Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Лос-Анджелес

Грейд

Senior

О роли Crunchyroll — сервис, доставляющий аниме и мангу более чем 100 миллионам фанатов в 200+ странах и территориях. В команде AI Enablement (AIEN) открыта позиция Senior AI Platform & Tools Engineer. Роль входит в команду Tools & Governance платформы внутри AIEN, подчиняется AI Platform, Strategy & Governance Lead. Это ранняя небольшая команда, поэтому предполагается универсальность и ведение функций от дизайна до продакшена. Чем предстоит заниматься - Создание платформы оценки AI: автоматизированные инструменты для структурированных оценок (возможности, стоимость, задержка, поведение, надёжность) в масштабе, а не разовых ручных проверок. - Внедрение телеметрии использования и затрат по одобренному стеку AI: расход токенов, загрузка лицензий, расходы по вендорам и обнаружение отклонений в одобренных инструментах. - Автоматизация AI-управления: триаж заявок, конвейеры оценки, маршрутизация согласований и enforcement политик как код, интегрированные с агентами Glean и процессами JSM. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов — паттернов RAG, каркасов агентов, библиотек промптов, eval-инструментов — на которых строит команда Build & Partner. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов Crunchyroll, включая ChatGPT, Glean, Claude и Gemini; управление настройками, паттернами доступа, включением функций и операционными изменениями совместно с IT и Security. - Отслеживание новых версий и изменений продуктов в одобренных AI-инструментах, оценка целесообразности внедрения и организация раскатки для максимальной пользы сотрудников. - Сделать платформу путём наименьшего сопротивления, чтобы решения AIEN по умолчанию следовали golden-путям и стандартам, и улучшать ключевые метрики (время оценки, принятие golden-путей). - Создание агентов и рабочих процессов средней сложности для нетехнических команд на одобренных AI-платформах с соблюдением стандартов AIEN по безопасности, управлению, поддерживаемости и измеримости. - Совместная работа с AI Security Engineer для встраивания необходимых контролей, обнаружения и предотвращения угроз в платформу, чтобы безопасность обеспечивалась на уровне платформы, а не добавлялась к каждому проекту отдельно. - Работа универсалом в небольшой команде: ведение функций от дизайна до продакшена и помощь в установлении инженерных паттернов, на которых команда будет масштабироваться. Требования - 6+ лет опыта в разработке ПО или платформенной инженерии, включая создание инструментов или сервисов, используемых другими инженерами. - Практический опыт администрирования, настройки или поддержки корпоративных SaaS-инструментов, AI-платформ или внутренних продуктовых платформ в производственной бизнес-среде. - Сильные навыки разработки ПО (например, Python, плюс Go/TypeScript или аналогичные) — создание продакшен-инструментов, а не прототипов. - Рабочее понимание устройства современных AI-систем: LLM API, RAG, агентные фреймворки, методологии оценки и основы инференса. - Опыт создания автоматизации, конвейеров данных или внутренних инструментов для разработчиков. - Опыт создания практических AI-агентов, ассистентов или автоматизации рабочих процессов для бизнес-пользователей, включая сбор требований, дизайн промптов и процессов, тестирование, внедрение и итерации. - Опыт ведения функций от начала до конца в небольшой команде: дизайн, разработка, выпуск, итерации. - Чёткая письменная коммуникация — ваши инструменты и документация должны использоваться другими инженерами.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

О компании Integrated Medical Systems, Inc. (IMS) — дистрибьютор на рынке альтернативной медицинской помощи, основан в 1994 году. Компания предлагает гибкие условия аренды и покупки одноразовых и арендных продуктов для инфузионной терапии, респираторной поддержки, энтерального питания, онкологии и чистых помещений. О роли IMS ищет AI-инженера для проектирования, создания и развертывания интеллектуальных агентных ИИ-приложений, которые подключаются к корпоративным данным, бизнес-системам и внешним сервисам. Это роль инженера приложений ИИ, а не традиционного ML-инженера или специалиста по обучению моделей. Основной фокус — создание систем, позволяющих ИИ-моделям работать с реальными данными и бизнес-инструментами: безопасные, надежные и масштабируемые ИИ-агенты, которые понимают контекст, получают доступ к информации, используют инструменты и выполняют действия. В работе активно используются Model Context Protocol (MCP), оркестрация LLM, API, вызовы инструментов, корпоративные данные и асинхронные архитектуры приложений. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и развертывать MCP-серверы, которые безопасно подключают ИИ-приложения к внутренним базам данных, векторным хранилищам, бизнес-приложениям и другим корпоративным ресурсам. - Создавать стандартизированные интерфейсы, позволяющие ИИ-агентам обнаруживать и взаимодействовать с доступными инструментами, ресурсами и рабочими процессами. - Разрабатывать MCP-инструменты, ресурсы и промпты для поддержки повторяемых бизнес-процессов. - Оценивать и выбирать подходящую LLM для конкретных сценариев на основе возможностей рассуждения, стоимости, размера контекстного окна, задержки и производительности. - Проектировать ИИ-процессы, которые маршрутизируют задачи между несколькими моделями и сервисами. - Реализовывать вызовы инструментов и функций, чтобы ИИ-агенты могли взаимодействовать с внешними системами. - Создавать надежные интеграции REST API и сторонних систем. - Настраивать схемы вызова функций и инструментов для вызова внешних сервисов ИИ-агентами. - Преобразовывать ответы внешних систем в структурированные форматы, которые могут эффективно интерпретировать и использовать LLM. Обязательные требования - Уверенное владение Python или TypeScript. - Понимание асинхронного программирования и паттернов async/await. - Опыт создания и использования RESTful API. - Понимание JSON-RPC 2.0 и обмена сообщениями. - Практический опыт создания MCP-серверов с использованием стандартных SDK или фреймворков, таких как FastMCP. - Опыт работы с MCP-инструментами, ресурсами и промптами. - Понимание LLM API и вызова инструментов/функций. - Опыт интеграции ведущих LLM-платформ: OpenAI, Anthropic Claude или аналогичных. - Опыт работы с векторными базами данных/векторными хранилищами и ИИ-поиском. - Умение создавать инструменты поиска и извлечения, предоставляющие релевантный структурированный контекст для LLM. - Понимание идентификаторов документов, метаданных и обработки цитирований/источников. - Понимание безопасной аутентификации и авторизации для подключения ИИ-приложений к проприетарным данным и корпоративным системам. - Умение проектировать правильно ограниченный доступ между ИИ-агентами, внутренними системами и внешними сервисами. Предпочтительные требования - Опыт разработки агентных ИИ-приложений или многошаговых ИИ-процессов. - Опыт работы с FastMCP или другими MCP-фреймворками. - Опыт с LangChain, LangGraph, Semantic Kernel или аналогичными фреймворками оркестрации ИИ. - Опыт с Docker, Git, CI/CD и облачными платформами. - Опыт интеграции ИИ с корпоративными базами данных, ERP-системами, CRM-платформами или другими бизнес-приложениями. - Опыт наблюдаемости, логирования, тестирования и мониторинга ИИ-приложений. - Знакомство с требованиями к медицинским данным, конфиденциальности, безопасности или компетентности. Критерии успеха В этой роли вы поможете IMS перевести ИИ из экспериментов в практические, безопасные и готовые к бизнесу приложения. Успех означает создание ИИ-систем, которые могут: - Понимать правильный контекст. - Находить и извлекать нужную информацию. - Использовать подходящие бизнес-инструменты. - Безопасно взаимодействовать с корпоративными системами. - Выбирать правильную модель для задачи. - Надежно выполнять рабочие процессы. - Предоставлять точные и отслеживаемые ответы. Вы будете помогать создавать инфраструктуру и прикладной уровень, которые делают ИИ полезным внутри бизнеса.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О роли Acquia ищет Staff AI-инженера в команду AI Core Engineering. Это прежде всего практическая инженерная роль: большую часть времени вы будете проектировать, создавать и выпускать продакшн-агентные ИИ-процессы в Acquia DXP. Основные инструменты — LangGraph, Temporal, Pydantic и LangFuse. Также предусмотрена лёгкая, но значимая менторская роль: помощь в повышении ИИ-инженерных навыков коллег по мере роста команды. Обязанности - Ежедневно писать и выпускать продакшн-код для ИИ. - Проектировать агентные ИИ-процессы с использованием LangGraph, Temporal, Pydantic — многоагентные процессы с сохранением состояния, рассчитанные на корпоративный масштаб и надёжность. - Отвечать за наблюдаемость ИИ через LangFuse: трассировка, версионирование промптов, оценка и бенчмаркинг производительности всех взаимодействий с моделями. - Задавать стандарты ИИ-инженерии для паттернов агентов, RAG, управления промптами, оптимизации контекста и стратегий вызова инструментов. - Взаимодействовать с командами продукта и платформы для создания ИИ-архитектур, отвечающих корпоративным требованиям SLA, безопасности и соответствия. - Оценивать и внедрять новые инструменты: бенчмаркинг LLM-провайдеров, оркестрационных фреймворков и улучшений агентного стека. - Наставлять инженеров через код-ревью, парное программирование и дизайн-обсуждения. - Представлять ИИ-возможности Acquia в архитектурных обзорах клиентов, техническом исследовании и обсуждениях дорожной карты. Требования - 8+ лет в разработке ПО, из них 3+ года в продакшн-разработке ИИ-агентов. - Практический опыт с LangGraph, Temporal, Pydantic — процессы с сохранением состояния, циклические, многоагентные, в корпоративном масштабе. - Практический опыт с LangFuse — трассировка, оценка, управление промптами и тестирование на основе датасетов. - Владение фреймворками для агентов, такими как LangChain или аналоги (LlamaIndex, CrewAI) — компоновка цепочек, инструментов, памяти и пайплайнов поиска. - Глубокое знание Python и сильные инженерные основы (тестирование, CI/CD, архитектура). - Опыт облачного развёртывания ИИ (AWS, Azure или GCP), включая контейнеризацию и управление стоимостью инференса. - Знание архитектуры RAG — векторные базы данных, модели эмбеддингов и стратегии поиска. - Степень бакалавра в Computer Science или эквивалентный практический опыт. Желательные навыки - Опыт в корпоративном SaaS или CMS, включая знакомство с DXP Acquia на базе Drupal. - Свободное владение агентным процессом разработки — ИИ-ассистирующие инструменты (Copilot, Cursor, Claude) как повседневные ускорители. - Знакомство с персистентными рантаймами агентов — такими как OpenClaw и Hermes Agent, понимание кросс-сессионной памяти, автономного создания навыков и постоянно работающей инфраструктуры агентов. - Опыт тонкой настройки LLM или оценки моделей, понимание компромиссов фундаментальных моделей.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания: FlexBoard Тип занятости: контракт (частичная занятость) Локация: удалённо Мы ищем экспертов в области AI-инженерии, которые внесут технический вклад в инновационный проект по улучшению ИИ-систем. В этой роли вы будете оценивать, рецензировать и дорабатывать сгенерированный ИИ контент по программной инженерии, чтобы повысить качество, точность и логику рассуждений ИИ-моделей. Предварительный опыт работы с ИИ не требуется — главное, ваш опыт в программной инженерии. Ключевые обязанности - Анализировать, рецензировать и улучшать сгенерированный ИИ контент по программной инженерии с точки зрения технической точности и качества. - Создавать, дорабатывать и оценивать промпты для улучшения технических результатов ИИ. - Проводить оценку ответов ИИ-моделей с предоставлением подробной обратной связи. - Составлять и редактировать техническую документацию, архитектурные документы, RFC, дизайн-спецификации и инженерные предложения. - Проводить самостоятельные исследования и проверку фактов для валидации технической информации. - Интерпретировать и аннотировать технические данные для поддержки обучения и оценки ИИ-моделей. - Взаимодействовать с кросс-функциональными командами для достижения высоких результатов проекта. Требуемые навыки - Критическое мышление - Аналитическое мышление - Обеспечение качества - Оценка ИИ - Техническая документация - Техническое и деловое письмо - Рецензирование и редактирование контента - Проверка фактов - Самостоятельные исследования - Деловая коммуникация - Решение проблем - Внимательность к деталям Предпочтительные квалификации - Опыт работы от 3 лет в роли Software Engineer, Senior Software Engineer, Staff Engineer, Technical Lead, Engineering Manager, Solutions Architect или аналогичной должности. - Опыт написания или рецензирования технической документации, архитектурных документов, RFC, дизайн-спецификаций, инженерных предложений, постмортемов, технических блогов или обзоров. - Развитые навыки критического мышления, аналитических рассуждений и решения проблем. - Отличные навыки письменной коммуникации и технического редактирования. - Опыт работы с ИИ-инструментами для написания кода или инструментами автоматизированной документации будет преимуществом, но не обязателен. - Предпочтительна учёная степень (магистр, MBA, JD или PhD) или эквивалентный опыт.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Удалённая работа для кандидатов из США. FlexBoard — лидер в финтехе, стремится переосмыслить банковское дело с помощью инновационных технологий. Компания ищет AI-First инженера-программиста — роль для выпускников вузов или недавних выпускников, которые будут сотрудничать со старшими инженерами для создания функций и улучшения систем с использованием AI-ориентированных рабочих процессов. Обязанности - Создавать и запускать production-функции в бэкенде, фронтенде и AI-ориентированных рабочих процессах. - Использовать AI-инструменты (Claude, AWS Kiro, Copilot и др.) как множители силы, а не как костыли. - Писать чистый, читаемый, тестируемый код, который можно интегрировать с бизнесом. - Сотрудничать с командами управления продуктом и дизайна, чтобы превращать неоднозначные задачи в решения. - Быстро создавать прототипы, проверять гипотезы и итерировать на основе обратной связи. - Повышать продуктивность разработчиков через автоматизацию, инструменты и эксперименты. - Глубоко изучать системы и постоянно поднимать планку. Требования - Высокая самостоятельность: не ждёте указаний, а сами определяете, что нужно сделать. - Любовь к решению неясных задач больше, чем к формализованным. - Экспериментатор: пробуете, измеряете результаты и опираетесь на данные. - Ориентация на производительность: производительность и стабильность закладываются с самого начала. - Личная ответственность: гордитесь своей работой и обеспечиваете качество от начала до конца. - Сильные основы computer science (структуры данных, алгоритмы, системное мышление). - Опыт создания приложений как минимум на одном современном языке (например, Python, TypeScript, Java, Go). - Знакомство с API, базами данных и базовыми концепциями. - Уверенное использование Git и работа в общей кодовой базе. - Предпочтительны кандидаты из восточного или центрального часовых поясов. - Практический опыт с Claude, AWS Kiro или аналогичными AI-инструментами для разработчиков. - Интерес к LLM, дизайну, агентным рабочим процессам или AI-ассистируемым архитектурам. - Опыт использования AI для генерации кода и рефакторинга. - Опыт использования AI для создания тестов. - Опыт использования AI для отладки и логических рассуждений. Условия - Ежегодный денежный бонус и акции, соответствующие уровню роли и опыту. - План 401(k). - Медицинская и стоматологическая страховка, гибкий график отпусков. О компании FlexBoard — поставщик банковских технологических решений для финансовых институтов. Основана в 2015 году, штаб-квартира в Джексонвилле, Флорида, США, штат 201–500 сотрудников. Компания имеет историю спонсирования H1B: 4 в 2025, 2 в 2024, 2 в 2023, 1 в 2022. Это не гарантирует спонсорство для данной конкретной роли.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Мы ищем AI-разработчика для создания интеллектуальных решений по управлению неструктурированными данными и интеллектуальной обработке документов (IDP). Вы будете участвовать во всем жизненном цикле разработки — от концепции до развертывания — облачных систем, которые безопасно управляют, обрабатывают и используют неструктурированные данные в масштабе предприятия. Это стратегическая техническая роль, сочетающая AI-инжиниринг, backend-разработку и архитектуру корпоративных данных. Вы будете работать с AWS (Bedrock, S3, compute), Snowflake, векторными базами данных, агентными AI-фреймворками (Agent Core, LangGraph, MCP), паттернами интеграции агент-к-агенту (A2A) и платформами оркестрации рабочих процессов. Ключевые обязанности: - Разработка AI-решений для IDP: создание пайплайнов интеллектуальной обработки документов, которые извлекают, классифицируют и обогащают неструктурированные данные с помощью современных подходов AI/ML. - Архитектура и внедрение в облаке: проектирование и реализация масштабируемых, безопасных решений на AWS (S3, compute, networking), платформах данных Snowflake и инфраструктуре векторных баз данных. - Агентный AI и автоматизация: разработка и интеграция автономных агентов с использованием фреймворков Agent Core, LangGraph и Model Context Protocol (MCP) для обработки и маршрутизации корпоративных данных с минимальным участием человека. - Интеграция агент-к-агенту (A2A): создание и внедрение паттернов A2A-коммуникации, позволяющих автономным системам координировать и передавать работу внутри предприятия. - Оркестрация рабочих процессов: проектирование, создание и эксплуатация сложных production-grade процессов с использованием фреймворков оркестрации (например, Step Functions, Airflow, Temporal); обеспечение надежности, аудируемости и соответствия требованиям. - Реализация векторных баз данных: архитектура и внедрение решений на векторных базах данных для поддержки семантического поиска, RAG-пайплайнов и retrieval на основе эмбеддингов в масштабе. - Backend и разработка сервисов: создание синхронных и асинхронных сервисов, API и микросервисов для приема, обработки и дальнейшего потребления документов. - Управление данными и безопасность: применение принципов управления данными — каталогизация, происхождение, хранение, защита данных — с учетом требований здравоохранения (HIPAA) и безопасности как основы. - Наставничество и взаимодействие: работа с дата-инженерами, платформенными командами и бизнес-заинтересованными сторонами для преобразования требований в технические решения; наставничество младших инженеров. Требования: - 5 лет профессионального опыта разработки ПО, из них минимум 2 года — в AI/ML-разработке или дата-инжиниринге в production-среде. - Практический опыт работы с векторными базами данных (например, Pinecone, Weaviate, OpenSearch, pgvector или аналогичными) для поддержки RAG или семантического поиска. - Непосредственный production-опыт с A2A (agent-to-agent) фреймворками и паттернами. - Подтвержденный опыт работы с инструментами оркестрации рабочих процессов (AWS Step Functions, Apache Airflow, Temporal или эквивалент) в production. - Опыт работы с MCP (Model Context Protocol) для подключения агентов и инструментов к данным и сервисам. - Практический опыт работы с Agent Core или эквивалентным агентным AI-фреймворком. - Непосредственный опыт работы с AWS Bedrock для развертывания и интеграции фундаментальных моделей. - Практический опыт работы с AWS S3 и основными AWS compute-сервисами. - Общее владение платформой AWS (EC2, networking, основы безопасности). - Production-опыт работы со Snowflake или эквивалентным современным облачным хранилищем данных. - Владение backend-разработкой: создание масштабируемых API, микросервисов или событийно-ориентированных систем. - Опыт AI/ML-разработки: создание, обучение, развертывание и эксплуатация AI-моделей; рабочие знания LLM, фундаментальных моделей, промпт-инжиниринга и RAG-архитектур. - Практики корпоративной разработки ПО: CI/CD, тестирование, код-ревью, лучшие практики безопасности и соответствие регуляторным требованиям (опыт в здравоохранении — весомое преимущество). Предпочтительные требования: - Непосредственный опыт в интеллектуальной обработке документов (IDP), OCR, ICR, NLP или извлечении информации. - Опыт работы с LangGraph или аналогичными фреймворками оркестрации агентов. - Промпт-инжиниринг и RAG для доменно-специфичных приложений. - Опыт работы в сфере здравоохранения. - Вклад в проекты по неструктурированным данным и AI. - Продвинутая степень (BS/MS) в Computer Science, Data Science или смежной области. - Опыт работы в нескольких доменах (здравоохранение, финансовые услуги и т.д.). - Опыт работы с методологиями Agile, Waterfall или гибридной доставки. Требуемый опыт работы: 5 лет соответствующего опыта; профессиональный опыт технического проектирования и написания кода в IT-индустрии. Требуемое образование: профильный бакалаврский диплом или эквивалентный соответствующий опыт работы.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Местоположение: удалённо. Оплата: 58–63 $/час, контракт W2. Мы ищем Senior AI-разработчика для создания следующего поколения решений для интеллектуального управления неструктурированными данными и интеллектуальной обработки документов (IDP) для предприятий. Вы будете участвовать в полном жизненном цикле разработки — от концепции до развертывания — облачных систем, которые безопасно управляют, обрабатывают и используют неструктурированные данные в масштабе предприятия. Это стратегическая техническая роль, сочетающая AI-инженерию, бэкенд-разработку и корпоративную архитектуру данных. Вы будете работать с AWS (Bedrock, S3, compute), Snowflake, агентными AI-фреймворками (AgentCore, LangGraph и др.), решениями автоматизация-к-автоматизации (A2A) и платформами оркестрации рабочих процессов. Основные обязанности - Разработка AI-решений для IDP: создание конвейеров интеллектуальной обработки документов, которые извлекают, классифицируют и обогащают неструктурированные данные с использованием современных подходов AI/ML. - Облачная архитектура и реализация: проектирование и внедрение масштабируемых, безопасных решений с использованием AWS (S3, compute, networking), платформ данных Snowflake и связанных управляемых сервисов. - Агентный AI и автоматизация: разработка и интеграция автономных агентов с использованием фреймворков AgentCore и LangGraph для обработки и маршрутизации корпоративных данных с минимальным участием человека. - Оркестрация рабочих процессов: проектирование и реализация сложных production-grade рабочих процессов с использованием оркестрационных фреймворков; обеспечение надежности, аудируемости и соответствия требованиям. - Бэкенд-разработка и сервисы: создание синхронных и асинхронных сервисов, API и микросервисов для поддержки приема, обработки и последующего использования документов. - Управление данными и безопасность: применение принципов управления данными, таких как каталогизация, происхождение, хранение, защита данных, с соблюдением требований здравоохранения (HIPAA) и безопасности как основополагающего требования. - Наставничество и сотрудничество: взаимодействие с инженерами данных, платформенными командами и бизнес-заинтересованными сторонами для преобразования требований в технические решения; наставничество младших инженеров. Требования - Опыт работы: от 5 лет в профессиональной разработке ПО, из них не менее 2 лет в разработке AI/ML или инженерии данных в производственных средах. - Навыки бэкенд-разработки: подтвержденный опыт создания масштабируемых API, микросервисов или событийно-ориентированных систем. - Облачные платформы: практический опыт работы с AWS (S3, EC2 или аналоги) и современными хранилищами данных (Snowflake или аналоги). - AI/ML разработка: опыт создания, обучения, развертывания и эксплуатации AI-моделей; знание LLM, фундаментальных моделей, промпт-инжиниринга, RAG-архитектур и агентных фреймворков. - Оркестрация рабочих процессов: подтвержденный опыт работы с AWS Step Functions, Apache Airflow, Temporal или аналогичными инструментами в производстве. - Основы управления данными: уверенное понимание моделирования данных, архитектуры конвейеров, обеспечения качества и принципов управления. - Корпоративные практики разработки: уверенная работа с CI/CD, тестированием, код-ревью, лучшими практиками безопасности и регуляторными требованиями (опыт в здравоохранении — весомое преимущество). Обязательные технологии: Vector DB, A2A Framework, Workflow Orchestration/Development, MCP, Agent Core, Bedrock, S3, AWS, Snowflake. Образование: профильный бакалавр или соответствующий опыт работы. Предпочтительные квалификации - Опыт в интеллектуальной обработке документов (IDP), OCR, ICR, NLP или извлечении информации. - Практический опыт с агентными AI-фреймворками (AgentCore, LangGraph или аналоги). - Опыт с паттернами интеграции A2A (automation-to-automation). Льготы - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Гибкий счет на расходы на иждивенцев. - План 401(k). - Добровольное страхование жизни, краткосрочной нетрудоспособности, целой жизни, срочной жизни, от несчастных случаев и критических заболеваний. - Программа помощи сотрудникам. - Больничный в соответствии с нормативными требованиями.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Built Technologies — AI-платформа для финансирования строительства и недвижимости. Платформой пользуются Goldman Sachs, Fifth Third и 45 из 100 крупнейших банков США; через неё управляется более 300 млрд долларов ежегодного капитала. Дизайн-задачи в Built сложные: кредиторы, собственники, застройщики и подрядчики работают с финансовыми процессами высокой ответственности, где ясность, точность и доверие обязательны. Сделать эти процессы простыми и человечными без потери глубины — центральная дизайн-задача. Product Designer II — практик, готовый самостоятельно владеть значимыми частями этой задачи. Роль для дизайнера с прочной базой, готового принимать дизайн-решения с большей автономией. Вы самостоятельно ведёте дизайн-работу по фичам и продуктовым областям растущей сложности, руководите исследовательской деятельностью и развиваете умение определять рамки задач и объяснять дизайн-решения кросс-функциональным партнёрам. Принципы компании: - Быть смелыми: решать крупнейшие проблемы индустрии, оспаривать устоявшиеся допущения, идти на просчитанные риски. - Помогать клиентам выигрывать: глубоко изучать бизнес клиентов, обращаться с их капиталом как со своим, измерять результат по успехам клиентов, а не по намерениям. - Действовать с urgency и целью: предпочитать доставку результата совершенству, убирать трения на своём пути, общаться в реальном времени. - Владеть результатом: отвечать за результат, а не только за задачи, брать ответственность от идеи до эффекта, чинить поломки без напоминаний. - Никогда не удовлетворяться: постоянно поднимать планку, сохранять любопытство, держать высокие стандарты, спорить по существу и менять мнение при изменении данных. Обязанности: - Владеть дизайн-исполнением фич и процессов на платформе Built — от открытия до поставки, включая поверхности управления траншами, отслеживания бюджета и комплаенса, которыми пользуются кредиторы и заёмщики. - Вести пользовательские исследования: интервью с клиентами, юзабилити-тесты, синтез-сессии — становиться экспертом в том, как кредиторы, собственники, подрядчики и инспекторы используют Built. - Создавать пользовательские сценарии, карты путешествий, вайрфреймы и high-fidelity макеты растущей сложности — выбирая правильный уровень детализации под конкретный вопрос. - Тесно сотрудничать с продакт-менеджерами и инженерами, чтобы дизайн был реализуем, понятен и воплощён с точностью к замыслу. - Вносить вклад в дизайн-систему и поддерживать её, находя возможности улучшить общие компоненты и паттерны в продуктовом портфеле. - Чётко объяснять дизайн-решения и компромиссы кросс-функциональным стейкхолдерам — аргументируя через потребности пользователей и бизнес-результаты, а не только эстетику. - Использовать данные и поведенческие инсайты для валидации и итераций дизайн-решений — проверяя собственные допущения фактами. - Поддерживать более младших дизайнеров через неформальную обратную связь и коллаборацию, открыто делясь процессом и подходом. Требования: - 2–4+ года опыта в продуктовом или UX-дизайне в среде SaaS или цифровых продуктов. - Уверенное владение Figma и инструментами прототипирования — эффективная работа на разных уровнях детализации, продуманное прототипирование для ответа на конкретные вопросы. - Подтверждённая способность самостоятельно вести сквозной дизайн продуктовых фич — от исследования и постановки задачи до исполнения и QA. - Твёрдое понимание методов UX-исследований и того, когда их применять — различие между генеративными и оценочными исследованиями, умение вести оба типа. - Портфолио, показывающее продуманную постановку задач и качественно исполненные дизайн-решения — работу, отражающую ход мыслей, а не только финальный результат. - Ясный и уверенный коммуникатор, способный презентовать работу, защищать решения и...

