CHOICEIT
Middle / Senior Data Engineer

Формат: Можно удалённо

✔️Чем предстоит заниматься

🔷 проектировать, разрабатывать и развивать data pipelines;  
🔷 работать с DWH: моделями данных, слоями, витринами и ETL/ELT-процессами;  
🔷 писать и оптимизировать сложные SQL-запросы;  
🔷 разрабатывать на Python инструменты и сервисы для работы с данными;  
🔷поддерживать и развивать production-пайплайны;  
🔷 работать с большими объемами данных и распределенной обработкой;
🔷следить за качеством и надежностью данных;  
🔷участвовать в выборе технических решений и развитии data-платформы;  
🔷 взаимодействовать с аналитиками, разработчиками и другими продуктовыми командами.
🔷Для Senior-уровня также важен опыт самостоятельного проектирования архитектурных решений и способность брать ответственность за технический подход к задаче.

✔️Что для нас важно

🔷очень хорошее знание SQL и опыт работы со сложными запросами и большими объемами данных;  
🔷 уверенный Python: не только небольшие скрипты, но и production-код, библиотеки или внутренние инструменты;  
🔷 хорошее понимание принципов построения DWH;  
🔷опыт проектирования и разработки ETL/ELT-процессов;  
🔷 понимание моделирования данных, построения витрин и контроля качества данных;  
🔷 умение самостоятельно разбираться в задаче и предлагать техническое решение.

✔️Желательно

🔷практический опыт с Airflow: разработка и поддержка DAG, scheduling, retries, backfill, monitoring;  
🔷опыт с dbt или похожими инструментами трансформации данных;  
🔷 опыт со Spark и понимание распределенной обработки данных;  
🔷работа с аналитическими СУБД: ClickHouse, Greenplum, Vertica или другими MPP/OLAP-системами.

✔️Будет плюсом

🔷Kafka;  
🔷Iceberg;  
🔷 Trino;  
🔷Docker / Kubernetes;  
🔷 CI/CD;  
🔷понимание подходов Data Mesh;  
🔷 участие в open-source или собственные технические проекты.

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

Ledger Lab
Architect / CTO

Зарплата: до 400 000 ₽

Формат: Можно удалённо

✔️Что делать

🔷Держать архитектуру платформ: не давать системам расползаться, синхронизировать стеки (Python / TS), поддерживать устойчивость интеграций и связность сервисов.
🔷Выстроить SDLC и процесс поставки: от постановки задачи до выкатки в прод без зависания в статусе «почти готово».
🔷 Внедрять DevOps/SRE-практики: единые окружения, мониторинг и наблюдаемость (observability), протоколы реагирования на инциденты и сценарии резервного восстановления (DR).
🔷Готовить продукты к due diligence: архитектурная документация, аудит зависимостей, контроль лицензий open source, полная воспроизводимость сборки и поставки.
🔷Работать в связке с CISO: внедрение обязательных требований безопасности; соблюдение принципа, при котором критические риски блокируют релиз.
🔷Управлять инженерными метриками: отслеживать предсказуемость релизов, lead time, долю неуспешных выкаток, возвраты дефектов и покрытие критичных систем мониторингом.
🔷Ревьюить ключевые решения и код: точечно погружаться в сложные узлы, где цена ошибки критична.
🔷Развивать команду и снижать техдолг: помогать тимлидам со стандартами, приоритизацией рефакторинга и чистотой кодовой базы.
🔷Быть правой рукой CIO по технике: трезво оценивать реализуемость бизнес-задач, подсвечивать риски и считать техническую стоимость решений.

✔️Кого ищем

🔷Опыт: 8+ лет в разработке, из них несколько лет в роли Architect, Head of Engineering или CTO в инженерных командах от 20–30 человек.
🔷Стек: уверенный продакшн опыт с Python и TypeScript (один стек глубоко, второй на уровне уверенного код-ревью и архитектурной оценки).
🔷Финтех / крипта: понимание специфики платежей, кошельков, биржевых контуров, KYC, high-load и профильной безопасности.
🔷AI-first майндсет: активный сторонник AI-инструментов; готов внедрять AI в инженерные процессы ради кратного роста скорости, качества и эффективности.
🔷Hands-on и сквозная ответственность: готовность при необходимости лично закрыть весь цикл работы над задачей — от аналитики и базового дизайна до разработки и тестирования.
🔷Системность и прагматизм: умение выстраивать процессы (git-flow, CI/CD, релизный менеджмент), аргументировать решения цифрами и говорить просто о сложном.
🔷Операционная включённость: фокус на практическом результате, а не только на рисовании схем в Miro.

✔️Будет плюсом

🔷Практический опыт упаковки платформы и успешного прохождения технического due diligence перед M&A или инвестиционными сделками.
🔷Глубокая экспертиза в high-load оптимизации, compliance и безопасности финансовых сервисов.
🔷Опыт сквозной архитектурной координации, когда одна инженерная команда параллельно обслуживает несколько независимых продуктов.

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

ITK academy
Python Developer

Зарплата: от 75 000 ₽

Уровень: Junior

Формат: Можно удалённо

✔️Ожидания от кандидата

🔷python - базовый уровень
🔷опыт написания REST приложений на каком-либо асинхронном python фреймворке (например, FastAPI), либо готовность освоить его
🔷базовый SQL
🔷опыт написания unit тестов
🔷опыт работы с git
🔷docker + compose (технология контейнеризации)

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython

СберСпасибо
AI/ML Engineer

Уровень: Senior

✔️Чем предстоит заниматься:

🔷Повышение качества RAG-агентов на трёх направлениях: поиск по
технической документации, по нормативной базе, по бухгалтерской
документации;
🔷Промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг для всех агентов команды;
🔷Подготовка эталонных наборов оценки качества;
🔷Реализация LLM-as-a-judge как методологии автоматических
регрессионных проверок;
🔷Настройка защит (guards) для production-агентов: фильтры от
инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов,
защита от утечек ПДн, anti-hallucination механизмы;
🔷A/B-тестирование промптов и моделей для подбора лучших конфигураций;
🔷Тюнинг качества по сигналам обратной связи пользователей и
трассировкам из Langfuse.

✔️Требования:

🔷Python от 2 лет коммерческой разработки;
🔷Практический опыт RAG-систем в продакшене: эмбеддинги, векторные
базы (Qdrant, FAISS или pgvector), переранжирование, чанкинг.
Опыт построения и поддержки как минимум одного RAG-решения от
начала до конца, не прототип;
🔷Практический опыт оценки качества LLM-систем: подготовка эталонных
наборов, offline-метрики, LLM-as-judge, регрессионные проверки.
Опыт работы с фреймворками оценки (Ragas, DeepEval или аналоги);
🔷Практический опыт настройки защит для LLM-приложений: защита от
инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов,
защита от утечек персональных данных;
🔷Опыт промпт-инжиниринга и контекст-инжиниринга в реальных
проектах: итеративная настройка промптов, structured output,
function calling;
🔷Понимание архитектуры RAG: стратегии нарезки документов, метаданные,
выбор моделей эмбеддингов, переранжирование, точность ссылок на
источник;
🔷Практический опыт работы хотя бы с одним LLM-фреймворком:
LangChain, LangGraph, PydanticAI, OpenAI API или аналоги;
🔷Практический опыт A/B-тестирования промптов и моделей в продакшене;
🔷Опыт работы с агентскими протоколами (MCP) или собственным
tool-layer для агентов;
🔷SQL и работа с реляционными базами на базовом уровне.

Откликнуться

👨Вакансии на Python разработчика -> PythonWork

🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython