использованием Spring Boot (MVC, Data JPA, Security)
— Построение пайплайнов Retrieval-Augmented Generation (RAG): от парсинга сырых данных до индексации эмбеддингов
— Разработка и поддержка векторных баз данных Qdrant: проектирование схем шардирования, настройка гибридного поиска (BM25 + Dense Vectors) и оптимизация запросов
— Создание мультиагентных систем на базе LangChain/LangGraph для автоматизации бизнес-процессов
— Глубокий промт-инжиниринг: написание промптов под разные сценарии одного агента, техники Few-shot, Chain-of-Thought, структурированный вывод (JSON mode)
— Отладка семантики моделей: снижение энтропии ответов, управление вариативностью через параметры инференса, механизмы self-healing при деградации внешних провайдеров LLM
— Оптимизация производительности PostgreSQL: тюнинг сложных SQL-запросов, работа с индексами (B-tree, GIN/GIST, триграммы), проектирование транзакционной изоляции
— Вынос вычислений в контейнерную среду: Docker, Kubernetes (Helm), построение отказоустойчивых CI/CD-конвейеров в GitLab CI/Jenkins
Требования:
— Уверенное владение Java 17+, понимание многопоточности (CompletableFuture, виртуальные потоки Project Loom — будет плюсом)
— Экспертный уровень владения стеком Spring: жизненный цикл бинов, аспектно-ориентированное программирование, тонкая настройка пулов соединений БД и параметров безопасности
— Опыт проектирования реляционных моделей в PostgreSQL, умение читать EXPLAIN ANALYZE, эффективные миграции (Liquibase/Flyway)
— Практический опыт работы с векторными СУБД (Qdrant) или Weaviate/Pinecone/Milvus, понимание метрик близости (Cosine Similarity, Dot Product, Euclidean Distance)
— Опыт разработки с библиотеками LangChain и/или LangGraph, построение графов состояний, интеграция внешних инструментов (tool calling)
— Навык написания эффективных промптов (Prompt Engineering) и управления поведением LLM без изменения весов модели
— Опыт работы с Docker и Kubernetes (манифесты, Helm-чарты), знание Linux shell на уровне уверенного пользователя
— Настроенные процессы CI/CD (GitLab CI или Jenkins): сборка Maven/Gradle, покрытие тестами (JUnit 5, Testcontainers), статический анализ кода
Задачи:
— Проектирование, создание и внедрение AI-агентов для автоматизации и поддержки ключевых бизнес-процессов в Sales, Marketing, Customer Success, Customer Support, Risk и Finance.
— Разработка архитектуры и оркестрация агентских систем, включая управление инструментами, памятью, многошаговое планирование, эскалацию с участием человека, защитные механизмы и аудит, соответствующие требованиям финтех-компании.
— Создание и поддержка RAG-пайплайнов, обеспечивающих работу агентов на основе внутренней базы знаний Tipalti: документация, данные клиентов, финансовые записи, внутренние инструкции, с использованием векторных баз данных, гибридного поиска и переоценки результатов.
— Определение и внедрение систем оценки агентов по таким метрикам, как выполнение задач, точность, уровень галлюцинаций, задержки и бизнес-эффект, с последующей итеративной доработкой на основе данных и отзывов заинтересованных сторон.
— Взаимодействие с различными подразделениями компании для выявления кейсов использования агентов, трансформации бизнес-требований в технические задачи и доставки продуктов с измеримым ROI.
Требования:
— Высшее образование в области компьютерных наук, инженерии или смежных дисциплин с акцентом на искусственный интеллект.
— Опыт работы не менее 3 лет в области AI/ML-инжиниринга, предпочтительно в финтехе или смежных сферах, с успешным опытом внедрения AI-агентов или агентских рабочих процессов в продакшн.
— Владение Python и SQL для обработки данных, анализа и построения AI-систем.
— Глубокие знания LLM и prompt engineering, включая систематическую оценку корпоративных AI-решений.
