О проекте:
VK AI Space — платформа для создания и эксплуатации AI-агентов и LLM-решений корпоративного уровня. Продукт внедряется как в облаке, так и в закрытых контурах заказчиков (on-premise, air-gapped).
Задачи:
— Разворачивать и эксплуатировать Kubernetes-кластеры в production, в том числе с нуля через Kubespray.
— Работать в закрытых (air-gapped) контурах без доступа к интернету: самостоятельно готовить пакеты, образы, чарты и зависимости для offline-развёртывания.
— Устанавливать и настраивать сервисы в Kubernetes через Helm, дебажить и дорабатывать чарты «на лету» в процессе внедрения.
— Настраивать и сопровождать сопутствующий стек: БД и сервисы в Kubernetes, Kafka, ClickHouse, Postgres, Qdrant, Traefik, OpenSearch, NATS, NACK.
— Обеспечивать работу GPU-нагрузок: KubeRay Operator, NVIDIA Device Plugin.
— Диагностировать и устранять проблемы на уровнях Kubernetes, Helm, Linux.
— Самостоятельно вести внедрение от подготовки инфраструктуры до запуска и передачи в эксплуатацию.
— Выезжать к заказчикам в Москве и регионах для работ в закрытых контурах (примерно 40% проектов — onsite, 60% — удалённо).
Требования:
— Готовность к очным выездам к заказчикам в Москве и на площадки заказчиков для внедрения продукта в закрытых контурах.
— Практический опыт развёртывания и эксплуатации Kubernetes в production.
— Уверенное владение Kubespray: самостоятельное развёртывание кластера с нуля, понимание архитектурных компонентов и их взаимодействия.
— Опыт работы в закрытых (air-gapped) контурах без доступа к интернету.
— Умение самостоятельно подготовить все необходимые пакеты, образы и зависимости для offline-развёртывания.
— Опыт установки и настройки сервисов в Kubernetes через Helm.
— Умение дебажить и дорабатывать Helm-чарты в процессе внедрения.
— Уверенное знание Linux, Ansible, Terraform, Docker / Container Registry.
— Навыки диагностики и устранения проблем Kubernetes, Helm, Linux.
— Опыт внедрения решений у заказчиков.
— Способность самостоятельно доводить внедрение от подготовки инфраструктуры до запуска и эксплуатации продукта.
Условия:
— Заработная плата до 250 000 руб. (окончательный размер обсуждается по результатам собеседования).
— Гибридный формат работы.
— График работы 5/2 с гибким началом рабочего дня.
— Оформление на выбор — по ТК РФ, ИП или как самозанятый.
— Статус аккредитованной IT-компании.
— Амбициозные проекты и профессионально интересные задачи.
— Возможность для карьерного и профессионального роста в динамичной компании.
Задачи:
— сопровождать платформы оркестрации и автоматизации ИТ-инфраструктуры у заказчиков: внедрение платформ оркестрации;
— реализация и сопровождение CI/CD Pipeline, миграция систем и сервисов;
— поддержание решений по высокой доступности и отказоустойчивости;
— реализация дополнительного функционала к платформе контейнеризации (Persistent Storage, backup, мониторинг, сети);
— поддерживать архитектуру DevOps решений у крупных корпоративных заказчиков, планировать и сопровождать миграции систем, решать проблемы производительности систем.
Требования:
— высшее техническое образование;
— релевантный опыт работы от двух лет;
— приветствуется опыт работы в поддержке высокодоступных систем 24/7;
— опыт работы с Kubernetes либо с OKD/Openshift, российскими аналогами;
— опыт работы с Nginx, Linux, Ansible, git;
— опыт написания скриптов на bash/python/go или других языках;
— понимание общих принципов работы ИТ-систем, сетевого стека, балансировки нагрузки;
— глубокое понимание механизмов работы оркестраторов, опыт диагностики проблем внутри кластера;
— опыт внедрения, поддержки и развития средств автоматизации процессов доставки приложений (CI/CD).
Будет плюсом:
— опыт работы с распределёнными хранилищами Ceph;
— опыт работы с Kafka, ELK, Prometheus, Grafana;
— опыт работы с OKD/Openshift;
— наличие сертификата Certified Kubernetes Administrator.
