Вакансии

Задачи: — Администрирование FortiGate: Firewall Policies, NAT, VPN, маршрутизация. — Настройка и диагностика Site-to-site IPsec VPN. — Работа с корпоративными сетями: TCP/IP, VLAN, DNS, DHCP. — Администрирование Windows Server, Linux, Active Directory/GPO. — Использование систем мониторинга Zabbix, Grafana или аналогов. Требования: — Наличие реального практического опыта работы с FortiGate в корпоративной инфраструктуре. — Опыт самостоятельного администрирования Firewall Policies, NAT, VPN, маршрутизации. — Знания и опыт работы с Site-to-site IPsec VPN. — Знания корпоративных сетевых технологий: TCP/IP, VLAN, DNS, DHCP. — Опыт работы с Windows Server, Linux, Active Directory/GPO. — Навыки работы с системами мониторинга Zabbix, Grafana или аналогичными. — Опыт HelpDesk или только теоретические знания не принимаются. Условия: — Работа в офисе в городе Алматы. — График 5/2, полный рабочий день.

▫️Разработка и развитие backend-сервисов на Python / Django;

Задачи: — Тестирование ядра и интеграций — Работа с очередями сообщений — Работа с СУБД Postgres, написание сложных SQL-запросов — Анализ системных логов, проверка использования ресурсов (CPU, RAM) — Нагрузочное тестирование, проведение тестов стабильности, производительности с использованием JMeter — Анализ инцидентов с ПРОМ Требования: — Коммерческий опыт разработки автотестов на Python — Экспертный уровень владения PyTest (написание сложных фикстур, параметризация, плагины) — Опыт интеграционного тестирования распределенных систем с использованием брокеров (RabbitMQ) — Понимание архитектуры систем, паттернов интеграции и точек отказа системы — Умение работать с системами логирования и мониторинга (ELK, Grafana, Prometheus) — Знание теории тестирования — Умение строить архитектуру тестов регресс модели — Опыт настройки и поддержки пайплайнов автоматического запуска тестов в Jenkins+Allure будет являться преимуществом — Практический опыт и навыки работы с AI приветствуются

Задачи: — Добавлять в систему новые источники и виды данных — котировок, ключевых моментов спортивных событий — Оптимизировать работу Сканера — увеличивать скорость его работы, снижать объём сетевого трафика — Повышать стабильность работы всей системы и отдельных её компонентов — Искать и находить причины возникающих проблем производительности и несогласованности данных Требования: — Опыт работы с любым фреймворком, кроме Django — Знание современного Python (версия 3.12) — Понимание принципов работы с сетью, в частности протоколов HTTP и WebSocket — Знание асинхронной парадигмы программирования (asyncio, aiohttp, async-await), отличие от потоков и процессов — Опыт работы с брокерами очередей, в частности RabbitMQ и pika — Опыт работы с реляционными базами данных, PostgreSQL 17, SQLAlchemy и миграциями с Alembic — Соблюдение стандартов PEP8 и использование типизации Будет плюсом: — Опыт написания скрапперов и парсеров данных из открытых источников — Навыки чтения и понимания чужого кода, быстрая адаптация в незнакомых проектах — Навыки реверс-инжиниринга, анализ чужой логики и восстановление структуры проекта — Углублённое знание RabbitMQ, настройка различных типов exchange и очередей — Знакомство с JavaScript — Опыт работы с headless-браузерами, selenium, pyppeteer, playwright — Опыт настройки мониторинга с Grafana и VictoriaMetrics — Понимание методов сжатия и форматов обмена данными по сети (cbor, msgpack, signalR) — Наличие примеров кода — Опыт работы с Docker и GitLab CI — Опыт написания тестов с Pytest Условия: — Полная занятость, график 5/2 — Удалённый формат работы Контакт для отклика: hr_manager@24hsoft.com

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 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: — Обеспечивать стабильную, безопасную и масштабируемую работу инфраструктуры проектов. — Развертывать и поддерживать отказоустойчивые конфигурации баз данных и брокеров сообщений (Kafka и др.). — Строить, поддерживать и оптимизировать CI/CD пайплайны для команд разработки. — Настраивать и развивать системы мониторинга, логирования и алертинга (создание дашбордов, настройка порогов срабатывания). — Участвовать в проектировании архитектуры развертывания приложений в контейнерной среде. Требования: — Опыт от 3 лет коммерческого опыта в DevOps. — Глубокое знание Linux и уверенное владение системными инструментами диагностики, тюнинга и автоматизации. — Уверенный опыт работы с Docker, Kubernetes и Helm. — Опыт работы с Git и построения пайплайнов в Jenkins, GitLab CI или аналогичных инструментах. — Опыт создания информативных дашбордов и настройки алертинга в Grafana (в связке с Prometheus, Zabbix или аналогами). — Понимание принципов балансировки нагрузки (HAProxy, Nginx). — Нахождение на территории РФ. — Высшее профильное (техническое) образование. Будет вашим преимуществом: — Опыт развертывания (provisioning) кластеров Kubernetes с нуля (on-premise или в облаке). — Опыт написания плейбуков и управления конфигурациями с помощью Ansible. — Знание принципов Infrastructure as Code (Terraform). Условия: — Конкурентную заработную плату. — Полностью удаленный формат работы (из любой точки РФ). — Работу над технологически сложными и разнообразными проектами (высоконагруженные системы в финтехе, ритейле, EdTech). — Энергичную и дружелюбную команду, готовую делиться опытом, проводить взаимное код-ревью и поддерживать профессиональный рост.