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания, Канада, США

Город

Не указан

GitLab — платформа интеллектуальной оркестрации для DevSecOps. GitLab помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия требованиям, а также ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 доверяют GitLab выпускать более качественное и безопасное программное обеспечение быстрее. Принципы, заложенные в наши продукты, отражаются в работе команды: мы используем ИИ как ключевой множитель продуктивности, и все сотрудники обязаны интегрировать ИИ в свои ежедневные рабочие процессы для повышения эффективности, инноваций и влияния. Обзор роли В роли AI Transformation Owner вы формируете ИИ-стратегию вашей функции и создаете решения для её реализации. Вы отвечаете за определение того, где ИИ может фундаментально изменить работу организации, согласуете с исполнительным спонсором ключевые задачи и обеспечиваете измеримые результаты. Это продуктовый менеджмент, где продукт — способ работы вашей организации. Вы управляете полным жизненным циклом: понимаете текущие рабочие процессы, решаете, где ИИ должен их изменить, приоритизируете, что создавать и в каком порядке, и обеспечиваете внедрение выпущенных решений. Вы также создаете прототипы, настраиваете агентов и доказываете возможности до подключения инженерной поддержки для масштабирования. Вы работаете в партнерстве с ИИ-инженером из команды Enterprise AI: вы обеспечиваете бизнес-контекст, понимание процессов и стратегическую приоритизацию, они — техническую глубину, продакшн-качество и архитектурные решения. Вы создаете рабочие решения на no-code и low-code уровне и согласуете с ИИ-инженером подход, инструменты и структуру. Обязанности Стратегия и приоритизация Владение ИИ-стратегией функции, согласованной с исполнительным спонсором и бизнес-приоритетами. Понимание ключевых метрик организации, определение, что повлияет на результат, разработка способов измерения влияния и отслеживание прогресса. Картирование рабочих процессов функции от начала до конца, включая передачу задач смежным подразделениям. Выявление реальных ограничений, а не только видимых команде. Фокус на задачах уровня 100x: где применение ИИ в рабочем процессе позволит выполнять операции на порядки быстрее или в 100 раз большего объема. Управление потоком запросов, идей и проблем по ИИ из функции, включая сеть чемпионов. Обеспечение каждому сотруднику понятного пути для передачи потребностей, а не самостоятельной разработки. Стратегическая приоритизация на основе бизнес-результатов и указаний руководства. Удержание приоритетов — недопустима смена направления каждые две недели — и обеспечение того, чтобы время ИИ-инженера тратилось на задачи с максимальным влиянием. Внедрение и управление изменениями Переосмысление, а не просто автоматизация. Побуждение организации выходить за рамки внедрения ИИ в существующие процессы. Совместно с Enterprise AI поиск возможностей фундаментально пересмотреть методы работы. Управление внедрением и изменениями совместно с ИИ-инженером. Лучшее ИИ-решение бесполезно без использования. Создание каналов, ритуалов и циклов обратной связи, делающих ИИ заметным в функции: общие пространства для демонстрации результатов, регулярные часы консультаций, онбординг для новых сотрудников и празднование успехов. Управление запуском и итерациями для устойчивости ИИ-инициатив. Координация с Enterprise AI для использования паттернов, инструментов и опыта из других подразделений бизнеса. Построение и развитие сети чемпионов в функции. Чемпионы — это сообщество коллег, расширяющее ваше влияние за пределы прямых возможностей. На раннем этапе выявление и привлечение чемпионов в подкомандах (5-10% времени, формально согласованного с их менеджером), проведение регулярных синхронизаций, организация демо для функции и обеспечение их связи с Enterprise AI. Чемпионы не находятся у вас в подчинении: вы координируете их, но не управляете ими. Без этой сети ваше влияние ограничено. Практическое создание и агентная разработка