— Опыт создания RAG-систем и разговорных чатботов будет преимуществом.
— Опыт работы с облачными платформами, предпочтительно AWS, для деплоя и AI-Ops практик.
— Аналитический склад ума, умение критически оценивать AI-решения и их влияние на бизнес.
— Навыки управления проектами, способность расставлять приоритеты и балансировать краткосрочные и долгосрочные задачи для своевременной реализации результатов.
Условия:
— Возможность удалённой работы.
— Гибридный формат работы в офисе в Тель-Авиве (2 дня дома, 3 дня в офисе) с предоставлением трансфера, парковки, снеков.
— Конкурентные социальные гарантии, карьерное консультирование и поддержка разнообразия в коллективе.
Компания Tipalti — платформа автоматизации финансов, работающая с более чем 5000 компаниями по всему миру, сотрудничает с ведущими финансовыми институтами и обеспечивает выплаты в 120 валютах по 200+ странам.
Tipalti поддерживает инклюзивность и равные возможности для всех кандидатов.
Задачи:
— Проектирование и разработка продвинутых AI-workflows и агентных архитектур
— Разработка и оптимизация RAG-пайплайнов
— Создание качественных промптов и проведение экспериментов со стратегиями prompt engineering
— Работа с LangChain и другими LLMOps-инструментами для оптимизации производительности чат-бота
— Анализ поведения пользователей для повышения точности и естественности AI-системы
— Тесное взаимодействие с инженерной и продуктовой командами при тестировании и внедрении улучшений
— Отслеживание новых тенденций в области LLM и conversational AI
— Развитие GPT-powered чат-бота компании до более высокого уровня качества и персонализации
Требования:
— Подтвержденный опыт работы с GPT или другими большими языковыми моделями
— Практический опыт создания AI-агентов и agentic workflows
— Глубокое понимание RAG и опыт его применения в реальных проектах
— Уверенное знание Python
— Знакомство с векторными базами данных
— Опыт работы с LangChain
— Понимание LLMOps best practices
— Отличный английский для написания промптов и коммуникации с командой
— Аналитический склад мышления
— Проактивный подход к экспериментам и поиску решений
— Интерес к AI и постоянному профессиональному развитию
Условия:
— Полная занятость
— Удалённый формат работы
— График 5/2
— Вечерние или ночные смены
— Рабочий день 8 часов
— Выплаты один раз в месяц
— Оформление по договору ГПХ с самозанятым
— Заработная плата $2 000–4 500 в месяц до вычета налогов
— Работа над AI-продуктом в сфере iGaming
— Возможность развивать GPT-powered chatbot и современные conversational AI решения
Responsibilities:
• Build AI agents from concept to production, including LangGraph workflows, RAG systems, prompts, tool/function calling, external integrations, and streaming LLM applications.
• Develop backend services with FastAPI/async, PostgreSQL/SQLAlchemy, Celery/Kafka, and write tests; assess quality and resolve production issues.
Requirements:
• Strong Python development and practical LangGraph experience.
• Experience building LLM applications and RAG systems with embeddings, vector search, relevance assessment, Qdrant, and hybrid/dense/sparse search.
• Git, REST, asynchronous backend development, and independent task completion.
• Familiarity with LiteLLM/vLLM and local models such as Qwen or Gemma.
Responsibilities
AI-Assisted Prototyping & Vibe Coding
— Build interactive prototypes and design explorations using AI coding tools (Claude Code, Cursor, v0, Framer, or similar), using code as the primary creative tool.
— Design and prototype AI-assisted product solutions (agents, copilots, generation and automation tools) together with product and engineering teams.
— Build and iterate prompt → flow → result pipelines; contribute reusable prompt patterns and workflow libraries.
— Use no-/low-code tools (Webflow, Retool, Zapier) to reduce dependency on core engineering.
— Move prototypes to production in close collaboration with engineers, ensuring smooth handoff and feasibility.
