Вакансии evoai: работа в IT и digital

Мы строим B2B SaaS-платформу для работы с ИИ-агентами — продукт с высокой плотностью логики, пользовательских сценариев и состояний.

Ищем Middle UX/UI дизайнера, который усилит продуктовую команду, будет работать с существующим UI-китом и участвовать в его дальнейшем развитии и масштабировании.

• B2B SaaS-платформа для работы с ИИ-агентами

• Сложные пользовательские сценарии, конфигурации, статусы и роли

• Web + mobile (adaptive)

• Frontend: React

• Проектировать UX/UI для новых и существующих фич платформы

• Работать с UI-китом и расширять его в логике системы

• Прорабатывать:

  • user flows

  • экраны конфигурации

  • таблицы, формы, состояния, ошибки, empty states

• Готовить макеты и спецификации для разработки (handoff под React)

• Участвовать в дизайн-ревью и улучшать консистентность интерфейсов

• Участвовать в маркетинговых и growth-задачах продукта (≈10–15% времени):

  • onboarding

  • продуктовые лендинги

  • конверсионные экраны

  • визуалы для продуктовых и маркетинговых коммуникаций (в рамках существующего стиля)

• 2–4+ года коммерческого опыта UX/UI дизайнером

• Опыт работы с B2B / SaaS / платформенными продуктами

• Сильная база в UX:

  • пользовательские сценарии

  • логика

  • информационная архитектура

• Уверенный UI для сложных интерфейсов:

  • data-heavy экраны

  • плотные формы

  • настройки, дашборды, админ-панели

• Опыт работы с design system / UI-kit

• Понимание принципов frontend-разработки под React:

  • component-based подход

  • состояния и варианты компонентов

• Отличное владение Figma (components, auto-layout, variants)

• Умение работать в команде и принимать дизайн-ревью

• Интерес к маркетинговым и growth-задачам продукта и понимание роли дизайна в привлечении и активации пользователей

• Опыт проектирования mobile / adaptive интерфейсов

• Опыт работы с onboarding и growth-экранами

• Понимание конверсионного UX и микро-копирайтинга

• Опыт с лендингами или no-code платформами (Tilda и аналоги)

• Ответственное использование GenAI:

  • идеи и гипотезы

  • прототипирование

  • тексты

  • ускорение рутинных задач

• Навыки генерации визуалов с помощью GenAI

Условия:

• Удалённый формат работы, 09:00–18:00 (МСК)

• Развитие B2B SaaS-платформы в сфере AI

• Сильная инженерная команда

• Возможности профессионального и карьерного роста

Кто мы?

EVO AI — IT-компания в области AI-консалтинга и генеративного искусственного интеллекта.

Мы разрабатываем и внедряем AI-агентов, ассистентов и комплексные AI-решения для бизнеса, а также развиваем собственную no-code платформу для создания и оркестрации AI-агентов.

Работаем с крупным российским и международным бизнесом.

Чем предстоит заниматься:

1. Инфраструктура и развёртывание

• Проектировать и настраивать инфраструктуру для ML-сервисов в облаках (AWS / GCP / Azure / Yandex Cloud / VK Cloud и др.).

• Автоматизировать развёртывание вычислительных ресурсов (GPU/CPU-кластеры, контейнеры, serverless-функции) с помощью Terraform / Ansible / Pulumi.

• Настраивать контейнеризацию (Docker) и оркестрацию (Kubernetes, Helm, ArgoCD).

• Создавать CI/CD-пайплайны (GitLab CI/CD, GitHub Actions, Jenkins) для сервисов и моделей.

• Разрабатывать и сопровождать Helm-чарты и конфигурации для автоматического деплоя.

2. MLOps и сопровождение моделей

• Организовывать полный жизненный цикл моделей: обучение → упаковка → деплой → мониторинг → переобучение.

• Настраивать и поддерживать ML-ориентированные хранилища артефактов (DVC, MLflow, W&B).

• Поддерживать пайплайны подготовки данных и обучения моделей (Airflow, Kubeflow, Prefect).

• Контролировать версии данных и моделей, управлять Docker-репозиториями (Harbor, ECR, GCR).

• Настраивать мониторинг качества моделей (drift, latency, ошибки инференса).

3. Сетевое взаимодействие и интеграции

• Настраивать безопасное взаимодействие сервисов (VPN, bastion-хосты, VPC, private endpoints).

• Организовывать API-шлюзы, балансировщики, SSL/TLS, OAuth, SSO.

• Настраивать обмен данными через REST/gRPC/WebSocket и интеграции с Kafka / RabbitMQ.

• Взаимодействовать с инфраструктурой заказчика при деплое сервисов.

4. Надёжность, масштабируемость и безопасность

• Настраивать отказоустойчивые и масштабируемые кластеры для LLM и CV-инференса.

• Внедрять мониторинг, логирование и алертинг (Prometheus, Grafana, ELK, Loki, OpenTelemetry).

• Оптимизировать ресурсы (GPU/CPU/память) и масштабировать системы под нагрузку.

• Реализовывать политики безопасности и секрет-менеджмента (Vault, AWS Secrets Manager, KMS).

• Настраивать резервное копирование и disaster-recovery.

5. Администрирование и эксплуатация

• Администрировать Linux-сервера, сети и хранилища данных.

• Поддерживать dev/stage/prod-окружения.

• Вести документацию по инфраструктуре и процессам деплоя.

• Автоматизировать рутинные задачи (bash/python-скрипты, Terraform modules, Ansible playbooks).

• Оказывать техническую поддержку команде разработки и исследователям ML.

Мы ожидаем, что ты:

• Имеешь опыт работы DevOps/SRE/Infra-инженером от 2 лет.

• Уверенно работаешь с Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD.

• Понимаешь основы MLOps и умеешь сопровождать ML-модели.

• Имеешь опыт работы с облачными провайдерами (AWS, GCP, Yandex Cloud и др.).

• Пишешь скрипты на Bash / Python.

• Понимаешь сетевые протоколы, безопасность и интеграции.

Будет плюсом:

• Опыт с MLflow / DVC / Airflow / Kubeflow.

• Опыт оптимизации GPU-кластеров и работы с LLM-инференсом.

Мы предлагаем:

• Формат: полностью удалённая работа.

• Участие в ML-/LLM-проектах федерального уровня.

• Возможность развиваться в области MLOps и работы с крупными моделями.

• Команду сильных инженеров и исследователей.

Кто мы?

EVO AI — IT-компания в области AI-консалтинга и генеративного искусственного интеллекта.

Мы разрабатываем и внедряем AI-агентов, ассистентов и комплексные AI-решения для бизнеса, а также развиваем собственную no-code платформу для создания и оркестрации AI-агентов.

Работаем с крупным российским и международным бизнесом.

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать и поддерживать QA-стратегию и процессы тестирования продукта.

• Тестировать как классическую веб-часть продукта — Flask API, Next.js UI, так и AI-функциональность.

• Развивать автоматизацию тестирования:

  • Python + pytest на backend;

  • testcontainers для интеграционных тестов;

  • Vitest / Jest + React Testing Library на frontend;

  • Playwright / Cypress для E2E.

• Проводить API-тестирование REST API и проверять соответствие OpenAPI-контрактам.

• Работать с unit / integration / E2E тестами, фикстурами, параметризацией и моками.

• Тестировать распределенные сценарии: Celery, Redis, асинхронные процессы, очереди, eventual consistency.

• Проверять работу с PostgreSQL, миграциями Alembic и корректностью tenant-scoping.

• Настраивать и поддерживать quality gates в CI/CD: coverage, type-check, линтеры, автоматический прогон тестов и E2E.

• Тестировать AI-функциональность: LLM-агентов, RAG-пайплайны, промпты, tools и интеграции с LLM-провайдерами.

• Участвовать в создании eval-наборов и регрессионных тестов для AI-агентов, оценивать качество ответов и RAG-ретривала.

• Находить узкие места в текущем тестировании и предлагать способы сделать процесс надежнее и быстрее.

• Взаимодействовать с разработчиками и продуктовой командой на всех этапах разработки — от постановки задачи до релиза.

• Участвовать в code review тестов и помогать повышать качество разработки.

Что мы ожидаем

• 5+ лет опыта в QA / тестировании для Senior уровня.

• Опыт построения или развития автоматизированного тестирования.

• Уверенный Python и практический опыт с pytest.

• Опыт работы с фикстурами, параметризацией, моками и интеграционными тестами.

• Опыт тестирования backend на Flask / FastAPI / Django или аналогичном стеке.

• Опыт автоматизации frontend с Playwright / Cypress и Vitest / Jest + React Testing Library.

• Хорошее понимание API-тестирования, REST и OpenAPI.

• Опыт работы с PostgreSQL и понимание принципов работы миграций.

• Понимание CI/CD, Docker и GitHub Actions.

• Понимание принципов тестирования распределенных и асинхронных систем.

• Умение самостоятельно разбираться в продукте, находить риски и предлагать решения.

• Понимание того, как балансировать качество, риски и скорость разработки.

Будет большим плюсом

• Опыт тестирования LLM-приложений, AI-агентов или ML-продуктов.

• Практический опыт с RAG и оценкой качества AI-систем.

• Опыт работы с Langfuse, Opik, Weave или аналогичными инструментами для eval и observability.

• Опыт с vector DB: pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone и др.

• Опыт нагрузочного, security или chaos-тестирования.

• Опыт работы с Celery / Redis и другими очередями.

• Опыт работы в продуктовой команде и участия в формировании QA-процессов с нуля.

Условия

• Удаленный формат работы.

• Рабочий график: 09:00–18:00 по МСК.

• Работа над собственным AI-продуктом, который активно развивается.

• Сильная техническая команда и возможность влиять на процессы и качество продукта.

• Возможность профессионального роста в направлении QA Automation и тестирования AI-систем.

В сопроводительном письме расскажите, пожалуйста:

• о вашем опыте автоматизации тестирования;

• какие инструменты и технологии используете;

• был ли у вас опыт работы с AI / ML / LLM-продуктами.