Условия:
— аккредитованная ИТ-компания с 35-летним опытом на рынке;
— график работы 5/2 с 10:00 до 18:30;
— гибкий социальный пакет после испытательного срока (ДМС, компенсация фитнеса и изучения иностранных языков);
— компенсация до 100% оклада 10 рабочих дней больничного в год;
— социальная поддержка в сложных жизненных ситуациях, масштабные выездные мероприятия, круглосуточные медицинские консультации;
— возможность роста и обмена опытом, регулярные обучения, курсы и сертификации за счёт компании;
— участие в ключевых профильных мероприятиях ИТ-рынка;
— необходимая техника для комфортной работы;
— онлайн-клубы по интересам (Jet Movies, Jet Travel, Jet Зверушки, сноуборд и горные лыжи, English Speaking Club, Фотоклуб);
— корпоративные скидки на различные услуги и товары;
— команда профессионалов, ориентированных на результат и поддержку друг друга.
О нас: ООО ВФМ Технолоджи – аккредитованная IT компания, занимающаяся разработкой и поддержкой ПО. Правообладатели проекта «Jam Работа» - мобильного приложения для поиска подработки рядом с домом с ежедневными выплатами. Сервис ежедневно дает подработку более 100 000 человек по всей России.
Что предлагаем:
— ЗП 250К руб/мес (по результатам собеседования)
— Отсутствие переработок и ежедневных синков с менеджерами, требуется только уложиться в эстимейт
— Работа над продуктовыми и внутренними техническими задачами
— Офисный, гибридный либо удаленный формат работы (Москва, Космодамианская набережная, 52с4)
— Техника на выбор
— ДМС
— Оформление по трудовому договору
— Перформанс ревью и индексация 1 раз в год
Что ожидаем (обязательно):
— Умение работать с Unix подобными ОС (mac/linux/WSL)
— Опыт от 3 лет коммерческой разработки и от 2 лет на Go
— Боевой опыт работы с экосистемой микросервисных приложений Go: логирование, трассировка, метрики, синхронная и асинхронная коммуникация микросервисов
— Опыт работы с PostgreSQL: создание и оптимизация запросов, понимание внутренних процессов БД, желательно понимание работы PostgreSQL на больших объемах данных
— Опыт работы с Kafka: базовое понимание основных сущностей очереди
— Понимание работы Kubernetes на базовом уровне, умение работать с клиентами Kubernetes (kubectl, k9s, kubenav и т.д.) для просмотра логов, рестарта пода, проброса портов, настройки переменных окружения
Будет плюсом:
— Опыт работы с Clickhouse или другой колоночной БД
— Опыт работы с георепликацией и партиционированием данных БД
— Опыт оптимизации производительности и структуры данных БД с большой историчностью хранения данных и запросов для высоконагруженных приложений, включая потоковую поставку данных
— Опыт агентской разработки
Обязанности:
— Проектировать новые сервисы и поддерживать уже написанные
— Оптимизировать уже написанную логику
— Интегрироваться со сторонними сервисами
— Покрытие кода тестами, написание технической документации
— Взаимодействовать с разработчиками своей и смежных команд, участвовать в Code Review
Наш стек:
— Инструменты: Golang, Postgres, Kafka, Redis, Docker, Kubernetes
— Транспорт: gRPC/Protobuf, HTTP
— Деплой: Gitlab CI/CD
ГибридmiddleМосква
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи:
— Проектировать, разрабатывать и оптимизировать графы знаний на базе Neo4j.
— Разрабатывать решения Graph-RAG для задач поиска, извлечения информации и использования AI.
— Проектировать модели графовых данных, связи между сущностями и общие модели данных.
— Создавать и автоматизировать пайплайны для загрузки, трансформации и обработки данных.
— Работать со структурированными и неструктурированными наборами данных, включая профилирование, сбор данных, валидацию и проверки качества.
— Разрабатывать масштабируемые потоки обработки данных с использованием AWS-сервисов.
— Работать с потоковыми данными и обработкой на базе Kafka.
— Участвовать в развитии архитектуры, управляемой метаданными, каталогов данных и принципов Data Fabric.
— Участвовать в автоматизации data pipelines и разработке пайплайнов на базе AI-агентов.
Требования:
— Сильный практический опыт работы с Neo4j, включая моделирование графовых данных и оптимизацию запросов.
