Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Великобритания, США

Город

Не указан

О команде Команда AI Foundations в Mural занимается тем, как генеративный ИИ меняет визуальную коллаборацию и принятие решений. Это удалённая группа инженеров, дизайнеров и продуктовых специалистов, которая помогает командам работать эффективнее. Цель — не заменить человеческое творчество, а усилить его, создавая ИИ, который улучшает то, как люди выравнивают, общаются и принимают решения визуально. Миссия Вы будете проектировать и создавать основные ИИ-системы и платформы, которые обеспечивают следующую волну агентных, ИИ-управляемых коллабораций в Mural. Вместо изолированных ИИ-функций вы будете работать над базовыми бэкенд-системами, поддерживающими агентную платформу Mural, включая оркестрацию агентов, долговечное выполнение, контекстную память, интеграцию инструментов, наблюдаемость и оценку. Ваша работа позволит интеллектуальным агентам рассуждать о контексте продукта, действовать от имени пользователей и работать надёжно и безопасно в масштабе. Стек Azure OpenAI, React, Node, MongoDB. Что вы будете делать - Создавать базовые бэкенд-системы для агентной платформы Mural, включая оркестрацию, долговечное выполнение, выполнение инструментов, память, наблюдаемость и инфраструктуру оценки. - Проектировать масштабируемые сервисы и API, которые позволяют ИИ-агентам получать контекст, координировать многошаговые рабочие процессы, взаимодействовать с данными Mural и надёжно действовать от имени пользователей. - Развивать слой памяти агентов, включая системы для контекста разговора, контекста продукта, поиска, суммаризации, уплотнения и долгосрочного управления контекстом. - Создавать инфраструктуру для мониторинга, отладки и улучшения поведения агентов через трассировки, метрики, циклы обратной связи и офлайн-оценку. - Преобразовывать сложные открытые продуктовые задачи в чёткие бэкенд-архитектуры, границы сервисов, модели данных и планы реализации, согласующие технические возможности с ценностью для пользователя. - Помогать определять техническое направление агентного ИИ в Mural, внося вклад в долгосрочную архитектуру и стратегию. - Поддерживать инженерное совершенство, наставляя других и устанавливая лучшие практики создания надёжных ИИ-систем. - Способствовать росту команды через найм, улучшение процессов и развитие культуры любознательности, сотрудничества и инклюзивности. Что вы принесёте - 7+ лет опыта в разработке ПО, с сильными навыками проектирования, создания и эксплуатации надёжных продакшн-систем, масштабируемых сервисов и API, а также чётко определённых системных архитектур. - Опыт проектирования и эксплуатации распределённых систем для сложных рабочих процессов, включая оркестрацию, асинхронную обработку, выполнение задач, повторные попытки, событийно-ориентированные архитектуры, длительные процессы и восстановление после сбоев. - Знакомство с ИИ, LLM или агентными системами, включая такие концепции, как использование инструментов, получение контекста, оценка или оркестрация моделей. - Сильный фокус на качестве продакшена, включая наблюдаемость, надёжность, тестирование, безопасность, поддерживаемость и реагирование на инциденты. - Отличные коммуникативные навыки, способность создавать чёткую техническую документацию и работать кросс-функционально. - Опыт работы в полном стеке или тесное сотрудничество с продуктовыми фронтенд-разработками. - Более глубокий опыт в ИИ/ML, особенно с оценкой LLM, экспериментами, эмбеддингами, системами поиска. - Опыт с графами знаний, графовым моделированием данных, разрешением сущностей или системами поиска с учётом связей.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Branch помогает компаниям ускорять платежи и предоставляет работающим американцам доступные бесплатные финансовые услуги. Компания работает полностью удалённо, сотрудники находятся в США. О роли Ищем Senior Enterprise Engineer в команду данных. Роль предполагает проектирование и создание взаимосвязанных систем, которые управляют бизнесом, с использованием сторонних инструментов, MCP-серверов, внутренних API, лёгких веб-приложений и автоматизированных процессов. Нужно тесно работать с инженерами, аналитиками и бизнес-заинтересованными сторонами. Это роль для опытного Python-инженера, который умеет вести сложные проекты от начала до конца: от планирования и архитектуры до развёртывания и поддержки. Команда небольшая, с высоким уровнем доверия, ценит ясность, поддерживаемость и внимание к деталям. Задачи - Создавать и поддерживать MCP-серверы, которые предоставляют возможности платформы данных и корпоративных бизнес-систем внутренним инструментам и ИИ-процессам детерминированным образом. - Создавать внутренние API для обогащения экосистемы программно адресуемых ресурсов. - Создавать лёгкие веб-приложения и дашборды на Streamlit для поддержки внутренних процессов. - Разрабатывать stateful-приложения, обеспечивающие соблюдение стандартных операционных процедур в соответствии с политиками. - Разрабатывать и управлять автоматизированными процессами и пайплайнами на Python. - Управлять SDLC для преобразования высокоценных макросов и других инструментов, созданных менее техническими пользователями, в отдельные сервисы и low-code процессы, которые могут использоваться несколькими внутренними командами. - Определять стандарты кодирования и лучшие практики взаимодействия с ИИ-агентами в Branch. - Взаимодействовать с заинтересованными сторонами для определения объёма и реализации решений. - Писать чистый, хорошо документированный код и вносить вклад в культуру технического качества. Требования Обязательные: - 5+ лет профессионального опыта в Python. - 3+ года опыта проектирования и создания API (предпочтительно FastAPI или Flask). - 3+ года опыта full-stack разработки на Python. - Опыт создания или работы с MCP-серверами. - Опыт детерминированного LLM-программирования (например, LangChain, UserPromptSubmit, PostToolUse). - Знакомство с OLTP-базами данных и технологиями кэширования. - Уверенное владение SQL и работа с реляционными базами данных. - Отличные коммуникативные навыки и способность работать кросс-функционально. - Подтверждённая способность вести полный жизненный цикл проекта. Желательно: - Опыт в финтехе, платежах или финансовых услугах. - Опыт работы со Streamlit или аналогичными лёгкими UI-фреймворками. - Знакомство с инструментами автоматизации процессов (например, Airflow, Prefect, n8n). - Знакомство с облачной инфраструктурой (например, AWS, GCP, Azure). Условия - Зарплата: $175 000–190 000 в год (базовый диапазон для США). - Удалённая работа в пределах США. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Опционы на акции. - Бесплатная подписка Origin Financial Wellness (премиум-тариф). - Ежемесячная надбавка на домашний офис. - 401k (TransAmerica). - 12 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком для обоих родителей. - Гибкий график отпусков + больничные. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - Опция Same Day Pay от Branch@Branch.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О роли Вы будете помогать защищать компанию от сложных противников, нацеленных на OpenAI и экосистему в целом, а также от попыток злоупотребить моделями в поддержку киберопераций. Роль предполагает глубокую исследовательскую работу: самостоятельно проводить комплексные расследования деятельности опытных злоумышленников, чтобы понять их поведение, инфраструктуру, новые методы и то, как ИИ интегрируется в их рабочие процессы. Результаты расследований будут использоваться для выявления вредоносной активности и улучшения систем обнаружения, пресечения, правоприменения и безопасности. Задачи - Проводить глубокие расследования деятельности сложных злоумышленников, взаимодействующих с моделями, продуктами и экосистемой OpenAI. - Моделировать поведение атакующих, предугадывать сценарии злоупотреблений и активно выявлять вредоносную активность. - Использовать внутреннюю телеметрию, OSINT, данные вендоров и внутренние системы безопасности для получения достоверных выводов о злоупотребелении моделями в кибероперациях, злоупотреблении платформой и угрозах, нацеленных на OpenAI. - Преобразовывать результаты расследований в конкретные улучшения в системах обнаружения, правоприменения, разведки и безопасности. - Создавать инструменты, скрипты, автоматизацию и агентные рабочие процессы для масштабирования расследований и снижения ручных усилий. - Прототипировать решения в неоднозначных и новых областях, включая новые продуктовые поверхности и неизвестные методы атак. - Тесно сотрудничать с командами безопасности, систем безопасности, продуктовой политики и целостности для внедрения результатов. - Готовить четкие письменные отчеты и рекомендации для технических и руководящих стейкхолдеров. Требования - Опыт в области разведки угроз, реагирования на инциденты, наступательной безопасности или смежной области. - Опыт расследования деятельности сложных злоумышленников, включая злоупотребление моделями, платформой или другую вредоносную активность в сложных средах. - Понимание поведения злоумышленников, инфраструктуры и методов, способность применять эти знания в проактивных расследованиях. - Умение самостоятельно вести глубокие технические расследования от неоднозначных сигналов до четких выводов. - Опыт использования ИИ для ускорения расследований. - Навыки написания скриптов и создания легковесной автоматизации и инструментов для расследований. - Умение работать с телеметрией из разных систем и вендоров, включая прямые запросы и объединение данных. - Сильные письменные и устные коммуникационные навыки, способность переводить технические расследования в понятные результаты для разных аудиторий. - Умение работать самостоятельно в неоднозначных и быстро меняющихся условиях. Условия - Удаленная работа с тесным взаимодействием с командами в США и Великобритании. - Регулярное очное присутствие в штаб-квартире в Сан-Франциско (SF) ожидается. - Возможна помощь с переездом для кандидатов, желающих переехать в Сан-Франциско.