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании DuckDuckGo — компания по защите конфиденциальности в интернете, удалённая команда из более чем 300 человек. Миссия — повышение стандарта доверия в интернете. Основана в 2008 году, прибыльна с 2014 года, годовая выручка превышает 100 млн долларов США. Миллионы пользователей используют браузер на Mac, Windows, iOS и Android, поисковую систему и Privacy Pro. Культура доверия, инклюзивности и расширенного управления проектами: каждый член команды полностью отвечает за свои проекты — от планирования и выполнения до пост-анализа. Роль и задачи Требования - Опыт более 7 лет в продуктовом дизайне и/или дизайн-инжиниринге, включая более 2 лет на старших дизайнерских позициях в значимых глобальных потребительских брендах. - Способность коммуницировать визуальные и интерактивные рекомендации с помощью качественных макетов, прототипов и обоснований. - Уверенное партнёрство с инженерами на равных, аргументация решений в ревью пул-реквестов и написание кода там, где это самый быстрый путь к правильному результату. - Опыт определения требований и разработки инструментов, ускоряющих процессы дизайна и разработки, с сохранением качества и согласованности дизайн-системы в дизайне и коде. - Способность прототипировать в коде до производственного стандарта, с пониманием семантической разметки и доступности, используя, но не полагаясь на ИИ-инструменты. - Свободное владение анимацией и взаимодействием как реализованным поведением, а не только задуманной спецификацией: кривые easing, физика пружин, прерываемые переходы, работающие в реальных условиях. - Опыт структурирования дизайн-системы за пределами инвентаря компонентов: слои токенов, примитивные и семантические названия, поддержание паритета между источником дизайна и кодом. - Навыки управления проектами различной сложности: от предложения до выполнения и релиза, с прозрачной работой и сотрудничеством с кросс-функциональными стейкхолдерами и участниками. - Привычка применять агентные решения в повседневных процессах управления проектами и дизайн-исполнения для ускорения и повышения качества работы. - Способность писать креативные брифы, чётко определяющие цели проекта, обоснование и метрики успеха для стейкхолдеров. - Навыки исследования и экспериментирования: использование качественных и количественных данных для принятия решений, инструментирование собственной работы для измерения. - Способность проявлять инициативу в генерации идей и доводить их до конца с настойчивостью и осмотрительностью, работая открыто и совместно. Компенсация - 178 500 долларов США в год и опционы на акции. - Компенсация идентична внутри профессиональных уровней независимо от географического расположения или команды. - Компенсация для каждого профессионального уровня прозрачна внутри организации.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Тип занятости: контракт. Локация: удалённо. Ищем опытных экспертов по корпоративным AI-воркфлоу для поддержки инновационного проекта, направленного на внедрение ИИ, обучение и улучшение бизнес-процессов. Вы будете проектировать и оценивать AI-воркфлоу, которые повышают продуктивность и решают реальные бизнес-задачи. Предварительный опыт в обучении ИИ не требуется. Обязанности - Проектировать, создавать и оптимизировать AI-воркфлоу и агентные воркфлоу для бизнес-процессов. - Оценивать производительность AI-агентов и выявлять пробелы в рассуждениях, воркфлоу и использовании инструментов. - Разрабатывать практические сценарии использования, тестовые сценарии и операционные плейбуки. - Документировать воркфлоу, результаты и лучшие практики для внедрения ИИ в предприятиях. - Предоставлять действенную обратную связь для улучшения ИИ-систем и бизнес-процессов. - Сотрудничать с продуктовыми и исследовательскими командами для преобразования бизнес-потребностей в ИИ-решения. Требования - Профессиональный опыт в продажах, росте, управлении продуктами, управлении проектами, финансах или смежной бизнес-функции. - Практический опыт использования AI-агентов в профессиональных воркфлоу. - Опыт создания и эксплуатации AI-воркфлоу с несколькими инструментами. - Знакомство с такими инструментами, как Gmail, Drive, Slack, Jira, API, MCP-коннекторы, Zapier, Make или n8n. - Способность подключать источники данных, настраивать разрешения и интегрировать AI-агентов с бизнес-системами. - Развитые аналитические навыки, навыки решения проблем и улучшения процессов. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Способность сотрудничать с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

ICON ищет прагматичного разработчика, который перешёл от традиционной разработки ПО к миру агентного ИИ. В роли инженера по ИИ в ICON вы будете отвечать за проектирование и внедрение инструментов, рабочих процессов и автономных агентов на базе ИИ, которые ускоряют работу платформы строительных технологий ICON. Должность подчиняется старшему директору программ оборонных технологий и доступна для удалённой работы с периодическими поездками в штаб-квартиру ICON в Остине, штат Техас, по мере необходимости. Обязанности - Проектировать и создавать агентные системы ИИ, автоматизирующие сложные многоэтапные рабочие процессы в программной платформе ICON. - Разрабатывать функции и продукты на основе LLM, используя современные фундаментальные модели и API (например, Anthropic, OpenAI). - Архитектура и реализация многогаентных конвейеров, систем использования инструментов и интеграций Model Context Protocol (MCP). - Создание надёжных RAG-систем, включая приём документов, стратегии разбиения, конвейеры эмбеддингов и векторный поиск. - Сотрудничать с командами разработчиков и профильными специалистами для выявления возможностей автоматизации с помощью ИИ и превращать их в готовые продукты. - Отвечать за полный жизненный цикл функций ИИ: прототипирование, оценка, развёртывание и итерации. - Выступать техническим ресурсом и неформальным наставником по лучшим практикам агентного ИИ в инженерной организации. - Быть на переднем крае агентного ИИ и внедрять новые методы в производство. Минимальные требования - 6+ лет профессионального опыта в разработке ПО с сильной базой в бэкенд или full-stack разработке. - Подтверждённый опыт создания и внедрения продуктов производственного уровня с использованием LLM и агентных фреймворков. - Владение TypeScript и/или Python. - Глубокое понимание промт-инжиниринга, управления контекстом и паттернов рассуждения LLM. - Опыт работы с инструментами, вызовом функций и оркестрацией агентов (например, LangChain, LlamaIndex, Claude Code или собственные реализации). - Умение проектировать и проводить структурированные оценки для измерения и улучшения производительности систем ИИ. - Отличные коммуникативные навыки и комфорт при работе с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. - Возможность получить и поддерживать допуск к секретной информации. Предпочтительные навыки и опыт - Опыт разработки и интеграции серверов MCP (Model Context Protocol). - Знакомство с векторными базами данных (например, pgvector, Pinecone, Weaviate). - Опыт с тонкой настройкой, RLHF или конвейерами оценки моделей. - Знание основ машинного обучения: эмбеддинги, трансформеры, механизмы внимания. - Опыт генерации структурированных выходных данных и извлечения данных на основе LLM. - Опыт работы с агентами генерации кода (например, Claude Code, Cursor, системы типа Devin). - Знакомство с AWS и серверной инфраструктурой для ИИ-нагрузок. - Опыт работы в государственных, оборонных или регулируемых средах. - Интерес или опыт в отрасли AEC (архитектура, инженерия, строительство). Диапазон оплаты: $126,400 - $180,000.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

SM Lab — ИТ-компания, которая создаёт и развивает ИТ-продукты, поддерживает цифровые сервисы, обеспечивает качество и надёжность решений для крупных ритейлеров одежды, обуви и спорттоваров. Проект по оптимизации ассортиментного портфеля, команда Дата-офиса отвечает за роботизацию ключевых процессов компании через монетизацию данных и встраивание новых технологий принятия решений (в т.ч. ИИ). Формат работы: гибрид или удалённо (Москва). Чем предстоит заниматься - Разрабатывать эвристические алгоритмы и ML-модели для решения бизнес-задач - Разрабатывать ETL-пайплайны сбора и обработки данных, необходимых для расчёта алгоритмов и обучения ML-моделей - Разрабатывать автоматизированные пайплайны расчёта алгоритмов, обучения и скоринга ML-моделей - Исследовать данные с целью поиска точек роста продукта, проводить ad-hoc аналитику Наши пожелания к кандидатам - Высшее образование (математическое / физическое / программная инженерия / вычислительная техника / наука о данных) - Опыт работы в аналогичной должности от 2 лет - Уверенное владение Python (есть опыт разработки, автоматизации, использования библиотек для работы с данными, работы с большими данными) - Уверенное владение SQL (сложные запросы, аналитические функции)

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Команда digital-маркетинга ищет SMM-специалиста. В команде уже есть маркетолог и таргетолог, нужно закрывать полный цикл продвижения клиентов — от стратегии и контента до рекламы и аналитики. Проекты разные, поэтому рассматривают специалистов из разных городов России. Формат: удалённо или офлайн — в зависимости от проекта и города. Занятость: проектная, можно брать несколько проектов одновременно. Оплата: обсуждается индивидуально в зависимости от проекта, объёма задач и опыта. Ожидается, что специалист умеет самостоятельно вести SMM-направление проекта и отвечать за результат своей зоны. Задачи - разрабатывать SMM-стратегию под конкретный проект; - анализировать ЦА, конкурентов и позиционирование; - составлять контент-планы; - придумывать рубрики, форматы и контентные механики; - писать тексты и сценарии; - ставить ТЗ на дизайн, фото и видео; - самостоятельно создавать контент, если это входит в формат работы; - вести VK, Telegram, Дзен, Instagram и другие площадки в зависимости от проекта; - работать с Reels/Shorts/клиповым контентом; - анализировать статистику и эффективность контента; - предлагать новые гипотезы и идеи продвижения; - взаимодействовать с маркетологом и таргетологом команды; - участвовать в разработке комплексной стратегии продвижения клиента; - готовить отчётность по проекту; - монтировать Reels/Shorts/клипы; - работать с Canva/Figma и другими инструментами. Дополнительно приветствуется - самостоятельно снимать контент; - использовать AI в работе; - работать с аналитикой; - придумывать нестандартные контентные механики. Условия - проектная работа без привязки к одному клиенту; - возможность брать несколько проектов; - удалённая работа или офлайн-проекты в вашем городе; - работа в команде с маркетологом и таргетологом; - разные ниши и интересные задачи; - возможность получать новые проекты по мере расширения команды; - оплата обсуждается индивидуально в зависимости от объёма и сложности проекта. Важно собрать пул сильных SMM-специалистов из разных городов, которых можно подключать к подходящим проектам.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