Location: Cyprus; Finland; Ireland; Malta; Montenegro; Sweden What you'll be solving A platform engineer opens their AI client of choice, connects it to CAST AI, and types: "Why did our spend jump 40% in eu-west last week?" Thirty seconds later they have an answer, pulled from live cluster state and cost data, with links back to the evidence. No dashboards. No YAML archaeology. Just a question and a correct, permission-checked answer. Your job is to make that interaction boring. Reliably, securely, at production scale. Behind it sits the hard part: an AI assistant that reasons over thousands of production Kubernetes clusters, a platform that safely exposes company infrastructure to external AI clients, and quality pipelines that tell us when the agent is wrong before a customer does. Get it right, and operators stop clicking through consoles entirely. Get it wrong once, and an agent gives a confidently wrong answer to someone managing production. CAST AI already runs Kubernetes infrastructure autonomously. Our automation makes thousands of cost-and-reliability decisions a day. Cast Pilot is the team building the intelligence layer on top of that: AI assistants for Kubernetes and the cloud itself . Our assistant already answers thousands of questions a month from hundreds of organizations. Now we're opening the platform up: a public, permission-aware MCP server so customers can plug CAST AI straight into their own AI clients and agents, deeper connectivity across all three major clouds (AWS, GCP, Azure), and a continuous push to make our agents smarter, better grounded, and more capable. This is greenfield AI platform work on top of battle-tested infrastructure. Most features ship in 1 to 4 weeks. This is a location-specific opportunity. We are currently accepting applications from candidates residing in the following European countries: Bulgaria, Croatia, Estonia, Greece, Hungary, Latvia, Lithuania, Poland, Romania, Slovakia, Cyprus, Malta, Finland, Sweden, Ireland, Moldova, North Macedonia, Montenegro, Slovenia, and Ukraine. Requirements Strong software engineering fundamentals: you design clean abstractions, write maintainable code, and can justify your architecture choices, not just make something work. You're a generalist who is as comfortable debugging a distributed system as designing an auth flow or tuning an agent's behavior. Production experience with Go is strongly preferred; candidates without Go should demonstrate strong systems programming skills in a comparable language. Experience building or operating large-scale SaaS platforms in production: multi-tenant systems, high volumes, and the failure modes that only show up at scale. Solid understanding of Kubernetes. Our entire platform runs on it, and the assistants we build answer questions about it. You should be at home with autoscaling, scheduling, and networking concepts. You've personally driven a complex project end-to-end. Hands-on experience with AI coding agents and agentic development workflows. This is how we build, not just what we build. You've used observability tooling in production. CI/CD and DevOps practices experience. Strong English skills, both verbal and written. Startup mindset: adaptable, proactive, and comfortable with ambiguity. What will make you stand out You've built agentic systems that shipped : MCP servers or clients, agent gateways, tool-use orchestration, RAG pipelines, evaluation frameworks, and you can talk about what broke in production and how you found out. This is the single biggest differentiator for our team. Deep hands-on experience with one or more of AWS, GCP, or Azure, with real understanding of IAM, compute, networking, and their APIs, not just console-level usage. Experience with LLM application quality: evaluations, prompt engineering at scale, latency and cost optimization of agent loops. Knowledge of OAuth 2.0 / OIDC and multi-tenant authorization design. Deep knowledge of EKS, GKE, or AKS internals. Kubernetes or cloud-native OSS contributions. Responsibilities Design and build the systems behind our AI assistant: agent flows, context retrieval, and the data connections that let it reason about live Kubernetes infrastructure. Build and evolve our public, permission-aware MCP server : curated tools, identity, audit, and strict safety gates, so customers can use CAST AI from their own AI clients. Develop and maintain cloud connectivity across AWS, GCP, and Azure, and the data foundations our agents build on. Write production Go services that interact with cloud provider APIs, the Kubernetes control plane, and LLM APIs in real time. Own features end-to-end: from design through implementation, testing, and production rollout (most projects ship in 1 to 4 weeks). Debug novel problems: an agent giving a wrong answer, a cross-cloud permission edge case, a data freshness issue that only appears at scale. Build the quality harness: evals, telemetry, feedback loops, that let us ship agent improvements without regressions. Contribute to product direction and backlog. Shape what gets built next, not just how it's built. Participate in the team's on-call rotation. Tools We Use Daily Programming Languages: Go AI & Agents: MCP (servers and clients), agent gateways, LLM provider APIs, RAG, evaluation pipelines Cloud & Orchestration: Kubernetes, AWS, GCP, Azure Infrastructure as Code: Terraform Databases & Storage: PostgreSQL, Cloud Object Storage, ClickHouse Workflows & APIs: Temporal, GCP Pub/Sub, gRPC, REST Observability & Product Analytics: Prometheus, Grafana, Loki, Tempo, PostHog CI/CD & GitOps: GitLab/GitHub CI with ArgoCD and Kargo What's in it for you? Competitive salary (€6,500 to €9,000 gross, depending on the level of experience) Work on genuinely new problems: production MCP platforms and AI assistants for Kubernetes and cloud infrastructure are not solved domains. You'll be defining them, not following a playbook. Equity options. Real users, fast: your work ships to hundreds of organizations in weeks, not quarters. Enjoy a flexible, remote-first global environment. Collaborate with a global team of cloud experts and innovators, passionate about pushing the boundaries of Kubernetes technology. Spend 10% of your work time on personal projects or self-improvement. Learning budget for professional and personal development, including access to international conferences and courses. Annual hackathon to spark new ideas and strengthen team bonds. Team-building budget and company events to connect with your colleagues. Equipment budget to ensure you have everything you need. Extra days off to help maintain a healthy work-life balance. Hiring process Screening call with Recruiter Hiring Manager interview Technical interview (system design) Live coding Culture Check interview with an executive As part of our standard hiring process, a background check may be conducted at the final stage of recruitment through our third-party provider, Checkr. Please note that Cast AI does not provide any form of visa sponsorship/work permit. #LI-Remote