Формат

Офис

Страна

Аргентина, Бразилия, Испания, Латинская Америка

Город

Не указан

Компания dLocal — финансовая инфраструктура для глобальной коммерции на быстрорастущих рынках. Крупнейшие мировые компании используют платформу для роста в 60+ странах развивающихся рынков. В команде более 1300 специалистов из 40+ национальностей. dLocal (NASDAQ: DLO) — платежная платформа, соединяющая глобальных мерчантов с миллиардами потребителей на развивающихся рынках. Компания управляет критически важной инфраструктурой в Латинской Америке, Африке и Азии. Инженерная организация выпускает код в продакшн несколько раз в день и реализует одну из самых амбициозных AI-трансформаций в финтехе. Позиция предполагает владение тем, как dLocal создает и поставляет софт: платформа, стандартизированные пути, надежность и способ внедрения AI в инженерный процесс. Цель — чтобы каждый инженер стал заметно продуктивнее и безопаснее в продакшне через шесть месяцев. Области ответственности: - Владение внутренней платформой разработчика (IDP): стандартизированные шаблоны сервисов, CI/CD пайплайны, инструменты деплоя, инфраструктура фича-флагов, прогрессивная доставка, автоматический откат. Золотые пути для каждого используемого технологического стека. Подход «платформа как продукт», где инженеры dLocal — клиенты. - Владение SRE и производственной надежностью: reliability-инжиниринг платежных платформ, стандарты наблюдаемости, зрелость инцидент-менеджмента, production readiness review, здоровье онколов, error budgets, операционный контракт между платформенными и продуктовыми командами. - Владение AI-assisted разработкой: эволюция dCoder — проприетарной платформы генерации кода на базе моделей Anthropic, OpenAI и других, интеграция сторонних ассистентов, промпт- и контекст-инжиниринг для соответствия архитектурным стандартам, защитные механизмы, не допускающие AI-код в продакшн без стандартных проверок. - Владение стандартами и архитектурной консистентностью: партнерство с Principal-инженерами и программой Engineering Bar Raiser для определения и соблюдения стандартов кода, тестирования, деплоя и использования AI. - Организационное влияние и внедрение: программа adoption — обучение, внутренние коммуникации, чемпионы, планы миграции, дисциплина депрекации. Успех измеряется количеством команд на стандартизированном пути, а не количеством проложенных дорог. - Достижение значимых метрик: DORA-метрики (частота деплоев, время выполнения изменений, частота сбоев, время восстановления, коэффициент переработки кода), SLO на критических платежных путях, успешность откатов, adoption стандартизированных путей, плотность дефектов в AI-сгенерированных PR против базовой линии человеческого кода. Позиция предполагает прямую видимость программы автоматизации на уровне исполнительного руководства, место за столом инженерной стратегии и мандат на изменение рабочих процессов сотен инженеров.

Формат

Офис

Страна

Словакия

Город

Не указан

О компании Bloomreach создаёт агентную платформу для персонализации. Компания разрабатывает и внедряет AI-агентов для персонализации пути клиента, развивает автономный поиск, разговорные покупки и автономный маркетинг на основе единого AI-движка Loomi. Платформой пользуются более 1400 глобальных брендов, включая American Eagle, Sonepar и Pandora. Отрасли: розница, финансовые услуги, гостиничный бизнес, игровая индустрия. О команде Небольшая инженерная команда внутри Go-To-Market организации. Задача — с помощью AI создавать демо-среды, автоматизировать работу и разрабатывать self-serve инструменты для пресейл-команд по всему миру. О роли Ищется AI Demo Engineer — гибкий инженер, который в первую очередь использует AI-инструменты, быстро учится и решает с помощью технологий задачи, блокирующие поле. Это не традиционная инженерная роль: не поддержка продакшн-систем и не стандартный продуктовый бэклог, а роль 0-1 Builder. Работа начинается с нечётких пресейл-потребностей, быстрого прототипирования, тестирования с полем и превращения лучших идей в готовые демо, автоматизации, внутренние инструменты и повторяемые активы. Нужно тесно работать с тимлидом, находящимся в США, поэтому важна асинхронная коллаборация и способность взаимодействовать с командами в разных часовых поясах (ЕС и США). Задачи - Создавать AI-демо: проектировать и выпускать демо, прототипы и интерактивные сценарии, которые делают платформу Bloomreach осязаемой и релевантной. - Автоматизировать работу с помощью AI: находить повторяющиеся GTM-задачи и превращать их в автоматизации, промпт-паттерны, внутренние инструменты, интеграции, агентов, навыки, MCP, SDK-воркфлоу и другие решения, экономящие время. - Обеспечивать self-serve для консультантов: создавать инструменты, позволяющие Solution Consultants настраивать, персонализировать и запускать демо без участия инженеров. - Быстро прототипировать и превращать работающее в продукт: брать нечёткие идеи, быстро собирать, тестировать с полем и решать, что станет долгосрочным внутренним продуктом, акселератором или демо-активом. - Оживлять Loomi и AI Bloomreach: использовать AI-сценарии, персонализацию, LLM-интеграции и умные воркфлоу, чтобы помочь потенциальным клиентам понять ценность платформы. - Обучать и подготавливать поле: документировать, демонстрировать демо и укреплять внутреннюю уверенность в новых инструментах. - Поддерживать надёжность демо: быстро устранять неполадки, поддерживать клиентские среды и относиться к сломанному демо перед потенциальным клиентом как к срочной задаче. Технический фон - TypeScript / JavaScript, Python, React, Next.js, Node.js или аналогичный современный веб-стек. - Claude Code, Cursor или аналогичные AI-ассистированные инструменты разработки; LLM API (OpenAI, Anthropic); промпт-инжиниринг, оркестрация воркфлоу, SDK-интеграции, агенты, MCP, ретривальные системы. - Shopify; Hydrogen (на основе Remix), Liquid, Storefront API, Admin API. Глубокий опыт со всеми перечисленными инструментами не обязателен. Более важный сигнал — способность быстро учиться, оставаться в курсе изменений в AI-ландшафте и использовать сам AI для закрытия пробелов в собственном опыте.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Consensys, разработчик блокчейн-продуктов, ищет Senior Design Engineer для поддержки MetaMask — криптовалютного кошелька. Кандидаты из Франции, Италии и Германии не рассматриваются. Задачи: - Создание пиксель-перфект интерфейсов на React и React Native с вниманием к деталям. - Разработка и внедрение анимаций и микро-интеракций для улучшения пользовательского опыта. - Перевод дизайнов из Figma в доступные и готовые к продакшену решения. - Создание агентных рабочих процессов и инструментов для ускорения перехода от дизайна к коду. - Развитие дизайн-системы MetaMask: переиспользуемые и доступные компоненты. - Быстрый переход от идеи к прототипу и проверка на реальных пользователях. Требования: - Портфолио с проработанными интерфейсами и интеракциями, включая анимацию и детали. - Опыт запуска продуктов с высокой посещаемостью на React и React Native. - Владение современным JavaScript/TypeScript и кросс-платформенной фронтенд-архитектурой: производительность, доступность, масштабируемые UI-паттерны. - Понимание интерактивного дизайна и моушн-дизайна. - Уверенное владение Figma. - Умение работать автономно в распределенной глобальной команде. - Практический опыт с криптовалютными кошельками, блокчейном или Web3-продуктами. Условия: - Полная удаленная работа в глобальной команде. - Возможность работать над продуктами, которыми пользуются десятки миллионов пользователей. - При найме проводится проверка биографии, включая образование и судимость.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании TeamSnap — платформа для коммуникаций в любительском спорте. Инженерная команда полностью распределённая. Компания входит в списки Outside Magazine «Best Places to Work» и Built In «100 Best Remote-First Places to Work». Задачи - Проектировать, развивать и поддерживать бэкенд-API, сервисы, event-driven процессы, очереди, фоновые задачи, модели данных, кэширование и интеграции для миллионов пользователей и тысяч спортивных организаций. - Вести сложные бэкенд-задачи от discovery до дизайна, внедрения, продакшена и долгосрочной поддержки. - Руководить неоднозначными техническими инициативами: декомпозиция проблем, оценка рисков, практические компромиссы, переход от неопределённости к чёткому исполнению. - Повышать надёжность, масштабируемость, производительность и управляемость продакшен-систем: архитектура, тестирование, оптимизация БД, кэширование, мониторинг, алерты, разбор инцидентов. - Разбирать сложные проблемы продакшена на уровне кода, БД, кэшей, очередей, задач, observability и жизненного цикла запроса. - Работать с командами Product, Design, Engineering, Infrastructure, Platform, Data, Support и другими для превращения roadmap в устойчивые бэкенд-системы и планы внедрения. - Давать и получать конструктивную обратную связь, менторить инженеров, влиять на согласованность между командами и объяснять технические компромиссы нетехническим заинтересованным сторонам. Требования - Сильная экспертиза в Node и опыт создания и поддержки продакшен-бэкенд-систем. - Глубина на уровне Staff: подтверждённый опыт создания и эксплуатации высоконагруженных API, сервисов, распределённых систем или общих продуктовых возможностей в продакшене. - Уверенное владение бэкенд-технологиями: Node, TypeScript, Elixir, Ruby/Rails, Java, Go, Python или аналогичными, включая поведение в рантайме, сценарии отказов и продакшен-компромиссы. - Сильное понимание SQL и реляционных БД: индексы, оптимизация запросов, миграции, профилирование, моделирование данных, транзакции, паттерны чтения и записи, настройка производительности. - Практическое понимание сервис-ориентированной и event-driven архитектуры, очередей, фоновых задач, вебхуков, Redis или аналогичных инструментов кэширования и систем, работающих под реальной нагрузкой. - Рабочее знание продакшен-инфраструктуры и платформенных вопросов: деплой, контейнеры, CI/CD, облачные сервисы, основы сетей, observability, операционная отладка. - Ответственность за продакшен: использование логов, метрик, трейсов, дашбордов, алертов, разбора инцидентов и поведения системы для повышения надёжности. - Умение вести за счёт влияния, менторить инженеров, принимать технические решения, понятно объяснять компромиссы и связывать бэкенд-решения с влиянием на клиентов, бизнес и долгосрочную поддерживаемость. Будет плюсом - Опыт работы в инфраструктурных, платформенных, SRE, DevOps или data-командах или в тесной связке с ними. - Знакомство с Elasticsearch, BigQuery, аналитическими пайплайнами, поисковой инфраструктурой, отчётностью или обработкой больших объёмов данных. - Ответственное использование AI-ассистированных рабочих процессов для отладки, тестирования, документации, рефакторинга, прототипирования или улучшения developer experience без потери качества и понимания.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли OpenAI ищет опытного Performance-инженера для масштабирования производительности, надёжности и эффективности систем. Роль предполагает оптимизацию инфраструктуры и производительности приложений для критически важных продуктов, включая ChatGPT и API для разработчиков. Это индивидуальный технический вклад с фокусом на анализ первопричин, профилирование, инструментирование и улучшение производительности на уровне архитектуры. Задачи - Анализировать и оптимизировать производительность на уровнях приложения, middleware, рантайма и инфраструктуры: сети, хранилища, Python-рантайм, использование GPU и другое. - Разрабатывать инструменты и метрики для глубокой наблюдаемости за производительностью систем. - Тесно взаимодействовать с командами инфраструктуры, платформы, обучения и продуктов для определения ключевых целей производительности и системных улучшений. - Влиять на архитектурные и дизайнерские решения, чтобы приоритизировать задержку, пропускную способность и эффективность в масштабе. - Проводить расследования значительных регрессий производительности или проблем масштабируемости в продакшене. - Разрабатывать стратегии тестирования производительности и помогать определять SLA/SLO по задержке и пропускной способности для критических систем. Требования - 7+ лет опыта в разработке ПО с подтверждённым опытом в производительности или надёжности высоконагруженных распределённых систем. - Уверенное владение инструментами профилирования производительности и системами трассировки. - Опыт оптимизации производительности на одном или нескольких уровнях стека: базы данных, сети, хранилища, рантайм приложения, настройка GC, внутренности Python/Golang, использование GPU. - Глубокое понимание внутренностей ОС, планировщика, управления памятью и паттернов ввода-вывода. - Участие в создании наблюдаемости, бенчмаркинга или инфраструктуры, ориентированной на производительность, в масштабе. - Подтверждённый опыт работы в условиях неопределённости и согласования заинтересованных сторон вокруг целей производительности. - Ценность простоты, строгости и сотрудничества при решении сложных системных задач. О компании OpenAI — исследовательская и внедренческая компания в области ИИ, миссия которой — обеспечить, чтобы общий искусственный интеллект приносил пользу всему человечеству. Компания расширяет границы возможностей систем ИИ и стремится безопасно внедрять их через свои продукты.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

