Мы создаём и сопровождаем AI-сервисы для разработчиков, основанные на технологиях генеративного ИИ. Наш продукт GigaCode - AI-помощник, который делает разработку быстрее и удобнее прямо в IDE (GigaIDE, среды JetBrains и VS Code), помогает писать код, разбираться в сложной логике и находить ошибки. Продукт уже активно используют тысячи разработчиков.
Если тебе интересно разбираться в сложных технических кейсах, помогать пользователям и прямо влиять на качество продукта — присоединяйся к нам.
Принимать и разбирать технические инциденты по GigaCode: IDE-плагины (VS Code, JetBrains, Android Studio), inference backend, API-интеграции
Воспроизводить проблемы в изолированной среде, анализировать логи, формулировать точный root cause
Работать с observability-стеком: Prometheus, Grafana, Loki — строить запросы, интерпретировать аномалии в метриках
Диагностировать инфраструктурные проблемы клиентов: Kubernetes, Docker, сетевые конфигурации, mTLS, корпоративные прокси и PKI
Готовить эскалации в разработку: воспроизводимый кейс, собранные артефакты, чёткая гипотеза о природе проблемы
Вести техническую документацию: runbook'и, известные проблемы, диагностические сценарии
Давать консультации по функционалу и возможностям продукта
Уверенная работа с Kubernetes: kubectl на уровне диагностики (logs, describe, events, exec), понимание resource limits, HPA, node pressure
Docker: сборка образов, docker compose, диагностика контейнеров (inspect, exec, logs), понимание networking и volume mount'ов
Практический опыт с Prometheus и PromQL: умение написать запрос под конкретную задачу, понять rate/increase, разобраться в чужом dashboard'е
Опыт с Loki или аналогичными log-агрегаторами
Понимание сетевого стека: TLS/mTLS, reverse proxy (Nginx), корпоративные CA, базовая диагностика с tcpdump/openssl
Базы данных
SQL на уровне диагностики: SELECT с JOIN'ами, фильтрация, агрегации, анализ медленных запросов
Опыт с PostgreSQL или аналогом: понимание схем, базовый EXPLAIN, работа с psql
Умение читать дамп или лог БД и находить в нём аномалию
LLM и inference
Понимание принципов работы LLM inference: batching, KV cache, TTFT vs throughput, GPU memory utilization — на уровне диагностики деградаций
Опыт работы с OpenAI Compatible API (даже в личных или учебных проектах)
Разработка и отладка
Python на уровне написания диагностических скриптов, парсинга логов, работы с API
Уверенная работа с REST API: curl, Postman, анализ request/response цикла
Коммуникация с enterprise-клиентами
Опыт прямого общения с техническими и нетехническими представителями клиента: инженеры, архитекторы, IT-руководство
Плюсом будет
Практический опыт работы с AI Developer Tools (GigaCode, Claude Code, Codex и другие)
Знакомство с корпоративными SSO/IdP: SAML, OIDC, Keycloak
Опыт с Kafka или другими message broker'ами на уровне диагностики
Английский на уровне чтения технической документации
- официальное трудоустройство согласно ТК РФ
- гибридный формат работы (офис рядом с м. Тульская / Нагатинская / Верхние Котлы)
- ДМС с первого дня работы, после испытательного срока – сооплата для родственников, после 2 лет работы – частичная компенсация стоматологии, лазерной коррекции зрения, сопровождения беременности и родов
- корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях
- офис с видом на набережную, зонами отдыха и спортзалом
- льготная ипотека в Сбере, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний