Вакансии meteoro platform: работа в IT и digital

Мы ищем Full-Stack разработчика, который будет проектировать, создавать и оптимизировать масштабируемые приложения, лежащие в основе продуктов на базе генеративного ИИ (GenAI).

Вы будете отвечать за функциональность на всех уровнях стека - от адаптивных пользовательских интерфейсов до бэкенд-сервисов, конвейеров данных и продакшн инфраструктуры, а также создавать GenAI-решения с нуля в тесном сотрудничестве с ML-инженерами.

Обязанности:

• Full-Stack разработка: проектирование и создание адаптивных, доступных (accessible) пользовательских интерфейсов, переиспользуемых frontend-компонентов, бэкенд-сервисов, API и моделей данных.
• Архитектура и выбор технологий: оценка технологий, фреймворков и паттернов проектирования, выбор оптимального подхода под каждую задачу с учётом масштабируемости, поддерживаемости, безопасности и производительности.
• Интеграция Gen AI: совместная работа с ML-инженерами по интеграции моделей, оркестрации процессов инференса, управлению асинхронными задачами и созданию надёжного пользовательского опыта на базе ИИ.
• Контроль качества агентов (Guardrails): создание автоматизированных песочниц для оценки, кастомных правил статического анализа и систем валидации, которые проверяют, что сгенерированный ИИ код корректен, поддерживаем и безопасен.
• Качество кода и тестирование: написание чистого, типизированного, хорошо документированного кода и поддержка комплексных наборов unit-, интеграционных, контрактных и end-to-end тестов.
• Производительность и надёжность: выявление и устранение узких мест на frontend, backend, в базах данных и распределённых системах.
• Безопасность: применение практик безопасной разработки в вопросах аутентификации, авторизации, проектирования API, обработки данных, управления зависимостями и выполнения кода в изолированной среде (sandbox).
• Наблюдаемость (Observability): использование структурированного логирования, распределённой трассировки, метрик, APM и инструментов мониторинга ошибок для понимания поведения системы и диагностики проблем в продакшене.
• Доставка и эксплуатация: участие в CI/CD-конвейерах, автоматизации деплоя, конфигурации инфраструктуры и поддержке продакшена.

Обязательные требования:

• Опыт: более 5 лет профессионального опыта в разработке ПО, включая значимую зону ответственности за продакшн full-stack приложения.
• Frontend: уверенное владение TypeScript, JavaScript, HTML и CSS, а также опыт работы с современным фреймворком — React, Next.js, Vue или аналогичным.
• Backend: уверенное владение Python 3.10+ и опыт создания продакшн-сервисов на фреймворках FastAPI, Django или Flask.
• Проектирование API и данных: опыт проектирования REST, GraphQL, WebSocket или событийно-ориентированных (event-driven) API и работы с реляционными базами данных, системами кэширования, очередями и объектным хранилищем.
• Параллелизм и асинхронность: практическое знание асинхронного программирования, обработки фоновых задач и характеристик производительности I/O-bound и CPU-bound нагрузок.
• Проектирование систем: доказанная способность проектировать масштабируемые системы и обосновывать технические решения в условиях ограничений по производительности, безопасности, ресурсам и срокам.
• Тестирование: опыт работы с инструментами вроде pytest, Vitest или Jest, а также Playwright или Cypress, включая эффективные стратегии мокинга и изоляции тестов.
• Guardrails (контроль качества): опыт создания систем валидации кода, правил статического анализа, конвейеров линтинга, сред для оценки (evaluation) или безопасных песочниц для выполнения кода.
• CI/CD и эксплуатация: практический опыт с автоматизированными конвейерами доставки, контейнерами, облачной инфраструктурой и мониторингом продакшена.
• Командная работа: умение эффективно взаимодействовать с продуктовыми, дизайнерскими, инфраструктурными и ML-командами, ясно доносить технические компромиссы (trade-offs).

Будет плюсом:

• Опыт создания продуктов на базе LLM, агентных сценариев (agent workflows), систем model-serving или других технологий генеративного ИИ.
• Знакомство с оркестрацией ML-процессов, PyTorch, диффузионными моделями, эмбеддингами или векторными базами данных.
• Опыт работы с OpenTelemetry, распределённой трассировкой, APM-платформами и системами анализа логов.
• Опыт проектирования библиотек компонентов, дизайн-систем и доступных (accessible) интерфейсов.
• Знание производительности браузера, server-side rendering, потоковых (streaming) интерфейсов и паттернов real-time приложений.
• Опыт профилирования и оптимизации высоконагруженных распределённых систем и конвейеров данных.
• Знакомство с cloud-native архитектурой, инфраструктурой как кодом (IaC) и Kubernetes или сопоставимыми платформами оркестрации.

Условия:

• Возможность работать с современными технологиями и инструментами генерации кода.

• Удалённый формат работы.

• 25 дней отпуска, дополнительные выходные дни и больничный.

• Возможности для профессионального и карьерного роста.

• Конкурентный пакет зарплаты.

• Выездные корпоративы раз в год.

О проекте: мы развиваем платформу геймификации, интегрированную с AI. Платформа помогает создавать игровые механики, управлять клиентами и анализировать результаты. Для ускорения разработки мы используем технологии генерации кода, что позволяет быстро добавлять новые возможности и адаптировать продукт под разные рынки.

Требования к кандидату:

• От 4 лет опыта в роли Business/System Analyst или System Analyst, включая самостоятельную работу со сложными backend-системами и интеграциями.
• Умение превращать неполные бизнес-требования в готовую к разработке системную спецификацию:выявлять отсутствующие правила, противоречия, зависимости, негативные и пограничные сценарии.
• Опыт формализации сложной бизнес-логики: правила и расчёты, ограничения, приоритеты, временные условия, жизненные циклы сущностей, статусы и переходы между ними.
• Опыт анализа event-driven систем и асинхронной обработки: проектирование потоков событий и понимание ordering, duplicate delivery, idempotency, retries, late events и eventual consistency.
• Опыт описания системных интеграций и данных: REST API, event contracts, JSON-схемы, data mapping, валидация, обработка ошибок, версионирование контрактов и модели данных. Уверенное владение SQL для самостоятельного анализа данных.
• Умение создавать однозначные и проверяемые спецификации: use cases, sequence/state diagrams, business rules, acceptance criteria и Given/When/Then-сценарии. Требования должны одинаково пониматься Product Owner, разработчиками и QA.

Необходим опыт хотя бы в одном из следующих направлений:

• iGaming или betting;
• bonus, loyalty, CRM или gamification-платформы;
• fintech, payments или другие транзакционные системы со сложными правилами и обработкой событий.

Будет преимуществом:

• Опыт работы с бонусами, wagering requirements, missions, tournaments, leaderboards или loyalty levels.
• Понимание устройства iGaming-платформ.
• Опыт работы с Kafka или другой event-streaming платформой.
• Опыт с multi-tenant и multi-brand продуктами.
• Опыт ведения спецификаций в Markdown и Git в рамках Spec-Driven Development.
• Опыт применения AI-инструментов для анализа, проверки и сопровождения требований.

Языки:

• Свободный русский язык.
• Английский язык не ниже B2 — для работы с документацией, интеграционными партнёрами и международными командами.
  

Что предлагаем:

• Динамичная AI Tech среда
• Конкурентная зарплата
• 25 дней отпуска + доп. выходные
• Удалённый формат работы
• Ежегодные корпоративные выезды
• Карьерный рост

Мы ищем инженера, который возьмёт на себя техническую часть AI Adoption функции на нашей web-платформе для корпоративного использования искусственного интеллекта с функциями генерации кода.

Обязанности:

Агенты и инструменты:

• Разрабатывать агентов, скиллы, плагины и тулы

• Собирать переиспользуемую библиотеку скиллов и плагинов

• Держать качество агентов: evals, отлов регрессий, превращение сбоев в улучшения

• Отвечать за стоимость и надёжность агентных сценариев

• Поднимать и поддерживать демо-стенды и песочницы для обкатки и показа кейсов клиентам

Клиентские кейсы и адопшн:

• Доводить клиентские кейсы от прототипа до внедрения и демонстрации клиенту

• Помогать клиентским командам внедрять кейсы: разбираться в их процессах, отвечать на технические вопросы, снимать блокеры адопшена

• Быть техническим голосом функции на воркшопах и демо
  
  Ты наш идеальный кандидат если:

• у тебя есть опыт от 2,5 лет в роли software engineer или ML/AI Engineer

• У тебя есть свои скиллы, команды, CLI или MCP-серверы, написанные, чтобы ускорить собственную разработку

• Агентная разработка - твой ежедневный рабочий процесс. Ты стресс-тестил модели и харнессы и знаешь, чем они отличаются на твоих задачах

• Ты работал с агентными системами на проекте или разбирался в них сам: agent loop, контекст и память, вызовы инструментов. Понимаешь, что у агента проверять нужно и путь к ответу, а не только сам ответ

• У тебя есть мнение про evals. Ты понимаешь, чем «работает на моих трёх примерах» отличается от «работает надёжно», и умеешь превращать сбой в тест

• Работал в технически сложном продукте в проде - с интеграциями, нагрузкой, нетривиальной доменной логикой

• Ты сам можешь поднять себе среду: Docker, деплой стенда, и идёшь смотреть состояние в базе, когда по ответу агента непонятно, что произошло

• Работаешь автономно там, где процесса ещё нет: сам находишь, что делать дальше, и доводишь до результата

• Твой уровень английского B1-B2
  
  Будет плюсом:

• ML бэкграунд: понимаешь, как модели ведут себя на реальных данных, умеешь ставить эксперименты и мерить результат

• Ты сам строил агентов. Собирал agent loop, харнесс, память, тулы, и можешь объяснить, какие компромиссы выбрал и почему

• Понимаешь риски агента в чужой инфраструктуре: промпт-инъекции, в том числе косвенные через файл или страницу, утечка системного промпта, ограничение прав тулов

• Опыт с eval-платформами: Langfuse, promptfoo, Braintrust, LangSmith или аналоги

• Опубликованный open-source AI-тулинг: скиллы, MCP-серверы, плагины, CLI

• Опыт создания девтулов: утилиты, плагины, внутренние панели, которые упрощают работу инженеров

• Опыт tech founder или в early-stage стартапах
  
  Условия:
  

• Возможность работать с современными технологиями и инструментами генерации кода
• Удалённый формат работы
• 25 дней отпуска, дополнительные выходные дни и больничный
• Ежегодные корпоративные выезды за счёт компании
• Возможности для профессионального и карьерного роста
• Работа в команде, где можно влиять на технические решения и развитие перспективного продукта