О проекте СберСпасибо развивает платформу, в ядро которой встраиваются возможности генеративного ИИ. Ищут сильного бэкенд-разработчика уровня Middle/Senior, который не просто пишет на Java, но и глубоко понимает механику работы LLM, умеет строить RAG-пайплайны и проектировать сложных агентов. Задачи - Проектирование и разработка микросервисной архитектуры на Java 17+ с использованием Spring Boot (MVC, Data JPA, Security). - Построение пайплайнов Retrieval-Augmented Generation (RAG): от парсинга сырых данных до индексации эмбеддингов. - Разработка и поддержка векторных баз данных Qdrant: проектирование схем шардирования, настройка гибридного поиска (BM25 + Dense Vectors) и оптимизация запросов к векторному пространству. - Создание мультиагентных систем на базе LangChain/LangGraph для автоматизации бизнес-процессов (классификация, извлечение сущностей, принятие решений). - Глубокий промт-инжиниринг: написание промптов с нуля под разные пользовательские сценарии одного агента, внедрение техник Few-shot, Chain-of-Thought (CoT) и структурированного вывода (JSON mode). - Отладка семантики моделей: снижение энтропии ответов, управление вариативностью через параметры инференса (temperature, topp, штрафы), реализация механизмов самовосстановления (self-healing) при деградации внешних провайдеров LLM. - Оптимизация производительности PostgreSQL: тюнинг сложных SQL-запросов, работа с индексами (B-tree, GIN/GIST, триграммы), проектирование транзакционной изоляции. - Вынос вычислений в контейнерную среду: Docker, Kubernetes (Helm), построение отказоустойчивых CI/CD-конвейеров в GitLab CI/Jenkins. Ожидания от кандидата - Уверенное владение Java 17+. Понимание многопоточности (CompletableFuture, виртуальные потоки Project Loom — будет плюсом). - Экспертный уровень владения стеком Spring: глубокое понимание жизненного цикла бинов, аспектно-ориентированного программирования, тонкая настройка пулов соединений БД и параметров безопасности. - Опыт проектирования реляционных моделей в PostgreSQL, умение читать EXPLAIN ANALYZE, бороться с блокировками и писать эффективные миграции (Liquibase/Flyway). - Практический опыт работы с векторными СУБД (Qdrant) или Weaviate/Pinecone/Milvus. Понимание метрик близости (Cosine Similarity, Dot Product, Euclidean Distance). - Опыт разработки с библиотеками LangChain и/или LangGraph. Навык построения графов состояний (State Machines) и интеграции внешних инструментов (tool calling). - Навык написания эффективных промптов (Prompt Engineering) и управления поведением LLM без изменения весов модели. - Опыт работы с Docker и Kubernetes (написание манифестов, Helm-чартов). Знание Linux shell на уровне уверенного пользователя. - Настроенные процессы CI/CD (GitLab CI или Jenkins): сборка Maven/Gradle, покрытие тестами (JUnit 5, Testcontainers), статический анализ кода.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Проект Разработка AI-помощника на базе GigaChat в поверхности GigaAssistant в канале Казначейства. Помощник позволит клиенту самостоятельно вносить изменения в параметры работы услуги «Единый остаток». Команда также занимается разработкой услуг «Единый остаток», «Компенсационные продукты», «Контроль и акцепт» в канале Казначейства. Задачи - Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов. - Интеграция решений с другими системами, обеспечение их взаимодействия. - Работа с LLM, включая prompt engineering и оптимизацию взаимодействия с большими языковыми моделями. Требования - Отличное знание Python, опыт коммерческой разработки от 3 лет (по ТК РФ). - Хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования. - Опыт работы с PostgreSQL, Docker / Docker Compose. - Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных. - Практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering. - Опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов. - Опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers. - Опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог. - Опыт написания unit- и интеграционных тестов. Условия - Участие в интересном проекте. - Возможность профессионального и карьерного роста. - Работа в команде профессионалов. - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально. - Формат работы — удалённо на территории РФ.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Описание Heatherglade — международная игровая студия, разрабатывающая собственные mobile idle-проекты. Текущие проекты включают Idle Guy, From Zero To Hero и другие, в разработке находится новый casual idle-проект. Ищем Unity Developer, которому интересно не только писать код, но и участвовать в развитии продукта, работать с современными AI-инструментами и создавать качественный игровой опыт вместе с командой. Задачи Разрабатывать и поддерживать игровые системы и client-side архитектуру в Unity Реализовывать новые игровые механики и фичи — от идеи до релиза и поддержки Работать над масштабируемыми real-time gameplay решениями Использовать AI-assisted инструменты и workflow в ежедневной разработке Оптимизировать производительность проекта под широкий спектр мобильных устройств Интегрировать и поддерживать сторонние SDK, сервисы и нативные плагины Исследовать production-проблемы и находить решения на основе данных и аналитики Взаимодействовать с дизайнерами, аналитиками и продуктовой командой Участвовать в развитии архитектуры и технических процессов проекта Требования Интерес к играм и понимание особенностей mobile game development Желание развиваться как инженер и работать с современными AI-инструментами Умение самостоятельно принимать технические решения Внимательность к качеству продукта и производительности Готовность активно коммуницировать в распределённой команде Любовь разбираться в сложных системах и архитектуре Более 3 лет коммерческого опыта разработки Хорошее понимание ООП, паттернов проектирования, алгоритмов и структур данных Уверенные знания C (или другого OOP-языка) Опыт разработки мобильных игр на Unity Понимание работы Unity scripting API, UI-систем и анимационных workflow Опыт оптимизации производительности и работы с profiling tools Практический опыт использования AI-assisted инструментов разработки (Claude Code, Cursor или аналогичных)

Формат

Удалённо

Страна

Беларусь

Город

Минск

Грейд

Junior

Zorka.Agency — международное агентство influencer и performance маркетинга. Мы продвигаем бренды и мобильные приложения по всему миру с помощью лидеров мнений и внутренней команды по закупке мобильного трафика. Агентство создает эффективные стратегии для ряда рекламодателей, сотрудничает со всемирно известными разработчиками и медийными агентствами. Приглашаем Junior Influencer Marketing Manager со знанием китайского языка для работы над маркетинговыми кампаниями на китайском рынке. Рассмотрим кандидатов как без опыта, так и с небольшим опытом работы — главное, желание учиться, развиваться и расти в этой сфере.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Компания — лидер в автоматизации контроля качества. Разработана платформа RETAILIQA для автоматизации операционного аудита, которой пользуются компании по России и ближнему зарубежью. Среди клиентов: МВидео, Эльдорадо, Инвитро, Татнефть, РусАгро, Аскона, DNS, ВсеИнструменты, Spar, Мираторг, Рив Гош и другие. В связи с запросами ритейла активно развивается платформа RETAILIQA AI-VISION для автоматизации контроля выкладки товаров и промопрограмм на базе ML, Deep Learning и Computer Vision. Ищем ведущего AI/ML-инженера для разработки и развития AI-сервисов в области автоматизации compliance-процессов — от архитектуры и экспериментов до запуска решений в production. Основной технологический фокус — Agentic AI, RAG, мультимодальные LLM и классические Deep Learning-модели (Computer Vision). Решения разворачиваются в облачной инфраструктуре и on-premise на оборудовании компании. Используемые технологии: Python, FastAPI, FastMCP, RabbitMQ, FastStream, PostgreSQL/pgvector, Milvus, LlamaIndex, PydanticAI, LangGraph, DeepEval, RAGAS, Langfuse, ClearML, vLLM, Triton Inference Server, Docker, GitLab CI/CD, Prometheus, Grafana. Чем предстоит заниматься - Проектировать архитектуру AI-сервисов и принимать ключевые технические решения. - Разрабатывать LLM-, RAG- и Agentic AI-решения. - Создавать production-ready сервисы на Python. - Разрабатывать AI-агентов, workflow и интеграции с корпоративными системами. - Быстро проверять AI-гипотезы и создавать PoC/MVP. - Доводить успешные решения до production. - Организовывать evaluation и контроль качества AI-систем. - Участвовать в развитии технической архитектуры и инженерных стандартов нового AI-направления. - Взаимодействовать с backend-разработчиками, DevOps, аналитиками и продуктовыми специалистами. Что мы ожидаем - От 3 лет опыта промышленной разработки ML/AI-решений преимущественно на Python. - Практический опыт разработки LLM-, RAG- или Agentic AI-систем. - Опыт самостоятельного создания AI/ML-сервисов от идеи и прототипа до production. - Сильные навыки проектирования архитектуры AI-сервисов. - Уверенное владение Python и опыт backend-разработки. - Понимание RAG: ingestion, chunking, embeddings, retrieval, reranking, generation и evaluation. - Опыт интеграции коммерческих LLM API и/или развёртывания open-source моделей. - Опыт работы с PostgreSQL и векторными базами данных. - Уверенное владение Linux, Docker и Git. - Понимание распределённых систем, очередей сообщений и асинхронной обработки. - Понимание принципов model serving, мониторинга и эксплуатации ML/LLM-сервисов. - Способность самостоятельно принимать технические решения в условиях технологической неопределённости. Будет плюсом - Опыт работы с LlamaIndex, LangGraph, PydanticAI или аналогичными фреймворками. - Опыт разработки MCP-серверов и MCP-интеграций. - Опыт работы с PostgreSQL/pgvector, Milvus или другими векторными хранилищами. - Опыт эксплуатации open-source LLM через vLLM, Triton Inference Server или аналогичные решения. - Опыт evaluation LLM/RAG-систем: DeepEval, RAGAS, Langfuse или аналоги. - Опыт on-premise развёртывания AI-моделей. - Опыт работы с мультимодальными моделями или Computer Vision. - Опыт технического взаимодействия с корпоративными заказчиками. - Опыт участия в создании новой AI/ML-команды или технического направления с нуля. Условия работы - Официальное трудоустройство по ТК РФ. - Работа в аккредитованной IT-компании. - Гибкий график работы. - Конкурентная зарплата, зависящая от опыта и квалификации кандидата. - Профессиональное развитие и обучение. - Доступ к проектам с реальными бизнес-заказчиками из числа федеральных сетей. - Возможность непосредственно влиять на практическое применение AI в бизнесе. - Система квартального премирования.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Команда Merchant & Partner Lifecycle занимается архитектурной трансформацией Affirm: консолидирует оркестрацию жизненного цикла мерчантов в новый домен. Инженер выступит техническим лидером и построит новый сервис-оркестратор, который находится в центре нескольких связанных систем. Работа даст немедленные улучшения доступности за счёт упрощения и изоляции систем, а также модернизацию устаревших частей кодовой базы. Задачи: - Проектировать и расширять основу платформы для масштабирования на сотни тысяч мерчантов по всему миру. - Согласовывать объём работы с другими командами для реализации кросс-командных проектов. - Наставлять других инженеров для их развития и роста. - Совместно с инженерным менеджером и тимлидом реализовывать долгосрочное видение команды. - Выполнять техническую стратегию для сложных требований, решая масштабные открытые задачи. - Использовать агентные инструменты разработки, такие как Claude Code, для автоматизации части процесса разработки. - Улучшать инженерные стандарты, инструменты и процессы в организации. Требования: - 5+ лет опыта работы бэкенд-инженером. - Сильное понимание Domain-Driven Design, распределённых систем и влияния архитектурных решений на производительность и поддерживаемость. - Владение моделями данных, проектированием API (HTTP и RPC), конечными автоматами, событийно-ориентированной архитектурой и проектированием баз данных. - Отличные письменные и устные коммуникационные навыки, включая асинхронную коммуникацию: технические спеки, ADR, планы проектов. - Опыт проектирования, разработки и запуска бэкенд-систем (стек: AWS, gRPC, Snowflake, Kotlin, Python, MySQL, Kubernetes). Опыт с Java и Kotlin особенно полезен. - Опыт работы с системами мониторинга и алертинга (sentry.io, rollbar, chronosphere, kibana). Условия: - Компания remote-first: большинство ролей удалённые, можно работать почти из любого места в стране найма. Сотрудники на проксимальных ролях могут работать удалённо, но иногда обязаны работать в назначенном офисе Affirm. Ограниченное число ролей остаются офисными из-за характера обязанностей. - Базовая зарплата в США (CA, WA, NY, NJ, CT): 195 000–255 000 долларов в год. - Базовая зарплата в США (все остальные штаты): 173 000–233 000 долларов в год. - Медицинское страхование: Affirm покрывает все премии для всех уровней покрытия для сотрудника и иждивенцев. - Гибкие расходные счета: щедрые стипендии на технологии, еду, различные нужды образа жизни и расходы на создание семьи. - Отпуск: конкурентные графики отпусков и праздников. - ESPP: план покупки акций Affirm со скидкой.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Задачи - Создание, развертывание и оптимизация production-grade AI-решений и решений на основе больших языковых моделей (LLM). - Интеграция LLM-приложений с системами компании. - Разработка фреймворков для вызова инструментов (tool-calling). - Проектирование conversational AI-интерфейсов. Требования - 5+ лет опыта в разработке ПО. - 3+ года практической работы с большими языковыми моделями (LLM). - Опыт проектирования, разработки и развертывания production-grade AI-решений. - Опыт интеграции AI/LLM-решений с приложениями, платформами и системами компании. - Сильный опыт разработки и поддержки фреймворков для вызова инструментов LLM, включая интеграцию между LLM и компанией. - 3+ года опыта в разработке эффективных стратегий и фреймворков управления диалогами. - 3+ года опыта в реализации, оценке и настройке ответов conversational AI. Условия - Удаленная работа; вакансия открыта для кандидатов из США. О компании - Работодатель — компания, предоставляющая маркетплейс для связи рекрутеров и специалистов в области технологий. - Основана в 1990 году, штаб-квартира в Сентенниал, Колорадо, США. - Численность сотрудников: 201–500. - Компания имеет историю спонсирования виз H1B: 2 в 2022, 4 в 2021, 5 в 2020. Это не гарантирует спонсорство для данной роли.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Bright Vision Technologies — технологическая консалтинговая компания, разрабатывающая облачные, AI, данные и корпоративные решения по всей территории США. Должность: Conversational AI Engineer Локация: удаленно (США) Тип занятости: полная, прямая занятость (W2) Зарплата: $130,000–$180,000 в год (в зависимости от опыта) Требуемый опыт: 10+ лет Спонсорство: рассматриваются граждане США, обладатели грин-карт, EAD и кандидаты на перевод H-1B. Спонсорство новых H-1B не предоставляется. Компания ищет опытного инженера с 10+ годами опыта в разработке ПО и глубокой экспертизой в больших языковых моделях (LLM), агентном ИИ и разработке корпоративных AI-приложений. Кандидат будет определять и вести стратегию, архитектуру и инженерные практики для создания интеллектуальных диалоговых систем, фреймворков промт-инжиниринга и AI-приложений. Роль сочетает глубокие технические знания современных LLM с умением создавать переиспользуемые AI-платформы, оценочные фреймворки и инструменты для разработчиков, обеспечивающие масштабируемые, безопасные и готовые к продакшену решения. Задачи: - Проектировать, разрабатывать и внедрять корпоративные диалоговые AI-приложения на базе LLM. - Определять стандарты промт-инжиниринга, переиспользуемые библиотеки промтов и лучшие практики для корпоративной AI-разработки. - Архитектура и внедрение агентных AI-процессов, мультиагентных систем, оркестрации инструментов и решений RAG. - Создание масштабируемых оценочных фреймворков для качества промтов, обнаружения галлюцинаций, точности ответов, задержки и пользовательского опыта. - Разработка переиспользуемых SDK, API и инструментов, ускоряющих создание AI-приложений в командах. - Взаимодействие с продакт-менеджерами, AI-исследователями, инженерами и бизнес-стейкхолдерами для выпуска готовых к продакшену решений. - Внедрение практик безопасности ИИ, ответственного ИИ, безопасности, соответствия, защитных механизмов и управления для корпоративных развертываний. - Оптимизация производительности LLM, эффективности инференса, выполнения промтов, стратегий кэширования и операционной масштабируемости. - Наставничество инженеров и установление стандартов для архитектуры, тестирования, развертывания и мониторинга диалоговых систем. - Оценка новых LLM, агентных фреймворков и AI-технологий для стимулирования инноваций и улучшения платформы. Требования: - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, программной инженерии или смежной технической дисциплине. - 10+ лет профессионального опыта в разработке ПО, включая значительный опыт создания и развертывания приложений на базе LLM. - Подтвержденный опыт выпуска корпоративных диалоговых AI-продуктов или продуктов на базе LLM в продакшен. - Глубокая экспертиза в современных LLM API и моделях: OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, Llama или Mistral. - Сильный опыт с агентными фреймворками: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI или AutoGen. - Сильные навыки программирования на Python и опыт создания масштабируемых бэкенд-сервисов и API. - Опыт внедрения RAG, векторных баз данных, эмбеддингов, промт-инжиниринга и AI-оркестрации. - Глубокое понимание AI-оценки, мониторинга моделей, наблюдаемости, ответственного ИИ и корпоративного управления ИИ. - Отличные коммуникативные, аналитические навыки и лидерские качества. Предпочтительно: - Публичные технические публикации, выступления на конференциях, вклад в open-source или лидерство в разработке LLM-приложений. - Опыт проектирования мультиагентных архитектур, автономных AI-процессов и сложных систем использования инструментов. - Знакомство с тонкой настройкой LLM, параметрически эффективной настройкой (LoRA/QLoRA) и техниками выравнивания моделей. - Опыт разработки AI-решений для поддержки клиентов, ассистентов программирования, корпоративного поиска, аналитики, управления знаниями или бизнес-автоматизации. - Опыт интеграции диалогового ИИ в корпоративные приложения со строгими требованиями соответствия: HIPAA, PCI-DSS, SOC 2 или FedRAMP. - Опыт работы с Kubernetes, MLOps, CI/CD, облачными платформами (AWS, Azure или GCP) и продакшен-инфраструктурой ИИ.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Drevol LLC ищет Senior Java-инженера для работы в ИИ-ориентированной модели разработки, где инженеры используют Claude для генерации больших объемов продакшн-кода на всем стеке, а затем владеют, ревьюят и доводят его до продакшн-готовности. Роль предполагает старшее техническое лидерство в backend-разработке на Java для поддержки инициативы по оркестрации рабочих процессов, поставку масштабируемых и безопасных сервисов для корпоративных решений. Специалист будет поддерживать инициативу по интеллектуализации и оптимизации рабочих процессов в платежном подразделении, участвовать в проектировании и реализации решений на основе рабочих процессов и backend-сервисов на Java. Задачи: - Использовать Claude и ИИ-инструменты для генерации, ревью и поставки больших объемов продакшн-кода на всем стеке: backend-сервисы, фронтенд-компоненты, API, рабочие процессы и тесты, с полной ответственностью за результат. - Вести проектирование и разработку backend-сервисов на Java для платформ оркестрации рабочих процессов, таких как Appian. - Определять стандарты backend-архитектуры, паттерны проектирования и лучшие практики для решений, ориентированных на рабочие процессы. - Взаимодействовать с инженерами платформы рабочих процессов для трансформации требований в надежные API и интеграции. - Проектировать и создавать масштабируемые микросервисы на Java и Spring-фреймворках. - Обеспечивать интеграции с корпоративными системами через REST, обмен сообщениями и событийно-ориентированные паттерны. - Сотрудничать с командами продукта, инфраструктуры, безопасности и данных для сквозного согласования. - Поддерживать CI/CD, DevSecOps, наблюдаемость и автоматизированное тестирование backend-сервисов. - Наставлять инженеров, проводить ревью кода и дизайна, продвигать инженерное совершенство. Обязательные требования: - Практический опыт использования Claude, Copilot, Cursor или аналогичных ИИ-инструментов для поставки работающего ПО в профессиональной среде. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или смежной области (или эквивалентный опыт). - 7+ лет разработки корпоративных приложений, включая 5+ лет опыта с Java. - Глубокая экспертиза в микросервисной архитектуре, проектировании API и системной интеграции. - Опыт работы с Spring Boot / Spring Cloud, RESTful API и безопасностью сервисов. - Практический опыт с реляционными базами данных (предпочтительно PostgreSQL), проектированием схем и настройкой производительности. - Опыт со стратегиями кэширования (например, Redis, Memcached). - Знакомство с интеграцией Java-сервисов с платформами оркестрации рабочих процессов, такими как Appian. - Понимание гибких методологий разработки (предпочтительно SAFe). - Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с техническими и бизнес-стейкхолдерами. Предпочтительные требования: - Подтвержденный опыт работы в ИИ-ориентированной модели разработки с генерацией кода на всем стеке через Claude или аналогичные инструменты, включая ревью результатов и полную ответственность за поставку. - Опыт создания Java-интеграций или расширений для платформ оркестрации рабочих процессов или BPM (например, Appian, Camunda, JBPM). - Опыт в Healthcare IT, платежной целостности или системах плательщиков. - Опыт участия в центре компетенций по рабочим процессам или интеграциям (CoE). - Опыт работы с ИИ-поддерживаемыми backend-сервисами для интеллектуализации рабочих процессов.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: Strategic Resources International Роль: Golang Developer / Forward Deployment Engineer Локация: Удаленно Тип занятости: Контракт Опыт: 10+ лет Обзор роли Требуется высококвалифицированный Forward Deployment Engineer (Golang) для владения архитектурой и технической реализацией Claim Validation Engine на целевой платформе. Это практическая техническая лидерская роль: инженер отвечает за решение от начала до конца — от архитектуры до внедрения, работая напрямую с заинтересованными сторонами клиента и инженерными командами для определения архитектуры платформы, установления инженерных стандартов, руководства реализацией и поставки масштабируемых, безопасных и высокопроизводительных систем. Идеальный кандидат сочетает глубокую экспертизу в распределенных системах, Go-микросервисах и cloud-native архитектуре с сильными навыками обратного проектирования легаси-приложений, а также владеет современными практиками разработки с использованием ИИ. Ключевые обязанности Техническое лидерство и проектирование решений: - Владение сквозной технической архитектурой платформы Claim Validation. - Проектирование масштабируемых, отказоустойчивых cloud-native микросервисов на Go и Azure. - Определение архитектурных паттернов, стандартов кодирования, принципов API-дизайна и инженерных лучших практик. - Проектирование расширяемых возможностей rule-engine для поддержки развивающихся бизнес-требований. - Проведение архитектурных ревью и технических дизайн-обсуждений. Платформенная инженерия: - Архитектура и руководство реализацией rule engine целевой платформы. - Проектирование и контроль разработки Validation API (POST /validate) и вспомогательных сервисов. - Обеспечение высокопроизводительного параллельного выполнения правил с низкой задержкой и высокой пропускной способностью. - Определение переиспользуемых фреймворков и общих компонентов платформы. Обратное и прямое проектирование: - Руководство обратным проектированием легаси-систем валидации медицинских претензий. - Перевод бизнес-правил в масштабируемые cloud-native микросервисы. - Драйв инициатив по модернизации и определение стратегий миграции легаси-платформ. - Создание переиспользуемых инженерных паттернов и акселераторов. Инженерия с использованием ИИ: - Внедрение AI-assisted инструментов разработки: GitHub Copilot, Cursor, LLM, AI-агенты, AI-навыки, рабочие процессы spec-to-code. - Определение управления для AI-сгенерированного кода и инженерных рабочих процессов. - Повышение инженерной продуктивности через AI-автоматизацию. Инженерное совершенство: - Ревью архитектуры, качества кода, безопасности и производительности. - Установление CI/CD quality gates, автоматизированного тестирования и стандартов развертывания. - Менторство инженеров через дизайн-ревью, код-ревью и техническое руководство. - Обеспечение соблюдения архитектурных стандартов и гайдлайнов кодирования. Работа с клиентом: - Прямая работа с архитекторами клиента, владельцами продуктов и инженерными лидерами. - Проведение технических воркшопов, архитектурных обсуждений и демонстраций решений. - Перевод бизнес-требований в технические дизайны. - Решение критических технических задач и поддержка команд доставки на этапе внедрения. Требуемые навыки и опыт Техническая экспертиза (обязательно): - 10+ лет опыта в разработке ПО, включая 3+ года как Senior Developer/Lead. - Экспертный уровень Go (Golang) и микросервисной архитектуры. - Опыт full stack разработки (React и Angular). - Сильные навыки в распределенных системах, REST API и проектировании высокопроизводительных приложений. - Опыт Python и современного веб-фронтенда (React или Angular). - Глубокие знания PostgreSQL и проектирования реляционных баз данных. - Azure, Kubernetes, Docker, Azure DevOps, cloud-native разработка. - Платформы обмена сообщениями: Kafka или RabbitMQ. - API-first дизайн и спецификации OpenAPI. Архитектура и инженерия: - Подтвержденный опыт проектирования enterprise-масштабных распределенных систем. - Сильный бэкграунд в обратном проектировании и модернизации легаси-приложений. - Опыт определения архитектурных стандартов и технического управления. - Глубокое понимание масштабируемости, отказоустойчивости, наблюдаемости, безопасности и оптимизации производительности. ИИ и современная инженерия (дифференциатор): - Практический опыт с GitHub Copilot, Cursor, LLM, AI-кодинг-ассистентами, AI-рабочими процессами. - Опыт интеграции ИИ в жизненный цикл разработки ПО. - Знакомство с AI-assisted генерацией кода, промт-инжинирингом и инженерной автоматизацией. Лидерство: - Отличные технические лидерские и менторские навыки. - Сильные коммуникационные навыки и управление стейкхолдерами. - Способность принимать архитектурные решения, оставаясь практичным в реализации. - Опыт прямой работы с enterprise-клиентами в средах быстрой доставки. Ключевые показатели эффективности - Успешная архитектура и доставка платформы Claim Validation в согласованные сроки. - Высококачественное, масштабируемое и поддерживаемое архитектурное решение. - Успешная миграция легаси-бизнес-правил на целевую платформу. - 85%+ автоматизированное покрытие тестами с надежными CI/CD пайплайнами. - Высокая удовлетворенность клиентов через эффективное техническое лидерство и доставку.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Обязанности - Создание подробных STEM-промптов на традиционном китайском и/или английском языке с множественными ограничениями и научными инструкциями. - Определение стандартов оценки и разработка комплексных рубрик, соответствующих научной строгости, точности рассуждений и академическому тону на традиционном китайском языке. - Запуск промптов через ИИ-модели и оценка ответов на научную точность, ясность и качество рассуждений, при необходимости сравнение ответов на традиционном китайском и английском. - Участие в процессах QA-ревью для обеспечения согласованности, надёжности и строгости бенчмарков по STEM на традиционном китайском языке. - Выполнение структурированной высококачественной работы в установленные сроки проекта. Требования - Свободное владение письменным традиционным китайским на уровне носителя, уверенные навыки чтения и письма на английском. - Степень бакалавра (BS или BA) в биологии, физике или химии. - Знание тем по биологии, физике или химии на уровне бакалавриата. - Развитые аналитические, писательские и критическое мышление навыки. - Способность работать самостоятельно и соблюдать сроки в удалённой среде. Условия - Удалённая работа. - Открыта для кандидатов в США. - Ставка: $43/час. О компании - Crossing Hurdles специализируется на индивидуальных решениях в области подбора персонала. - Основана в 2022 году. - Штат: 11–50 сотрудников.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Software Engineer, e-Commerce Fulfillment Мы ищем Senior Software Engineer для создания глобального event-driven оркестрационного слоя нового поколения. Это роль, сфокусированная на разработке высокопроизводительной инфраструктуры, которая координирует распределенную бизнес-логику во всей экосистеме e-commerce и цепочке поставок. Вместо управления хрупкими интеграциями, вы будете создавать и поддерживать центральную event mesh, распределенные state machines и глобальные контракты данных, обеспечивающие надежную маршрутизацию заказов в реальном времени, видимость запасов и оркестрацию статусов выполнения. Позиция полностью удаленная. Роль — индивидуальный contributor. Задачи: - Выполнение системной модернизации легаси-транзакционных бэкенд-потоков данных в масштабируемые микросервисы с обеспечением высокой доступности и консистентности данных во время перехода. - Встраивание распределенного трассирования, структурированного логирования и метрик телеметрии в реальном времени в оркестрационные пайплайны для полной видимости сложных сквозных потоков данных. - Совместная работа с продакт-менеджерами и командой над проектированием, масштабируемостью и доставкой высоконагруженных потоков данных с использованием современных message brokers (например, Kafka, RabbitMQ). - Проектирование и реализация высокоустойчивых распределенных паттернов координации (Event-Driven Architectures) для управления сложными жизненными циклами выполнения в мультисистемной среде. - Соблюдение и продвижение инженерных стандартов и лучших практик, включая реализацию сервисов для непрерывной валидации, наблюдения и публикации системных данных. - Проведение тщательных код-ревью с обеспечением высоких стандартов качества кода, структурной поддерживаемости и производительности микросервисов. - Выявление и устранение сложных технических проблем в асинхронных коммуникационных путях, распределенных транзакциях и кэширующих слоях. - Участие в архитектурных обсуждениях и решениях, обеспечивая архитектурную развязку правил маршрутизации и параметров окружения в runtime-конфигурации и feature flags. - Создание и поддержание качественной документации с соблюдением протоколов release engineering и автоматизированных шлюзов деплоя. Требования: - Сильная экспертиза в проектировании ПО и архитектурных паттернах. - Глубокое понимание agile-методологий и полного жизненного цикла разработки ПО. - Отличные навыки решения проблем, аналитического и критического мышления. - Сильные коммуникационные, коллаборационные и лидерские навыки, способность эффективно взаимодействовать с кросс-функциональными командами. - Подтвержденная способность наставлять других инженеров в технических навыках. - Владение несколькими языками программирования и технологиями, релевантными нашему стеку. - Опыт проектирования и разработки масштабируемых, высокопроизводительных и надежных программных решений итеративным способом. - Глубокие знания стратегий тестирования ПО и автоматизации. - Знакомство с облачными платформами (например, AWS, Azure, GCP) и архитектурой микросервисов. - Понимание проектирования баз данных, настройки производительности и лучших практик безопасности. Квалификация: - Степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering или смежной области (или эквивалентный практический опыт). - 5+ лет опыта создания высоконагруженных отказоустойчивых бэкенд-приложений и микросервисов с использованием строго типизированных экосистем (Java/JVM, .NET/C или эквивалентные корпоративные бэкенд-языки). - Практическое владение асинхронными event-паттернами, архитектурами очередей сообщений, stream processing и решением задач data-at-rest vs. data-in-transit (например, Kafka, RabbitMQ или облачные event bus) при управлении централизацией высоконагруженных данных. - Глубокое понимание распределенных транзакций, идемпотентности, конечной консистентности и корректной обработки сбоев распределенных state machines. - Опыт работы с техническими аспектами сложных бэкенд-проектов от начального проектирования системы до продакшен-деплоя и автоматизированного нагрузочного тестирования.

