#junior #middle #удаленка
IBS
Инженер по автотестированию (Python)
Опыт работы: 1–3 года
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Составление тест-кейсов по функционалу (анализ требований, проектирование тестов)
-Автоматизация тест-кейсов на Python (PyTest)
-Тестирование API — проверка контрактов между сервисами, работа с JSON
-Написание и выполнение SQL-запросов для проверки данных в БД
-Анализ логов (Kibana) для поиска причин ошибок
-Взаимодействие с разработчиками и аналитиками для уточнения требований
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-От 6 месяцев коммерческого опыта автоматизированного тестирования
-Преобладание опыта тестирования backend (API, JSON, SQL, DevTools) — это ключевое требование
-PyTest: уверенное знание библиотеки (фикстуры, параметризация, маркеры, фикстуры)
-Общее владение Python: циклы, базовые алгоритмы, типы данных, методы и функции, классы
-Владение базовыми запросами к БД (как минимум до JOIN из нескольких таблиц)
-Умение описывать и создавать тест-кейсы для автоматизации
-Навык интеграционного тестирования
-Навык чтения логов (у нас Kibana)
-Понимание клиент-серверной архитектуры
-Знание протокола HTTP, методов, кодов статусов
-Внимание к деталям и системное мышление
-Ответственность и самостоятельность
-Коммуникабельность — умение четко формулировать проблемы и аргументировать свою позицию
-Желание развиваться в автоматизации тестирования
-Будет плюсом:
-Опыт тестирования ERP-систем, HR-продуктов или сложных веб-приложений
-Понимание процессов управления персоналом (подбор, обучение, кадровый учет)
-Опыт работы с PostgreSQL
-Опыт написания автотестов на API (requests, aiohttp)
-Знание Git
Контакты: Telegram @ibs_ru
Python Job в Telegram | в VK | в Max
IBS
Инженер по автотестированию (Python)
Опыт работы: 1–3 года
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Составление тест-кейсов по функционалу (анализ требований, проектирование тестов)
-Автоматизация тест-кейсов на Python (PyTest)
-Тестирование API — проверка контрактов между сервисами, работа с JSON
-Написание и выполнение SQL-запросов для проверки данных в БД
-Анализ логов (Kibana) для поиска причин ошибок
-Взаимодействие с разработчиками и аналитиками для уточнения требований
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-От 6 месяцев коммерческого опыта автоматизированного тестирования
-Преобладание опыта тестирования backend (API, JSON, SQL, DevTools) — это ключевое требование
-PyTest: уверенное знание библиотеки (фикстуры, параметризация, маркеры, фикстуры)
-Общее владение Python: циклы, базовые алгоритмы, типы данных, методы и функции, классы
-Владение базовыми запросами к БД (как минимум до JOIN из нескольких таблиц)
-Умение описывать и создавать тест-кейсы для автоматизации
-Навык интеграционного тестирования
-Навык чтения логов (у нас Kibana)
-Понимание клиент-серверной архитектуры
-Знание протокола HTTP, методов, кодов статусов
-Внимание к деталям и системное мышление
-Ответственность и самостоятельность
-Коммуникабельность — умение четко формулировать проблемы и аргументировать свою позицию
-Желание развиваться в автоматизации тестирования
-Будет плюсом:
-Опыт тестирования ERP-систем, HR-продуктов или сложных веб-приложений
-Понимание процессов управления персоналом (подбор, обучение, кадровый учет)
-Опыт работы с PostgreSQL
-Опыт написания автотестов на API (requests, aiohttp)
-Знание Git
Контакты: Telegram @ibs_ru
Python Job в Telegram | в VK | в Max
👍3❤2
#middle #200k #удаленка
BGStaff
Data Scientist / AI Engineer (LLM, AI-агенты), аутстафф, удалённо
от 200 000 до 230 000 ₽ за месяц
Формат работы: можно удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Разрабатывать и выводить в промышленную эксплуатацию решения на базе ИИ, в том числе AI-агентов на базе LLM
-Проектировать архитектуру AI-агентов и подходы к их построению
-Работать с Deep Learning в части NLP, включая архитектуру Transformer
-Делать fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.)
-Разрабатывать интеграции с ИТ-системами
-Работать с промышленным k8s
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Data Scientist / AI Engineer с коммерческим опытом от 3 лет, который в роли DS/AI Engineer реализовал и вывел в прод решения на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM. Человека, который одинаково уверенно чувствует себя и в классическом ML, и в глубоком обучении, и в инфраструктуре
-Коммерческий опыт работы от 3 лет
-Опыт реализации и вывода в промышленную эксплуатацию решений на базе ИИ — обязательно в том числе AI-агентов на базе LLM — в роли Data Scientist / AI Engineer
-Знание основ Classic Machine Learning
-Хорошее знание Deep Learning (NLP)
-Глубокое понимание архитектуры Transformer
-Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов
-Практический опыт fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.)
-Уверенная работа со стеком Python — Torch, Transformers
-Опыт разработки интеграций с ИТ-системами
-Опыт промышленной работы с k8s
Контакты: promo@bgstaff.ru
Python Job в Telegram | в VK | в Max
BGStaff
Data Scientist / AI Engineer (LLM, AI-агенты), аутстафф, удалённо
от 200 000 до 230 000 ₽ за месяц
Формат работы: можно удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Разрабатывать и выводить в промышленную эксплуатацию решения на базе ИИ, в том числе AI-агентов на базе LLM
-Проектировать архитектуру AI-агентов и подходы к их построению
-Работать с Deep Learning в части NLP, включая архитектуру Transformer
-Делать fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.)
-Разрабатывать интеграции с ИТ-системами
-Работать с промышленным k8s
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Data Scientist / AI Engineer с коммерческим опытом от 3 лет, который в роли DS/AI Engineer реализовал и вывел в прод решения на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM. Человека, который одинаково уверенно чувствует себя и в классическом ML, и в глубоком обучении, и в инфраструктуре
-Коммерческий опыт работы от 3 лет
-Опыт реализации и вывода в промышленную эксплуатацию решений на базе ИИ — обязательно в том числе AI-агентов на базе LLM — в роли Data Scientist / AI Engineer
-Знание основ Classic Machine Learning
-Хорошее знание Deep Learning (NLP)
-Глубокое понимание архитектуры Transformer
-Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов
-Практический опыт fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.)
-Уверенная работа со стеком Python — Torch, Transformers
-Опыт разработки интеграций с ИТ-системами
-Опыт промышленной работы с k8s
Контакты: promo@bgstaff.ru
Python Job в Telegram | в VK | в Max
🤔3❤1👍1
#junior #middle #100k #удаленка
Альвента
Python backend-разработчик (AI voice agents)
от 80 000 до 120 000 ₽ за месяц, на руки
Опыт работы: 1–3 года
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы на Python (FastAPI, asyncio)
-Развивать логику диалогового агента: сценарии и состояния звонка, извлечение данных из реплик, работу с LLM
-Писать интеграции с МИС и CRM клиник (расписание врачей, запись пациентов) и с внешними API
-Проектировать REST API для веб-интерфейса операторов и админки клиник
-Работать с фоновыми задачами и очередями (Celery / TaskIQ, RabbitMQ, Redis)
-Проектировать схемы данных и оптимизировать запросы в PostgreSQL
-Разбирать логи звонков, находить и исправлять ошибки в поведении агента
-Участвовать в код-ревью, покрывать код тестами, улучшать кодовую базу
-Деплоить и сопровождать сервисы в Docker на Ubuntu
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Коммерческий опыт разработки на Python от 1 до 3 лет
-Опыт разработки на FastAPI и уверенное понимание async/await в Python
-Pydantic (v2): валидация данных, схемы запросов и ответов, настройки
-PostgreSQL: уверенный SQL, индексы, оптимизация запросов; опыт с SQLAlchemy
-Alembic: написание и сопровождение миграций
-Celery: фоновые и отложенные задачи, ретраи, периодические задачи
-RabbitMQ: понимание очередей, exchange и routing, гарантий доставки
-Redis: кэширование, брокер/бэкенд для задач, TTL, базовые структуры данных
-Docker и Docker Compose: умение собрать образ, поднять окружение из нескольких сервисов и разобраться, почему оно не стартует
-Git и pull request-флоу (у нас GitHub)
-Linux (Ubuntu) на уровне повседневных задач: логи, процессы, сеть
-Умение читать чужой код, задавать вопросы и доводить задачи до прода
Будет плюсом:
-Опыт интеграции с LLM API (OpenAI-совместимые API, vLLM), промпт-инжиниринг, structured output
-Знакомство с LangGraph, LangChain или другими фреймворками для агентов
-Опыт с real-time системами: WebSocket, стриминг, работа с аудио
-Знакомство с IP-телефонией (SIP, Asterisk, LiveKit) или с медиапайплайнами (Pipecat)
-Опыт интеграций с медицинскими информационными системами
-Тесты на pytest как привычная часть работы
Откликнуться
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Альвента
Python backend-разработчик (AI voice agents)
от 80 000 до 120 000 ₽ за месяц, на руки
Опыт работы: 1–3 года
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы на Python (FastAPI, asyncio)
-Развивать логику диалогового агента: сценарии и состояния звонка, извлечение данных из реплик, работу с LLM
-Писать интеграции с МИС и CRM клиник (расписание врачей, запись пациентов) и с внешними API
-Проектировать REST API для веб-интерфейса операторов и админки клиник
-Работать с фоновыми задачами и очередями (Celery / TaskIQ, RabbitMQ, Redis)
-Проектировать схемы данных и оптимизировать запросы в PostgreSQL