Location: European Union What you'll be solving A platform engineer opens their AI client of choice, connects it to CAST AI, and types: "Why did our spend jump 40% in eu-west last week?" Thirty seconds later they have an answer, pulled from live cluster state and cost data, with links back to the evidence. No dashboards. No YAML archaeology. Just a question and a correct, permission-checked answer. Your job is to make that interaction boring. Reliably, securely, at production scale. Behind it sits the hard part: an AI assistant that reasons over thousands of production Kubernetes clusters, a platform that safely exposes company infrastructure to external AI clients, and quality pipelines that tell us when the agent is wrong before a customer does. Get it right, and operators stop clicking through consoles entirely. Get it wrong once, and an agent gives a confidently wrong answer to someone managing production. CAST AI already runs Kubernetes infrastructure autonomously. Our automation makes thousands of cost-and-reliability decisions a day. Cast Pilot is the team building the intelligence layer on top of that: AI assistants for Kubernetes and the cloud itself . Our assistant already answers thousands of questions a month from hundreds of organizations. Now we're opening the platform up: a public, permission-aware MCP server so customers can plug CAST AI straight into their own AI clients and agents, deeper connectivity across all three major clouds (AWS, GCP, Azure), and a continuous push to make our agents smarter, better grounded, and more capable. This is greenfield AI platform work on top of battle-tested infrastructure. Most features ship in 1 to 4 weeks. This is a location-specific opportunity. We are currently accepting applications from candidates residing in the following European countries: Bulgaria, Croatia, Estonia, Greece, Hungary, Latvia, Lithuania, Poland, Romania, Slovakia, Cyprus, Malta, Finland, Sweden, Ireland, Moldova, North Macedonia, Montenegro, Slovenia, and Ukraine. Requirements Strong software engineering fundamentals: you design clean abstractions, write maintainable code, and can justify your architecture choices, not just make something work. You're a generalist who is as comfortable debugging a distributed system as designing an auth flow or tuning an agent's behavior. Production experience with Go is strongly preferred; candidates without Go should demonstrate strong systems programming skills in a comparable language. Experience building or operating large-scale SaaS platforms in production: multi-tenant systems, high volumes, and the failure modes that only show up at scale. Solid understanding of Kubernetes. Our entire platform runs on it, and the assistants we build answer questions about it. You should be at home with autoscaling, scheduling, and networking concepts. You've personally driven a complex project end-to-end. Hands-on experience with AI coding agents and agentic development workflows. This is how we build, not just what we build. You've used observability tooling in production. CI/CD and DevOps practices experience. Strong English skills, both verbal and written. Startup mindset: adaptable, proactive, and comfortable with ambiguity. What will make you stand out You've built agentic systems that shipped : MCP servers or clients, agent gateways, tool-use orchestration, RAG pipelines, evaluation frameworks, and you can talk about what broke in production and how you found out. This is the single biggest differentiator for our team. Deep hands-on experience with one or more of AWS, GCP, or Azure, with real understanding of IAM, compute, networking, and their APIs, not just console-level usage. Experience with LLM application quality: evaluations, prompt engineering at scale, latency and cost optimization of agent loops. Knowledge of OAuth 2.0 / OIDC and multi-tenant authorization design. Deep knowledge of EKS, GKE, or AKS internals. Kubernetes or cloud-native OSS contributions. Responsibilities Design and build the systems behind our AI assistant: agent flows, context retrieval, and the data connections that let it reason about live Kubernetes infrastructure. Build and evolve our public, permission-aware MCP server : curated tools, identity, audit, and strict safety gates, so customers can use CAST AI from their own AI clients. Develop and maintain cloud connectivity across AWS, GCP, and Azure, and the data foundations our agents build on. Write production Go services that interact with cloud provider APIs, the Kubernetes control plane, and LLM APIs in real time. Own features end-to-end: from design through implementation, testing, and production rollout (most projects ship in 1 to 4 weeks). Debug novel problems: an agent giving a wrong answer, a cross-cloud permission edge case, a data freshness issue that only appears at scale. Build the quality harness: evals, telemetry, feedback loops, that let us ship agent improvements without regressions. Contribute to product direction and backlog. Shape what gets built next, not just how it's built. Participate in the team's on-call rotation. Tools We Use Daily Programming Languages: Go AI & Agents: MCP (servers and clients), agent gateways, LLM provider APIs, RAG, evaluation pipelines Cloud & Orchestration: Kubernetes, AWS, GCP, Azure Infrastructure as Code: Terraform Databases & Storage: PostgreSQL, Cloud Object Storage, ClickHouse Workflows & APIs: Temporal, GCP Pub/Sub, gRPC, REST Observability & Product Analytics: Prometheus, Grafana, Loki, Tempo, PostHog CI/CD & GitOps: GitLab/GitHub CI with ArgoCD and Kargo What's in it for you? Competitive salary (€6,500 to €9,000 gross, depending on the level of experience) Work on genuinely new problems: production MCP platforms and AI assistants for Kubernetes and cloud infrastructure are not solved domains. You'll be defining them, not following a playbook. Equity options. Real users, fast: your work ships to hundreds of organizations in weeks, not quarters. Enjoy a flexible, remote-first global environment. Collaborate with a global team of cloud experts and innovators, passionate about pushing the boundaries of Kubernetes technology. Spend 10% of your work time on personal projects or self-improvement. Learning budget for professional and personal development, including access to international conferences and courses. Annual hackathon to spark new ideas and strengthen team bonds. Team-building budget and company events to connect with your colleagues. Equipment budget to ensure you have everything you need. Extra days off to help maintain a healthy work-life balance. Hiring process Screening call with Recruiter Hiring Manager interview Technical interview (system design) Live coding Culture Check interview with an executive As part of our standard hiring process, a background check may be conducted at the final stage of recruitment through our third-party provider, Checkr. Please note that Cast AI does not provide any form of visa sponsorship/work permit. #LI-Remote