Формат

Офис

Страна

Новая Каледония

Город

Не указан

Грейд

Junior

AI Engineer I (младший инженер по искусственному интеллекту) в компании Victra — крупнейшем премиальном ритейлере Verizon в США. Позиция предполагает гибридный формат работы в Дареме (США). Компания формирует собственную команду AI-инженерии, и эта роль станет её отправной точкой. Вы будете создавать, тестировать и запускать AI-агентов и рабочие процессы на Microsoft Copilot Studio и Azure AI Foundry, следуя спецификациям и архитектуре, заданным старшими инженерами. Это осознанно ранняя карьерная роль: нанимают за способности, любознательность и инженерный склад ума, а не за годы опыта в AI. Опыт работы с генеративным ИИ не требуется. Роль подойдёт разработчику на раннем этапе карьеры, специалисту по автоматизации или Power Platform, готовому перейти к профессиональному коду, системному администратору или инженеру, желающему освоить разработку агентов на структурированном пути. Предусмотрены наставник, бюджет на сертификацию и реальная ответственность за результат. Основной стек — Azure AI Foundry, но фундаментальные навыки (API, промптинг, оркестрация, оценка) платформенно-независимы. Иногда потребуется поддержка проектов за пределами основных платформ, включая open-source фреймворки и AI-инструменты для кодинга. Задачи: - Создание, тестирование и развёртывание AI-агентов и рабочих процессов на Copilot Studio и Azure AI Foundry по стандартам и паттернам старших инженеров. - Интеграция агентов с бизнес-системами: коннекторы, API, инструментальные интеграции. - Проверка выходных данных AI на соответствие критериям приёмки; написание и запуск тестов, включая базовые оценочные проверки, до релиза. - Устранение пограничных случаев и проблем в продакшене при поддержке старших коллег, документирование первопричин. - Сопровождение одного закреплённого агента после запуска: мониторинг, небольшие исправления, обработка обратной связи от пользователей, с назначенным старшим ревьюером. - Документирование каждой разработки по стандарту команды. - Поддержка проектов за пределами основных платформ по указанию руководства, включая open-source фреймворки агентов и AI-инструменты для кодинга, с применением тех же стандартов тестирования и документации. - Регистрация всех выпущенных решений в реестре агентов. - Прохождение структурированной программы обучения (учебный план Microsoft Learn по разработке агентов и оплачиваемые сертификации) в согласованные сроки. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных систем или смежной области, демонстрирующая техническую вовлечённость, способность к долгосрочным обязательствам и сильное критическое мышление. - Подтверждённые навыки программирования на языке общего назначения: Python, C или Java; также засчитывается опыт скриптинга (PowerShell, JavaScript, Power Fx). - Рабочее знание API и основ работы с данными: вызов сервиса, чтение JSON, перемещение данных между системами. - Защитное, пограничное мышление: привычка задавать вопрос «что произойдёт, если входные данные неверны». - Чёткая письменная коммуникация и привычка к документированию. - Подтверждение самостоятельного обучения: побочные проекты, эксперименты или самостоятельно освоенный инструмент, включая неудачные попытки и последующие действия. - Ежедневное использование AI-инструментов (Claude, GitHub Copilot или аналогичных) в работе. - Опыт работы с генеративным ИИ не требуется — компания обучит. Желательно: - Опыт реальной разработки: разработка ПО или приложений, скриптинг или автоматизация; приветствуется опыт Power Platform, RPA, ServiceNow или системного администрирования как отправная точка. - Интерес к профессиональной разработке на Azure: написание и использование REST API, Azure Functions (function apps), API Management (APIM), а также работа с retrieval-augmented generation (RAG): индексация и стратегии grounding в Azure AI Foundry. - Знакомство с современным процессом разработки: Git, управление ветками, CI/CD для вывода кода в продакшен. - Опыт работы с open-source фреймворками агентов или инструментами наблюдаемости LLM (LangChain, Langfuse или аналогичные). - Сертификации Microsoft — плюс, но не обязательны: AI-901 или AB-900 (основы), AB-620 AI Agent Builder Associate или AI-103 Azure AI Apps and Agents Developer Associate; компания оплачивает сертификацию тем, у кого её нет. - Опыт работы в рознице или полевых операциях. Карьерный рост: - Опубликованная лестница от AI Engineer I к старшей разработке агентов, подкреплённая оплачиваемыми сертификациями, учебным бюджетом и растущей ответственностью. Первый управляемый продакшен-агент ожидается примерно на шестом месяце; далее объём самостоятельной работы растёт. Условия: - Оплачиваемое обучение и возможности карьерного развития. - Комплексная медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Пенсионный план 401k. - Компенсация обучения.

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

Salesforce нанимает AI-инженеров для участия в программе для выпускников. Вы будете работать в составе кросс-функциональных команд, создавая агентные решения для клиентов из списка Fortune 500. Задачи: - Разработка AI-агентов, работающих в продакшене для крупных компаний. - Проектирование архитектуры агентов: промпты, рассуждения, вызовы инструментов, с использованием LLM и платформы Agentforce. - Поддержка технического жизненного цикла: архитектура, разработка, отладка и развертывание продакшен-систем на JavaScript, Python и Apex. - Консультирование клиентов: превращение бизнес-задач в агентные решения. - Тестирование и итеративное улучшение собственных решений. Требования: - Сильный бэкграунд в Computer Science или смежной инженерной дисциплине. - Опыт работы с LLM и промпт-инжинирингом. - Владение React, TypeScript, GraphQL, Python, ООП и Real-Time Infra. - Навыки взаимодействия с продакт-командами и клиентами. - Умение писать качественный код и оценивать результаты AI с инженерной строгостью. - Готовность к командировкам 25–50% рабочего времени. Условия: - Работа над реальными проектами, влияющими на бизнес компании. - Наставничество: парный онбординг-бадди, поддержка старших разработчиков, теневые стажировки. - Программа развития технических и продажных навыков. - Доступ к AI-инструментам: Cursor, Claude, внутренние продукты для разработки.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Citi — глобальный банк с примерно 200 миллионами клиентских счетов, работающий более чем в 160 странах. Предоставляет финансовые продукты и услуги: потребительский банкинг и кредит, корпоративный и инвестиционный банкинг, брокерские услуги по ценным бумагам, транзакционные сервисы и управление капиталом. О роли Инженер агентного ИИ работает на стыке искусственного интеллекта и корпоративных финансовых технологий. Роль предполагает проектирование retrieval-grounded, контекстно-зависимых и автономных ИИ-систем для Controls Technology. Сотрудник будет работать с senior-разработчиками, ИИ-архитекторами и бизнес-стейкхолдерами по всему миру, развивая агентные ИИ-приложения: от RAG-пайплайнов и графов знаний до мультиагентных рабочих процессов и продакшн-решений на базе генеративного ИИ. Обязанности - Создавать и интегрировать приложения генеративного ИИ на основе предобученных и размещённых фундаментальных моделей (через управляемые GenAI API и эндпоинты открытых моделей). - Проектировать и внедрять контекстную инженерию: системные инструкции, извлечённые знания, определения инструментов, память диалога и метаданные задач в токен-эффективные промпты. - Участвовать в промпт-инжиниринге (zero-shot, few-shot, chain-of-thought, role-based) и разработке ИИ-рабочих процессов. - Разрабатывать и поддерживать RAG-системы: чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск (семантический + ключевой) и реранкинг. - Помогать в создании графов знаний и Graph RAG-пайплайнов для многошаговых рассуждений и отслеживаемых ответов. - Участвовать в разработке агентных рабочих процессов: ИИ-агенты с вызовом инструментов, структурным планированием и памятью, используя фреймворки Google ADK, LangGraph или CrewAI. - Интегрировать агентов с внешними инструментами и источниками данных через Model Context Protocol (MCP) и обеспечивать взаимодействие агентов через Agent2Agent (A2A) протокол. - Помогать с развёртыванием, мониторингом и сопровождением GenAI и агентных приложений в продакшене. - Сотрудничать с дата-сайентистами и инженерами для интеграции ИИ-возможностей. - Выполнять предобработку данных, загрузку документов и разработку API для ИИ-приложений. - Участвовать в код-ревью, тестировании и документировании для обеспечения качества и надёжности. - Отслеживать новые достижения в области генеративного и агентного ИИ и делиться знаниями.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Лос-Анджелес

Грейд

Senior

О роли Ищем AI-инженера с опытом от 5 лет для проектирования, разработки и внедрения AI-решений, включая современные агентные AI-процессы. Роль предполагает разработку масштабируемых ML-моделей и интеллектуальных агентов на основе фундаментальных моделей для автоматизации сложных бизнес-процессов и улучшения принятия решений. Задачи - Проектировать, разрабатывать и внедрять ML и AI модели для бизнес-кейсов - Проектировать и дообучать модели, включая цепочки рассуждений, использование инструментов и агентные архитектуры (ReAct, мультиагентные фреймворки и др.) - Определять возможности агентов, границы автономного принятия решений и управлять ожиданиями заинтересованных сторон по надёжности - Проектировать и оптимизировать промпт-инструкции, персоны, описания инструментов и каркасы рассуждений, направляющие поведение агентов - Разрабатывать и оркестрировать многошаговые AI-агенты, способные к рассуждению, использованию инструментов и выполнению процессов - Строить агентные процессы на основе фундаментальных моделей для автоматизации задач и поддержки решений - Тестировать AI-агентов на корпоративных системах, API, инструментах и платформах данных - Проектировать бенчмарки и автоматические оценки для измерения надёжности, точности и безопасности агентов в различных сценариях - Работать со структурированными и неструктурированными данными для предиктивных и генеративных AI-решений - Управлять и наставлять команду дата-сайентистов, задавая чёткие ожидания по качеству моделей, документации и готовности к продакшену - Сотрудничать с дата-сайентистами, BI-командами и бизнес-стейкхолдерами для трансформации требований в AI-решения - Оптимизировать производительность моделей, масштабируемость и экономическую эффективность - Мониторить развёрнутые модели и агентов, внедрять циклы обратной связи и стратегии переобучения - Документировать технические проекты, агентные процессы и системную архитектуру Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, AI, науки о данных или смежной области - Опыт от 4 лет в AI/ML, науке о данных или прикладном AI-инжиниринге - Сильные навыки программирования на Python - Твёрдое понимание основ машинного обучения и методов оценки - Знакомство с промпт-инжинирингом и работой с большими языковыми моделями (LLM) - Опыт с архитектурами RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Опыт работы с API и интеграцией AI в приложения - Знакомство с фреймворками оркестрации (например, LangChain, Semantic Kernel или аналогичными) Предпочтительные квалификации - Практический опыт с Amazon SageMaker и Bedrock для ML и генеративных AI-приложений - Знакомство с Amazon Bedrock Guardrails и Knowledge Bases - Практический опыт с Amazon AgentCore для запуска агентных AI-приложений - Опыт проектирования агентных процессов (мультиагентные системы, агенты с использованием инструментов, автономные процессы) - Опыт с облачными платформами, такими как Amazon Web Services - Знание практик MLOps (Docker, CI/CD, мониторинг моделей) Условия - Зарплата от $122 000 до $148 000 на момент найма для районов Джерси-Сити, Нью-Джерси и Вудленд-Хиллз, Калифорния - Фактический размер компенсации зависит от географического расположения кандидата, навыков, опыта и других квалификаций - Право на дискреционный бонус в соответствии с условиями применимого плана стимулирования - Конкурентный пакет льгот как часть общей компенсации

Формат

Офис

Страна

Колумбия

Город

Не указан

AI-инженер Компания: Loenbro, LLC Отдел: Информационные технологии Локация: Даллас, Техас; Гилберт, Аризона; Сентенниал, Колорадо; Вестминстер, Колорадо Тип занятости: Полная занятость, гибридный формат Классификация: Освобожденный сотрудник (Exempt) Требуется разрешение на работу без ограничений. Компания не предоставляет спонсорскую поддержку визы для этой роли. О компании Loenbro — надежный партнер в строительном жизненном цикле для тысяч клиентов по всей территории США. Рынок охватывает все отрасли, услуги включают критическое электрооборудование, механические и структурные работы, мягкие ремесла, инспекции, подземное обслуживание и монтаж, а также производство. Компания имеет национальное присутствие и локальный подход. Описание роли Loenbro ищет мотивированного AI-инженера, который активно создает, экспериментирует и учится в области искусственного интеллекта. Это отличная возможность для специалиста на раннем этапе карьеры, который уже имеет практический опыт — через личные проекты, курсы или профессиональную работу — и хочет внедрять ИИ-инструменты в реальной среде строительства и операционной деятельности. Работа может начаться с создания автономных ИИ-инструментов и рабочих процессов с постепенным переходом к более глубокой системной интеграции. Основные обязанности - Проектировать, создавать и развертывать легковесные ИИ-инструменты и приложения для повышения операционной эффективности в строительных и бизнес-функциях - Взаимодействовать с полевыми командами, операционными и бизнес-заинтересованными сторонами для выявления рутинных, повторяющихся или трудоемких процессов и преобразовывать их в ИИ-решения - Разрабатывать и итерировать стратегии промт-инжиниринга для обеспечения последовательных, точных и полезных результатов от больших языковых моделей (LLM) - Прототипировать и тестировать ИИ-рабочие процессы с использованием LLM API, платформ автоматизации (например, Zapier, Make, Power Automate) и пользовательских скриптов - Создавать автономные ИИ-решения (например, чат-боты, внутренние ассистенты, автоматизация рабочих процессов), которые приносят немедленную пользу без сложных системных зависимостей - Интегрировать ИИ-инструменты с внутренними и сторонними системами через API для масштабируемых и связанных рабочих процессов - Создавать дашборды, интерфейсы или простые приложения, позволяющие нетехническим пользователям легко взаимодействовать с ИИ-решениями - Мониторить, оценивать и улучшать производительность ИИ-инструментов, включая точность выходных данных, надежность и принятие пользователями - Внедрять защитные механизмы и процессы валидации для снижения галлюцинаций, обеспечения целостности данных и поддержки ответственного использования ИИ - Документировать рабочие процессы, инструменты и процессы для обеспечения масштабируемости, поддерживаемости и принятия командой - Отслеживать новые ИИ-инструменты, платформы и лучшие практики; проактивно рекомендовать новые технологии или подходы для бизнеса - Поддерживать эволюцию от автономных ИИ-инструментов к более интегрированным системам, внося вклад в долгосрочную ИИ-архитектуру и стратегию - Сотрудничать с ИТ, данными и бизнес-командами для согласования ИИ-инициатив с более широкими технологическими и операционными целями - Демонстрировать решения, собирать обратную связь и быстро итерировать для улучшения удобства использования и бизнес-эффекта Минимальные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий, науки о данных или смежной области - 2+ года опыта работы с данными — аналитика, бизнес-аналитика, системы ввода данных, отчетность или поддержка команд, работающих с данными - 1+ год активного практического опыта работы с ИИ-инструментами, платформами или API в профессиональном или личном качестве - Практический опыт работы с Claude (Anthropic), ChatGPT, Microsoft Copilot и/или Google Gemini - Портфолио ИИ-проектов — рабочий процесс, приложение, чат-бот, система промтов — демонстрирующее инициативу и результаты Предпочтительные квалификации - Навыки промт-инжиниринга: умение структурировать промты, итерировать и получать надежные результаты - Опыт создания ИИ-инструментов или легковесных приложений с использованием LLM API (Claude API, OpenAI API или аналогичных) - Опыт работы с платформами автоматизации рабочих процессов, такими как Make, n8n, Zapier или Microsoft Power Automate - Знакомство с no-code/low-code ИИ-инструментами и понимание, когда их использовать вместо написания пользовательского кода