-Разбирать логи звонков, находить и исправлять ошибки в поведении агента
-Участвовать в код-ревью, покрывать код тестами, улучшать кодовую базу
-Деплоить и сопровождать сервисы в Docker на Ubuntu
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Коммерческий опыт разработки на Python от 1 до 3 лет
-Опыт разработки на FastAPI и уверенное понимание async/await в Python
-Pydantic (v2): валидация данных, схемы запросов и ответов, настройки
-PostgreSQL: уверенный SQL, индексы, оптимизация запросов; опыт с SQLAlchemy
-Alembic: написание и сопровождение миграций
-Celery: фоновые и отложенные задачи, ретраи, периодические задачи
-RabbitMQ: понимание очередей, exchange и routing, гарантий доставки
-Redis: кэширование, брокер/бэкенд для задач, TTL, базовые структуры данных
-Docker и Docker Compose: умение собрать образ, поднять окружение из нескольких сервисов и разобраться, почему оно не стартует
-Git и pull request-флоу (у нас GitHub)
-Linux (Ubuntu) на уровне повседневных задач: логи, процессы, сеть
-Умение читать чужой код, задавать вопросы и доводить задачи до прода
Будет плюсом:
-Опыт интеграции с LLM API (OpenAI-совместимые API, vLLM), промпт-инжиниринг, structured output
-Знакомство с LangGraph, LangChain или другими фреймворками для агентов
-Опыт с real-time системами: WebSocket, стриминг, работа с аудио
-Знакомство с IP-телефонией (SIP, Asterisk, LiveKit) или с медиапайплайнами (Pipecat)
-Опыт интеграций с медицинскими информационными системами
-Тесты на pytest как привычная часть работы
Откликнуться
Python Job в Telegram | в VK | в Max
🤔11❤2
#middle #100k #удаленка
Rocket Science
Python-разработчик
от 140 000 ₽ за месяц, на руки
Опыт работы: 1–3 года
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Разработка и развитие backend-сервисов для AI/Agent-платформы на Python
-Проектирование и реализация асинхронных task-processing pipeline: постановка задач, очереди, воркеры, статусы, retries, idempotency
-Разработка AI/LLM-интеграций и orchestration-логики: вызов моделей, обработка результатов, управление контекстом и состоянием задач
-Построение агентских workflow с использованием LangGraph / аналогичных orchestration-инструментов
-Реализация RAG-пайплайнов: поиск контекста, работа с embeddings/vector storage, формирование контекста для LLM
-Разработка API на FastAPI, интеграция внутренних и внешних сервисов. Работа с PostgreSQL, Redis, Kafka/Redis Streams и другими инфраструктурными компонентами
-Обеспечение надёжности AI-задач: timeouts, retries, rate limiting, dead-letter handling, idempotency, fault tolerance
-Реализация streaming-ответов от AI-сервисов, например через SSE/WebSocket/Redis Streams
-Наблюдаемость AI-пайплайнов: logging, metrics, tracing, Langfuse/аналогичные инструменты, анализ latency и стоимости LLM-вызовов
-Участие в проектировании архитектуры микросервисов и распределённых систем
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-умеешь разрабатывать LLM-агентов и работать со skills, memory, tool calling и сложными многошаговыми диалоговыми сценариями
-понимаешь принципы построения мультиагентных систем и умеешь выстраивать взаимодействие между агентами
-имеешь опыт с RAG и retrieval: построением пайплайнов поиска, индексации и работы с контекстом
-умеешь создавать и интегрировать MCP-серверы, подключать внешние и внутренние системы и инструменты
-понимаешь, как строить evaluation, трассировку и метрики качества для AI-систем
-умеешь оптимизировать latency, стоимость, производительность и стабильность AI-решений
-способен пройти полный путь от AI-прототипа до production: от архитектуры и экспериментов до запуска, мониторинга и дальнейшего развития продукта
-Python · FastAPI · Pydantic · PostgreSQL · Redis · Taskiq (или аналоги) · LangChain · LangGraph · MCP · RAG · Qdrant · Docker
Контакты: start@rocketscience.pro
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Rocket Science
Python-разработчик
от 140 000 ₽ за месяц, на руки
Опыт работы: 1–3 года
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Разработка и развитие backend-сервисов для AI/Agent-платформы на Python
-Проектирование и реализация асинхронных task-processing pipeline: постановка задач, очереди, воркеры, статусы, retries, idempotency
-Разработка AI/LLM-интеграций и orchestration-логики: вызов моделей, обработка результатов, управление контекстом и состоянием задач
-Построение агентских workflow с использованием LangGraph / аналогичных orchestration-инструментов
-Реализация RAG-пайплайнов: поиск контекста, работа с embeddings/vector storage, формирование контекста для LLM
-Разработка API на FastAPI, интеграция внутренних и внешних сервисов. Работа с PostgreSQL, Redis, Kafka/Redis Streams и другими инфраструктурными компонентами