— Практический опыт проектирования и реализации решений Graph-RAG.
— Сильные навыки разработки на Python.
— Опыт работы со stream processing и Kafka.
— Практический опыт работы с технологиями обработки данных в AWS, включая AWS Glue, Data Catalog, Data Lake/Lake Formation и связанные сервисы.
— Глубокое понимание data pipelines, data modeling и data architecture.
— Опыт обработки как структурированных, так и неструктурированных данных.
Будет преимуществом:
— Опыт работы с PostgreSQL.
— Сильный опыт построения data pipelines на AWS.
— Опыт работы с LangChain, CrewAI или аналогичными агентными фреймворками.
— Опыт автоматизации data pipelines с использованием AI-агентов.
— Знание распространенных моделей данных, metadata-driven processing и принципов Data Fabric.
— Опыт интеграции Knowledge Graphs с решениями на базе RAG/LLM.
Требования по доступности:
— Возможность частично пересекаться с рабочими часами по тихоокеанскому времени США (US Pacific Time), включая доступность до 11:00 AM PT.
Условия:
— Возможности для профессионального и карьерного развития.
— Поддержка в получении профессиональных сертификаций.
— Программа менторства.
— Медицинская страховка.
— Участие в корпоративных мероприятиях.
— Гибкие форматы работы (гибридный или удалённый).
— Оплачиваемый отпуск и больничные.
Задачи:
— Осуществлять сбор, анализ, систематизацию и формализацию бизнес-требований к системе.
— Проектировать и описывать форматы API для внутренних и внешних интеграций.
— Описывать интеграционных сценариев и потоков данных, в том числе с использованием брокеров сообщений.
— Проектировать структуры хранения данных для реляционных баз (PostgreSQL).
— Подготавливать постановки для разработчиков (backend и frontend) и ведение технической документации.
— Участвовать в планировании и декомпозиции монолитной архитектуры совместно с системным архитектором.
— Взаимодействовать с продуктовой командой, backend- и frontend-разработчиками.
Требования:
— Уверенный коммерческий опыт работы системным аналитиком от 3 лет.
— Навык транслировать бизнес-требования в понятные технические концепции для команды разработки.
— Опыт проектирования и документирования REST API и интеграционных взаимодействий.
— Понимание работы реляционных баз данных и уверенное владение SQL для анализа данных.
— Понимание принципов построения распределенных систем и микросервисной архитектуры.
— Опыт работы с инструментами моделирования архитектуры и бизнес-процессов (UML, BPMN, C4).
— Готовность прагматично работать с большой существующей системой, описывая эволюционные изменения.
Будет плюсом:
— Практический опыт работы с пространственными данными (GeoJSON, KML) и PostGIS.
— Понимание принципов работы с брокерами сообщений, в частности опыт с Kafka в production-сценариях.
— Знание принципов работы систем аутентификации и авторизации (Keycloak, OIDC).
— Опыт проектирования сложных пользовательских интерфейсов для работы с документами и геоинформационными сервисами.
— Понимание особенностей интеграции и работы PWA-приложений с офлайн-режимом.
Условия:
— драйвовые задачи и ресурсы для их реализации
— преимущества аккредитованной IT-компании
— материальную помощь в случае важных событий в жизни
— корпоративное обучение у топовых провайдеров и доступ к онлайн-библиотеке
— корпоративные тренировки и спортивные активности - бег, футбол, волейбол, баскетбол, теннис и другие
— комьюнити по интересам
— скидки от партнеров на ДМС, связь, развлечения, подарки, спорт и т.д.
Ключевое направление проекта — тестирование AI-систем, включая решения на базе RAG и LLM.
Требования:
— Гражданство и локация РФ
— Опыт работы в QA от 5 лет
— Опыт автоматизации тестирования от 3 лет
— Хороший практический опыт автоматизации на Python
— Обязателен опыт тестирования AI-систем, LLM и RAG
— Технический стек / навыки: Python, Pytest, xdist, Playwright, CI/CD, Kafka, SQLAlchemy, Тестирование API
Задачи:
— Разработка и поддержка автотестов на Python
— Написание и поддержка тестов на Pytest, параллельный запуск с xdist
— Автоматизация UI-тестирования с Playwright
— Интеграция автотестов в CI/CD, работа с Kafka и базами данных (SQLAlchemy)
— Тестирование AI-систем, LLM-решений и RAG-пайплайнов; анализ результатов и выявление дефектов
Условия:
— удалённая работа
— полная занятость
— вилка до 146 000 ₽ на руки.