- Работа с продуктовыми метриками: Crash-free >99.8%, ускорение запуска на 30%. - Решение проблем с Offline-first архитектурой и оптимизацией карт. - Влияние на выручку: спас 15% дохода через SDK. - Продуктовая аналитика: ускорение продаж на 25% через оптимизацию воронки в GA4. - Проектирование собственной экосистемы плагинов для e-commerce. - Сокращение релизного цикла в 16 раз и снижение багов на 35%. - Использование AI-агентов (Claude Code/MCP) в профессиональном workflow. - Улучшение LCP с 4.5с до 1.2с и рост NPS с 32 до 68. - Разработка собственных инструментов (Archora) для решения архитектурных проблем enterprise-масштаба. - Участие в NASA Space Apps Challenge 2023, статус победителя. - Работа с 10к+ юзерами и интеграции iiko/R-Keeper. - Сочетание Enterprise-стека с backend-экспертизой. - Работа с метриками: конверсия, отказы, время загрузки. - Оптимизация инфраструктуры (Docker, CI/CD) и архитектуры (App Router, тестирование). - Миграция с React на Svelte, уменьшение бандла на 89%. - Создание MVP за 8 дней. - Архитектура Web3-интерфейсов с решением проблем производительности. - Опыт работы с высокой нагрузкой (500–1000 RPS) и крупными проектами (90K+ MAU, 1M+ аудитория каналов). - Интеграция сложных платежных систем (Stars, Crypto, Cards) в одном продукте. Условия: от 200 000 ₽, РФ, удаленно, фуллтайм или парт-тайм.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Требования - Опыт работы с Битрикс24 от 2 лет. - Хорошее понимание CRM, бизнес-процессов, роботов, автоматизации, задач и проектов, коммуникаций и интеграций. - Умение анализировать бизнес-процессы клиента и находить точки для автоматизации. - Умение самостоятельно реализовывать решения в Битрикс24, а не только составлять ТЗ. - Опыт общения с клиентами и базовые навыки pre-sale. - Умение провести первичную диагностику клиента, понять его задачу и предложить подходящее решение. - Базовое понимание веб-технологий, API и интеграций. - Желание развиваться в веб-разработке и технической реализации. - Сильный интерес к AI-инструментам и современному AI-assisted development: Claude / Claude Code, Cowork, Cursor, Codex, Vibe Coding и аналогичные инструменты. - Готовность использовать AI для анализа, прототипирования, разработки и автоматизации. - Умение самостоятельно разбираться в документации и новых инструментах. - Системность, самостоятельность и ориентация на конечный результат. - Будет плюсом опыт продаж, upsell и cross-sell. Обязанности - Анализировать бизнес-процессы клиентов и выявлять задачи для автоматизации. - Проектировать и реализовывать решения на базе Битрикс24. - Настраивать CRM, бизнес-процессы, роботов, коммуникации и интеграции. - Участвовать в pre-sale: проводить первичную диагностику, участвовать во встречах, демонстрациях и подготовке КП. - Объяснять клиенту решение через его бизнес-задачу и ожидаемый результат. - Самостоятельно вести задачу от выявления потребности до реализации. - Предлагать клиентам дополнительные решения в области автоматизации, интеграций и AI. - Использовать AI-инструменты для ускорения разработки и решения рабочих задач. - Развивать новое направление компании на стыке Битрикс24, автоматизации и AI. Условия - Оплата: 1 500 ₽/час. - Дополнительно — процент с продаж. - Отдельная мотивация за upsell. - Part-time, с возможностью увеличения загрузки по мере развития направления. - Возможность быстро вырасти в самостоятельного специалиста, который ведёт клиента от первой диагностики до реализации.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Обязанности - Создавать быстрые прототипы, proof-of-concepts, внутренние инструменты и приложения на базе ИИ с использованием современных практик разработки ПО и технологий генеративного ИИ. - Использовать AI-ассистированные инструменты разработки, такие как Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные платформы, для ускорения разработки и экспериментов. - Разрабатывать full-stack приложения и сервисы с использованием React, Next.js, Node.js, Python, JavaScript/TypeScript или Golang. - Работать с большими языковыми моделями (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), промт-инжинирингом, AI-агентами и Model Context Protocol (MCP). - Проектировать и интегрировать REST API, микросервисы и компоненты приложений с поддержкой ИИ. - Экспериментировать с паттернами оркестрации ИИ и новыми инструментами разработчика, быстро превращая идеи в работающие решения. - Взаимодействовать с командами продукта, UX и инженерии для понимания требований и разработки инновационных прототипов. - Использовать Git и GitHub для контроля версий, совместной работы и управления кодом. - Тестировать, отлаживать, дорабатывать и документировать прототипы и приложения. - Отслеживать новые технологии генеративного ИИ, фреймворки, coding-ассистенты и методологии разработки. Требования - Сильные навыки программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Golang или Node.js. - Опыт работы с React и/или Next.js. - Знание REST API, микросервисов и Git/GitHub. - Практический опыт работы с Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT или аналогичными AI-ассистированными инструментами кодирования. - Понимание LLM, RAG-архитектур, промт-инжиниринга, AI-агентов и MCP. - Развитые навыки решения проблем, аналитического и креативного мышления. - Способность быстро осваивать новые технологии и экспериментировать с новыми инструментами. - Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде. - Интерес к генеративному ИИ, быстрому прототипированию и AI-ассистированной разработке ПО. Опыт и образование - 0–2 года профессионального опыта разработки ПО. - Подтверждённый опыт создания программных проектов, прототипов, приложений или proof-of-concepts с использованием современных технологий разработки. - Опыт использования AI-ассистентов кодирования или инструментов генеративного ИИ для улучшения разработки строго предпочтителен. - Академический, личный, стажёрский, open-source или проектный опыт может рассматриваться вместо большого профессионального опыта. - Обязательно гражданство США. - Предпочтительно степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering, Information Technology или смежной технической области; эквивалентное образование, обучение, курсы или подтверждённый технический опыт могут быть рассмотрены. - Требуются отличные устные и письменные коммуникативные навыки на английском и способность профессионально взаимодействовать с разными людьми. Условия - Удалённая работа на территории США. - Длительность: 12 месяцев. - Ожидаемая базовая зарплата: $114,000–$135,000. Предложения по зарплате основываются на навыках, обучении, опыте, образовании, рыночных факторах и, где применимо, лицензиях или сертификатах. - Также предлагается конкурентный пакет льгот. О компании - CTG, компания Cegeka, предоставляет ИТ- и бизнес-решения, повышающие цифровую гибкость клиентов. - Более 60 лет опыта. - Более 9 000 сотрудников в более чем 15 странах. - Работает в Америке, Европе и Индии, с более чем 3 000 клиентов в отраслях с высоким ростом.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Blue Orange Digital — бутиковая data и AI консалтинговая компания, которая проектирует и создает современные платформы данных, аналитику и ML/AI-решения для клиентов среднего и крупного бизнеса в сферах Private Equity, финансовых услуг, здравоохранения и ритейла. Команды работают с технологиями Databricks, Snowflake, dbt и экосистемой Microsoft, превращая сложные реальные данные в надежные и применимые инсайты. Культура компании — builder-led, client-first: ценятся ответственность, четкая коммуникация и доведение работы до результата. О позиции Полная занятость, 6-месячный встроенный проект в среде данных private capital. Роль объединяет две части: примерно половина — старшая инженерия данных (Snowflake, dbt, Airflow, AWS, Python-загрузка данных), половина — старшая LLM/агентная инженерия (продакшн-агенты, MCP-серверы, практика оценки, наблюдаемость). Два ключевых направления работы: AI-Ready каталог данных и контекстный слой, создаваемый вместе с командой Data Analytics, и извлечение неструктурированных данных в масштабе. Сквозная тема обеих инициатив — агентная реализация, оценка и оркестрация. Это не роль по поддержке пайплайнов: нужен человек, который уже выводил агентов в продакшн и может честно рассказать, что ломалось. Задачи Агентная разработка (основной фокус): - Создание продакшн-агентов и многошаговых агентных процессов. - Проектирование и реализация MCP-серверов и интерфейсов инструментов как основного слоя интеграции между агентами и платформой данных, включая кастомные внутренние MCP-серверы над проприетарными наборами данных. - Архитектурные решения: агент против детерминированного пайплайна, один агент против нескольких, места для human-in-the-loop проверок. Оценка и наблюдаемость агентов: - Создание практики оценки с нуля: eval-датасеты, LLM-as-judge, регрессионное тестирование. - Определение и отслеживание метрик: success rate, faithfulness, точность извлечения, корректность вызовов инструментов, задержка, стоимость запуска. - Инструментирование трассировки и наблюдаемости агентных запусков. Агентская оркестрация: - Управление агентными нагрузками в Airflow 3.x на Astronomer: LLM и агентные вызовы как именованные, независимо повторяемые задачи; dynamic task mapping для fan-out/fan-in; assets и data-aware scheduling для событийных триггеров; deferrable operators для длительных вызовов; human-in-the-loop операторы для согласований. - Проектирование нагрузок, которые не должны жить в DAG: длительные или интерактивные агенты на AWS ECS/Fargate, очередь и событийно-управляемое выполнение, API-триггерные сервисы. Четкое объяснение границы оркестрации и причин такого разделения. AI-Ready каталог и семантический контекст: - Моделирование семантических определений поверх Snowflake и dbt: метрики, связи сущностей, бизнес-глоссарий, владельцы данных — чтобы агенты получали управляемый смысл, а не сырые имена таблиц. - Создание и поддержка Snowflake Semantic Views и семантических моделей Cortex Analyst, синхронизация с dbt как источником истины. - Настройка версионирования, тестирования и продвижения контекста. Метаданные и управление: - Сбор lineage, freshness, описаний на уровне колонок, классификации, тегов чувствительности и сигналов использования. - Автоматизация генерации описаний и тегов с помощью LLM там, где это безопасно, с обязательным человеческим контролем. - Оценка инструментов каталога и метаданных, подготовка рекомендации build-vs-buy. Извлечение неструктурированных данных: - Проектирование пайплайнов извлечения из PDF, презентаций, таблиц, email и веб-контента, включая документы со сложной структурой и вложенными таблицами. - Схемно-ограниченное извлечение через structured outputs и tool calling с frontier LLM API и Cortex LLM functions, с confidence scoring, ссылками на исходную страницу и явной обработкой полей с низкой уверенностью. - Реализация стратегий chunking, embedding и retrieval для RAG и агентного поиска. - Проектирование цикла человеческой проверки: что принимается автоматически, что эскалируется, как исправления возвращаются в eval-датасеты. Старшая инженерия данных и архитектура: - Определение и реализация архитектурных решений для скорости и масштабируемости пайплайнов, включая tiered/medallion-структуры. - Внедрение лучших практик продвинутого ELT, управления данными и качества данных. - Определение и контроль политик безопасности данных и контроля доступа на пайплайнах и платформах. - Создание и поддержка Python-пайплайнов загрузки (dlt и аналоги) для REST API, SaaS-коннекторов, файловых загрузок и инкрементальной загрузки в Snowflake. - Участие в моделях dbt, тестах и документации. Требования - Глубинная экспертиза в агентных системах. - Опыт вывода агентов в продакшн и способность честно рассказать о возникших проблемах. - Опыт старшей инженерии данных: Snowflake, dbt, Airflow, AWS, Python-загрузка данных. Условия - Полная занятость. - 6-месячный встроенный проект в среде данных private capital.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания — лидер в сфере финтеха, переосмысляющий банковские услуги через инновационные технологии. Ищут AI-First Software Engineer — роль для недавних выпускников колледжей, которые будут работать со старшими инженерами над созданием функций и улучшением систем с помощью AI-ориентированных рабочих процессов. Обязанности: - Создавать и запускать production-функции в бэкенде, фронтенде и AI-ориентированных рабочих процессах - Использовать AI-инструменты (Claude, AWS Kiro, Copilot и др.) как усилители, а не как костыли - Писать чистый, читаемый, тестируемый код, который может развиваться вместе с бизнесом - Сотрудничать с командами продакт-менеджмента и дизайна, превращая неоднозначные задачи в решения - Быстро создавать прототипы, проверять гипотезы и итерировать на основе обратной связи - Повышать продуктивность разработчиков через автоматизацию, инструменты и эксперименты - Глубоко изучать системы и постоянно поднимать планку качества Требования: - Высокая самостоятельность: не ждать указаний, а самому определять, что нужно сделать - Любовь к решению неоднозначных задач больше, чем к четко определенным - Экспериментаторский подход: пробовать, измерять результаты и делать выводы - Ориентация на качество: важны корректность, читаемость и долгосрочная поддерживаемость кода - Системное мышление: производительность и стабильность закладываются с самого начала - Личная ответственность: гордость за свою работу и контроль полного цикла - Сильные основы computer science (структуры данных, алгоритмы, системное мышление) - Опыт создания приложений минимум на одном современном языке (например, Python, TypeScript, Java, Go) - Знакомство с API, базами данных и базовыми концепциями - Уверенное использование Git и работа в общем кодовой базе Предпочтительно: - Кандидаты в часовых поясах Eastern или Central - Практический опыт с Claude, AWS Kiro или аналогичными AI-инструментами для разработчиков - Интерес к LLM, дизайну, агентным рабочим процессам или AI-ассистируемым архитектурам - Опыт использования AI для рефакторинга кода - Опыт использования AI для создания тестов - Опыт использования AI для отладки и логических рассуждений Условия: - Ежегодный денежный бонус и опционы, соответствующие уровню роли и опыту - Полная удаленная работа - План 401(k) - Страхование: медицинское, стоматологическое - Гибкий график отпусков Компания — провайдер банковских технологических решений для финансовых институтов. Основана в 2015 году, штаб-квартира в Джексонвилле, Флорида, США, штат 201–500 сотрудников. Компания имеет историю спонсорства H1B: 4 в 2025, 2 в 2024, 2 в 2023, 1 в 2022. Это не гарантирует спонсорство для данной конкретной роли.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О роли Stanbridge University ищет инженеров-программистов по ИИ-системам (Go) для проектирования, создания и эксплуатации production-систем ИИ, которые надёжно и в масштабе выполняют сложные многоэтапные задачи. Это практическая инженерная роль, сфокусированная на сложном классе задач: длительные ИИ-процессы, которые вызывают модели, инструменты и внешние API; поддерживают состояние на протяжении длительных выполнений; создают структурированный контент и сгенерированные медиа; взаимодействуют с людьми-проверяющими; восстанавливаются после частичных сбоев; и стабильно выдают точные результаты пользователям. Основные инженерные сложности выходят далеко за рамки разработки промптов. Системы должны учитывать сбои провайдеров и лимиты скорости, прерванные процессы, изменяющееся состояние, недетерминированное поведение моделей, некорректные или неподдерживаемые выходные данные, переменную задержку и стоимость, а также развёртывания, происходящие во время выполнения работы. Успешный кандидат сочетает сильный инженерный опыт в области программного и распределённого обеспечения с практическим опытом создания и эксплуатации production-приложений на LLM, ИИ-агентов или систем на основе агентов. Вы присоединитесь на этапе, когда значительная часть архитектуры ещё должна быть спроектирована и построена. Инженеры на этой роли будут обладать существенным правом собственности на паттерны, сервисы, инфраструктуру и инженерные стандарты, формирующие ИИ-системы университета. Удалённая работа Эта позиция допускает удалённую работу для кандидатов, проживающих в штатах, где Stanbridge University в настоящее время уполномочен нанимать удалённых сотрудников. В настоящее время в число таких штатов входят: Аризона, Колорадо, Иллинойс, Индиана, Канзас, Кентукки, Луизиана, Мэриленд, Мичиган, Миннесота, Невада, Нью-Джерси, Северная Каролина, Северная Дакота, Огайо, Теннесси, Техас и Висконсин. Кандидаты должны проживать в подходящем штате на момент трудоустройства. Право на удалённую работу зависит от требований университета к найму и может меняться в зависимости от требований штата. Инженерная среда Инженерные задачи команды включают: - Оркестрация долговечных процессов: длительные многоэтапные конвейеры с постоянным состоянием, очередями задач, контрольными точками, возобновляемостью, идемпотентным выполнением и восстановлением после прерванных или осиротевших задач. - Мультипровайдерная модельная инфраструктура: маршрутизация между коммерческими поставщиками моделей с реестрами моделей, контролем токенов и затрат, обработкой лимитов скорости, повторами, автоматическими выключателями, мониторингом работоспособности и переключением провайдеров. - Оркестрация агентов и инструментов: системы, в которых ИИ-агенты взаимодействуют с инструментами, API, источниками данных, сервисами приложений и детерминированной бизнес-логикой для выполнения многошаговой работы. - Инфраструктура разработки промптов: отношение к промптам как к версионируемым production-артефактам с ревью, тестированием, защитой от регрессий и измеримым поведением. - Тестирование недетерминированных систем: записанные и воспроизводимые взаимодействия с провайдерами, детерминированные фикстуры, оценочные стенды, базовые показатели и регрессионное тестирование поведения ИИ. - Контроль корректности и качества: валидация структурированных выходных данных, автоматическая оценка, доменные требования, проверка доказательств и защита от уверенных, но неверных выходных данных модели. - Процессы с участием человека: этапы ревью и утверждения в автоматизированных процессах, включая системы, способные безопасно реагировать, когда пользователи изменяют состояние или входные данные во время выполнения. - Конвейеры генерации медиа: системы, способные создавать и управлять документами, аудио, изображениями, видео и другими сгенерированными активами. - Production-архитектура сервисов: API и серверные сервисы на Go, реляционные хранилища данных, инфраструктура задач, наблюдаемость и интеграции, поддерживающие пользовательские приложения. - Безопасный приём данных: обработка предоставленных пользователем и потенциально недоверенных документов с соблюдением соответствующих границ безопасности и авторизации. Два инженерных направления Инженеры должны соответствовать одному и тому же общему техническому уровню, но могут иметь более глубокую экспертизу в одной из двух областей: - Платформа и конвейеры: распределённые системы, оркестрация процессов, долговечное состояние, очереди задач, восстановление, инфраструктура провайдеров, задержка, пропускная способность, масштабируемость, надёжность и оптимизация затрат. Это направление особенно подходит опытным системным инженерам, которые рассматривают модели ИИ как мощные компоненты, создающие новый набор проблем распределённых систем и надёжности. - Агенты и качество: архитектура агентов и инструментов, промпт-системы, управление контекстом, оценочные фреймворки, регрессионное тестирование, модели-судьи, проверка доказательств и сквозное качество выходных данных. Это направление особенно подходит инженерам, которые подходят к поведению ИИ через эксперименты, измерения, тестирование и систематические улучшения. Кандидаты могут указать предпочтительную область; однако специализация в одной области не требуется. Основные функции - Проектировать, разрабатывать, тестировать, развёртывать и эксплуатировать production-качественное программное обеспечение и серверные сервисы, преимущественно на Go (Golang). - Проектировать и создавать ИИ-агентов и системы на основе агентов.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Anika Systems — технологическая компания, которая помогает федеральным агентствам решать сложные бизнес-задачи. Услуги охватывают AI-стратегию, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, интеллектуальную автоматизацию и инженерию, с фокусом на программы национальной безопасности и федерального финансирования. Позиция удаленная, но в соответствии с федеральными контрактными требованиями возможен частичный или полный возврат в офис в будущем. Требуется гражданство США и возможность получить допуск к государственной тайне. AI-инженеры проектируют и внедряют продакшн-системы ИИ в коммерческих и федеральных проектах. Это hands-on роль в небольшой команде senior-специалистов. Инженеры отвечают за работу от начала до конца: данные, интеграция моделей, сервисы, UI, инфраструктура, безопасность и деплой. Ожидается принятие технических решений в условиях федеральных требований по соответствию, безопасности и закупкам. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, науки о данных, вычислительной лингвистики или смежной области; магистерская степень приветствуется. - 1–3 года профессионального опыта в создании и запуске ML или NLP-систем, включая решения на основе LLM или генеративного ИИ. - Сильный продакшн-опыт в Python и TypeScript, включая современные веб-фреймворки (FastAPI, React). - Опыт интеграции LLM в реальные приложения: стриминг, вызов функций, учет токенов, обработка ошибок, на одной из платформ: OpenAI, Anthropic, Bedrock, Vertex или Azure OpenAI. - Опыт проектирования агентных систем: многошаговые рабочие процессы, RAG, оценка, контроль с участием человека. - Уверенное моделирование реляционных данных на PostgreSQL с асинхронным ORM и инструментами миграций. - Владение AWS (compute, storage, IAM, secrets, networking, observability) и infrastructure-as-code, желательно Terraform. - Понимание OAuth/OIDC, JWT, RBAC, изоляции мультитенантности и принципа наименьших привилегий. - Дисциплинированные привычки тестирования, линтинга и проверки типов; понятные диффы и четкая письменная коммуникация. Желательные навыки: - Опыт работы с федеральными программами: NIST 800-53, FedRAMP, FISMA, процесс ATO или требования к обработке данных агентств. - Опыт с Keycloak или другим OIDC-провайдером, мультитенантность на основе RLS или zero-trust дизайн приложений. - Знание платформ data/lakehouse (Databricks, Snowflake) и SQL за пределами CRUD. - Document AI/OCR-пайплайны и модернизация легаси-процессов. - Продакшн-наблюдаемость (CloudWatch, OpenTelemetry, Grafana) и опыт реагирования на инциденты. - Укрепление цепочки поставок: SBOM, сканирование зависимостей, подписанные сборки, моделирование угроз.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О проекте Mindrift ищет фриланс-контрибьюторов для проекта Tendem, чтобы развивать гибридных агентов, где человеческий опыт и вайбкодинг работают вместе. Возможность доступна только кандидатам, проживающим в указанной стране; местоположение может влиять на доступность и ставки. В роли эксперта по вайбкодингу вы будете работать вместе с системами, которые берут на себя повторяющиеся задачи, а вы обеспечиваете нюанс, суждение и творческий подход для высоких результатов. Ежедневная работа может включать решение сложных задач в разных областях с поддержкой автоматизации и подготовку обоснованных, точных и чётко написанных ответов с опорой на надёжные источники. Это гибкая частичная удалённая работа для специалистов с техническими знаниями и практическим опытом в скриптинге, автоматизации или AI-инструментах. Обязанности - Готовить обоснованные, точные и чётко написанные результаты с опорой на надёжные источники. - Решать сложные задачи в разных областях с помощью автоматизации. - Разрабатывать и отправлять точные ответы на сложные промты, включая задачи по программированию, автоматизации и обработке данных. - Писать и оптимизировать Python-скрипты для анализа данных, автоматизации и проверки. - Работать с большими наборами данных, обеспечивая их чистоту и структурированность. - Использовать различные LLM для генерации продвинутых промтов и улучшения качества вывода AI. - Форматировать результаты в требуемых структурах: Markdown, JSON, таблицы и другие. - Выявлять и устранять нетривиальные технические проблемы, связанные с AI-процессами и интеграциями. Требования - Степень бакалавра или магистра в инженерии, прикладной математике, компьютерных науках или смежных технических областях. - Минимум 1 год профессионального опыта в AI-автоматизации, data-инженерии или разработке ПО. - Английский от upper-intermediate (B2) и выше. - Навыки анализа данных и автоматизации, опыт скриптинга (например, Python) для повышения эффективности задач. - Уверенная работа с большими наборами данных и интеграция данных из нескольких источников. - Умение разрабатывать, тестировать и оптимизировать AI-процессы и инструменты. - Внимательность к деталям для обеспечения точности и качества обработки данных и результатов. - Практический опыт с LLM и AI-фреймворками для улучшения автоматизации и решения проблем. - Готовность осваивать новые методы, быстро переключаться между задачами и темами, иногда работать со сложными и объёмными инструкциями. Условия - Полностью удалённая фриланс-роль: требуются ноутбук, интернет-соединение, время и энтузиазм. - Оплата за экспертизу: ставки могут достигать $20/час в зависимости от навыков, опыта и потребностей проекта. - Частичная занятость, удалённый фриланс-проект, который можно совмещать с основной профессиональной или учебной деятельностью. - Работа над продвинутыми AI-проектами и получение опыта для портфолио. - Влияние на то, как будущие AI-модели понимают и общаются в вашей области экспертизы.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Principal Software Engineer / Full Stack AI Builder Роль сочетает традиционную инженерию с AI-инструментами. Требуется глубокий практический опыт проектирования, разработки и сопровождения production-систем на Java, C, Dart, JavaScript или аналогичных языках. AI используется для ускорения разработки, но основа успеха — сильные инженерные навыки, системное проектирование и опыт работы в production. Задачи - Проектирование сквозной архитектуры: мобильные приложения (Flutter), веб (React), бэкенд (Java/Spring Boot или аналоги), облачная инфраструктура (AWS или эквивалент). - Написание детальных технических спецификаций с описанием поведения, зависимостей, граничных случаев и ограничений системы. - Декомпозиция сложных функций на задачи с зависимостями. - Разработка и поддержка ключевых фреймворков, компонентов и сервисов. - Создание высокомасштабируемых API и сервисов с использованием современных архитектурных паттернов. - Использование AI-инструментов (Claude, Copilot или аналоги) для генерации реализации после четкого определения системы. - Проведение код-ревью и контроль соблюдения инженерных стандартов. - Выявление и устранение архитектурных пробелов и несоответствий до выхода в production. - Обеспечение готовности к production: производительность, обработка ошибок, стабильность. - Техническое лидерство и наставничество инженеров, внедрение новых технологий и практик. Требования - 5+ лет практического опыта разработки ПО с глубиной уровня Principal. - Подтвержденный опыт создания production-систем на Java, C, Dart, JavaScript или аналогичных языках. - Полный стек: фронтенд, бэкенд, базы данных, облачная инфраструктура. - Сильное системное мышление — способность проектировать и рассуждать о системе целиком (UI → API → БД → инфраструктура). Условия - 100% удаленная работа. - Требуется разрешение на работу в США без текущего или будущего спонсирования, включая ограничения по истечению визы.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Microsoft AI Experiences ищет Senior Language Engineer в команду Copilot. Роль предполагает ответственность за то, как Copilot использует язык: совместно с дата-сайентистами, исследователями ИИ, инженерами, дизайнерами и продакт-менеджерами выявлять проблемы, определять политику, оценивать язык, собирать данные и улучшать большие языковые модели, лежащие в основе Copilot. Уровень позиции — Applied Sciences IC4. Задачи - Создавать и уточнять контекст и промпты для управления, обучения и оценки языковых моделей Microsoft Copilot для эмоциональных и интеллектуальных сценариев. - Создавать оценки и разрабатывать фреймворки для измерения как технической и практической производительности, так и недетерминированной производительности, например EQ. - Исследовать и внедрять новые техники промптинга. - Использовать data flywheel для извлечения инсайтов из обширных языковых датасетов, выявлять проблемы и возможности для улучшения качества ответов модели. - Отвечать за статус ключевых проектов, проактивно выявлять риски и предлагать решения для своевременной сдачи. Требования Обязательные: - Степень бакалавра в области статистики, эконометрики, компьютерных наук, электротехники или компьютерной инженерии (или смежной области) и 4+ года релевантного опыта (например, статистика, прогнозная аналитика, исследования) ИЛИ степень магистра и 3+ года опыта ИЛИ докторская степень и 1+ год опыта ИЛИ эквивалентный опыт. Желательные: - Степень магистра и 6+ лет опыта ИЛИ докторская степень и 3+ года опыта ИЛИ эквивалентный опыт. - 3+ года работы в быстро меняющейся среде, управления несколькими приоритетами и адаптации к меняющимся требованиям и дедлайнам. - Практический опыт в дизайне промптов, управлении контекстным окном и оценке моделей. - 2+ года опыта выпуска потребительских продуктов: вывод на рынок, сбор обратной связи, определение метрик успеха и итеративное улучшение. - 1+ год опыта создания LLM-приложений, знакомство с агентными и оркестрационными фреймворками, использованием инструментов, оценкой LLM и повышением эффективности. - Техническая глубина в разработке ПО, дата-сайенс и машинном обучении. Не ожидается написание кода на критическом пути, но необходимо уметь навигировать и вносить вклад в репозитории кода для реализации улучшений контекстной инженерии и написания LLM-скорингов и классификаторов для оценки качества ответов модели. Условия - С 26 января 2026 года сотрудники Microsoft AI Experiences, проживающие в пределах 50 миль от назначенного офиса Microsoft в США или 25 миль от неамериканского офиса, обязаны работать из офиса не менее четырёх дней в неделю. Ожидание может зависеть от местного законодательства и различаться в зависимости от юрисдикции.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Сиэтл