Location: Estonia; Greece; Latvia; Lithuania; Poland; Slovakia; Ukraine What you'll be solving A platform engineer opens their AI client of choice, connects it to CAST AI, and types: "Why did our spend jump 40% in eu-west last week?" Thirty seconds later they have an answer, pulled from live cluster state and cost data, with links back to the evidence. No dashboards. No YAML archaeology. Just a question and a correct, permission-checked answer. Your job is to make that interaction boring. Reliably, securely, at production scale. Behind it sits the hard part: an AI assistant that reasons over thousands of production Kubernetes clusters, a platform that safely exposes company infrastructure to external AI clients, and quality pipelines that tell us when the agent is wrong before a customer does. Get it right, and operators stop clicking through consoles entirely. Get it wrong once, and an agent gives a confidently wrong answer to someone managing production. CAST AI already runs Kubernetes infrastructure autonomously. Our automation makes thousands of cost-and-reliability decisions a day. Cast Pilot is the team building the intelligence layer on top of that: AI assistants for Kubernetes and the cloud itself . Our assistant already answers thousands of questions a month from hundreds of organizations. Now we're opening the platform up: a public, permission-aware MCP server so customers can plug CAST AI straight into their own AI clients and agents, deeper connectivity across all three major clouds (AWS, GCP, Azure), and a continuous push to make our agents smarter, better grounded, and more capable. This is greenfield AI platform work on top of battle-tested infrastructure. Most features ship in 1 to 4 weeks. This is a location-specific opportunity. We are currently accepting applications from candidates residing in the following European countries: Bulgaria, Croatia, Estonia, Greece, Hungary, Latvia, Lithuania, Poland, Romania, Slovakia, Cyprus, Malta, Finland, Sweden, Ireland, Moldova, North Macedonia, Montenegro, Slovenia, and Ukraine. Requirements Strong software engineering fundamentals: you design clean abstractions, write maintainable code, and can justify your architecture choices, not just make something work. You're a generalist who is as comfortable debugging a distributed system as designing an auth flow or tuning an agent's behavior. Production experience with Go is strongly preferred; candidates without Go should demonstrate strong systems programming skills in a comparable language. Experience building or operating large-scale SaaS platforms in production: multi-tenant systems, high volumes, and the failure modes that only show up at scale. Solid understanding of Kubernetes. Our entire platform runs on it, and the assistants we build answer questions about it. You should be at home with autoscaling, scheduling, and networking concepts. You've personally driven a complex project end-to-end. Hands-on experience with AI coding agents and agentic development workflows. This is how we build, not just what we build. You've used observability tooling in production. CI/CD and DevOps practices experience. Strong English skills, both verbal and written. Startup mindset: adaptable, proactive, and comfortable with ambiguity. What will make you stand out You've built agentic systems that shipped : MCP servers or clients, agent gateways, tool-use orchestration, RAG pipelines, evaluation frameworks, and you can talk about what broke in production and how you found out. This is the single biggest differentiator for our team. Deep hands-on experience with one or more of AWS, GCP, or Azure, with real understanding of IAM, compute, networking, and their APIs, not just console-level usage. Experience with LLM application quality: evaluations, prompt engineering at scale, latency and cost optimization of agent loops. Knowledge of OAuth 2.0 / OIDC and multi-tenant authorization design. Deep knowledge of EKS, GKE, or AKS internals. Kubernetes or cloud-native OSS contributions. Responsibilities Design and build the systems behind our AI assistant: agent flows, context retrieval, and the data connections that let it reason about live Kubernetes infrastructure. Build and evolve our public, permission-aware MCP server : curated tools, identity, audit, and strict safety gates, so customers can use CAST AI from their own AI clients. Develop and maintain cloud connectivity across AWS, GCP, and Azure, and the data foundations our agents build on. Write production Go services that interact with cloud provider APIs, the Kubernetes control plane, and LLM APIs in real time. Own features end-to-end: from design through implementation, testing, and production rollout (most projects ship in 1 to 4 weeks). Debug novel problems: an agent giving a wrong answer, a cross-cloud permission edge case, a data freshness issue that only appears at scale. Build the quality harness: evals, telemetry, feedback loops, that let us ship agent improvements without regressions. Contribute to product direction and backlog. Shape what gets built next, not just how it's built. Participate in the team's on-call rotation. Tools We Use Daily Programming Languages: Go AI & Agents: MCP (servers and clients), agent gateways, LLM provider APIs, RAG, evaluation pipelines Cloud & Orchestration: Kubernetes, AWS, GCP, Azure Infrastructure as Code: Terraform Databases & Storage: PostgreSQL, Cloud Object Storage, ClickHouse Workflows & APIs: Temporal, GCP Pub/Sub, gRPC, REST Observability & Product Analytics: Prometheus, Grafana, Loki, Tempo, PostHog CI/CD & GitOps: GitLab/GitHub CI with ArgoCD and Kargo What's in it for you? Competitive salary (€6,500 to €9,000 gross, depending on the level of experience) Work on genuinely new problems: production MCP platforms and AI assistants for Kubernetes and cloud infrastructure are not solved domains. You'll be defining them, not following a playbook. Equity options. Real users, fast: your work ships to hundreds of organizations in weeks, not quarters. Enjoy a flexible, remote-first global environment. Collaborate with a global team of cloud experts and innovators, passionate about pushing the boundaries of Kubernetes technology. Spend 10% of your work time on personal projects or self-improvement. Learning budget for professional and personal development, including access to international conferences and courses. Annual hackathon to spark new ideas and strengthen team bonds. Team-building budget and company events to connect with your colleagues. Equipment budget to ensure you have everything you need. Extra days off to help maintain a healthy work-life balance. Hiring process Screening call with Recruiter Hiring Manager interview Technical interview (system design) Live coding Culture Check interview with an executive As part of our standard hiring process, a background check may be conducted at the final stage of recruitment through our third-party provider, Checkr. Please note that Cast AI does not provide any form of visa sponsorship/work permit. #LI-Remote