Задачи:
— работать в роли QA Automation Engineer (Java) над проектом заказчика, который развивает продукты для брокерского бизнеса и аналитики рынка.
Требования:
— опыт работы в роли QA Automation Engineer (Java) от 1,6 года;
— опыт автоматизации тестирования с использованием Java, JUnit, RestAssured, Allure;
— опыт ручного функционального тестирования микросервисов и интеграций (REST API, Kafka);
— понимание теории тестирования и применение различных техник тест-дизайна;
— ответственность, умение добывать информацию, инициативность, готовность договариваться, обучаемость;
— базовое понимание принципов работы REST, микросервисной архитектуры, брокеров сообщений, систем контейнеризации, CI/CD;
— уверенные знания SQL;
— навыки работы с командной строкой Linux;
— опыт работы с ИИ-агентами.
Будет плюсом:
— опыт тестирования gRPC.
Условия:
— полный рабочий день;
— возможность удалённой работы, а также выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид);
— релокейт между офисами компании в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Нижнем Новгороде, Самаре;
— хорошая зарплата с индивидуальным обсуждением, доплаты за менторство и профактивности;
— долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review;
— доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (в том числе как спикер);
— социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные;
— корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия.
УдалённоmiddleГеография найма не уточнена, офис: Москва
Задачи:
— Собирать требования от заказчика и формировать ТЗ.
— Разрабатывать и поддерживать техническую документацию по продукту.
— Контролировать реализацию в соответствии с ТЗ.
— Валидировать тест-кейсы, подготовленные QA.
— Разрабатывать приложения в трёхзвенной архитектуре.
— Участвовать в деплое совместно с DevOps.
— Разбирать ошибки и устранять инциденты.
Требования:
Обязательно:
— Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет.
— Опыт Fullstack-разработки от 1 года.
— Опыт разработки на FastAPI от 2 лет.
— Проектирование и использование реляционных БД.
— Проектирование и разработка масштабируемого API среднего слоя (Python).
— Опыт написания модульных тестов.
— Практический опыт разработки front-end на Vue.
— Опыт составления ТЗ и контроля корректности реализации.
— Опыт сборки артефактов в CI/CD с автоматическим деплоем (K8S).
Будет плюсом:
— Опыт работы в продуктовых командах.
— Знание смежных технологий (Docker, Kafka, Redis).
— Понимание принципов микросервисной архитектуры.
Условия:
— Формат: гибрид (Москва, Краснодар) или удалёнка из других городов РФ.
— Оформление по ТК РФ в аккредитованной IT-компании.
— ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи.
— Корпоративные скидки, бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком.
— Обучение, конференции, митапы — поддержка в развитии.
— Работа над масштабными проектами: Умный магазин, роботизация, беспилотность, GenAI.
— Социально-психологическая поддержка: юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ-советники.
Задачи:
— Самостоятельное развертывание кластера Kubernetes с нуля
— Подготовка инфраструктуры для офлайн развертывания
— Внедрение решений у внешних заказчиков
— Настройка нод с GPU
Требования:
— Опыт работы DevOps от 4 лет
— Практический production-опыт с Kubernetes
— Уверенный Kubespray — самостоятельное развертывание кластера с нуля и понимание его архитектуры
— Опыт работы в закрытых контурах без доступа к интернету
— Уверенное знание Linux, Ansible, Terraform, Docker / Container Registry
— Опыт работы KubeRay Operator, NVIDIA Device Plugin
— Kafka, ClickHouse, Postgres, Qdrant, Traefik, Opensearch, Nats, NACK
— Умение настраивать ноды с GPU
— Опыт внедрения решений у внешних заказчиков
— Опыт с VK Cloud, OpenStack будет плюсом
Условия:
— full-time
— Контракт с ИП
— Только для граждан РФ
Задачи:
— улучшение решений для обработки данных и обеспечение качества и производительности моделей машинного обучения.