-Обеспечение надёжности AI-задач: timeouts, retries, rate limiting, dead-letter handling, idempotency, fault tolerance
-Реализация streaming-ответов от AI-сервисов, например через SSE/WebSocket/Redis Streams
-Наблюдаемость AI-пайплайнов: logging, metrics, tracing, Langfuse/аналогичные инструменты, анализ latency и стоимости LLM-вызовов
-Участие в проектировании архитектуры микросервисов и распределённых систем
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-умеешь разрабатывать LLM-агентов и работать со skills, memory, tool calling и сложными многошаговыми диалоговыми сценариями
-понимаешь принципы построения мультиагентных систем и умеешь выстраивать взаимодействие между агентами
-имеешь опыт с RAG и retrieval: построением пайплайнов поиска, индексации и работы с контекстом
-умеешь создавать и интегрировать MCP-серверы, подключать внешние и внутренние системы и инструменты
-понимаешь, как строить evaluation, трассировку и метрики качества для AI-систем
-умеешь оптимизировать latency, стоимость, производительность и стабильность AI-решений
-способен пройти полный путь от AI-прототипа до production: от архитектуры и экспериментов до запуска, мониторинга и дальнейшего развития продукта
-Python · FastAPI · Pydantic · PostgreSQL · Redis · Taskiq (или аналоги) · LangChain · LangGraph · MCP · RAG · Qdrant · Docker
Контакты: start@rocketscience.pro
Python Job в Telegram | в VK | в Max
🤔9❤3👍1
#middle #удаленка #гибрид
Операционное совершенство
Middle Python Engineer
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо или гибрид
☑️ Чем предстоит заниматься
-Ядро системы: потоковая обработка событий и принятие решений по алгоритму в реальном времени
-Алгоритм и прогнозные модели развиваются вместе с ML-специалистами команды; инженер отвечает за то, как они считаются на потоке и укладываются в бюджет задержки
-Ядро потоковой обработки: сервисы читают поток событий, держат по нему актуальное состояние объектов и считают решения, не обращаясь к базам
-Решение по событию: куда направить объект — либо отказ с кодом причины
-Архитектура процессоров: сколько их, ключ каждого, состав состояния, гарантии доставки, число партиций и реплик
-Потоковая механика: дедлайны без таймеров, восстановление состояния при рестарте и переезде партиции, повторное проигрывание, идемпотентная выдача команд во внешние системы
-Проверка качества решений на реальных данных на стенде и выкат в продакшен
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Опыт работы на Python от 3 лет
-Техническое образование обязательно
-Понимание фундамента: ОС, сети, distributed systems, stream processing
-Kafka — обязательно
-Знание модели потоковой обработки
-Умение обосновать границы сервиса
-SQL: материализованные представления, оконные функции
-Docker, Kubernetes на уровне пользователя, GitLab CI
-Умение работать самостоятельно
-Активно используешь ИИ в разработке
-Готов выполнить тестовое задание и пройти техническое интервью
Контакты: hr@oespulse.ru
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Операционное совершенство
Middle Python Engineer
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо или гибрид
☑️ Чем предстоит заниматься
-Ядро системы: потоковая обработка событий и принятие решений по алгоритму в реальном времени
-Алгоритм и прогнозные модели развиваются вместе с ML-специалистами команды; инженер отвечает за то, как они считаются на потоке и укладываются в бюджет задержки
-Ядро потоковой обработки: сервисы читают поток событий, держат по нему актуальное состояние объектов и считают решения, не обращаясь к базам
-Решение по событию: куда направить объект — либо отказ с кодом причины
-Архитектура процессоров: сколько их, ключ каждого, состав состояния, гарантии доставки, число партиций и реплик
-Потоковая механика: дедлайны без таймеров, восстановление состояния при рестарте и переезде партиции, повторное проигрывание, идемпотентная выдача команд во внешние системы
-Проверка качества решений на реальных данных на стенде и выкат в продакшен
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Опыт работы на Python от 3 лет
-Техническое образование обязательно
-Понимание фундамента: ОС, сети, distributed systems, stream processing
-Kafka — обязательно
-Знание модели потоковой обработки
-Умение обосновать границы сервиса
-SQL: материализованные представления, оконные функции
-Docker, Kubernetes на уровне пользователя, GitLab CI
-Умение работать самостоятельно
-Активно используешь ИИ в разработке
-Готов выполнить тестовое задание и пройти техническое интервью
Контакты: hr@oespulse.ru
Python Job в Telegram | в VK | в Max