Location: Москва Наша команда работает над инфраструктурным развитием Сбера. Мы формируем готовые инфраструктурные решения, работаем с системами хранения данных, серверными мощностями, виртуальными машинами и системным ПО для них. Обязанности * принимать и первично обрабатывать заявки пользователей (телефон, электронная почта, HP SM) * наблюдать за состоянием системы по мониторинга (Grafana, Zabbix) * настраивать и обновлять системы банка * контролировать ошибки в системах банка. Требования * опыт работы в качестве системного администратора/сетевого инженера/инженера сопровождения - 1 год * знание OS Windows на уровне уверенного пользователя/администратора * опыт работы с OS Linux на уровне уверенного пользователя/администратора * понимание принципов работы локальных сетей и сетевого оборудования * знание английского языка на уровне, достаточном для чтения технической документации * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов * будет плюсом: опыт сопровождения МС/МС+ и понимание микросервисной архитектуры. Условия * комфортный офис БЦ «Южный Порт» (10 минут пешком от ст. м. Кожуховская), * график 2/2 (ночные, дневные смены) * ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия * корпоративный спортзал, зоны отдыха * уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС и льготное страхование семьи * гибкий дисконт по ипотеке — всего ⅓ ключевой ставки ЦБ * подписка Прайм с возможностью совместного пользования на трех близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

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).

Задачи: — Самостоятельно прорабатывать технические решения, декомпозировать задачи, проектировать микросервисы с нуля и выводить их в прод; — Участвовать в формировании архитектуры, оптимизировать производительность и повышать отказоустойчивость распределенной системы; — Разбираться в существующей кодовой базе, поддерживать и рефакторить legacy-системы (включая компоненты на PHP); — Разрабатывать микросервисы с применением паттернов интеграции (Eventual Consistency, кэширование, circuit breaker); — Расследовать production-инциденты, локализовать проблемы и обеспечивать сквозную наблюдаемость систем (Observability). Требования: — Коммерческий опыт разработки от 5 лет; — Практический опыт ведения технически сложных задач (от анализа бизнес-требований и проектирования до релиза в прод); — Опыт разработки микросервисов и распределенных систем на Go от 2–3 лет; — Уверенное владение PHP (умение читать, сопровождать и безопасно рефакторить legacy-код); — Глубокое понимание микросервисной архитектуры и построения отказоустойчивых решений; — Уверенные знания PostgreSQL и SQL; — Практический опыт работы с Kafka, gRPC и Kubernetes (k8s); — Знание инструментов Observability: логирование, трассировка, метрики (Grafana, Prometheus, Sentry); — Опыт разбора и устранения сбоев на production. Будет плюсом: — Опыт работы в сфере e-commerce. Условия: — Участие в ключевой трансформации архитектуры масштабного проекта; — Высокие инженерные практики и современные стандарты разработки; — Полная занятость.

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

Задачи: — Выполнять полный цикл нагрузочного тестирования, включая разработку методик и составление отчетов; — Создавать скрипты для нагрузочного тестирования; — Запускать тесты, собирать и анализировать результаты; — Автоматизировать процессы, связанные с тестированием производительности, включая интеграцию нагрузочного тестирования в CI. Требования: — Опыт работы инженером по нагрузочному тестированию от 1 года; — Навыки работы с одним из инструментов нагрузочного тестирования: JMeter, Gatling, K6; — Опыт работы с системами контроля версий (Git) и понимание принципов CI/CD; — Базовые знания систем сбора и визуализации метрик и мониторинга: Prometheus, Grafana, ELK; — Опыт работы с СУБД PostgreSQL; — Знание одного из языков программирования: C#, Java, Python; — Опыт работы с API (REST/SOAP); — Уверенные навыки работы в Linux. Будет плюсом: — Опыт проведения нагрузочного тестирования с нуля; — Опыт автоматизации процессов нагрузочного тестирования; — Опыт диагностики проблем, связанных с производительностью. Важные качества: — Вдумчивость и понимание смысла принимаемых решений; — Желание развиваться и улучшать качество работы; — Ответственное отношение к работе. Условия: — Участие в проектах высокого уровня, недоступных в обычных командах разработчиков банков или онлайн-сервисов; — Возможность предлагать идеи и быть услышанным; — Конкурентный уровень официального дохода и постоянное трудоустройство по ТК РФ; — Официальное участие в государственных программах поддержки IT-отрасли, включая льготную ипотеку; — Социальный пакет: медицинская страховка (ДМС), доплата больничных до 100% от оклада (28 дней в году), 3 оплачиваемых дня на случай форс-мажора; — Мобильная связь и полное обеспечение оборудованием, включая оргтехнику; — Бесплатное обучение, участие в профильных конференциях, корпоративные мероприятия и материальная помощь при важных событиях; — Существенные годовые бонусы до 6 зарплат; — Возможность выбора формата работы: офисный, удаленный или комбинированный; — По итогам собеседования возможно выполнение небольшого тестового задания.