О команде и роли Nordstrom инвестирует в ИИ как ключевой драйвер розничных инноваций. Команда AI Agentic Solutions отвечает за превращение этих инвестиций в результаты. Мы определяем «искусство возможного» с агентами — сотрудничаем с бизнес- и технологическими командами, чтобы определить, где агентный ИИ может изменить работу Nordstrom, и проектируем и создаём такие решения от начала до конца в областях коммерции, персонализации, управления запасами и обслуживания клиентов. Команда находится на пересечении четырёх дисциплин: инженерия агентов, контекстная инженерия, оценки и защитные механизмы, а также управление памятью и состоянием для агентных решений. В роли Engineer 1 вы начинаете карьеру и строите фундамент в инженерии агентного ИИ. Вы работаете под руководством старших инженеров над чётко очерченными задачами — реализуете компоненты агентов, пишете тесты и учитесь тому, как создаются, оцениваются и эксплуатируются продакшн-системы агентов. Эта роль подходит тем, кто находится в начале карьеры, интересуется прикладным ИИ и хочет вырасти в полноценного инженера агентных решений. Чем предстоит заниматься - Реализовывать отдельные компоненты агентных решений — интеграции инструментов, шаблоны промптов, шаги поиска — под руководством старших инженеров, писать чистый, хорошо протестированный код и документировать работу. - Учиться применять контекстную инженерию — что видит агент, когда и почему — и активно получать знания о LLM, агентных фреймворках и промпт-инжиниринге для применения в работе. - Помогать создавать и запускать скрипты оценки и офлайн-бенчмарки для проверки безопасности, точности и надёжности поведения агентов. - Участвовать в дежурствах (on-call) и ревью дизайна, учиться отлаживать проблемы и выявлять компромиссы по своим компонентам. - Добавлять базовую инструментацию — логирование, метрики, алерты — в создаваемые системы и следовать инженерным стандартам и стандартам безопасности Nordstrom, включая безопасную обработку чувствительных данных. - Сотрудничать с коллегами из инженерии, продуктовых и бизнес-команд, чтобы понимать, как ваша работа вписывается в общее решение. Требования Обязательные: - 1+ год профессионального опыта в разработке ПО (стажировки учитываются) или профильный сертификат (например, буткемп). - Владение ИИ: практический опыт работы с LLM или API фундаментальных моделей (OpenAI, Anthropic, Google и т.п.) — через курсы, проекты, стажировки или профессиональный опыт. - Искренний интерес к агентному ИИ — как агенты используют инструменты, получают контекст и совершают действия — и желание развивать продакшн-навыки в этой области. - Твёрдые основы CS: структуры данных, алгоритмы, объектно-ориентированное проектирование, а также знакомство с RESTful API, JSON и взаимодействием сервисов. - Базовое понимание практик тестирования ПО и систем контроля версий (например, Git). - Готовность изучать современные агентные фреймворки: LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel или Claude Agent SDK. - Развитые навыки устного и письменного общения, нацеленность на сотрудничество и обратную связь. Желательно: - Курсы, личные проекты или стажировки с промпт-инжинирингом, RAG или векторными базами данных. - Опыт работы с облачными платформами AWS или GCP. - Знакомство с контейнеризацией (Docker) и основами CI/CD. - Интерес или курсы в области розницы, электронной коммерции или цепочек поставок. - Вклад в open-source ИИ-проекты или личные эксперименты с LLM-приложениями. Условия - Гибридный формат, Сиэтл, Вашингтон. - Вилка зарплаты: $104,500–$162,500 в год (зависит от локации, знаний, навыков и опыта). - Медицинская страховка, стоматология, офтальмология, пенсионный план, оплачиваемый отпуск. - Страхование жизни и инвалидности. - Скидка на товары Nordstrom и ресурсы EAP. - Возможность получения бонусов по результатам работы. - Участие в программе 401k, медицинские/стоматологические/оптические/страхование жизни и инвалидности, начисление PTO, праздничные дни и другое. Условия зависят от локации, уровня должности, классификации и стажа.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Dispatch, работающая в сфере финансовых технологий, создает платформу для синхронизации данных клиентов в технологическом стеке финансовых консультантов. Мы ищем fullstack-инженера, который будет отвечать за сквозную реализацию продуктовых функций, работая над интерфейсами и серверными сервисами. Задачи: - Разрабатывать и внедрять функции полного цикла, используя React, Node.js и Golang. - Создавать пользовательские интерфейсы: формы сбора данных, отчетные интерфейсы и интерфейсы управления аккаунтом для работы со сложными финансовыми данными. - Реализовывать серверные API и сервисы для синхронизации и оркестрации данных, обеспечивая надежный поток данных между системами. - Писать качественный, поддерживаемый код, участвовать в код-ревью и поддерживать технические стандарты команды. - Сотрудничать с командами продукта, дизайна и другими инженерами для декомпозиции требований, выбора технических решений и эффективной реализации. - Отлаживать и решать проблемы в продакшене, обеспечивая надежность системы для клиентов. Требования: - 4-6 лет опыта fullstack-разработки с работой и на фронтенде, и на бэкенде. - Уверенные знания веб-разработки: JavaScript/TypeScript, современные фронтенд-фреймворки (предпочтительно React), проектирование API, работа с базами данных. - Готовность работать на всех уровнях стека — возможно наличие предпочтений, но эффективный вклад и во фронтенд, и в бэкенд. - Развитые коммуникативные навыки и умение работать в команде, задавать вопросы при необходимости. - Желание учиться и развиваться, интерес к новым технологиям и открытость к обратной связи. - Самостоятельность в реализации функций с минимальным контролем, при этом понимание, когда запросить помощь. - Ориентация на результат и итеративную разработку, баланс между скоростью и качеством. Будет преимуществом: - Опыт создания B2B SaaS-продуктов или работы в финтехе. - Опыт интеграций, работы со сторонними API или пайплайнами трансформации данных. - Опыт работы в стартапах с широким кругом задач и самостоятельной реализацией функций. - Опыт работы с тестовыми фреймворками и написания автоматизированных тестов для фронтенда и бэкенда. - Интерес к использованию AI-инструментов для повышения продуктивности разработки. Технологический стек: React, TypeScript, Node.js, Fastify, Golang, PostgreSQL. Условия: - Конкурентоспособная зарплата и опционы на акции. - Полный соцпакет: медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка для семьи за счет компании. - Планы 401K, HSA и FSA. - Подписки на OneMedical, HealthAdvocate, TalkSpace и Teladoc. - Стипендия на технику. - Безлимитный оплачиваемый отпуск. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Офисы в Сан-Франциско и Нью-Йорке для очной работы.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Help Scout — компания, основанная в 2011 году. Более 10 000 компаний используют её продукты для поддержки клиентов. Команда полностью удаленная с момента основания, в ней более 120 сотрудников по всему миру. Роль в команде Agents, которая создает AI-функции для клиентов: ответы, черновики и вспомогательные инструменты на основе больших языковых моделей. Инженер отвечает за создание таких функций от начала до конца — от инфраструктуры поиска и агентных механизмов до интерфейса, с которым работает агент поддержки. Основная экспертиза — фронтенд (JavaScript/TypeScript), при этом роль предполагает работу как full-stack инженера. Как устроена работа: - Инженеры отвечают за свою работу от постановки задачи до продакшена, включая анализ сигналов от клиентов и метрик результата. - Используются Kotlin, Java, TypeScript, React, PHP. - Используются Elasticsearch, ClickHouse, Kafka, Flink, RabbitMQ, MySQL, PostgreSQL, векторный поиск и LLM-инструменты. - Активно используется экосистема AWS, Slack, GitHub, Linear. - Ежедневно применяются AI-инструменты: Cursor, Claude Code и внутренние инструменты. - Команды небольшие и проектные: от 3 инженеров и продакт-менеджера до 2 инженеров и дизайнера. Задачи: - Разрабатывать клиентские AI-функции на полном стеке: LLM-процессы, поиск (RAG), эмбеддинги, агентные вызовы инструментов, а также быстрый и доступный интерфейс. - Проверять качество AI-вывода: строить оценки, защитные механизмы и мониторинг, чтобы качество было измеримым и стабильным в продакшене. - Уделять внимание деталям интерфейса: отзывчивость, состояния загрузки и стриминга, доступность. - Участвовать в звонках с клиентами, дежурствах по эскалации поддержки и просмотре записей сессий. - Согласовывать с продакт-менеджером метрику результата проекта, отслеживать её после запуска и принимать решения на основе данных. - Влиять на продуктовые решения, а не только на реализацию. - Обеспечивать готовность к продакшену: автоматизация, надежность, мониторинг, алертинг и логирование. - Использовать AI-инструменты ежедневно и предлагать улучшения рабочего процесса команды. - Участвовать в найме: проводить интервью с кандидатами.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Cloud Release Quality Manager — AI-Enabled Release Program Manager Удаленная позиция, США. Обзор Компания ищет организованного и технически любознательного менеджера по качеству релизов для координации выпусков программного обеспечения на облачных платформах. Роль включает управление сроками релизов, координацию кросс-функциональных усилий, обеспечение готовности к выпуску и внедрение AI-агентов для автоматизации процессов. Обязанности Планирование и выполнение релизов - Разработка и управление сквозными сроками релизов, обеспечение четкости и достижимости контрольных точек. - Координация команд продукта, инженерии, QA, поддержки и операций для согласования объема релиза и целей качества. - Отслеживание контрольных точек релиза, включая проверки Definition of Done (DoD), для полноты функциональности и инфраструктуры. - Проведение встреч go/no-go, обеспечение согласованности заинтересованных сторон по готовности и рискам. - Предоставление своевременных статус-обновлений заинтересованным сторонам, включая руководство, через дашборды, отчеты и брифинги. AI и автоматизация релизов - Проектирование, разработка и развертывание AI-агентов для автоматизации релизных активностей (например, статус-отчеты Branch-Diffs, проверка чек-листов, триаж тикетов, проверки готовности). - Автоматизация процессов готовности к релизу, внедрение лучших практик и стандартизация процессов и инструментов. - Выявление рутинных повторяющихся рабочих процессов и их приоритизация для автоматизации с помощью AI или скриптов. - Интеграция AI-агентов в существующие CI/CD и релизные инструменты совместно с инженерными и платформенными командами. Готовность к релизу и соответствие требованиям - Подтверждение завершения документации, обучающих материалов и внутренних передач перед релизом. - Создание и управление деплой-тикетами для продакшн-релизов и хотфиксов, координация необходимых утверждений. - Обеспечение соблюдения требований безопасности и соответствия во всех релизных активностях, поддержка аудитов. Управление дефектами и инцидентами - Проведение встреч по триажу дефектов клиентов с командами поддержки и инженерии, приоритизация и отслеживание решений. - Мониторинг пост-релизных метрик и обратной связи для улучшения процессов и качества продукта. - Анализ отзывов клиентов и опросов для выявления индикаторов качества. Управление рисками и коммуникация - Обеспечение корректности артефактов для соответствия (SOC, ISO и др.) и поддержка аудитов. Требования - 1–3 года опыта управления релизами, желательно в облачной среде разработки ПО. - Практические навыки создания и развертывания AI-агентов (LLM API, low-code платформы или скриптовые фреймворки) для автоматизации релизных активностей. - Подтвержденный опыт управления сложными релизными процессами в SaaS, PaaS или cloud-native средах. - Понимание Agile-методологий, DevOps-практик и CI/CD пайплайнов. - Отличные организационные, коммуникационные и кросс-функциональные навыки. - Способность управлять несколькими релизами и дедлайнами одновременно. Предпочтительные квалификации - Знакомство с Jira, Confluence или аналогичными платформами для тикетинга и документации. - Опыт работы с CI/CD — Argo, Jenkins, Playwright automation framework. - Знание регуляторных фреймворков, таких как SOC 2 или ISO 27001. - Опыт внедрения автоматизации или AI-агентских инициатив в релизных, QA или DevOps организациях. Компенсация - Базовая зарплата: $100,000–$120,000 + акции компании. - Полная удаленная занятость. Оплата определяется на основе локальных, национальных и отраслевых данных, уровня опыта, образования и специализированных знаний.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

О компании Everfield покупает, развивает и масштабирует европейские компании, создающие вертикальное и специализированное ПО. Компании в экосистеме Everfield сохраняют команду, бренд и офисы. Everfield основана в 2022 году, присутствует в 9 странах. CIM Software разрабатывает производственное и ERP-ПО для производителей в Великобритании. Продукты Cim50 и Cim200 — рекомендуемые производственные решения для Sage 50 и Sage 200. Также разрабатывается Cim360.cloud — новая SaaS ERP-платформа. В 2025 году компания вошла в группу Everfield. О роли Разнообразная практическая работа в отделе поддержки. Специалист принимает обращения от прямых клиентов и партнёров-реселлеров, ведёт заявки 1-й и 2-й линии по всему продуктовому ряду. Часть задач решается самостоятельно, сложные — совместно с командой. В работе используются современные ИИ-инструменты. Задачи - Обработка входящей очереди заявок 1-й и 2-й линии по телефону, электронной почте и через тикет-систему. - Работа в команде поддержки, помощь в загруженные периоды. - Диагностика и решение проблем с использованием базы знаний и накопленного опыта. - Расследование проблем конфигурации и данных, включая выполнение SQL-запросов. - Эскалация сложных случаев с подробным описанием и шагами воспроизведения. - Ведение заявок и понятная коммуникация с клиентами и партнёрами. - Пополнение базы знаний для упрощения решения типовых проблем. Требования - Подтверждённый опыт поддержки Sage 200 на 1-й или 2-й линии. - Развитые навыки клиентского сервиса, чёткая письменная и устная коммуникация. - Методичный и спокойный подход к диагностике и ведению заявок. - Уверенная работа с базами данных, базовые навыки SQL. Будет плюсом: - Опыт работы с Cim200, Sicon Manufacturing или Sage 200 Manufacturing. - Понимание производственных концепций (спецификации, производственные заказы, управление складом). - Опыт поддержки Sage или бизнес-ПО — внутри компании, у вендора или у партнёра Sage. - Уверенное использование ИИ-инструментов для поиска решений и подготовки ответов. Условия - Гибкий график: офис, гибрид или полная удалёнка. - Разнообразная работа по всему продуктовому ряду с прямыми клиентами и партнёрами. - Возможность углублённо изучить производственное ERP-ПО и перейти на более старшие позиции в поддержке. - Применение и развитие навыков работы с современными ИИ-инструментами. - Поддержка группы Everfield и небольшая экспертная команда. - Активный совет сотрудников. - Частично оплачиваемая компанией частная медицинская страховка. - 26 дней отпуска в год плюс государственные праздники. - Схема salary sacrifice на электромобили. - Схема cycle to work. - Программа льгот и скидок для сотрудников.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

О роли Вице-президент по платформенной инженерии в компании Frontify. Руководит командой из около 20 инженеров и 4 менеджеров в областях: бэкенд-платформа, фронтенд-платформа, DevOps, архитектура, доступность и обеспечение качества. Отвечает за стратегию платформенных технологий и её реализацию. Роль подчиняется CPO/CPTO и входит в продуктовую руководящую команду. Ближайший партнёр — VP по продуктовой инженерии. Задачи - Стратегическое руководство платформенной организацией: выявление точек потери времени, формирование приоритетного роадмапа. - Управление техническим долгом как осознанным выбором. - Обеспечение безопасности платформы: выявление и закрытие уязвимостей до инцидентов. - Ответственность за поверхности платформы: внутренняя платформа разработчика (IDP) и инструменты, AI-платформа (модельный шлюз, eval-инфраструктура, агентные фреймворки, наблюдаемость LLM, контроль безопасности), инфраструктура, облако и DevOps (надёжность, масштабируемость, стоимость), фронтенд-платформа (дизайн-система, библиотека компонентов, общие сборочные инструменты), бэкенд-платформа (общие сервисы, API, инфраструктура данных), инженерия качества (автоматизация тестирования, eval-фреймворки, стандарты качества), архитектура и технические стандарты, безопасность и уязвимости платформы. - Наставничество инженеров и менеджеров, поддержка их развития. Критерии успеха - Измерение developer experience и действия на основе метрик. - Продуктовые команды тратят больше времени на продукт, меньше на однотипную платформенную работу. - AI-инструменты используются повседневно, видно, где они экономят время. - Технический долг под контролем. - Отслеживание и закрытие пробелов безопасности и соответствия в известные сроки. - Инженеры выбирают платформу, потому что она упрощает работу, а не из-за политики. Требования - Опыт руководства платформенной или инфраструктурной инженерией в масштабе: 12+ лет в инженерии и 5+ лет руководства руководителями. - Опыт создания или развития внутренней платформы разработчика, которую инженеры приняли добровольно. - Глубокие знания облачной инфраструктуры, CI/CD, надёжности и управления затратами. - Опыт задания архитектурного направления в нескольких командах. - Понимание потребностей AI и LLM-платформ: шлюзы, eval, наблюдаемость, инструменты безопасности. - Опыт работы в быстрорастущих SaaS-компаниях. - Интерес к AI и экспериментам в командной работе. - Навыки найма, установления стандартов и предоставления командам самостоятельности. - Свободный английский. Условия - Удалённая работа из любой точки ЕС, включая Великобританию, или работа в офисе в Санкт-Галлене. - Гибкость в выборе рабочей среды.