Требования:
— опыт в QA, преимущественно в тестировании бэкенда, с сильным знанием Python (Pytest) для написания и поддержки автоматизированных тестовых скриптов более 3 лет;
— умение работать с Linux и связанными инструментами;
— глубокие знания скриптов Bash;
— понимание принципов Docker/Kubernetes, базовые знания CI/CD и способность анализировать логи бэкенд-сервисов, включая использование Open Lens или аналогичных инструментов;
— опыт работы с Kafka и Kibana или готовность быстро их изучить;
— опыт тестирования RESTful и gRPC API;
— уровень английского языка – Intermediate+ и выше.
Условия:
— гибкий формат: удаленная работа или гибрид.
Работодатель: Andersen Lab — компания, разрабатывающая решения в области данных и машинного обучения.
Задачи:
— сбор требований: взаимодействие с заказчиками и конечными пользователями, выявление потребностей в отчётности и дашбордах;
— проектирование данных: проработка логики расчётов, постановка ТЗ разработчикам / дата инженерам на трансформацию данных от систем-источников до целевых витрин;
— контроль качества данных: проверка корректности, полноты и консистентности данных для конечных пользователей;
— развитие хранилища: участие в проектировании слоёв и витрин DWH, оптимизация запросов при работе с большими объёмами данных;
— проектирование интеграций: понимание подходов к получению данных из смежных систем (REST API, Kafka, RabbitMQ, прямое обращение к БД);
— улучшение процессов: оптимизация существующих процессов разработки BI-аналитики, ведение документации;
— разработка и оптимизация отчётности: создание и доработка дашбордов в Tableau, оптимизация производительности и UI/UX.
Требования:
— уверенный SQL (фильтрация, подзапросы, агрегация, оптимизация);
— понимание ETL/ELT-процессов и архитектуры хранилища данных;
— опыт построения дашбордов и отчётности;
— умение переводить бизнес-процессы в сущности хранилища;
— ориентированность на результат, многозадачность, способность предлагать и внедрять решения.
Будет плюсом:
— опыт работы с Tableau (понимание принципов работы LOD, Table Calculations, Sets, логической модели данных, Data Blending);
— опыт взаимодействия с PySpark, Hive (на уровне аналитика);
— опыт взаимодействия с ИИ агентами.
Условия:
— формат работы на выбор: офис/гибрид/удаленка;
— гибкий график (с 8 до 17, с 9 до 18 или с 10 до 19);
— участие в проекте кафетерия льгот (ДМС, спорт, мобильная связь, обучение);
— полугодовые премии;
— корпоративные скидки до 30% на товары Спортмастер, Ostin, Funday, Demix;
— внутреннее и внешнее обучение, конференции;
— BestBenefits – сервис персонализированных скидок и привилегий;
— технику предоставляем.
УдалённоmiddleМы находимся в поиске аналитика данных, наши специалисты отвечают за построение аналитической отчётности на основе корпоративного хранилища данных в таких доменах как: электронная коммерция, маркетинг и персонализация, HR, логистика, финансы
На проект ведущего банка России требуется QA инженер тестировщик с опытом тестирования бэкенда в IT-проектах.
Задачи:
— Тестирование бэкенд-сервисов, обеспечение качества и стабильности решений.
— Закрытие уязвимостей, расширение функционала до уровня Enterprise, сопровождение продуктов.
Требования:
— Глубокое знание REST API: проектирование и декомпозиция тестовых сценариев на основе OpenAPI / Swagger, проверка status code, структуры ответов, заголовков, rate-limiting.
— Владение SQL (PostgreSQL): написание сложных запросов с JOIN.
— Опыт работы с брокером сообщений Kafka: проверка событийной модели (producer/consumer).
— Понимание микросервисной архитектуры: тестирование согласованности данных между сервисами.
— Опыт работы с контейнеризацией и окружениями: Docker, Kubernetes (понимание подов, сервисов).
— Навыки работы с логированием и трейсингом: Kibana / ELK, OpenTelemetry / Jaeger — умение найти «упавшую» транзакцию по trace-id.
— Опыт с BPM-оркестраторами (Camunda) — проверка workflow длительно выполняющихся процессов.
Условия:
— Формат работы: удаленка.
— Занятость: полная.
— Трудоустройство: ИП.