Задачи: — Разработка и поддержка платформенных backend-сервисов на Kotlin. — Переписывание легаси-кода на PHP на стек Kotlin, включая разбор существующей логики, проектирование нового решения и перенос без потери функциональности. — Работа с реляционными и NoSQL базами данных, брокерами сообщений и API публичных облаков (Яндекс Облако, Cloud.ru/SberCloud). — Участие в код-ревью, архитектурных сессиях и проектировании решений. — Взаимодействие с командой аналитиков, DevOps и других разработчиков. — Написание технической документации по своим сервисам. Требования: — Опыт коммерческой разработки на Kotlin / Java не менее 5 лет, из которых минимум 3 года на Kotlin. — Уверенное знание одного или нескольких фреймворков: Vert.x, Spring Boot, Ktor. — Опыт работы с реляционными и NoSQL базами данных. — Умение писать чистый, поддерживаемый код и работать в команде. — Готовность разбираться в чужом легаси-коде и выносить его в понятные сервисы. Будет плюсом: — Опыт работы с системами мониторинга Prometheus, Grafana. — Знание брокеров сообщений Apache Pulsar, RabbitMQ. — Опыт работы с Temporal. — Понимание принципов построения распределённых систем. — Опыт работы с PHP для чтения и переноса легаси. Условия: — Гибкий график работы с возможностью начинать день в 8:00, 9:00 или 10:00. — Полностью удалённый формат работы с возможностью работать из любого города России. — Официальное оформление по ТК РФ с полным соцпакетом и «белой» зарплатой два раза в месяц. — Пакет лояльности от PrimeZone.

Location: Tbilisi, Georgia; Astana, Kazakhstan; Yerevan, Armenia; Almaty, Kazakhstan; Warsaw, Poland Join COLIBRIX ONE – Innovating the Future of Payments At COLIBRIX ONE* , we’re building advanced, AI-powered payment technologies that support Payment Service Providers (PSPs), Electronic Money Institutions (EMIs), and neobanks across the EU and the UK. As a fully licensed Electronic Money Institution (FCA Reference No. 927920) and holder of a Financial Institution Licence issued by the MFSA, as well as a principal member of both VISA and Mastercard, we provide comprehensive, real-world financial solutions that include: Global card processing Digital wallet infrastructure Cross-border merchant accounts Alternative payment methods (APMs) Corporate accounts for legal entities We’re a fast-growing team with a passion for innovation, security, and scalability. Our culture values curiosity, collaboration, and impact - and we’re looking for talented professionals who are ready to shape the future of fintech. At COLIBRIX ONE, your work directly powers the digital economy. If you're eager to solve meaningful challenges and build with purpose, we’d love to hear from you. About The role: We’re looking for a technically skilled Technical Support Specialist to join our growing L2 support team. This role is ideal for someone with a solid background in Linux administration, system monitoring, and hands-on troubleshooting. The ideal candidate is passionate about system reliability, enjoys automating routine tasks, and is comfortable working in a shift-based schedule. Experience in IT operations, FinTech, or payments infrastructure is a strong advantage. Responsibilities: Provide timely technical support to internal teams and partners regarding system monitoring and service stability Maintain and use tools like Prometheus , Grafana , Loki , and Alertmanager Log, analyze, and categorize incidents in Jira Service Management , and escalate issues when needed Develop and maintain small automation tools (e.g., Python scripts, Telegram/Slack/Jira bots ) Administer Linux servers : logs, access control, services, cronjobs Document recurring issues and solutions in Confluence Work with REST APIs to integrate with third-party systems Participate in a 24/7 shift rotation , including nights and weekends Requirements: 1+ years of experience in technical support Strong command of the Linux CLI , logs, services, file permissions, and networking Experience working with monitoring and alerting systems Understanding of incident and problem management (ITIL or Jira workflows) Basic skills in Python scripting Experience with Telegram, Slack, or Jira bots is a strong plus Understanding of REST APIs Excellent written and verbal communication skills in English and Russian Willingness to work in a shift-based environment (including on-call) Attention to detail, excellent communication skills and ability to explain complex technical concepts in simple terms Nice to Have: Experience in FinTech, acquiring, or payment systems Familiarity with Docker, CI/CD, or centralized logging systems (e.g., ELK, Jaeger) Hands-on contributions to automation or monitoring in production environments What we offer: Opportunity to shape the future of fintech solutions within a growing company Collaborative, horizontal team structure that values your expertise and ideas Continuous learning and development opportunities to enhance your skills and career growth Competitive salary and benefits package Flexible work arrangements to support work-life balance * Please note that this position is offered within the COLIBRIX ONE. Employment will be under the appropriate legal entity based on the role and location.