UI/UX Design
— Turn ideas into clear UX flows, wireframes, and high-fidelity mock-ups in Figma when needed.
— Apply strong visual and interaction design skills including hierarchy, clarity, motion, and micro-interactions.
— Create partner-facing materials such as product presentations, landing pages, one-pagers, and infographics for go-to-market and integrations.
Discovery, Research & Experimentation
— Contribute to discovery activities: interviews, JTBD, surveys, CJMs, translating insights into product decisions.
— Validate solutions and hypotheses through quick tests and experiments.
— Collaborate with analytics to define success metrics and interpret experiment results.
Monetization UX
— Translate monetization and growth ideas into concrete prototypes, UX changes, and experiments.
— Design and iterate flows for D2C, in-app/F2P, and LiveOps scenarios (shops, offers, bundles, events).
Bridge Business ↔ Design ↔ Tech
— Translate business problems and partner needs into clear artifacts: flows, specs, clickable prototypes, and simple documentation.
— Work closely with engineers to ensure feasibility and smooth transition from prototype to production.
— Contribute to internal standards for AI-assisted workflows, UX quality, and visual consistency (without direct people-management).
Qualifications & Skills
— 5–7+ years in product design, UX/UI, or hybrid design-engineering roles.
— Hands-on experience with AI coding tools (Claude Code, Cursor, v0, or similar) for building and prototyping.
— Passion for vibe coding and AI-assisted prototyping.
— Proficiency in Figma for UX flows, wireframes, and high-fidelity design.
— Proven AI production experience: building prompt and workflow pipelines, shipping automated or AI-assisted flows.
— Strong UI skills: visual clarity, hierarchy, attention to detail, polished prototypes.
— Strong UX thinking: flows, structure, consistency, edge cases, designing connected product experiences.
— Research skills: discovery (interviews, JTBD, CJM), usability tests, surveys.
— Analytics & experiments: framing hypotheses, reading A/B-test results, linking UX changes to business metrics.
— Strong English communication skills.
Nice to Have
— Experience designing and shipping D2C and F2P/in-app monetization experiences.
— Experience in gaming industry or with game developers/publishers.
— Ability to write functional front-end code (HTML/CSS/JS/React) to build prototypes independently.
— Deep craft in interaction design, motion, design systems; experience with design systems.
— Broad understanding of modern product architecture (APIs, client–server, microservices, cloud).
— Experience with no-code/low-code tools (Webflow, Retool, Zapier).
— Experience in fast-paced startup or scale-up environments.
— Familiarity with growth design principles (conversion optimization, funnel analysis, pricing presentation).
— Additional language skills relevant to key markets (e.g. Russian, Malay, Chinese).
Salary
$65,000 - $80,000 a year
Benefits
— 100% company-paid medical, dental, and vision plans.
— Unlimited Flexible Time Off.
— Personalized career roadmap.
— Professional development through training and educational opportunities.
Equal Employment Opportunity Statement
Xsolla is an equal opportunity employer committed to diversity and inclusion.
Criminal History Consideration
Background check including criminal history, employment and education verification due to role responsibilities.
Rights Under the Fair Chance Act
Applicants encouraged to inquire about their rights; contact careers@xsolla.com for questions.
Use of AI tools in hiring process with final decisions made by humans.
Задачи:
— Проектировать и разрабатывать Python-сервисы и REST API платформы;
— Строить и поддерживать конвейеры обработки данных;
— Разрабатывать интеграции с внутренними источниками данных;
— Реализовывать поисковые и AI-ориентированные рабочие процессы на платформе;
— Создавать инструменты для измерения и поддержания качества системы;
— Отвечать за развертывание и эксплуатацию сервисов при запуске;
— Участвовать в планировании дорожной карты и архитектурных решениях.