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Компания David создает продукты для увеличения мышечной массы и снижения жира. Первый продукт — протеиновый батончик. David — платформа для разработки высокобелковых, низкокалорийных продуктов, дружественных к уровню сахара в крови. Компанию возглавляет CEO Питер Рахал, сооснователь и бывший CEO RXBAR (продажа Kellogg за $600 млн в 2017 году). Цель — стать самым популярным высокобелковым батончиком в Северной Америке и за ее пределами. Роль Software Engineer, AI & Internal Tools — один из ключевых разработчиков внутренних инструментов, автоматизированных рабочих процессов и AI-систем. Задача — находить возможности для оптимизации, проектировать масштабируемые решения и влиять на внедрение AI и новых технологий в компании. Роль предполагает устранение рутинной ручной работы с помощью надежных программных решений, включая AI-рабочие процессы и инструменты для повышения эффективности операций. Вакансия открыта для кандидатов любого уровня опыта. Задачи: - Проектирование, разработка и поддержка внутренних инструментов, заменяющих ручные процессы в Finance, Operations, Growth, Retail и Supply Chain. - Написание production-кода на Python и/или TypeScript; выбор подходящего языка и фреймворка для задачи. - Разработка и внедрение AI-рабочих процессов для парсинга документов, извлечения данных, классификации, суммаризации и поддержки принятия решений. - Создание и оркестрация AI-агентов с использованием LLM API, агентных фреймворков, MCP-коннекторов и RAG, включая оркестрацию инструментов, логику маршрутизации и guardrails. - Внедрение систем оценки и паттернов human-in-the-loop для обеспечения надежности и точности AI-результатов. - Управление учетными данными, чувствительными данными и сторонними интеграциями; проектирование рабочих процессов с соответствующими правами доступа и guardrails. - Совместное владение пайплайнами данных и dbt-моделями для переноса данных из источников в BigQuery и преобразования их в чистые, готовые к анализу наборы данных. - Устранение проблем с пайплайнами и качеством данных; поддержка новых интеграций при подключении дополнительных платформ. - Автоматизация и поддержка отчетности для Finance, Operations и руководства: дашборды, регулярные отчеты и ad hoc-анализы. Требования: - Минимум 2 года профессионального опыта в software engineering, data engineering или смежной технической роли. - Сильное владение Python/TypeScript: чистый, тестируемый, production-код с тестированием, контролем версий и CI/CD. - Production-опыт с минимум одним full-stack веб-фреймворком (предпочтительно Next.js/React) и одной реляционной базой данных (предпочтительно Postgres). - Свободное владение современными AI-инструментами: LLM API (Claude, GPT), агентные фреймворки, context engineering, RAG, MCP, tool use и структурированные выходные данные. - Подтвержденный опыт создания инструментов, систем или автоматизаций, которые реально используются другими людьми в профессиональной среде, в side-проекте или open-source. - Способность работать самостоятельно, четко коммуницируя приоритеты и инициативы команде. - Скромность, самоосознанность и любознательность. - Желание строить early-stage CPG-компанию с миссией помогать людям увеличивать мышечную массу и снижать жир. Условия: - Полная занятость. - Зарплата: $150,000–$250,000 в год, включая денежный бонус по достижении целей компании. - Опцион на акции компании. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка — 100% покрытие. - 401(k). - Дополнительные льготы, включая оплату абонемента в спортзал. - Существенный и обязательный оплачиваемый отпуск. - Работа в офисе 5 дней в неделю в Нью-Йорке.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Компания Obin AI ищет AI-инженеров для создания и масштабирования интеллектуальных агентов с нуля. Это одна из первых позиций в команде. Работа предполагает непосредственное взаимодействие с основателями (экс-Google) и принятие ключевых технических решений с первого дня. Задачи: - Проектирование и развертывание агентов на основе LLM: создание агентных систем с использованием LLM и RAG для автоматизации сложных кредитных процессов, включая дизайн промптов, использование инструментов, логику оркестрации и оценку систем. - Работа с заказчиками: взаимодействие с техническими и нетехническими стейкхолдерами в крупных кредитных компаниях для понимания проблем рабочих процессов и совместная разработка AI-решений, влияющих на ROI. - Владение продакшен-инфраструктурой: архитектура и поддержка бэкенд-систем и API, подключаемых к источникам данных и клиентским платформам; обеспечение высокой доступности, производительности и наблюдаемости. - Оценка и оптимизация систем: балансировка точности, задержки, надежности, стоимости и объяснимости агентных систем; проведение экспериментов и циклов улучшений. - Участие в проектировании основной платформы: определение технической архитектуры, создание переиспользуемой инфраструктуры для развертывания агентов и формирование основ инженерных практик Obin AI. - Формирование культуры и стандартов: участие в определении инженерной культуры, стандартов найма и долгосрочного технического плана. Требования: - 5+ лет опыта в разработке ПО. - 1+ год практического опыта создания LLM-агентов и/или RAG-систем в продакшене. - Опыт логирования, оценки и оптимизации AI-приложений. - Владение Python и опыт работы с современными AI/ML-фреймворками и облачной инфраструктурой (предпочтительно GCP). - Опыт работы с облачной инфраструктурой (предпочтительно GCP) и API. - Готовность быстро двигаться, отвечать за результаты и создавать долгосрочные решения. - Развитая интуиция в области системной архитектуры, производительности и масштабирования. - Четкая коммуникация, особенно в неоднозначных и ответственных задачах. Желательно: - Опыт с системами human-in-the-loop, обратной связью и длительными агентными задачами. - Опыт в финансовых системах, моделировании рисков или автоматизации решений. - Знакомство с PydanticAI, LlamaIndex, Google ADK, Claude Agent SDK или аналогичными фреймворками. - Опыт создания или участия во внутренней AI-платформе или переиспользуемых LLM-инструментах.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Replit — платформа для создания программного обеспечения с помощью агентов, позволяющая любому человеку создавать приложения на естественном языке. Миллионы пользователей по всему миру используют Replit для демократизации разработки, устраняя традиционные барьеры для создания приложений. Мы ищем директора по продуктовому дизайну, который возглавит повседневную работу дизайн-организации Replit и будет подчиняться сооснователю и руководителю дизайна. Это роль «играющего тренера» для тех, кто любит создавать продукты не меньше, чем руководить людьми. Вы будете развивать команду талантливых продуктовых дизайнеров, оставаясь глубоко вовлечённым в работу: участвовать в брейнштормах, решать сложные продуктовые задачи. Сооснователь и руководитель дизайна остаётся тесно вовлечённым в дизайн-критику и качество продукта. Ваша задача — управлять повседневной работой дизайн-организации, создавая структуру, согласованность и динамику для выдающихся результатов. Вы будете погружены в активные инициативы на два-три уровня глубже, предоставляя контекст, компромиссы и инсайты для принятия взвешенных решений без необходимости постоянного участия в каждом проекте. Успех в этой роли требует исключительного продуктового чутья, сильного дизайнерского вкуса, технической грамотности и коллаборативного подхода. Вы естественно соединяете дисциплины, развиваете окружающих и делаете работу и команду лучше каждый день. Задачи: - Управлять повседневной работой дизайн-организации Replit, обеспечивая согласованность, приоритизацию и высокое качество результатов. - Руководить, наставлять и развивать команду продуктовых дизайнеров, помогая им расти в мастерстве, уверенности и влиянии. - Формировать и улучшать пользовательский путь клиента. - Работать бок о бок с дизайнерами: брейнштормить идеи, исследовать альтернативы, рецензировать работу в процессе и решать сложные продуктовые и интерактивные задачи. - Оставаться глубоко информированным по активным инициативам, предоставляя контекст и инсайты для быстрой вовлечённости сооснователя в содержательную дизайн-критику и ключевые продуктовые решения. - Повышать качество продуктового дизайна через продуманную обратную связь, исключительное мастерство и сильный дизайнерский вкус. - Развивать дизайн-практики, рабочие процессы и культуру команды, сохраняя скорость и гибкость быстрорастущей компании. - Нанимать и адаптировать талантливых продуктовых дизайнеров по мере роста организации. Требования: - Значительный опыт руководства командами продуктового дизайна в быстрорастущих технологических компаниях. - Подтверждённая способность балансировать лидерство и практический вклад в дизайн. - Портфолио, демонстрирующее исключительное мастерство, интерактивный дизайн, продуктовое и системное мышление. - Опыт тесного партнёрства с продуктовыми и инженерными командами для создания технически сложных продуктов. - Подтверждённый успех в кросс-функциональной разработке продуктов в динамичной среде. - Исключительные коммуникационные, коучинговые и стейкхолдер-менеджмент навыки. - Сильный дизайнерский вкус, здравый смысл и ориентация на действие. - Опыт упрощения сложных технических продуктов до элегантного и доступного пользовательского опыта. Будет плюсом: - Опыт проектирования инструментов для разработчиков, технических продуктов или платформ для создания ПО. - Опыт создания AI-продуктов или AI-нативных рабочих процессов. - Опыт программирования или сильная техническая любознательность. - Опыт роста дизайн-команд в стартапах или масштабирующихся компаниях. - Активное использование AI в дизайн-процессе. Почему эта роль особенная: Это не традиционная руководящая роль в дизайне. Мы ищем того, кто процветает в работе, а не над ней: решает проблемы вместе с дизайнерами, строит партнёрства с продуктовыми и инженерными командами и предоставляет глубокий контекст, позволяющий сооснователю сосредоточиться на моментах, где его взгляд имеет наибольшее влияние. Роль для тех, кто увлечён сложными продуктовыми задачами, развитием дизайнеров и созданием продуктов, делающих мощные технологии интуитивными. Условия: - Полная занятость, офис в Фостер-Сити, Калифорния. - Обязательное присутствие в офисе в понедельник, среду и пятницу. - Конкурентная зарплата и опционы. - Программа 401(k) с матчем 4% (только США). - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни. - Страхование краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, медицинский и по уходу за близкими. - Гибкий график отпусков и праздничные дни. - Компенсация транспортных расходов (офис, только США). - Ежемесячная стипендия на здоровье. - Автономная рабочая среда. - Компенсация обустройства офиса (только офис). - Ежеквартальные командные мероприятия. - Удобства в офисе (только офис).

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Lemon.io — маркетплейс, соединяющий специалистов со стартапами из США и Европы. Вакансия открыта для клиента — B2B-провайдера в сфере гемблинга, базирующегося на Кипре. Компания предоставляет бэкенд-платформу и операционную инфраструктуру для iGaming, онлайн-казино и гемблинг-брендов. Найм прямой. Задачи Обеспечение соответствия продуктов высоким стандартам качества. Работа в области ручного тестирования и автоматизации. Требования - 3+ лет опыта в автоматизированном тестировании - 2+ лет опыта в ручном тестировании - 2+ лет опыта работы с Cypress, Playwright или Selenium - Исключительное внимание к деталям - Хорошее владение английским, письменным и устным - Сильные организационные навыки — способность работать полный рабочий день удалённо без контроля - Ответственность - Soft skills — достаточно быть вежливым - Опыт работы с BrowserStack, TestRail и Playwright (или готовность развиваться в этом направлении) поможет в роли Условия - Удалённая работа из ЕС или в офисе в Лимассоле, Кипр - Пересечение рабочих часов: 8 часов с Кипром (стандартный рабочий день) - Оплачиваемый отпуск (доступен после 6 месяцев работы) - Ежегодная рождественская поездка

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Удалённая работа, часовые пояса CET/CEST или SAST. Полная занятость. Начало — как можно скорее. Компания MultiBase создаёт BI- и аналитические решения для средних компаний в регионе DACH. С 1991 года выполнено более 1500 проектов для более чем 400 клиентов. Работа охватывает производство, автомобилестроение, финансовые услуги, фармацевтику и другие отрасли с интенсивным использованием данных. Роль: Senior BI Developer для расширения команды в рамках долгосрочных проектов с существующими клиентами. Требуются техническая глубина, ответственность и умение обсуждать технические темы напрямую с клиентами. Задачи: - Создание и поддержка BI- и дата-продуктов в Microsoft Fabric, Power BI и Azure. - Разработка компонентов lakehouse, хранилищ данных, пайплайнов, notebooks, SQL-объектов и отчётов. - Разработка семантических моделей Power BI, отчётов и вычислений DAX. - Перевод бизнес-потребностей в технические задачи и этапы поставки. - Обсуждение технических тем напрямую с IT- и бизнес-заинтересованными сторонами клиента. - Работа в структурированной agile-поставке: оценка работ, управление своими задачами, выполнение обязательств по спринтам. - Систематическое использование AI-инструментов для улучшения процессов разработки, анализа, документации и контроля качества. - Проектирование и разработка AI-управляемых дата-продуктов, связывающих данные клиента, LLM и бизнес-процессы. - Выявление и прототипирование практических сценариев для автоматизаций, ботов, копилотов и агентов в среде данных клиента. - Превращение проверенных AI-прототипов в безопасные, документированные и поддерживаемые дата-продукты. - Тестирование, документирование и развёртывание готовых к продакшену дата-продуктов. - Использование контроля версий и совместных практик разработки, желательно Git и Azure DevOps. - Своевременное информирование Tech Lead и руководителя проекта о рисках, проблемах с данными и неясных требованиях. - Выявление конкретных возможностей улучшения в ландшафте данных клиента. - Внесение переиспользуемой документации и практических знаний во внутреннюю базу знаний MultiBase. Требования: - Не менее четырёх лет опыта разработки BI или платформ данных, включая непосредственную работу с клиентами или бизнес-заинтересованными сторонами. - Уверенный опыт работы с Azure-платформой данных, включая Microsoft Fabric, Azure Data Factory или Synapse. - Практический опыт работы с концепциями lakehouse и хранилищ данных, пайплайнами данных и notebooks. - Профессиональное владение Power BI, включая семантическое моделирование, DAX и разработку отчётов. - Сильные навыки SQL и многомерного моделирования данных, включая проектирование схемы «звезда» и паттерны ETL/ELT. - Опыт работы в agile-командах с использованием структурированных историй, оценок и обязательств по спринтам. - Опыт использования Git и совместного процесса разработки. Azure DevOps будет преимуществом. - Опыт тестирования, развёртывания и поддержки продакшен-дата-продуктов. - Свободный английский, письменный и устный. - Ежедневное осознанное использование AI-инструментов, таких как Claude, Cursor, Codex или аналогичных, с проверкой результатов и ответственностью за качество. Преимущества: - Практический опыт проектирования, создания или развёртывания AI-управляемых дата-продуктов, ботов, копило