Location: Office, EU
We are the creators of a new fintech era!
Our mission is to revolutionize the world by making blockchain technology accessible to everyone in everyday life. WhiteBIT is a global team of more than 1,500 professionals united by a shared vision of shaping the future.
We are building our own blockchain ecosystem to ensure maximum transparency and security for over 8 million users worldwide. Our cutting-edge solutions, rapid adaptation to market challenges, and technological excellence set us apart from traditional companies.
Our official partners include Juventus, FC Barcelona, Lifecell, FACEIT, and VISA.
Join us as a Head of Data Platform.
Requirements
Education & Experience:
— MSc in computer science, mathematics, statistics, physics or another quantitative field; PhD is a plus, not a requirement — research-grade methodology sits with the Quantitative Researcher
— 5+ years in data engineering / analytics, incl. lead / management experience; built a trading / financial data platform from zero at a crypto exchange, HFT / electronic-trading firm, market maker, or trading fintech. Bank / enterprise-DWH background alone does not qualify
— Personally carried production ownership of money data — trades, balances, positions, P&L — where a data error is a financial error
Core Technical Skills — data platform:
— Hands-on today: designs and ships pipelines personally — advanced SQL and Python; ClickHouse (or kdb+ / comparable columnar OLAP) in production
— Streaming and batch in one architecture: Kafka or equivalent, event feeds with second-grade freshness alongside hourly aggregates; trading-day logic — metrics counted within a trading day that starts and ends at a fixed morning hour, with an automatic daily reset
— Optimizes data footprint and computational overhead across every stage: selects the tech stack, partitioning logic, and execution flow based on cost-to-performance impact
— Data-correctness engineering: reconciliation, idempotent backfills, late / duplicate event handling, data-quality monitoring and lag alerting
— Vendor and API integration: institutional market-data providers (Kaiko / Amberdata class), exchange APIs, FX feeds; schema design and documentation others can build on
Core Technical Skills — analytics & applied math:
— Applied statistics at a working level: distributions, hypothesis tests and confidence intervals, correlation vs causation, time-series and aggregation pitfalls (session boundaries, survivorship, outliers) — enough to catch a methodological error in an analyst's query or notebook, and to have designed or reviewed metric / experiment methodology in past roles
— Metric and semantic design: one written definition per metric (P&L, uptime, spread, fill rate) enforced across every report; analytical data models (marts / star schemas) that make those definitions computable and cheap to query
— BI stack governance: Tableau / Grafana — performance, access control, versioned metric definitions; reviews dashboards for correctness rather than building them all himself
— ML literacy: understands when a model is — and is not — needed and can supervise applied work; research-grade modeling remains the Quantitative Researcher's mandate
Market & Domain Knowledge:
— Trading data from practice, not textbooks: maker/taker, fees and rebates, perpetual funding, realized / unrealized P&L, inventory and exposure, order-book depth and spread, slippage, quoting uptime
— Understands the consumers: how analysts, quants and desk heads use the data, and how market-quality / compliance metrics feed liquidity-provider terms
— Has built and run a mixed organisation of data engineers and analysts: separate hiring bars and growth tracks, peer review of queries and dashboards as a standard, methodology documented before a number ships
— Partners with quantitative research: turns the Researcher's methodology into production metrics and dashboards without distorting it; runs the sign-off process with quant and desk stakeholders
— Treats balances and client data as confidential by default: access control, least privilege, audit trail, no raw-data leaks
— Never ships silently wrong numbers: escalates early, cuts scope consciously, flags uncertainty in the data
Mindset & Soft Skills:
— Player-coach: the first months are personal hands-on delivery; scaling through the team runs in parallel, not instead
— Speaks business: reports status in money and deadlines; prioritizes by P&L impact — which dataset unblocks which decision; no jargon walls with management and stakeholders
— Owner of the direction's technical goals, not of a backlog: takes a business problem, decomposes it into tasks, executes and delegates
Responsibilities - Platform
— Architect and ship the central data warehouse: every trade, position, balance and P&L across all trading services; an hourly contour for BI plus a real-time contour for monitoring; trading-day logic with automatic daily reset
— Build the data layers behind LP terms: market quality (spread, depth near mid price, fill rate, per-order slippage), quoting-uptime start/stop events per maker and pair, external tier-1 benchmarks and FX feeds for regional fiat pairs
— Close the data debt: gaps in realized-P&L coverage, history backfills, broken monitoring services — restore or replace
— Set and hold agreed data-freshness targets and pipeline-health alerting; own schemas and documentation
— Own analytics delivery end-to-end: the KPI rulebook published and signed, financial / attribution / historical-performance dashboards, compliance screens and provider scorecards
— Enforce a single semantic layer: one definition per metric across every report; methodology documented before a dashboard ships
— Quality gate: numbers are reviewed and challenged before they reach management; sign-offs from quant / desk collected per deliverable
Responsibilities
:
— Hire leaders-first and onboard the technical team (~10 people: data engineering, analytics & BI, technical PM) per the approved hiring plan; hand tasks down without losing velocity
— Single interface to exchange tech (requirements, acceptance, freshness targets) and to analytics / quant stakeholders; run delivery in Jira against the approved one-year roadmap
— After the build: run the platform as a service to the direction — researcher-generated tasks, new metrics and pair groups, regular recalibration.