Требования:
— Владение Python;
— Опыт создания backend-сервисов и проектирования REST API (FastAPI / Django REST / Flask);
— Опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL / MySQL);
— Опыт работы с очередями и фоновыми задачами (Celery / RabbitMQ / Kafka);
— Знание Redis (кэширование, очереди, pub/sub);
— Интеграции с API третьих сторон: REST, OAuth, webhooks;
— Опыт работы с Docker, S3-совместимым хранилищем;
— Культура тестирования (pytest), workflow PR/code review, понимание CI/CD и наблюдаемости;
— Будет плюсом: системы RAG, embeddings, векторные базы данных (pgvector);
— Работа с LLM API (Anthropic, OpenAI): prompting, tool calling;
— Фреймворки агентов (LangChain, LlamaIndex, LangGraph);
— Фреймворки оценки LLM (RAGAS, deepeval);
— Инструменты быстрого прототипирования AI (Streamlit, Gradio);
— Современные инструменты Python (ruff, uv, pyproject.toml, pyright).
Условия:
— Конкурентная компенсация;
— 100% компенсация отпусков и больничных;
— 12 дополнительных оплачиваемых выходных в году;
— Бюджет на личное образование, языковые курсы и спорт;
— Участие в конференциях отрасли;
— Отсутствие бюрократии и поддерживающая, прозрачная культура.
Задачи:
— разрабатывать и поддерживать микросервисы на FastAPI и взаимодействовать со смежными командами для интеграции компонентов и ML-моделей в сервисы
— проводить системный анализ бизнес-требований при проектировании архитектуры и API (REST, Kafka) для новых сервисов (логика сценария, состояния, переходы, ограничения, ошибки, fallback-ветки, затронутые компоненты и критерии приемки)
— развивать AI pipeline агента: корректировать и продумывать промпты для GigaChat, реализовывать RAG классификации, настраивать пороговые значения, настраивать эмбеддинг модели, реализовывать ограничения (лимиты) вызовов LLM с целью оптимизации затрат у ускорения работы
— оптимизировать производительность сервисов на всех уровнях: код (asyncio, threading), хранение данных и запросы (PostgreSQL, продвинутый SQL, индексы, шардирование), кэширование (Ignite), работа с очередями (Kafka)
— участвовать в проектировании тестовых сценариев и создании тестовых датасетов. Контролировать качество реализации, проводить глубокий анализ дефектов, определять их корневые причины.
Требования:
— опыт разработки на Python от 3 лет, включая самостоятельное проектирование архитектуры компонентов сервисов на основе бизнес-требований
— практический опыт создания высоконагруженных и отказоустойчивых микросервисов на FastAPI, а также продуктов с внедрением ML решений
— понимание принципа работы LLM/AI агентов, prompt-engineering, RAG, embeddings, классификации, latency и ограничений генеративных моделей
— практический опыт работы с фреймворками ML/DS:(LangChain/GigaChain, Scikit-Learn, Pandas и др.)
— глубокие знания в области асинхронных приложений, базовый SQL, опыт работы с брокерами сообщений (Kafka), Docker, Kubernetes
— высокая культура совместной работы используя BitBucket/Jira, бережное отношение к коммитам, знание процессов Agile (Scrum)
— опыт анализа логов через написание парсеров и диагностических инструментов.
Условия:
— комфортный современный офис на м. Кутузовская
— формат работы: офис на время адаптации и далее гибрид (2–3 дня в неделю в офисе)
— ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендации друзей в команду Сбера.
Задачи:
— Разработка и внедрение AI-компонентов для повышения точности транзакций, автоматизации налоговой категоризации и поддержки рабочих процессов клиентов.
— Руководство кросс-функциональными проектами от прототипа до развертывания, обеспечение надежности, низкой задержки и соблюдения требований конфиденциальности.
— Разработка функций AI, автоматизирующих бухгалтерские и налоговые задачи.
— Проектирование агентов на базе больших языковых моделей и конвейеров для структурированных финансовых данных и правил.
— Внедрение мониторинга, тестирования и наблюдаемости поведения моделей и качества данных.
— Сотрудничество с экспертами в области финансов для перевода нормативных правил в надежную AI-логику.
— Оптимизация стоимости вывода, задержки и масштабируемости в облачных средах.
— Наставничество инженеров и участие в стандартах и лучших практиках AI-инжиниринга.
— Обеспечение безопасной обработки данных и конфиденциального проектирования моделей для финансовых данных.
— Итеративное улучшение с использованием версионирования и процедур отката.
Требования:
— Минимум 7 лет опыта в разработке ПО, из них не менее 3 лет в производственных AI-системах.
— Опыт создания решений с большими языковыми моделями и агентскими фреймворками в продакшене.
— Глубокое знание Python и опыт работы с системами обслуживания моделей (Docker, Kubernetes, TorchServe, Ray или аналоги).
— Опыт интеграции с банковскими и налоговыми API и работы с конфиденциальными финансовыми данными.
— Навыки проектирования стратегий мониторинга и тестирования ML-моделей в продакшене.
— Понимание prompt engineering, парсинга структурированного вывода и методов снижения ошибок цепочки рассуждений.
— Отличные коммуникативные навыки и способность руководить кросс-функциональной командой.
— Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или эквивалентный опыт; предпочтительно наличие продвинутой степени.
Условия:
— Конкурентная зарплата с бонусами, зависящими от результатов.
— Программа акций или долгосрочных стимулов, связанная с ростом компании.
— Медицинская и стоматологическая страховка.
— Гибридный формат работы с офисом в Берлине и возможностью удалённой работы.
— Щедрый отпуск по уходу за ребёнком и поддержка семейного благополучия.
— Бюджет на обучение и оплачиваемое время для профессионального развития и конференций.
— Техническое пособие на оборудование для домашнего офиса и облачные кредиты для экспериментов.
— Поддержка релокации для международных кандидатов, присоединяющихся к офису в Берлине.
Обязанности:
• разработка сервисов и библиотек для AI агентов
• поддержка и развитие существующих сервисов
• проектирование детальной архитектуры и АPI для новых сервисов
• интеграция продуктов компании с партнерами
• контроль за качеством и отказоустойчивостью.
Требования:
• высшее оконченное образование
• опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет
• владение инструментами контроля версий (Git), знание паттернов и антипаттернов разработки (SOLID, ООП)
• опыт работы с фреймворками fastapi, asyncpg, aiopg и написания тестов с использованием pytest
• практический опыт проведения code-review, а также работы с PostgreSQL (написание запросов, работа с индексами и транзакциями).
• понимание общих принципов работы LLM (модальность, токены, температура, галлюцинации) и архитектуры RAG, опыт работы с LangChain/LangGraph, Prompt engineering и Tool calling.
• знание протоколов взаимодействия между агентами.
• опыт контейнеризации приложений (Docker) и работы в OpenShift или Kubernetes будет плюсом
• понимание принципов микросервисной архитектуры (REST, gRPC, очереди сообщений(Kafka), взаимодействие сервисов) будет плюсом
• понимание принципов CI/CD, Jenkins (или аналогами) будет плюсом
• навыки работы с генеративными AI-моделями будут плюсом
• опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет плюсом.
Условия:
• офис рядом с метро Кропоткинская
• формат работы гибридный
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Responsibilities:
— Provide timely, efficient technical support with prompt responses to customer inquiries.
— Troubleshoot and resolve customer issues via phone and other communication channels.
— Follow up with customers post-troubleshooting to ensure full product functionality.
— Build and maintain an internal knowledge base with useful guides and solutions.
— Continuously refine and enhance the customer support process for better efficiency.
— Reproduce customer-reported issues and escalate confirmed problems to the appropriate teams.
— Participate in customer meetings when needed to troubleshoot and resolve issues directly.
Requirements:
— 1–3 years of professional experience in a Technical Support, Help Desk, or IT Support role.
— Foundational understanding of Microsoft Windows operating systems.
— Interest in troubleshooting software and resolving patching issues.
— Basic exposure to PowerShell (e.g., reading or running simple scripts).
— Familiarity with macOS and/or Linux environments.
— Understanding of basic software installation processes (installers, setup steps, configurations).
— Experience in customer service, helpdesk, or IT support roles.
— Strong communication and problem-solving skills.
— Motivation to learn and grow within a technical support role.
— Introductory knowledge of Active Directory or Group Policy.
Would be a plus:
— Exposure to patch management or endpoint management tools.
— Basic familiarity with system logs or tools like Windows Event Viewer.
— Exposure to Windows Server environments.
— Basic understanding of IT security principles.
— Ability to identify and troubleshoot failed patch installations.
— Familiarity with software deployment and configuration using install switches.
— Ability to review and interpret logs and event data.
Conditions:
— Engaging challenges and opportunities to solve real-world problems.
— Continuous professional growth and learning with cutting-edge technologies.
— Stable income, flexible working hours, and opportunities for advancement.
— Supportive and collaborative team of skilled professionals.
— Remote-first culture, offering flexibility and work-life balance.
Задачи:
— Работать над повышением стабильности и улучшением производительности платформы;
— Сопровождать клиентские запуски совместно с клиентским менеджером и заказчиком;
— Разрабатывать новые интеграции и дорабатывать функционал;
— Создавать и настраивать автоматизации на платформе;
— Разбирать тикеты и фиксить баги.
Требования:
— Хорошо знать современный Python, фреймворки не принципиальны;
— Иметь опыт разработки функционала, связанного с LLM, знакомство с OpenAI API, принципами составления промптов, tool calling, prompt caching, RAG;
— Уметь использовать ИИ в работе: составлять требования, проверять, тестить, а не просто ваншотить;
— Иметь опыт с API и интеграциями в основных российских CRM (AmoCRM, Bitrix24 и тд);
— Проактивность, готовность учиться новому и внедрять лучшие практики.
Будет плюсом:
— Наличие pet-проектов, связанных с LLM/AI;
— Хорошее знание SQL и PostgreSQL / Clickhouse;
— Техническое образование;
— Опыт работы в небольших командах / стартапах;
Условия:
— Работа в быстрорастущем стартапе с максимально разнообразными задачами и быстрым ростом.
Задачи:
— Производить архитектурные предложения и принимать решения по развитию платформы и новым функциям.
— Выполнять полный цикл разработки функций: дизайн, кодирование, тестирование и деплой.
— Сотрудничать с продуктовыми командами для анализа технической осуществимости и информирования продуктовых решений.
— Наставлять младших инженеров через код-ревью, парное программирование и обсуждения дизайна.
— Вносить вклад в операционные руководства и надежность системы через реагирование на инциденты и анализ после них.
— Обеспечивать соблюдение методологий разработки и выявлять улучшения в кодовой базе, инструментах и процессах.
Требования:
— 5-7 лет опыта в разработке ПО, из них около 2 лет на уровне senior.
— Сильное владение JVM-языками (предпочтительно Kotlin, Java или Scala).
— Экспертиза в архитектуре микросервисов, RESTful API и паттернах распределенных систем.
— Опыт работы с GCP или другими крупными облачными провайдерами (AWS, Azure) и контейнеризацией (Docker, Kubernetes).
— Практический опыт с реляционными базами данных (Postgres) и моделированием данных.
— Практический опыт использования AI-инструментов (ChatGPT, Claude, Cursor, Copilot) и prompt engineering для задач разработки.
Будет плюсом:
— Опыт работы с потоковыми данными и технологиями обмена сообщениями, такими как Kafka, Spark или Storm.
Условия:
— Совместная работа в поддерживающей команде профессионалов.
— Возможность построить и развить надежную облачную инфраструктуру с нуля.
— Акцент на техническое лидерство и наставничество.