Working terms
Immerse yourself in Crypto & Web3:
Master cutting-edge technologies and become an expert in the most innovative industry.
Work with the Fintech of the Future:
Develop your skills in digital finance and shape the global market.
Take Your Professionalism to the Next Level:
Gain unique experience and be part of global transformations.
Drive Innovations:
Influence the industry and contribute to groundbreaking solutions.
Join a Strong Team:
Collaborate with top experts worldwide and grow alongside the best.
Work-Life Balance & Well-being:
Modern equipment.
Comfortable working conditions, and an inspiring environment to help you thrive.
22 business days of paid leave.
Additional days off for national holidays.
Your privacy matters to us. You can learn more about how we handle your personal data with regard to your application in our
Candidate Privacy Notice
.
Компания Maxilect расширяет команду для проекта крупного коммерческого банка в РФ.
Ожидания:
— Опыт коммерческого тестирования от 4 лет.
— Опыт разработки автотестов на Java от 1 года.
— Глубокое понимание REST API, SOAP, HTTP/HTTPS, JSON и опыт их автоматизированного тестирования.
— Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ или аналогами).
— Уверенное владение SQL: написание запросов средней сложности (DML, DDL), понимание миграций и структуры данных.
— Опыт работы Fullstack QA в течение последнего года и более.
Требования (обязательно):
— опыт работы DevOps от 4 лет
— практический production-опыт с Kubernetes
— уверенный Kubespray — самостоятельное развертывание кластера с нуля и понимание его архитектуры
— опыт работы в закрытых контурах без доступа к интернету
— умение самостоятельно готовить инфраструктуру для офлайн развертывания
— уверенное знание Linux, Ansible, Terraform, Docker / Container Registry
— опыт работы KubeRay Operator, NVIDIA Device Plugin
— Kafka, ClickHouse, Postgres, Qdrant, Traefik, Opensearch, Nats, NACK
— умение настраивать ноды с GPU
— опыт внедрения решений у внешних заказчиков
— опыт с VK Cloud, OpenStack будет плюсом
Location: Serbia; Latvia; Lithuania; Ljubljana; Moldova; Belarus; Georgia; Kyrgyzstan; Uzbekistan; Azerbaijan; Armenia; Czech Republic; Portugal; Spain; Dubai
Workplace: remote
About the Team
We are Quadcode, a fintech company excelling in financial brokerage activities and delivering advanced financial products to our global clientele. Our flagship product, an internal trading platform, is offered as a Software-as-a-Service (SaaS) solution to other brokers.
About the role
We're looking for a Linux Administrator to join our Infrastructure team, responsible for building, operating and continuously improving all of our infrastructure services — from core services to observability and private clouds.
Our infrastructure supports the stable operation of a large-scale trading platform and includes 2,000+ virtual machines and 300+ physical servers, running predominantly on Ubuntu. The stack ranges from core services like LDAP, PowerDNS and NTP, to an observability stack (Prometheus, Thanos, Loki, Grafana, Jaeger) and private clouds based on OpenStack and Kubernetes, as well as services such as GitLab, Artifactory and Vault.
You’ll work in a team of experienced infrastructure engineers, using Scrum and Agile practices, with two-week sprints and a strong focus on automation, reliability and continuous improvement.
The position is full-time remote, with a flexible start time — anytime before 12:00 pm EET/EEST.
Why this role?
You’ll be part of the team responsible for the production environment behind products used by millions of users, working directly with development teams, helping them troubleshoot infrastructure-related issues and keep their services running reliably in production.
It’s a good fit for an engineer who enjoys troubleshooting, automation and making infrastructure more reliable and scalable, rather than simply maintaining servers.
Tasks
Oversee various services and associated infrastructure components, including DNS, Gitlab, Artifactory, Vault, Loki, Prometheus etc;
Perform day-to-day operational tasks such as upgrades, CVE patching, backup and restore, security scans, and monitoring;
Manage and support private clouds (Openstack and Kubernetes);
Design, configure, maintain and troubleshoot Linux systems across different environments, including bare metal, virtual machines and containers.
Resolve incidents, provide support coverage, categorize issues, conduct post-mortems, and perform root cause analysis;
Ensure environments are stable and adhere to availability SLAs;
Work towards reducing operational effort;
Automate repetitive operational tasks and continuously reduce manual effort;
Collaborate with development teams to troubleshoot infrastructure-related issues in production;
Keep infrastructure documentation and operational procedures up to date;
Engage in constant upskilling to stay updated with industry best practices.
Requirements
3+ years of professional experience as a Linux System Administrator, DevOps Engineer, or Site Reliability Engineer, with a focus on infrastructure.
Extensive experience in designing, building, configuring, and troubleshooting Linux servers across various environments (bare metal, container, cloud);
Experience with Linux server configuration, maintenance and troubleshooting in production.
Understanding of process control, logging and Linux service management.
Experience with infrastructure services such as Vault, Artifactory, DNS and similar platform components.
Proficiency with automation tools such as Chef, Ansible, or Salt;
Experience with Docker, Kubernetes and containerized environments;
Experience with monitoring and log aggregation tools like Grafana, ELK, or Graylog;
Experience in deploying and maintaining systems on cloud solutions such as OpenStack, VMware, Proxmox, or public cloud platforms such as AWS, GCP, Azure.
Skilled in scripting languages such as Bash and Python;
Familiarity with configuring various servers and databases, including Apache Tomcat, Nginx, MySQL DB, PostgreSQL, Kafka, RabbitMQ, etc;
Experience with DevOps tools and CI/CD workflows.
At least C1 in Russian and B1 in English.
Nice to have
Hands-on experience with Kubernetes, including troubleshooting workloads and cluster-related issues.
Hands-on experience with OpenStack, including deployment, configuration, maintenance or troubleshooting of private cloud environments.
Hands-on experience with Chef.
Experience with GitLab CI/CD, Jenkins or GitHub Actions.
Experience working with fintech/trading, or other high-load and mission-critical systems.
We offer
Full-time remote work (service provider contract).
Competitive compensation (EUR).
Flexible working hours.
Corporate AI subscriptions (Claude, Gemini, GPT, etc.).
Access to a rewards marketplace offering products and language courses, redeemable using the company’s internal currency.
A strong team of engineers.
Positive and friendly atmosphere.
With a team of 500+ creative and tech-driven people across the globe, Quadcode is the place where ideas turn into impact, where every project is a chance to grow, innovate, and make your mark.
Join us today, and let's shape the future of fintech together!
Note: All applications will be treated with strict confidence. We thank all applicants for their interest, however, only those candidates selected for interviews will be contacted.
#LI-JM1
Задачи:
— разрабатывать и поддерживать микросервисы на Java 17+ (Spring Boot)
— участвовать в развитии архитектуры сервисов: от постановки задач до внедрения
— работать с технологическим стеком: Kafka, PostgreSQL, Kubernetes, Gitlab CI
— проводить code-review, участвовать в разборе инцидентов и развитии технических процессов в команде
— взаимодействовать с аналитиками, архитекторами, тестировщиками и другими разработчиками
Требования:
— опыт профилирования Java-приложений от 2 лет
— опыт реализации сервисов в рамках микросервисной архитектуры
— понимание внутреннего устройства Spring Framework
— опыт участия в принятии архитектурных паттернов и решений
— опыт участия в разборе инцидентов
middleГеография найма не уточнена
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Автоотклики