Задачи:
— Проектирование, разработка и поддержка backend-сервисов для платформы Imunify360;
— Разработка и улучшение высокопроизводительных, отказоустойчивых систем обмена сообщениями и обработки данных;
— Эксплуатация и поддержка основных серверных компонентов, включая прокси, брокеры сообщений, кэши и базы данных;
— Исследование и решение сложных проблем в распределённых системах для обеспечения стабильной работы;
— Написание и поддержка unit/integration тестов для обеспечения качества кода;
— Взаимодействие с командами инфраструктуры, мониторинга и другими продуктами для оптимизации архитектуры и производительности;
— Мониторинг продакшн-сервисов с использованием Grafana, Telegraf и других инструментов, проактивное устранение узких мест и масштабирование;
— Улучшение CI/CD пайплайнов для автоматизированных и эффективных деплоев;
— Участие в обзорах дизайна, анализе инцидентов и формировании долгосрочного технического видения команды.
Требования:
— Опыт работы backend-разработчиком не менее 5 лет;
— Опыт работы с высоконагруженными приложениями (около 100k rps);
— Глубокие знания Golang (включая goroutines) и практический опыт с Python (asyncio);
— Опыт поддержки Linux-сервисов и веб-приложений на Linux;
— Опыт в AI-инжиниринге: LLM, RAG, оптимизация затрат, prompt engineering;
— Опыт работы с распределёнными системами и системами обмена сообщениями (RabbitMQ, Kafka или аналогичные);
— Опыт работы с MongoDB и Redis (включая распределённый кэш и локальный RPC);
— Знакомство с ClickHouse или другими колоночными базами для аналитики;
— Практический опыт с Docker для разработки и продакшена;
— Опыт работы с HAProxy или аналогичными решениями балансировки нагрузки;
— Понимание проектирования высокопроизводительных сервисов и проблем распределённых систем;
— Знание CI/CD, Git и автоматизированных процессов деплоя, опыт создания пайплайнов с нуля;
— Отличные навыки отладки на уровне сети, данных и систем;
— Хорошие коммуникативные навыки и опыт работы в распределённой команде;
— Английский язык на уровне не ниже upper-intermediate.
Желательно:
— Опыт с системами управления конфигурациями (Ansible, Puppet, Salt);
— Опыт работы с мониторингом и метриками (Grafana, Mimir, Graphite, Telegraf);
— Опыт работы с DNS-системами (Unbound или аналогичные).
Условия:
— Полностью удалённая работа с гибким графиком;
— Профессиональное развитие и обучение;
— 24 оплачиваемых дня отпуска в год, 10 национальных праздников, неограниченный больничный;
— Компенсация частной медицинской страховки;
— Компенсация коворкинга и спортзала;
— Возможность получить награду за инновационную идею, которую компания может запатентовать.
Задачи:
- Разрабатывать и дообучать модели NLP/LLM: эмбеддинги, генерация, RAG-подходы.
- Исследовать новые архитектуры, ставить эксперименты, проводить A/B-тесты.
- Проектировать и развивать сервисы на базе языковых моделей: ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация документов и кода.
- Оптимизировать инференс и внедрять модели в продакшн совместно с ML и backend-командами.
- Работать с данными: предобработка, векторизация, организационное хранение knowledge-баз.
Требования:
- 3+ лет коммерческого опыта в NLP/LLM.
- Глубокая математика: ML, статистика, теория вероятностей.
- Python + DS-стек: pandas/polars, numpy, scipy, scikit-learn.
- Практика с PyTorch, Transformers, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex.
- Опыт работы с моделями Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral; SFT, LoRA, QLoRA, prompt-tuning.
- Навыки работы с Docker, Kubernetes, CI/CD.
- Умение настраивать и оптимизировать RAG-пайплайны.
Будет плюсом:
- Опыт в финтехе или корпоративных экосистемах.
- Работа с Hadoop (Hive, PySpark), Greenplum, PostgreSQL.
- Понимание интеграции LLM в бизнес-процессы.
- Опыт работы в кросс-функциональных командах.
